Plant Phenomics | 利用体内表型分析进行番茄干旱胁迫的早期检测

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Plant Phenomics | 利用体内表型分析进行番茄干旱胁迫的早期检测

发表时间:2020-05-07 10:16:06点击:1636

来源:植物表型组学

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2019年11月,Plant Phenomics刊发了来自意大利国家研究委员会电子与磁性材料研究所(IMEM) Michela Janni 等人撰写的题为In Vivo Phenotyping for the Early Detection of Drought Stress in Tomato的研究论文,作者使用新型生物电阻器(bioristor),监测番茄植株在干旱胁迫下的动态变化。Michela Janni为该文章的通讯作者。

干旱胁迫是限制农作物产量的主要因素,如果科学家预测到的气候变化发生,干旱胁迫对产量的限制将会较严重。为了及时田间管理需要在胁迫开始时迅速检测干旱胁迫,这就需要改进现有的检测方法。因此,本研究报道了在番茄植株响应干旱胁迫的情况下,使用的一种被命名为生物电阻器(bioristor)的OETC(organic electrochemical transistor,有机电化学晶体管)传感器。该装置集成在植物的茎中,因此可以在植物的整个生命周期中持续监测植物的生理状况。生物电阻器(bioristor)能够检测出干旱时植物体液中离子浓度的变化,尤其是那些通过蒸腾流溶解和运输的离子浓度的变化,从而即时有效地检测出引发防御响应的干旱胁迫。本研究将从生物电阻器(bioristor)获得的数据与高通量表型平台获取的数据结合,发现这两种方法在研究由干旱胁迫触发的植物防御机制方面具有较大的互补性。

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Fig1:The bioristor setup. The device was inserted into the stem of each tomato plant and connected to a readout system and a computer.

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Fig2: High-throughput phenotyping experiment: (a) plants implanted with a bioristor; (b, c) drought-stressed and well-watered plants during the process of image acquisition; (d) the plants monitored continuously with a bioristor and scanned every other day with the Scanalyzer over a period of 23 days.

本实验为番茄体内传感器技术的应用带来了突破。本研究所获得的数据揭示了干旱胁迫下番茄植株木质部体液中化学成分如何动态变化,而且这些变化在开始缺水的30个小时内就可以检测到。生物电阻器(bioristor)的关键特性,即其连续监测植物生理状况的能力,微创性,低成本以及易于生成可读取数据的特性,表明在有效农业以及高通量筛选干旱响应表现型的背景下,该生物电阻器将成为一种有价值的工具。此外,其区分两个品种的抗旱性不同响应的潜在能力可以被用作选择工具,以选育较多具有抗旱性的番茄品种。目前,完成本研究的科研团队的研究重点之一是扩展生物电阻器的能力,以检测与植物干旱响应特别相关的特定化合物。气候变化对农业的大部分影响是通过水来介导的,而且考虑到目前农业用水占据地球上70%的可用淡水,因此将生物电阻器用于大田可能是增强农业水平衡功效的真正创新,而且也可以在农业领域实现联合国可持续发展目标之一。

How to Cite this Article


Michela Janni, Nicola Coppede, Manuele Bettelli, et al., “In Vivo Phenotyping for the Early Detection of Drought Stress in Tomato,” Plant Phenomics, vol. 2019, Article ID 6168209, 10 pages, 2019.http://doi.org/10.34133/2019/6168209.

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About Plant Phenomics

《植物表型组学》(Plant Phenomics)是由南京农业大学和美国科学会(AAAS)合作创办的英文学术期刊,于2019年1月正式上线发行,是Science合作出版的第二本期刊。采用开放获取形式,刊载植物表型组学交叉学科热点领域具有突破性科研进展的原创性研究论文、综述、数据集和观点。具体范围涵盖高通量表型分析的较新技术,基于图像分析和机器学习的表型分析研究,提取表型信息的新算法,作物栽培、植物育种和农业实践中的表型组学新应用,与植物表型相结合的分子生物学、植物生理学、统计学、作物模型和其他组学研究,表型组学相关的植物生物学等。2019年8月,已正式被DOAJ数据库收录。

翻译:孙港编辑:徐霏 (实习)审核:孔敏、尹欢

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