Plant Phenomics | 对大田和温室栽培苋菜的光合表型、感官和品种界限的分析

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Plant Phenomics | 对大田和温室栽培苋菜的光合表型、感官和品种界限的分析

发表时间:2021-03-09 10:56:29点击:1120

来源:植物表型组学

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苋菜属于苋科苋属,苋科植物是一种世界性植物,可以在很短的时间内完成生命周期。在苋属植物中,有三分之一被人工种植,并以伪谷物或叶菜的形式供人食用;其余苋属植物则被认为是一年生的杂草。人们会采摘苋菜的枝梢(叶和幼茎)制成美味佳肴,许多人喜欢在顶生花序开始前,采摘质地柔软的嫩芽和叶片来食用。

苋菜由于具有丰富的营养物质而广受欢迎。除了含有丰富的矿物质外,苋菜籽中的蛋白质含量也与联合国粮农组织(FAO)所推荐的均衡膳食中的蛋白质水平相近。另外,苋菜具有抗病毒、保肝和降血糖的功效,其提取物还能够治疗某些疾病,有一定药用价值。尽管苋菜属植物的潜力巨大,但它仍然被视为一种未充分利用的作物:在斯里兰卡,苋菜随处可见,却仅以绿色或紫色叶菜的形式被消费,苋菜籽则几乎无人问津。

在斯里兰卡的蔬菜种植业中,施用牛粪是一个常规做法,而牛会以雨季后生长的杂草为食,所以其粪便中含有不少未休眠的杂草种子,且大部分是苋菜种子。因此,即便人们种植苋菜来收获叶菜,最终收获到的仍主要是使用牛粪施肥时无意种下的苋菜植物。

由于市场上能买到的苋菜枝梢清洁度往往不太高,而通过温室栽培的苋菜能打消消费者对菜品清洁度的顾虑。在温室条件下,苋菜可以在种子萌发之后的一个月内就开始生产健康的芽和叶,且有报道表明,温室栽培作物的生物量积累速度比田间条件下更快,但这种现象背后的光合作用依据尚未明确。

相较于田间种植,温室种植苋菜的优势很明显:可以每周收获一次枝梢、病虫害发生率大幅降低,且收获后无需清洗即可投放市场。但迄今为止,尚未有研究证实温室种植苋菜的感官偏好特性优于田间种植苋菜,且在斯里兰卡最常种植的苋科植物的品种界限也未被正确界定。

近日,Plant Phenomics在线发表了斯里兰卡佩拉德尼亚大学(University of Peradeniya)S. D. S. S. Sooriyapathirana等人题为Photosynthetic Phenomics of Field- and Greenhouse-Grown Amaranths vs. Sensory and Species Delimits的研究论文。

该文章在田间及温室条件下开展了研究,以明确市面上常见的苋菜品种在光合作用、生产力、感官偏好特性等方面的差异,以及它们的品种界限:使用基于叶绿素荧光技术的设备对光合作用进行测量;根据经典菜谱,收获苋菜枝梢并烹饪成菜,并对菜品的颜色、香气、苦味、质地和整体口味等方面进行感官上的评估(Figure 4);比较田间和温室种植苋菜在生物量方面的差异(Figure 6);使用atpB-rbcL、matk-trnT、ITS等序列来确定品种界限。

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Figure 4: Dishes prepared using shoot-tops for the assessment of organoleptic preference.

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Figure 6: A comparison of the growth of amaranths under field and greenhouse conditions.

结果表明,温室和田间条件下种植的苋菜在光合作用方面有所差异(Figure 2),最终制成的菜肴在质地和整体口味上也有所不同,品尝者更倾向于选择来自温室种植的苋菜。相较于田间种植,温室种植的苋菜枝梢收成也相对更高。在测试的几个分子标记中,ITS序列能够区分苋菜的品种间界限(Figure 7)。

总而言之,更高的感官偏好性、可观的产量水平、温室种植时独特的光合作用模式以及对不同苋菜品种的定义,为卫生的苋菜生产提供了必要的理论支撑,也给未来消费者对产品的信赖打下了基础。

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Figure 2: Variation of the photosynthetic parameters of field-grown and greenhouse-grown Amaranthus spp. and cockscomb plants.
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Figure 7: The 50% majority rule consensus tree drawn in the Bayesian framework.
论文链接


http://spj.sciencemag.org/journals/plantphenomics/2021/2539380/


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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促进会(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最新技术,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。期刊已被CABI、CNKI、DOAJ和PMC数据库收录。

说明:本文由《植物表型组学》编辑部负责组稿。

中文内容仅供参考,一切内容以英文原版为准。

撰稿:王栋(实习)

编辑:周灿彧(实习)、鞠笑、孔敏

审核:尹欢

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