一种用于量化玉米树冠上光合作用能力3D变化的方法
Fusang Liu1,2, Guichao Yu1, Wenfeng Wu3
1National Key Laboratory of Plant Molecular Genetics, CAS Center for Excellence in Molecular Plant Sciences, Shanghai Institute of Plant Physiology and Ecology, Chinese Academy of Sciences, Shanghai 200031, China.
Plant physiology
|November 21, 2025
概括
一个新的高通量管道通过结合SPAD读数,贝叶斯推理和神经辐射场 (NeRFs) 来准确测量玉米中的3D树冠光合作用. 这种方法揭示了叶子和温度的显著变化,改善了光合作用建模.
科学领域:
- 植物生理学 植物生理学
- 农业科学 农业科学
- 计算生物学 计算生物学
背景情况:
- 树冠光合作用受到叶子和温度的3D分布的显著影响.
- 现有的方法在评估这种3D异质性和将其整合到光合作用模型中缺乏效率.
研究的目的:
- 开发一条高通量管道,用于评估玉米中的3D树冠光合作用参数.
- 将3D叶子含量和温度数据集成到树冠光合作用模型中.
主要方法:
- 利用SPAD仪表读数推断叶子中的含量.
- 采用贝叶斯推断来参数化C4叶子光合作用模型.
- 使用神经辐射场 (NeRFs) 重建了3D植物架构和SPAD分布.
- 开发了一种室内光线跟踪和能量平衡模型,用于光分布和叶子温度估计.
主要成果:
- 在SPAD值中观察到明显的3D模式,表明树冠内的光合作用变化.
- 贝叶斯推理有效地参数化了C4模型,参数值和SPAD读数之间的相关性很好.
- 与传统方法相比,NeRF提供了更准确的3D重建和SPAD分布估计.
- 计算的叶子温度与测量值非常接近.
结论:
- 开发的管道准确地捕捉了玉米树冠光合作用中的3D异质性.
- 忽视3D SPAD异质性可以将模拟的树冠光合作用速率改变1-8%.
- 忽视叶子温度异质性显著影响模拟率,特别是在更高的温度下 (高达38%).
- 该管道适用于高吞吐量表型化,遗传研究和理想型设计,用于增强树冠光合作用.
