Plant Phenomics | 基于地基激光雷達掃描數(shù)據(jù)篩選不同基因型中
具有優(yōu)良生長結構特征的銀杏單株

森林是最大、分布最廣、最復雜的陸地生態(tài)系統(tǒng)，在維持生態(tài)平衡和改善環(huán)境方面發(fā)揮著重要作用。人工林是森林生態(tài)系統(tǒng)中最重要的組成部分之一，為社會和經濟提供了廣泛的利益，而銀杏是中國主要的人工林樹種之一，栽培歷史悠久，具有百余個優(yōu)良品種，在世界各地廣泛種植。在人工林可持續(xù)經營理念下，銀杏林中具有優(yōu)良特性的單株樹木受到了育種者的關注。為了提高和保持長期生產力，在制定育種策略時，準確快速和高通量地獲取表型特征至關重要。同時，遺傳多樣性也是一個必須考慮的重要問題，特別是對于沒有種子來源信息的人工林。
 

2023年9月，Plant Phenomics 在線發(fā)表了南京林業(yè)大學題為Screening of Ginkgo Individuals with Superior Growth Structural Characteristics in Different Genetic Groups Using Terrestrial Laser Scanning (TLS) Data 的研究論文。
 

本研究首先利用簡單序列重復標記對102棵單株銀杏進行了遺傳多樣性和種群結構進行了分析，然后利用地基激光雷達對這些銀杏表型進行了高質量的點云數(shù)據(jù)采集，提取了不同銀杏樹的生長結構特征，最后利用主成分分析法（PCA）對單棵樹進行了綜合評估，篩選出具有優(yōu)良結構特征的銀杏單株。
 

研究結果表明，102棵銀杏單株具有較高的遺傳多樣性，獲得了114個等位基因，可以將其分為3個類群，6個亞類群，不同單株銀杏之間存在著較大的遺傳差異（圖1）。利用了地基激光雷達掃描，獲得了高質量的點云數(shù)據(jù)，同時對單株樹進行了有效分割（圖2）。對單株銀杏樹的點云數(shù)據(jù)進行分析，獲得了較高質量的生長結構特征數(shù)據(jù)，TLS數(shù)據(jù)和實測數(shù)據(jù)具有良好的一致性（圖3），然后對13種生長結構特征數(shù)據(jù)進行相關性分析表明，所有生長結構特征均呈現(xiàn)出顯著正相關性（圖4）。最后利用主成分分析法對3個遺傳組銀杏的生長結構數(shù)據(jù)進行了綜合評價，從中篩選出了11棵具有優(yōu)良生長結構特征的銀杏單株。
 

該研究將TLS高通量表型采集技術應用于銀杏人工林的選育當中，這在以往的研究中較為少見。結合表型篩選，篩選出的優(yōu)良單株既能保留表型優(yōu)勢，又能保留遺傳多樣性。研究結果揭示了地基激光雷達在單株樹木高通量表型特征采集和分析方面的潛力和可行性，以及遙感技術和遺傳實驗相結合進行分析的前景。
 

圖1102棵銀杏單株的系統(tǒng)發(fā)育樹
 

圖2基于TLS數(shù)據(jù)的單株銀杏樹的分割結果
 

圖4生長結構特征數(shù)據(jù)間的相關系數(shù)

論文鏈接：

‍https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0092

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0924271620303130

Plant Phenomics 薦讀 | ISPRS綜述: 激光雷達加速植物（農業(yè)、林業(yè)、園藝和草地）表型組學研究

Crop/Plant Modeling Supports Plant Breeding: II. Guidance of Functional Plant Phenotyping for Trait Discovery

‍https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0091

Plant Phenomics | 作物/植物模擬指導植物育種：模型分解功能表型促作物性狀挖掘

加入作者交流群

掃碼添加小編微信，拉您進入《植物表型組學》作者交流群，群內不定期開展作者分享會、�？�發(fā)布會等高質量活動。
 

添加小編微信，備注姓名+單位+PP，加入作者交流群

《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：嚴鑫
排版：向雪薇
審核：孔敏、王平