植物生理学分析,以克服植物表型化的局限性
Matthew Haworth1, Giovanni Marino1, Giulia Atzori1
1National Research Council of Italy-Institute of Sustainable Plant Protection (CNR-IPSP), 50019 Firenze, Italy.
Plants (Basel, Switzerland)
|December 9, 2023
概括
准确的植物生理学评估对于作物表型化至关重要. 使用传感器和人工智能的新高通量方法可以推断植物状态,但需要通过直接测量进行验证,以实现可持续农业.
科学领域:
- 植物科学 植物科学
- 农业技术 农业技术
- 生物物理学的生物物理.
背景情况:
- 植物生理状态是遗传与环境之间的复杂相互作用.
- 精确的生理学表征对于植物表型化至关重要,特别是对于诸如产量,资源效率和气候弹性等特征.
研究的目的:
- 审查目前和新兴的方法,以评估植物生理状态在高通量表型化.
- 讨论传统直接测量的局限性和间接传感技术的潜力.
主要方法:
- 直接实证测量的评估 (例如,二氧化碳同化,口腔导电).
- 评估间接传感技术 (例如光学传感器,远程/近距离传感,LiDAR,地下成像).
- 探索深度学习和人工智能用于多变量数据分析.
主要成果:
- 直接的生理测量通常不适合高通量表型化.
- 间接传感方法提供了可扩展性,但需要通过直接测量进行验证.
- 人工智能和深度学习显示出从大型数据集中快速,准确量化生理特征的前景.
结论:
- 将先进的传感和人工智能与直接测量相结合,是有效的高吞吐量植物表型化的关键.
- 这些进展对于提高作物产量,资源利用和气候适应性,支持粮食安全和农业经济可持续性至关重要.
