基于蘇格蘭松幼苗葉片和樹冠的高光譜表型特征區(qū)分種群間基因型變異
Plant Phenomics | 使基因型變異可見：蘇格蘭松幼苗的高光譜表型
全球氣候條件的變化對林業(yè)中的樹木基因型選擇非常重要，對于生長周期較長的樹木來說，探索種內變異可能是適應未來氣候的關鍵。蘇格蘭松分布廣泛，具有不同的生態(tài)型，由于其對環(huán)境壓力的抵抗能力不同，某些生態(tài)型可能更適合用于特定場地的造林。但是，由于環(huán)境影響，僅基于表型評估抗逆能力并不可靠，還應該基于適當設計后的遺傳估計。植被光譜反射數(shù)據(jù)包含許多有用的信息，從幼苗高光譜反射中派生出的葉片功能特征可能是樹苗苗木質量評估的有力工具。
2023年10月，Plant Phenomics 在線發(fā)表了Czech University of Life Sciences Prague題為Making the genotypic variation visible: hyperspectral phenotyping in Scots pine seedlings的研究論文。
本研究采集了不同生態(tài)型和不同地方種群的蘇格蘭松苗木葉片和樹冠的高光譜反射率數(shù)據(jù)，用于進行表型分析。葉片光譜反射率通過配備接觸探針的光譜輻射計獲取雙錐反射系數(shù)（BCRF），樹冠光譜反射率通過光纜獲取非球面圓錐反射系數(shù)（HCRF）。結果顯示，兩種方法都適用于蘇格蘭松幼苗的高通量表型分析。其次，兩個數(shù)據(jù)集在不同種群之間的均存在顯著差異。此外，使用兩種機器學習算法（隨機森林和支持向量機），構建種群預測模型，發(fā)現(xiàn)使用HCRF具有更高的準確率，且對數(shù)據(jù)進行標準正態(tài)變換后會進一步提高預測精度，并且隨機森林算法構建的預測模型預測精度略高于支持向量機。
總的來說，本研究證實葉片和樹冠反射光譜在區(qū)分種群間變異方面非常有用。利用反射因子和機器學習算法來檢測針葉幼苗基因型的方法是一種新穎的方法，可以為未來的有效苗圃實踐提供重要工具。
圖1 實驗與技術設計；種植者的照片是生態(tài)型如何復制的一般說明；光譜反射率的測量是通過配備接觸探針(CP)的光譜輻射計在左側獲取雙圓錐反射系數(shù)(BCRF)，通過光纜(OC)在右側獲取半球圓錐反射系數(shù)(HCRF)，并附加被測幼苗的最低點圖像完成的。數(shù)據(jù)處理用x軸對應波長(nm)，y軸對應反射率(%)的光譜反射率曲線圖來演示。左上角圖中最大反射率值上方帶有白色十字的紅色圓圈表示已刪除的不可靠光譜區(qū)域。第二和第四張圖說明了標準正態(tài)變換（SNV）轉換的影響。
論文鏈接：
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0111
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About Plant Phenomics
《植物表型組學》（Plant Phenomics）是由南京農業(yè)大學和美國科學促進會（AAAS）合作創(chuàng)辦的英文學術期刊，于2019年1月正式上線發(fā)行。采用開放獲取形式，刊載植物表型組學交叉學科熱點領域具有突破性科研進展的原創(chuàng)性研究論文、綜述、數(shù)據(jù)集和觀點。具體范圍涵蓋高通量表型分析的最新技術，基于圖像分析和機器學習的表型分析研究，提取表型信息的新算法，作物栽培、植物育種和農業(yè)實踐中的表型組學新應用，與植物表型相結合的分子生物學、植物生理學、統(tǒng)計學、作物模型和其他組學研究，表型組學相關的植物生物學等。期刊已被DOAJ、Scopus、PMC、EI和SCIE等數(shù)據(jù)庫收錄�？祁Ｎò睯CR2022影響因子為6.5，位于農藝學、植物科學、遙感一區(qū)。中科院農藝學、植物科學一區(qū)，遙感二區(qū)，生物大類一區(qū)（TOP期刊）。2020年入選中國科技期刊卓越行動計劃高起點新刊項目。
說明：本文由《植物表型組學》編輯部負責組稿。
中文內容僅供參考，一切內容以英文原版為準。
撰稿：張帆航（南京農業(yè)大學）
排版：張婕（上海交通大學）
審核：孔敏、王平
