Name: סינון בשטח בקצב גבוה של יעילות פוטוסינתטית בצמחי גידול באמצעות רובוט אוטונומי (וידאו) | JoVE Journal
Uploaded: 2026-01-09T12:30:00.000+00:00
Duration: 7 min 12 s
Description: למד שיטה לא פולשנית לסינון בשטח בקצב גבוה של יעילות פוטוסינתטית בצמחי גידול באמצעות רובוט אוטונומי. גישה זו מאפשרת פנוטיפינג מהיר של חופת הצמחים ומשפרת את יעילות הניסויים האגרונומיים והטיפוח.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

1. הגדרת חיישן PPFR ומכשיר ה-Data Logger
<ol>
	<li>חבר את חיישן ה-PPFR ואת הפאוורבנק למאגר הנתונים. חבר את ה-Data Logger למחשב הנייד והפעל את ה-Data Logger באמצעות לקוח שולחן העבודה של Data Logger.</li>
	<li>התקן את חצובת המצלמה ליד שדה הניסוי עם חיישן PPFR למעלה ודוח הנתונים ובנק הכוח על הקרקע מתחת. הערה: ודא שחיישן ה-PPFR נמצא במצב זקוף ואינו מוצל או מושפע מכל אובייקט סמוך. חיישן PPFR ידרוש גימבל אם מותקן ישירות לרובוט כדי למדוד ערכי PPFR מדויקים.</li>
</ol>
2. הגדרת הרובוט ומכלול חיישן ה-LIFT
<ol>
	<li>טען את קואורדינטות נקודת הדרך (פורמט .geojson) למדידה על הרובוט. הם יכולים להיות זהים לאלו המשמשים לזריעה מונחית GNSS של הניסוי.</li>
	<li>התקן את מכלול חיישן ה-LIFT בחזית הרובוט בגובה של כ-60 ס"מ מעל כיסוי הגידול (ראו איור 1A).</li>
	<li>הנח את המחשב הנייד, סוללת הרכב וממיר החשמל מעל הרובוט וחבר את ממיר הכוח לסוללת הרכב ולמערכת חיישן LIFT. אזהרה: קרן ההתרגשות של חיישן ה-LIFT מסוכנת לעיניים. יש להימנע בהחלט מלהסתכל ישירות לתוך קרן ההתרגשות.</li>
	<li>מקם את ערכת האנטנה של GNSS על גבי הרובוט, חבר אותו למחשב הנייד, והפעל את לקוח השולחני GNSS Logger.</li>
	<li>חבר את חיישן ה-LIFT למחשב הנייד והפעל את לקוח שולחן העבודה של LIFT עם ההגדרות הבאות: חיישן LIFT: עוצמת עירור = 40,000 מיקרומול פוטונים m&gt;-2 s-1; אורך פלאפלט = 1.6 מיקרושניות; מספר הבזקי עירור לכל מדידה בודדת = 300; מספר הבזקי הרפיה = 80; הזמן בין הבזקי עירור = 2.5 מיקרושניות; הזמן בין פלאסלטים של הרפיה: ji = 101.28 + 0.0215 × i μs, כאשר ji הוא אורך האינטרוול של הפלאצ'לט ה-i; רווח חיישנים = 10 או 25; מרווח מדידה = 0 שניות. ספקטרומטר: זמן אינטגרציה ספקטרלית = 100 מילישניות, טווח ספקטרלי בין 400 ל-800 ננומטר. מצלמות RGB: חשיפה = אוטומטית; shutter = אוטומטי; רווח = אוטומטי; בהירות = 0; קצב פריימים = 20 s-1; מצב הפעלה = מותר (מפעיל את המצלמה בכל מדידת LIFT). הערה: הכמות הנמדדת ישירות על ידי חיישן ה-LIFT היא תפוקת ChlF (עלייה ב-ChlF הכולל עקב קרן העירור עבור כל פלאשלט20). לאחר מכן, מחשבים Fq'/Fm' כ- 
	Fq'/Fm' = (Fm' - F') / Fm' 26 כאשר F' מוגדרת כ-ChlFשל ההבזק הראשון ו-Fm' כממוצע התשוקות של ה-301 וה-302של ההבהוב28. משך המדידה הכוללת של ChlF אחת (כולל שלב הרפיה) הוא כ-21 מילישניות, אך משך שלב העירור הקריטי של 300 פלאסלטים הוא רק 750 מיקרושניות.</li>
</ol>
3. ביצוע מדידות LIFT
<ol>
	<li>נהג ידנית את הרובוט לתחילת השורה הראשונה של הגרפים בשדה הניסוי באמצעות שלט רחוק.</li>
	<li>הפעל את סקריפט המדידה של חיישן LIFT והספקטרומטר במצב רציף.</li>
	<li>הפעל את הניווט האוטונומי של הרובוטים במהירות של 0.5 מטר s-1 באמצעות אתר בקרת הרובוטים.</li>
	<li>במהלך המדידה, בדקו מדי פעם את הגרף המייצג את תפוקת ה-ChlF לאורך זמן בלקוח שולחן העבודה של חיישן LIFT כדי לוודא שיש לו את הצורה הצפויה (ראו איור 1B). כוון את הגיין של החיישן אם האותות חלשים מדי.</li>
	<li>מחזיקים מדי פעם את לוח ההתייחסות הלבן מתחת לקרן העירור בגובה חופת הגידול בזמן שהרובוט מסתובב בגבול השדה.</li>
</ol>
4. אינטגרציה ועיבוד מוקדם של נתונים
הערה: קוד ה-R זמין ב-GitHub (https://github.com/beat2keller/lift_data_processing)
<ol>
	<li>קרא את נתוני ה-LIFT החולפים והספקטרליים מכל *_data.csv ו-*_spectral.csv באמצעות חבילת R data.table34.</li>
	<li>קרא את GNSS ונתוני מזג האוויר יחד עם מפות הגרף .geojson ועיצוב הניסוי.</li>
	<li>שלב את מערכי הנתונים ובצע ניתוח סטטיסטי, לדוגמה, כפי שמתוארבסעיף 12 או להלן.<ol>
		<li>חלצו Fq'/Fm' מכל מעבר שהוקלט.</li>
		<li>לחבר כל נקודת GNSS לגרף המתאים שלה בהתבסס על פוליגוני .geojson באמצעות הכלה מרחבית. אל תשכח לקחת בחשבון את המרחק בין מכלול חיישן ה-LIFT לאנטנת ה-GNSS על הרובוט.</li>
		<li>קבע את כיוון הרובוט ממיקומים עוקבים. למזג את עיצוב הניסוי עם נתוני GNSS באמצעות מזהי הגרף שהוקצו להם. הערה: שלב זה מקשר כל מיקום מרחבי לטיפול (למשל, גנוטיפ) ולמידע על השכפול (למשל, בלוק).</li>
		<li>שילוב הנתונים ברזולוציה גבוהה מחיישן PPFR עם נתוני PPFR ברזולוציה נמוכה מתחנת מזג האוויר הקרובה ביותר ליצירת סדרת זמן של PPFR מותכת (אופציונלי). הערה: נתוני מטאורולוגיה ברזולוציה נמוכה לשווייץ ניתנים להסקת רשת agrometeo.ch (https://agrometeo.ch/de) כפי שמתוארבסעיף 35.</li>
		<li>סנן את מדידות הייחוס הלבנות ממאגר הנתונים של ההחזרה הספקטרלית וממזג אותן עם נתוני PPFR באמצעות חותמות זמן ליצירת טבלת חיפוש להחזר הספקטרלי בעוצמות אור פוגעות שונות כפי שמתוארבסעיף 28.</li>
		<li>תקן את נתוני ההחזרה הספקטרלית הגולמיים בהתבסס על טבלת החיפוש.</li>
		<li>חשב את מדד הכלורופיל היבשתי של MERIS (MTCI) ואת מדד ההפרש הצמחי המנורמל (NDVI) מנתוני ההחזרה הספקטרלית המתוקנים באמצעות הנוסחאות 
		<img alt="משוואה 1" src="/files/ftp_upload/69530/69530eq1v2.jpg" style="margin:0;" data-altupdatedat="1783400419000" data-alt="Equation 1"> כאשר Rλ מציין את ההחזרה הממוצעת באורך גל λ ננומטר.</li>
		<li>למזג את נתוני ChlF, עיצוב מיקום/ניסוי GNSS ונתוני PPFR/החזרה ספקטרלית על ידי ביצוע חיבור שכן קרוב עם חלון סבילות מוגדר (למשל, 1 מילישניות) המבוסס על חותמות זמן.</li>
		<li>זהה והסרת שורות עם חריגים ב-Fq'/F m' מתוך מאגר הנתונים.</li>
		<li>הפקת מגמות תגובה פוטוסינתטיות ספציפיות לגנוטיפ (G: PPFR) מנתוני ChlF שתוקנו על ידי התאמת המודל 
		Fq'/Fm' = β0 + β1 תאריך + β2 (כותרת x שעה) + β3 (גנוטיפ × PPFR) + β4 MTCI + β5 PPFR + ε למאגר הנתונים המסנן על ידי חריגים.</li>
		<li>הערכת השיפוע (β3) של מונח המנבא (גנוטיפ × PPFR) באמצעות מגמות שוליות מוערכות (מגמות ב-R) כדי לקבל מדד כמותי של תגובת הגנוטיפ הספציפית לקרינה. הכללת MTCI במודל מתחשבת בהבדלים בתכולת הכלורופיל ובמצב החופה המשפיעים על Fq'/Fm' כפי שתואר קודם12. הערה: הכיוון מציין את כיוון הנהיגה של הרובוט (שמקורו במיסבי GNSS בשלב 4.3.3) כדי להתחשב בהשפעות כיווניות אפשריות במהלך המדידות.</li>
	</ol>
	</li>
</ol>

<table><tbody><tr><td>חצובת מצלמה</td><td>-</td><td>-</td><td>כל סוג שבו חיישן PPFR יכול להיות מותקן אופקית יספיק.</td></tr><tr><td>סוללת רכב (12V / 80 Ah)</td><td>מרצדס-בנץ Group AG, שטוטגרט, גרמניה</td><td>A 001 982 81 08</td><td>-</td></tr><tr><td>Data Logger</td><td>HOBO Data Loggers, בורן, ארה"ב</td><td>תחנת HOBO U30, https://www.hobodataloggers.com.au/product/hobo-u30-usb-stand-alone-data-logger/</td><td>-</td></tr><tr><td>לקוח Data Logger Desktop</td><td>Onset Computer Corporation, מסצ'וסטס, ארה"ב</td><td>HOBOware גרסה 3.7.28, https://www.onsetcomp.com/support/help-center/software/hoboware</td><td>-</td></tr><tr><td>ערכת אנטנה GNSS</td><td>ArduSimple, Andorra la Vella, Andorra</td><td>AS-STARTKIT-LR-L1L2-EUNH-00</td><td>-</td></tr><tr><td>לקוח שולחני GNSS Logger</td><td>U-blox AG, ת'לוויל, שווייץ</td><td>u-center GNSS, [sic] תוכנת הערכה גרסה 25.03, https://content.u-blox.com/sites/default/files/documents/u-center-25.03_ReleaseNote_UBXDOC-304424225-19688.pdf</td><td>-</td></tr><tr><td>מחשב נייד&nbsp;</td><td>-</td><td>-</td><td>כל מחשב נייד שמריץ גרסת Windows (Microsoft Corporation, Redmond, ארה"ב) התואמת ללקוחות שולחן העבודה GNSS ו-Data Logger יעבוד.</td></tr><tr><td>לקוח שולחני להרכבת חיישן LIFT</td><td>Soliense Inc., ניו יורק, ארה"ב</td><td>גרסה 2016.04</td><td>-</td></tr><tr><td>מכלול חיישן LIFT (כולל מתאם רשת 240 וולט)</td><td>Soliense Inc., ניו יורק, ארה"ב</td><td>LIFT-REM</td><td>בנוסף לחיישן LIFT עצמו, מכלול חיישן LIFT כולל מערכת מצלמת סטריאו RGB המורכבת משתי מצלמות Blackfly S BFS-U3-50S5C שסופקו על ידי FLIR Integrated Imaging Solutions Inc. (קולומביה הבריטית, קנדה) [כיום Teledyne FLIR LLC, וילסונוויל, ארה"ב] וספקטרומטר 400 עד 800 ננומטר ברזולוציה של 0.46 ננומטר שסופקו על ידי Ocean Insight. [עכשיו אוקיינוס אופטיקס] (אורלנדו, ארה"ב). &nbsp; הרובוט מודד ואסימפ; 170 פעמים; 210 פעמים; 90 ס"מ (אורך וכפול; רוחב וכפול גובה) ומשקל; 170 ק"ג. מכלול חיישן ה-LIFT מודד ואסימפ; 23 & פעמים; 34 & פעמים; 59 ס"מ (אורך &פעם; רוחב וכפול גובה, כפי שמותקן על הרובוט).</td></tr><tr><td>ממיר חשמל (12 וולט DC עד 240 וולט, 50 הרץ AC)</td><td>גרין סל CSG S.A., קרקוב, פולין</td><td>INV08</td><td>-</td></tr><tr><td>פאוורבנק</td><td>-</td><td>-</td><td>כל Powerbank USB יעבוד.</td></tr><tr><td>חיישן PPFR</td><td>הובו / לי-קור, לינקולן, ארה"ב</td><td>S-LIA-M003</td><td>-</td></tr><tr><td>אתר Robot Control</td><td>Caterra AG, אופפיקון, שווייץ</td><td>-</td><td>הקישור מסופק על ידי יצרן הרובוט בנפרד לכל לקוח.</td></tr><tr><td>אב-טיפוס של שלדת רובוט (כולל שלט רחוק ומטען סוללה ראשי של 240 וולט )</td><td>Caterra AG, אופפיקון, שווייץ</td><td>Firefly (אב-טיפוס, לא משווק), https://caterra.org/en/technologie/</td><td>כל רובוט שדה אחר עם קיבולת מטען מתאימה, רוחב מסילה ומרווח קרקע מתאים יכול להתאים.</td></tr><tr><td>לוח ייחוס לבן</td><td>-</td><td>-</td><td>כל רפרנס לבן או אפור יספיק.</td></tr></tbody></table>

סינון בשטח בקצב גבוה של יעילות פוטוסינתטית בצמחי גידול באמצעות רובוט אוטונומי

High-Throughput, In-Field Screening of Photosynthetic Efficiency in Crop Plants Using an Autonomous Robot

בסך הכל, נאספו 91,205 מדידות חולפות של ChlF של 36 קווי גידול סויה (Glycine max (L.) Merr.) ב-7 ימי מדידה בין 12 ל-27 ביוני 2025. 74,927 נקודות נתונים יכלו להיות גיאופרנס לגרפים, ו-58,916 סוננו לאיכות הנתונים והותאמו בהצלחה לנתוני ספקטרום ומזג אוויר. סקירה של מערכת המדידה והנתונים המייצגים מוצגת באיור 1, כולל תמונה של המכשיר בפעולה (איור 1A), קינטיקה של השראה של ChlF על פני 12 גנוטיפים של סויה (איור 1B), ועקומות החזרה ספקטרליות תואמות (איור 1C).
הנתונים שגאו-רפרנס חשפו שונות מרחבית בולטת הן ב-Fq'/F m' והן ב-NDVI בשני שדות הניסוי (איור 2). דפוסים מרחביים אלו היו קשורים חלקית לכיוון הנהיגה של הרובוט (איור 3), ולכן נלקח בחשבון במודלים הבאים כדי להפחית את ההשפעות הפוטנציאליות של הצללה על עלי המטרה.
מודלים ליניאריים של השפעות מעורבות של תגובות Fq'/Fm' ל-PPFR הפגיעה (איור 4A) הסבירו חלק משמעותי מהשונות (R<img alt="משוואה 10" src="/files/ftp_upload/69530/69530eq10v6.jpg" style="font-size: 14px; margin: 0px; margin-bottom: -5px;" data-altupdatedat="1783400419000" data-alt="Equation 10"> = 0.45, R<img alt="משוואה 11" src="/files/ftp_upload/69530/69530eq11v6.jpg" style="font-size: 14px; margin: 0px; margin-bottom: -5px;" data-altupdatedat="1783400419000" data-alt="Equation 11"> = 0.60). המדרונות הספציפיים לגנוטיפ שהופקו (תגובה G: PPFR) הראו הבדלים ברורים בין קווי הרבייה (איור 4B), כאשר כמה קווים הציגו עקומות תגובה תלולות או שטוחות יותר בהשוואה לממוצע הפאנל (איור 4C).
לבסוף, שחזורים תלת-ממדיים ברמת החופה שמקורם בהדמיית RGB ואלגוריתם Matching And Stereo 3D Reconstruction (MASt3R)36 (איור 5) הראו את הפוטנציאל של שילוב מדידות פיזיולוגיות מבוססות LIFT עם פנוטיפינג מבני ללכידת ארכיטקטורת החופה בתלת-ממד.
<img alt="איור 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/69530/69530fig1.jpg" data-altupdatedat="1783400419000" data-alt="Figure 1"> 
איור 1: סקירה של מדידות פלואורסצנציה חולפת (LIFT) והחזרה ספקטרלית לגנוטיפים של סויה. (A) דוגמה לתמונה של מכשיר LIFT בפעולה. הכניסה מראה את קרן העירור הכחולה שמעוררת פלואורסצנציה של כלורופיל (ChlF). (B) עקומות השראה חולפות של ChlF שנמדדו ב-27 ביוני 2025 עבור 12 גנוטיפים של סויה (ממוצע ± SD, n בין 88 ל-553 לכל גנוטיפ, n בסך הכל = 2,035). (C) ספקטרות החזרת עלים תואמות שנמדדו ב-25 ביוני 2025 עבור אותם גנוטיפים (ממוצע ±SE, n סך הכל = 2,035). הצבעים מציינים גנוטיפים בודדים; פסי השגיאה מייצגים שונות בין מדידות שכפולות. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/69530/69530fig1large.jpg" target="_blank">אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה מוגדלת של הדמות הזו.</a>
<img alt="איור 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/69530/69530fig2.jpg" data-altupdatedat="1783400419000" data-alt="Figure 2"> 
איור 2: התפלגות מרחבית של יעילות קוונטית של ערכי הפוטוסיסטם II וערכי מדד הצמחייה המנורמלים (NDVI). ההתפלגות המרחבית של יעילות קוונטית (עליונה) של ערכי מדד הצמחייה (NDVI) של מערכת הפוטוסיסטמה II (F q'/Fm') ו(תחתונה) עם הפרש מדד צמחייה (NDVI) נמדדה בשני שדות סויה ניסיוניים שכללו 120 גרפים ו-36 קווי רבייה (n = 58,916). נקודות מייצגות מיקומי מדידה, כאשר צבעים מציינים את הערך הנצפה וצורות מציינות את כיוון הכיוון של הרובוט: צפון-מערב (צפון-מערב), צפון-מזרח (צפון-מזרח), דרום-מערב (דרום-מערב), ודרום-מזרח (דרום-מזרח). קווים שחורים מגדירים את גבולות גרף השדה. נקודות שחורות מייצגות את קואורדינטות מערכת הניווט הלווייני הגלובלית (GNSS) של רובוט השדה. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/69530/69530fig2large.jpg" target="_blank">אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה מוגדלת של הדמות הזו.</a>
<img alt="איור 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/69530/69530fig3.jpg" data-altupdatedat="1783400419000" data-alt="Figure 3"> 
איור 3: יעילות קוונטית של פוטוסיסטם II. תרשימי קופסאות מראים את היעילות הקוונטית של מערכת הפוטוסיסטמה II (Fq'/Fm') ואת הלוגריתם של הקרינה הנכנסת ב-680 ננומטר לאורך שעות מדידה (9 - 15 שעות) הן לכיוון הכיוון של הכיוון של הכיוון לכיוון צפון-מזרח (צפון-מזרח) והן לכיוון דרום-מערב (דרום-מערב) (nצפון-מזרח = 14,339, nדרום-מזרח = 25,669, n סך הכל = 40,008). הרובוט הצל על נקודת המדידה בזמן שנסע לכיוון דרום-מערב בבוקר ולצפון-מזרח בצהריים. כל תיבה מייצגת את טווח הרבעון (IQR) כאשר הקו האופקי והשפמים מציינים את הגבול החציוני ו-1.5 × IQR, בהתאמה. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/69530/69530fig3large.jpg" target="_blank">אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה מוגדלת של הדמות הזו.</a>
<img alt="איור 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/69530/69530fig4.jpg" data-altupdatedat="1783400419000" data-alt="Figure 4"> 
איור 4: שיפועי תגובה פוטוסינתטיים. (A) שונות מרחבית בשיפועי תגובה פוטוסינתטיים מוערכים (אינטראקציה בין גנוטיפ לקצב זרימת פוטונים פוטוסינתטיים (G: PPFR)) בשני שדות ניסוי סויה, שמקורם במידול לינארי מעורב אפקטים. (ב) ממוצעים מותאמים ומדרונות תגובה פוטוסינתטיים מוערכים על ידי מודלים עבור קווי רבייה בודדים, עם דגשות גנוטיפים מעניינים המוצגים בצבע. (ג) הקשר בין PPFR הנכנס ליעילות הקוונטית של פוטוסיסטם II (Fq'/Fm') עבור הגנוטיפים המודגשים, עם עקומות רגרסיה ריבועיות מותאמות. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/69530/69530fig4large.jpg" target="_blank">אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה מוגדלת של הדמות הזו.</a>
<img alt="איור 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/69530/69530fig5v2.jpg" data-altupdatedat="1783400419000" data-alt="Figure 5"> 
איור 5: מדידת ארכיטקטורת החופה באמצעות LIFT. הארכיטקטורה של חופת הסויה גאלק מוצגת. (א) מצלמות האדומות, הירוקות והכחולות (RGB) של מכשיר הפלואורסצנציה החולף (LIFT) צילמו תמונות במהלך סינון לפוטוסינתזה. (B, C) אלגוריתם ההתאמה והשחזור התלת-ממדי הסטריאו (MASt3R)36 שימש לשחזור ארכיטקטורת החופה התלת-ממדית. הפירמידות מציינות מיקומי מצלמות משוערים. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/69530/69530fig5large.jpg" target="_blank">אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה מוגדלת של הדמות הזו.</a>

Photosynthesis supplies energy not only for plant biomass production but also for symbiotic processes such as nitrogen (N) fixation. Whereas the potential ...

high-throughput-field-screening-photosynthetic-efficiency-crop-plants

Research

JoVE Journal

Biology

ביולוגיה

אנו מדווחים על שיטה הקדמה, מעקב וניתוח כמותי של ה-GFP ביטוי בתאי הצמח. שיטה זו משתמשת מערכת אישית מעוצבת רובוטיקה לאיסוף חצי תמונה רציפה של מספר גדול של דגימות, לאורך זמן. אנחנו גם מדגימים את השימוש ImageJ ו ImageReady ניתוח של סדרת תמונות.

רובוטיקה ניתוח תמונה דינאמית ללימודים של ביטוי גנים ברקמות הצמח

פרוטוקול זה מתאר תהליך לאיסוף מהיר של תמונות של שתילי ארבידופסיס להגיב לגירוי הכבידה באמצעות סורקים שטוחים, זמינים מסחרי. השיטה מאפשרת לכידה של תמונות ברזולוציה גבוהה נוחות לניתוח אלגוריתמים במורד הזרם זול, בנפח גבוה.

שימוש במשטח סורקים לאיסוף תמונות-פקע זמן ברזולוציה גבוהה של ארבידופסיס רוט Gravitropic התגובה

A-תפוקה גבוהה, אוטומטית, מתודולוגיה ייצור וטרנספורמציה טבק פרוטופלאסט מתוארת. המערכת הרובוטית מאפשרת ביטוי גנים מקביל מסיבי וגילוי במודל BY-2 המערכת שאמורה להיות לתרגום לגידולים שאינם מודל.

פלטפורמה רובוטית עבור תפוקה גבוהה בידוד פרוטופלאסט וההשנאה

מסך תפוקה גבוהה של מולקולות קטנות סינתטי נערך על מודל צמח מינים, תודרנית לבנה. פרוטוקול זה, שפותח עבור רובוט טיפול בנוזלים, מגביר את המהירות של גנטיקה כימי קדמי מסכים, האצת גילוי הרומן מולקולות קטנות המשפיעים על פיזיולוגיה של הצמח.

אופטימיזציה של השימוש של רובוט טיפול נוזלי לנהל גבוהה תפוקה קדימה כימי גנטיקה מסך של תודרנית לבנה

צמתים מבוזרים רובוט לספק רצפים של גירויים אור כחול כדי לנווט את מסלולי הצמיחה של צמחי טיפוס. על ידי הפעלת phototropism טבעי, הרובוטים מדריך את הצמחים באמצעות שמאל בינארי החלטות הזכות, גדל אותם דפוסים מוגדרים מראש, כי בניגוד אינם אפשריים כאשר הרובוטים רדומים.

הקצאת חישה רובוטית וגירויים לגידול הצמח המודרך

הפרוטוקול מציג שיטה בעלת תפוקה גבוהה למדידת הרפיה של מרווה לא פוטוכימית על ידי פלואורומטריה של כלורופיל מווסתת משרעת פולסים. השיטה מיושמת על גליצין מקס שגדל בשדה וניתן להתאים אותה למינים אחרים כדי לסנן מגוון גנטי או אוכלוסיות רבייה.

ניתוח בתפוקה גבוהה של מרווה לא פוטוכימית בגידולים באמצעות פלואורומטריית כלורופיל מווסתת משרעת פולסים

אנו מתארים גישה למדידת שינויים ביעילות הפוטוסינתטית בצמחים לאחר טיפול ב-CO2 נמוך באמצעות פלואורסצנציה של כלורופיל.

הערכת היעילות הפוטוסינתטית במוטנטים פוטו-טראומטיים על ידי ניתוח פלואורסצנציה של כלורופיל

אנו מדווחים על נהלים מפורטים לשיטת הערכת ביומסה של צמחים פולשים, המשתמשת בנתונים המתקבלים מחישה מרחוק של כלי טיס בלתי מאוישים (כטב"מים) כדי להעריך ביומסה וללכוד את ההתפלגות המרחבית של מינים פולשים. גישה זו הוכחה כמועילה ביותר לביצוע הערכת סיכונים והתרעה מוקדמת על צמחים פולשים.

הערכת ביומסה מבוססת ראייה ממוחשבת לצמחים פולשים

במאמר זה אנו מתארים כלי מתקדם המיועד לניטור ביוסינתזה של כלורופיל בשלבים המוקדמים של דה-אטיולציה של שתילי ארבידופסיס . המתודולוגיה החדשנית מספקת דימות פלואורסצנטי כלורופיל לא פולשני בזמן אמת ברזולוציה מרחבית וטמפורלית גבוהה.

בדיקה לא פולשנית לביוסינתזה של כלורופיל קביעת קינטיקה בשלבים מוקדמים של דה-אטיולציה של ארבידופסיס

תכננו פרוטוקול פנוטיפ מבוסס תמונה כדי לקבוע את התגובות המורפולוגיות והפיזיולוגיות לטיפולי חום, בצורת וכריתת מים בודדים ומשולבים. גישה זו אפשרה זיהוי של תגובות מוקדמות, מאוחרות והתאוששות ברמת צמח שלם, במיוחד חלקים מעל פני הקרקע, והדגישה את הצורך בשימוש בחיישני הדמיה מרובים.

פנוטיפ מבוסס תמונה בתפוקה גבוהה לקביעת תגובות מורפולוגיות ופיזיולוגיות ללחצים בודדים ומשולבים בתפוח אדמה

מוצגת שיטה להדמיה בעלות נמוכה של צמחים למדידת פנוטיפים, יחד עם שיטות עבודה מומלצות ללכידת תמונות וצינור ניתוח תמונה לכימות תכונות הצמח. שיטות אלה יושמו למדידת פנוטיפים של תירס (Zea mays) תחת חום, בצורת ותנאי עקה אביוטיים משולבים.

הדמיה וניתוח לכימות תירס (Zea mays) פנוטיפים של מתח אביוטי

למד שיטה לא פולשנית לסינון בשטח בקצב גבוה של יעילות פוטוסינתטית בצמחי גידול באמצעות רובוט אוטונומי. גישה זו מאפשרת פנוטיפינג מהיר של חופת הצמחים ומשפרת את יעילות הניסויים האגרונומיים והטיפוח.

סינון בשטח בקצב גבוה של יעילות פוטוסינתטית בצמחי גידול באמצעות רובוט אוטונומי

גלה סרטונים נוספים