提高植物的光合作用是进一步提高作物产量的重要途径，而传统的光合表型数据获取方式非常耗时，严重制约了这一途径在育种中的应用。高光谱反射率与植物的生化和生理过程具有高度的相关性，但目前利用高光谱技术预测C4植物的三个重要生化限制因素（Vcmax、Vpmax和Jmax）的相关研究较缺乏。

近日，Plant Phenomics在线发表了澳大利亚昆士兰大学支晓宇等人完成的题为Estimating Photosynthetic Attributes from High-Throughput Canopy Hyperspectral Sensing in Sorghum 的研究论文。

该研究利用田间机载表型获取平台在169个高粱试验小区中收集了124个基因型的冠层高光谱反射数据，并实测了叶片气体交换和生理指标（SLN和LMA）。运用最小二乘法（PLSR）建立了高光谱反射率与三个重要的光合生化限制因子（ Vcmax、 Vpmax和Jmax）及两个光合相关生理指标（SLN和LMA）间关系，结果均呈现出较高的准确性（R2 > 0.70）。该研究进一步将PLSR模型扩展到了两个GWAS试验中，预测值均表现出中高的遗传率。此外，通过将Vcmax和Jmax的预测值用于GWAS分析后鉴定出了4个和Vcmax相关及2个和Jmax相关的QTL，并在这些QTL附近（200 kb）找到了与电子传递链相关的候选基因。这些结果表明高光谱成像技术能够准确预测植物光合相关生化和生理指标，为在大的育种群体中筛选具有较高光合能力的材料找到了方法。

Fig.5 Cross-validated predictions of SLN (a) and LMA (b) and corresponding loadings with principal components 1 and 2 for SLN (c) and LMA (d) using partial least square regression (PLSR) with reflectance values at different wavelengths between 395 and 997 nm.

Fig.6 Manhattan and Q-Q plots of GWAS for Vcmax and Jmax in GAT1.

本研究得到澳大利亚研究委员会（CE140100015）和比尔-梅琳达盖茨基金会（OPPGD1197）的支持。

https://doi.org/10.34133/2022/9768502

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