Plant Phenomics | 應(yīng)用改進(jìn)的二維高通量大豆根系表型平臺(tái)鑒定調(diào)節(jié)根系結(jié)構(gòu)性狀的新遺傳變異
根系架構(gòu)(Root System Architecture, RSA)是根系空間分布的重要參數(shù),關(guān)聯(lián)許多重要的農(nóng)藝性狀,包括植物土壤錨固、營(yíng)養(yǎng)和水分吸收,和非生物和生物脅迫信號(hào)。因此根系架構(gòu)是影響植物產(chǎn)量的重要因素,營(yíng)養(yǎng)高效根系體系結(jié)構(gòu)正成為生產(chǎn)具有提高養(yǎng)分和水分獲取效率的作物品種的重要育種目標(biāo)。大豆是全球主要的種子和油料作物之一。雖然已經(jīng)探索基因各種地上植物性狀影響大豆產(chǎn)量,只有少數(shù)的根生長(zhǎng)研究,大多數(shù)集中在根特征應(yīng)對(duì)非生物脅迫的研究。由于根系生長(zhǎng)在不透明和復(fù)雜的土壤環(huán)境中,田間根系性狀的表型受到限制,該領(lǐng)域的主要根系表型技術(shù)包括通過手工或通過大型改良的收獲設(shè)備挖掘根系,從根系中清洗土壤,并對(duì)其進(jìn)行成像。然而傳統(tǒng)方法容易對(duì)根系損傷,并且傳統(tǒng)方法耗時(shí)耗力,有很大的局限性。
2023年9月,Plant Phenomics 在線發(fā)表了來自加拿大薩斯喀徹溫大學(xué)全球糧食安全研究所和美國(guó)密蘇里大學(xué)植物科學(xué)與技術(shù)部等人題為Application of an Improved 2-Dimensional High-Throughput Soybean Root Phenotyping Platform to Identify Novel Genetic Variants Regulating Root Architecture Traits 的研究文章。
本文提出了了一種改進(jìn)的二維高通量根系表型平臺(tái)的使用,通過成像浸在水中的袋生長(zhǎng)的根系,從而最小化背景噪聲。本文還提出了一個(gè)背景圖像清理Python管道,它可以通過計(jì)算去除小塊碎片和濾紙纖維的圖像,這些碎片可能會(huì)被錯(cuò)誤地量化為根尖。利用該平臺(tái)對(duì)286個(gè)具有540萬個(gè)單核苷酸多態(tài)性基因分型的大豆品系的根系性狀進(jìn)行了表型分析。與未進(jìn)行背景校正的根圖像相比,當(dāng)背景去除非根物質(zhì)時(shí),人工計(jì)算量化的根尖數(shù)量的相關(guān)性由79%顯著提高至95%。本文所提出的根系架構(gòu)表型管道的改進(jìn)顯著減少了對(duì)受根尖數(shù)量影響的根性狀的過高估計(jì),通過對(duì)根表型數(shù)據(jù)進(jìn)行的全基因組關(guān)聯(lián)研究和候選基因的定量基因表達(dá)分析,最后結(jié)果鑒定出了3個(gè)假定的有關(guān)于根系深度、總根長(zhǎng)和表面積、厚根根系體積和表面積的陽性調(diào)控因子(dof1樣鋅指轉(zhuǎn)錄因子、功能未知蛋白、乙炔鋅指蛋白)。還確定了一個(gè)假定的對(duì)側(cè)根總數(shù)的負(fù)調(diào)控因子(赤霉素20氧化酶3)。
圖1 圖像采集和分析工作流程。打開根生長(zhǎng)袋,然后小心地從根系的塑料膜中移除。隨后,這些生長(zhǎng)袋被放置在一個(gè)裝滿水的成像托盤中。然后,在根系的頂部放置一個(gè)透明的玻璃板。植物根成像和數(shù)據(jù)分析(PRIDA)——一種基于python的圖像采集和數(shù)據(jù)管理軟件——用于收集和存儲(chǔ)原始圖像,并將元數(shù)據(jù)項(xiàng)目到一個(gè)單一的層次數(shù)據(jù)格式(HDF5)文件中。將根圖像裁剪到感興趣的區(qū)域,并通過高通量圖像預(yù)處理管道從背景中分割RSA,提高了根圖像的精度和特征計(jì)算的效率。使用WinRhimo、GiaRoots和其他定制軟件腳本,分析清理后的圖像,以提取根的形態(tài)和建筑特征。
在本研究中,我們能夠捕獲根系結(jié)構(gòu)和生長(zhǎng)/形態(tài)性狀表型變異背后的大量遺傳多樣性。結(jié)果表明,除總凸面積外,根系結(jié)構(gòu)性狀的大量GWAS峰一般與根系形態(tài)性狀無關(guān)。這加強(qiáng)了整合和定位更多的根系結(jié)構(gòu)性狀的想法,這些性狀可能有助于在資源有限的環(huán)境中提高產(chǎn)量和非生物脅迫耐受性,包括干旱和較低水平的礦質(zhì)營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)。然而,根形態(tài)特征的重要性是最關(guān)重要的早期根系研究特征如增加根長(zhǎng)度,表面積和體積,以及發(fā)展更長(zhǎng)的根以增加根系的吸收能力從而降低碳成本。
圖2 大豆植株生長(zhǎng)R1期盆栽混合物植株根系COPM的表型驗(yàn)證。(A)6個(gè)大豆品系,3個(gè)根系值(TRV、TRL和COPM),在8 DAT時(shí)進(jìn)行RSA成像。(B)對(duì)6個(gè)大豆基因型的COPM值(3個(gè)COPM較小,3個(gè)COPM較大)進(jìn)行2D囊袋結(jié)果驗(yàn)證。采用Tukey誠(chéng)實(shí)多重比較顯著性差異檢驗(yàn),以確定基因型間COPM差異的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。不共享一個(gè)共同字母的大豆基因型在COPM性狀上彼此之間的差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P < 0.05)。3組大豆基因型的根系大小和深度差異與袋生長(zhǎng)的幼植株和混合生長(zhǎng)的老植株密切相關(guān)。
作者及團(tuán)隊(duì)介紹
本文的主要作者為Rahul Chandnani 博士和Leon V. Kochian博士,所屬單位為加拿大薩斯喀徹溫大學(xué)全球糧食安全研究所和美國(guó)密蘇里大學(xué)植物科學(xué)與技術(shù)部。本文的主要貢獻(xiàn)為:Rahul Chandnani 博士和Leon V. Kochian博士以及Henry T. Nguyen構(gòu)思了整個(gè)項(xiàng)目以及對(duì)整個(gè)項(xiàng)目的設(shè)計(jì)。Rahul Chandnani 博士進(jìn)行了表型分析,圖像預(yù)處理與分析以及統(tǒng)計(jì)學(xué)和生物信息學(xué)數(shù)據(jù)分析。Mutsutomo Tokizawa, Alma Armenta Medina, Javier Mora Macias協(xié)助進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)室內(nèi)的實(shí)驗(yàn)。本研究項(xiàng)目基金:這項(xiàng)研究是由加拿大卓越研究主席資助,并聯(lián)合大豆委員會(huì)和密蘇里農(nóng)業(yè)實(shí)驗(yàn)站資助。
論文鏈接:
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0097
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About Plant Phenomics
《植物表型組學(xué)》(Plant Phenomics)是由南京農(nóng)業(yè)大學(xué)和美國(guó)科學(xué)促進(jìn)會(huì)(AAAS)合作創(chuàng)辦的英文學(xué)術(shù)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(xué)交叉學(xué)科熱點(diǎn)領(lǐng)域具有突破性科研進(jìn)展的原創(chuàng)性研究論文、綜述、數(shù)據(jù)集和觀點(diǎn)。具體范圍涵蓋高通量表型分析的最新技術(shù),基于圖像分析和機(jī)器學(xué)習(xí)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(nóng)業(yè)實(shí)踐中的表型組學(xué)新應(yīng)用,與植物表型相結(jié)合的分子生物學(xué)、植物生理學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、作物模型和其他組學(xué)研究,表型組學(xué)相關(guān)的植物生物學(xué)等。期刊已被DOAJ、Scopus、PMC、EI和SCIE等數(shù)據(jù)庫收錄。科睿唯安JCR2021影響因子為6.5,位于農(nóng)藝學(xué)、植物科學(xué)、遙感一區(qū)。中科院農(nóng)藝學(xué)、植物科學(xué)一區(qū),遙感二區(qū),生物大類一區(qū)(TOP期刊)。2020年入選中國(guó)科技期刊卓越行動(dòng)計(jì)劃高起點(diǎn)新刊項(xiàng)目。
說明:本文由《植物表型組學(xué)》編輯部負(fù)責(zé)組稿。
中文內(nèi)容僅供參考,一切內(nèi)容以英文原版為準(zhǔn)。
撰稿:吳庚宸
排版:蘇梓鈺(南京農(nóng)業(yè)大學(xué))
審核:孔敏、王平