超越高吞吐量:利用植物表型化,通过基于过程的模型改善植物生长的理解和预测
To-Chia Ting1, D Scott Mackay2, Jinha Jung3
1Department of Agronomy, Purdue University, West Lafayette, IN, 47907, USA.
The New phytologist
|March 2, 2026
概括
高通量植物表型 (HTP) 产生了大量数据,但基于动态过程的模型 (PBM) 对于理解植物生长至关重要. 将HTP与PBM集成,可以提高生物洞察力和预测准确度.
科学领域:
- 植物科学 植物科学
- 计算生物学 计算生物学
- 农业技术 农业技术
背景情况:
- 高通量植物表型 (HTP) 已迅速发展,利用机器人,新传感器和计算改进.
- 尽管发生了数据革命,但将HTP输出与生物机制连接起来仍然是一个挑战.
- 基于过程的动态植物模型 (PBM) 提供了一个框架,将HTP数据与植物生长和生理联系起来.
研究的目的:
- 审查如何使用HTP方法来估计PBMs的植物特征.
- 探索HTP和PBM之间的协同作用,以推进植物科学发现.
- 确定未来的研究方向,以整合HTP和PBM.
主要方法:
- 对整合HTP和PBM研究的文献综述.
- 在PBM中作为变量使用的HTP衍生植物特征的分析.
- 综合领域的成功和新兴趋势.
主要成果:
- HTP 能够估计 PBM 的关键植物特征,改进数据驱动的生物洞察力.
- 在各种研究中,已经证明了HTP和PBM的成功整合.
- 新兴方向侧重于改进特征估计和模型数据同化.
结论:
- 基于过程的模型作为HTP数据和全植物生长机制之间的功能链接.
- 联合使用HTP和PBM促进了发现,并改善了植物生长的预测.
- 未来的研究应该专注于更深层次的整合,以提高对植物系统的理解.
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