目前,，農(nóng)業(yè)都受到土壤和灌溉水鹽分升高的威脅。大約50%的灌溉農(nóng)田都受到了鹽分的影響,。2013年的經(jīng)濟分析指出由于鹽分誘發(fā)的土壤退化和作物產(chǎn)量損失在造成了273億美元的損失,。作為一種重要的蔬菜作物，萵苣（Lactuca sativa L.）在世界范圍內(nèi)進行了廣泛的種植,。萵苣產(chǎn)量高的國家有美國,、歐盟和中國。而萵苣對鹽分就是非常敏感的,。鹽分脅迫會造成萵苣生物量減少,、誘發(fā)葉燒病和早衰。
美國農(nóng)業(yè)部（USDA）的科學(xué)家嘗試確定萵苣鹽脅迫的關(guān)鍵生理性狀,，用于篩選高耐鹽的萵苣品種,。從開始，他們就把關(guān)注點放在了葉綠素?zé)晒鈩恿W(xué)分析上,。與傳統(tǒng)的作物表型測量（鮮重,、葉面積、葉綠素指數(shù),、CO2同化速率等）相比,，一方面光系統(tǒng)對各種生物和非生物脅迫因素都非常敏感,，而葉綠素?zé)晒獬上穹治隹梢詿o損地直接測量脅迫對光系統(tǒng)的損傷程度和機理；另一方面,，葉綠素?zé)晒獬上穹治黾夹g(shù)與自動傳送系統(tǒng)集合,，能夠?qū)崿F(xiàn)對大量樣品的高通量無損快速檢測，非常適用于作物品種的篩選,。他們使用的PlantScreen XYZ植物表型成像分析系統(tǒng)就能夠?qū)⑦@兩方面的優(yōu)勢完美地結(jié)合起來,。
實驗中使用了球生菜、奶油生菜,、直立生菜,、葉生菜等不同的栽培品種和萵苣的野生親緣種L. serriola L，共240株樣品進行了葉綠素?zé)晒獬上穹治觥?/span>
葉綠素?zé)晒鈩恿W(xué)曲線
葉綠素?zé)晒夥治鰯?shù)據(jù)及相應(yīng)成像圖
研究者重點分析了QY_max（Fv/Fm）大光化學(xué)效率,、Fv/Fm_L光適應(yīng)大光化學(xué)效率,、NPQ非光化學(xué)淬滅（大熒光）、qN非光化學(xué)淬滅（可變熒光）,、qP光化學(xué)淬滅,、QY實際光化學(xué)效率（量子產(chǎn)額）、Rfd熒光衰減比率等熒光參數(shù),。
同時,，葉綠素?zé)晒獬上駡D經(jīng)過校準(zhǔn)后，還可以直接獲得整株植物具備光合活性的葉面積,。結(jié)合熒光參數(shù)還可以對葉面積進行不同脅迫程度的定量分級和圖像分割,。
熒光數(shù)據(jù)與鮮重等傳統(tǒng)表型數(shù)據(jù)進行了相關(guān)性分析和主成分分析，結(jié)果表明敏感栽培種的特征是低QY,，qN,，NPQ和Rfd，而耐受栽培種的特征是高QY_max,，Fv/Fm_L和QY_D,。論文結(jié)尾建議在篩選高耐受品系時以較高的葉面積配合較高的Fv/Fm和QY作為初篩指標(biāo)。
論文作者由于使用的是PlantScreen表型分析系統(tǒng)的簡化型號,，因此不得不使用其他儀器和生長箱進行培養(yǎng)和形態(tài)學(xué)測量,。而實際上PlantScreen植物表型成像系統(tǒng)可以整合LED植物智能培養(yǎng)、自動化控制系統(tǒng),、葉綠素?zé)晒獬上駵y量分析,、植物熱成像分析、植物近紅外成像分析,、植物高光譜分析,、自動條碼識別管理、RGB真彩3D成像,、自動稱重與澆灌等多項先進技術(shù),，理想情況下可以自動無人值守監(jiān)測植物整個生活史的光合,、形態(tài)、光譜特性等表型數(shù)據(jù)并進行初步分析,。
同時葉綠素?zé)晒獗硇头治鲆膊⒉痪窒抻谌n苣這樣的蔬菜和鹽脅迫,。幾乎所有的植物/作物和脅迫都可以用葉綠素?zé)晒獬上窦夹g(shù)進行表型分析。
葉綠素?zé)晒獬上窦夹g(shù)在植物脅迫中的應(yīng)用（岑海燕,，2018）
參考文獻：
Adhikari N D, et al. 2019. Phenomic and Physiological Analysis of Salinity Effects on Lettuce. Sensors, 19: 4814
(空格分隔,最多3個,單個標(biāo)簽最多10個字符)
16
立即詢價
您提交后,，專屬客服將第一時間為您服務(wù)