このハイスループット、テレメトリー、全植物の水関係の重力表現法により、リアルタイムでの直接的かつ同時測定、および動的な植物環境相互作用に関与する複数の収量関連生理学的特性の解析が可能になります。
このハイスループット、テレメトリー、全植物の水関係の重力表現法により、リアルタイムでの直接的かつ同時測定、および動的な植物環境相互作用に関与する複数の収量関連生理学的特性の解析が可能になります。
世界人口の増加に対する食料安全保障は大きな懸念事項です。ゲノムツールによって提供されるデータは、フェノミカルデータの供給をはるかに上回り、知識のギャップを生み出します。増加する世界人口を養うために作物を改善するという課題に対応するためには、このギャップを埋める必要があります。
生理学的特徴は、環境条件に対する応答性または感受性の文脈における重要な機能的特徴と考えられている。最近導入されたハイスループット(HTP)のフェノタイピング技術の多くは、リモートセンシングまたはイメージングに基づいており、形態学的形質を直接測定することができますが、主に間接的に生理学的パラメータを測定することができます。
本論文では、植物環境相互作用の機能的表現型にはいくつかの利点がある、直接的な生理表現型の方法について述べている。これは、ユーザーがロードセル重量測定システムとポット実験の使用で遭遇する多くの課題を克服するのに役立ちます。提案された技術はユーザーが土の重量、植物の重量および土の水分量を区別することを可能にし、主要な生理学的特徴の測定と共に動的な土、植物および大気条件の連続的かつ同時測定のための方法を提供する。この方法により、植物の生理学に対する環境の影響を考慮しながら、研究者はフィールドストレスシナリオを綿密に模倣することができます。この方法は、プレフィールドのフェノタイピングにおける大きな問題の1つであるポット効果を最小限に抑えます。これは、フィールド状の植物密度で真にランダム化された実験計画を可能にするフィードバックフェルティネーションシステムを含んでいます。このシステムは、土壌含量制限閾値(θ)を検出し、リアルタイム分析ツールとオンライン統計リソースを使用してデータを知識に翻訳することを可能にします。この方法は、動的環境に対する複数の植物の生理学的応答を迅速かつ直接的に測定するための、畑前の繁殖および作物改善の文脈において、非生物的ストレスに対する応答に関連する有益な形質のスクリーニングに使用する大きな可能性を有する。
環境条件の悪化の下で増加する世界の人口のための食料安全保障を確保することは、現在、農業研究11、2、32,3の主要な目標の一つです。新しい分子ツールの利用可能性は、作物改善プログラムを大幅に強化しました。しかし、ゲノムツールは膨大な量のデータを提供しますが、実際の形質特性の理解が限られていると、かなりの知識ギャップが生じます。このギャップを埋めることは、現代の植物科学44、5、65,6が直面している最大の課題の1つです。作物の改良過程で生じる課題に対応し、遺伝子型-表現型の知識ギャップを最小限に抑えるために、我々は、遺伝子型アプローチと表現中心性のアプローチ77,88のバランスを取る必要があります。
近年、様々なハイスループット表現型(HTP)プラットフォームは、時間の経過とともに大規模な植物集団の非破壊表現型を可能にしており、これらのプラットフォームは、遺伝子型-表現型の知識ギャップ66、8、9、108,9,10を減らすのに役立つかもしれません。HTPスクリーニング技術は、ガス交換や写真撮影に基づく手操作技術とは対照的に、ロボット工学やコンベアベルトやガントリーがそれぞれプラントやセンサーを動かすため、比較的短期間で膨大な数の植物の形質を測定することを可能にします。しかし、HTP システムによって生成される膨大な量のデータは、追加のデータ処理と分析の課題11、12を提示します。
これらのHTPプラットフォームのほとんどは、電子センサーまたは自動画像取得13、14を介して形質特性の評価を14伴う。高度なフィールドフェノミクスは、現場での近接センサとイメージング技術の展開、および高解像、精密、大規模な測定15の規模を含む。センサーと画像データを他のマルチオミクスデータと統合して、ホリスティックで第2世代のフェノミックアプローチ16を作成する必要があります。しかし、データ取得、取り扱い、処理における方法論的進歩は、センサ情報を知識に翻訳するという課題が、植物フェノミクス研究13の最初の年の間に大きく過小評価されてきたため、ますます重要になってきている。しかし、動的遺伝子型環境相互作用および植物ストレス応答の深度表現のための現在利用可能なイメージング技術の信頼性と精度は疑わしい17,18,18である。さらに、制御された環境の結果は、特に干ばつストレスのフェノタイピングに関しては、現場で観察されるものとは大きく異なることがよくあります。これは、干ばつストレス時の土壌水分の減少による土壌容積、土壌環境、機械的インピーダンスの観点から植物が経験する状況の違いによるものです。したがって、制御された環境からの結果は、フィールド19に推定することは困難である。最後に、画像ベースのHTPシステムの参入価格は、センサーの価格だけでなく、ロボット工学、コンベアベルト、ガントリーによるもので、成長施設インフラの基準と大幅なメンテナンス(多くの可動部分が温室効果環境で動作する)を必要とするため、非常に高くなっています。
本稿では、上記の多くの問題を解決するために設計されたHTP-遠隔測定のフェノタイピングプラットフォームを紹介する。遠隔測定技術により、記録および分析のために、リモートソースから受信ステーションへのデータの自動測定と伝送が可能になります。ここでは、複数の計量法線のリシメータ(重量測定システム)と環境センサを含む非破壊HTP-テレメトリプラットフォームを示します。このシステムは、植物全体のバイオマスゲイン、蒸散率、口孔伝導度、根束束、水使用効率(WUE)など、幅広いデータの収集と即時計算(画像分析は不要)に使用できます。システム内のコントローラからソフトウェアに直接供給されるビッグデータのリアルタイム分析は、実用的な意思決定に大きな価値を持つ知識14 へのデータの翻訳における重要なステップを表し、制御された環境表現型実験、一般的に、および温室効果ガスの干ばつストレスの研究から得ることができる知識を大幅に拡張する。
テレメトリ プラットフォームの他の利点は、そのスケーラビリティとインストールの容易さ、および最小限の成長施設インフラストラクチャ要件です (つまり、ほとんどの拡張施設に簡単にインストールできます)。また、このセンサベースのシステムには可動部品がないため、入り口価格や長期保守コストの両方を含め、メンテナンスコストは比較的低い。例えば、各プラント、気象ステーション、ソフトウェアのフィードバック熱揚システムを含む20単位の重量測定システムの価格は、大手ブランドの1つのポータブルガス交換システムの価格と同様になります。
米(オリザサティバ L)は、モデル作物として使用され、干ばつは、検討した治療でした。米は、幅広い遺伝的多様性を持つ主要な穀物作物であり、世界人口の半分以上の主食である20.干ばつは植物の成長と発達を損なう主要な環境の不生物ストレス因子であり、作物収量の減少につながる21.この作物と処理の組み合わせは、プラットフォームの能力と、それが生成できるデータの量と品質を実証するために使用されました。この方法の理論的背景に関する詳細は 、22を参照してください。
このプロトコルでは、20 cm x 20 cmスケールにロードされた4つのLポットを、各ポットに1つの植物を含むものと呼びました。同じプロトコルは容易に拡張可能で、はるかに大きい鍋(プロトコル対策への線形適応とだけ40 cm x 40 cmのスケールでロードされる25のLまで)および鍋ごとの複数の植物と使用することができる。したがって、プロトコルは、多くのタイプおよびサイズの植物のために容易に合わせることができる。システムコンポーネントについては 、図1 と 図2 を参照してください。
1. 実験用にポットを準備する
2. 植物を育てる
3. 信号対雑音レベルの改善
注: 次の手順では、測定の品質が向上し、ノイズ レベルが下がります。
4. 実験の設定
注:実験を設定するプロセスは、システムのすべての部分の重量、すなわち、ポッティング媒体の重量(ポット容量で土壌水重量を含む)と苗の初期重量を考慮するように設計されています。以下の手順に従います。
5. 実験を開始する
注: この段階で収集されたデータは、残りの実験の参照値として使用されます。したがって、次の手順を慎重に実行することが重要です。
6. プラントテーブルの変更
7. 実験を実行する

8. データ解析ソフトウェアを使用したデータ分析
実験の期間は29日であった。実験は、地元の天候が暖かく安定しており、日が長い8月に行われました。干ばつストレスの存在下で3種類の米(インディカ、カーラ、リゾット)の生理学的挙動を比較するための、2つの異なる灌漑シナリオが用いられた。(i)最適な灌漑(灌漑後の夜間にポット容量に達するまで)と(ii)実験開始5日後に始まり、14日間続き、10日間の回復期間(最適灌漑、19-29日)が続いた。シンプルにするために、すべての品種とグループがここに示す数字に示されているわけではありません。その結果、HTP-テレメトリーシステムは、大気条件、土壌および植物の生理学の変化を効率的に測定できることを示した。
環境条件
環境条件(光合成活性放射(PAR)と蒸気圧欠損(VPD))を大気プローブによって実験全体にわたって監視した。収集されたデータは、PARとVPDが異なる日と一日の間に類似した状態を保っていることを示しています(図4)。
干ばつ処理ポットのVWCは、実験期間を通じて土壌プローブによって測定された。1つの干ばつ処理CVから収集されたVWCデータ。インディカ植物は 図5にプロットされています。
生理学的パラメータ
実験の第1段階では、4つの治療(カーラコントロール、カーラ干ばつ、リゾットコントロール、リゾット干ばつ)すべてで毎日の散生が徐々に増加し、その間、すべての植物が十分に灌漑されました。その後、2つの水を奪われた治療で干ばつ期間(5日目から18日目)に関連する散発量の減少がありました。その後、回復期間(18日目以降)の間に、毎日の蒸散は2つの水を奪われた群で再び増加したが、干ばつ処理前に観察されたレベルよりもはるかに低いレベルに増加した(補足図9B)。
平均計算された植物重量(すなわち、植物の体重増加率)は、すべての植物が同様の灌漑を受けた実験の最初の段階で、カーラ対照とカーラ干ばつ治療の両方で一貫して増加した(1〜5日目)。干ばつ処理がcvに適用されたとき。カーラ植物(日5-18)、それらの植物は体重を増やして停止し、回復段階まで体重を増やさなかった。その時点で、対照のために観察されたものよりもゆっくりと進行する重量の増加があった。対照的に、Karlaの重み-制御植物は、実験期間を通じて継続的に増加した(図6)。

図1:重量測定のフェノタイピングシステムのコンポーネントとセットアップ
(A) 重み付きのリシメータ。リシメータは、物体の機械的負荷を電荷に変換するロードセルと、オブジェクトの重量を適切に測定できるように、ロードセルの上部と下部を覆う金属プラットフォームを含みます。(B)リシメーターはポリスチレンブロックと断熱用のプラスチックカバーで覆われています。(C)スケール部品。リシメーターカバーに水溜所(緑の容器)を置き、ポットから排出される液体を回収します。緑色の容器は緑色のカバーに結合され、ポットが挿入される大きな丸い開口部があります。緑色のカバーの一方の側に黒いゴム製ガスケットリングが取り付けられ、ポットが他方の側に取り付けられ、容器からの蒸発による水の損失を最小限に抑える。緑のカバーはゴムプラグで密封される排水延長の上に2つのサンプリング穴(小さく、大きい)を有する。(D) プラグ。コンテナには、高さが異なる4つの穴(プラグ付き)を備えた排水延長があり、特定の穴を通る排水が停止した後の容器内の水位(予備水量)を調整するために使用できます。所望の水量は、植物種、使用されているポッティング培地の種類、および植物の水の要件(すなわち、推定日量)によって異なります。(E)制御装置は電子コントローラーおよびソレノイド弁を含んでいる緑の長方形の箱から成っている。熱解液がポットに出入りできる穴や、ロードセルと異なるセンサーを接続するためのソケットがあります。異なるレベルの塩分や異なるミネラル組成物などの異なる治療は、フェリチズ溶液を介して適用することができます。金属製のスタンドがコントローラーに接続され、パイプとケーブルを保持し、ポットに触れて重量を加えないようにします。 必要なその他のコンポーネントは、(F)土壌プローブ(例えば、水分、温度およびECセンサー - 5TE)、オプション(G)多出口ドリッパー(熱成および/または処理用途用)および(H)大気プローブ(蒸気圧欠陥(VPD)および放射線を測定するため)です。(I) 完全装備の単一アレイ。(J)温室に完全装備アレイ、局所大気条件に基づいて気孔伝導の正常化を可能にする大気プローブを指す黄色の矢印。 この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

図2:単一ポットのセットアップに必要な部品。
(A –C)必要なコンポーネントは、1つの4 Lポット、ネットホルダーとして機能する底なしの1つの4 Lポット、ポットの底部の直径の2倍のナイロンメッシュ(細孔サイズ= 60メッシュ)の1つの円形部分、植物および灌漑ドリッパー用の指定穴付きの1つのカバー、1つの60cm、白いガラス繊維スティック(ポール)と1つの黒いガスリング。(D) ポットがランダム化されたテーブルプランの例。温室では、各テーブルには1〜18列と4行があり、ここでは24のポジションを使用しました。しかし、配列構造は、独自の温室のサイズに基づいて任意の形状に容易に調整することができる。 この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

図3:ポットのセットアップ
(A)キャビティトレイに生育する植物。(ここに示すトマトの苗は一例に過ぎず、他の多くの植物種も同じように栽培することができます)。(B) (C)苗の根土プラグに密接に適合するポッティング媒体に空洞を作る(C)ためのカビのキャストは、苗をポットに正常に移植する(E)を確実にする。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

図4:実験の過程で大気条件を示す。
右のy軸は日毎の蒸気圧欠損(VPD)を示し、左側のy軸は実験の29日連続で光合成活性放射(PAR)を示しています。このグラフは、データ分析ソフトウェアによって作成されました。 この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

図5:実験の過程で土壌プローブで測定した体積水分量(VWC)。
データは、1 つの cv の VWC 値を表します。実験期間全体に対して干ばつ処理を施したインディカ植物は、回収を含む。このグラフは、データ分析ソフトウェアによって作成されました。 この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

図6:cvの実験期間全体にわたる全植物重量(±SEを意味する)。よく灌漑(制御)と干ばつ状態の下でカーラ。
グループは、ANOVA(TukeyのHSD;) p < 0.05)。各平均±SEは少なくとも4つの植物を表す。グラフと統計分析は、データ分析ソフトウェアによって作成されました。 この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
補足図 1: 実験をセットアップするためのソフトウェア ウィンドウの操作こちらをダウンロードしてください。
補足図2:スプレッドシートとしての「植物」テーブル。オペレーティング ソフトウェア。こちらをダウンロードしてください。
補助図3:土壌乾燥重量を計算するためのソフトウェアウィンドウ。オペレーティング ソフトウェア。こちらをダウンロードしてください。
補足図4:灌漑処理を設定するためのソフトウェアウィンドウ。オペレーティング ソフトウェア。こちらをダウンロードしてください。
補足図 5: データ分析グラフ・ビューアー・ウィンドウ 実験では、3つの米の品種(インディカ、カーラ、リゾット)と2つの異なる灌漑シナリオ、よく灌漑(制御)と干ばつを使用しました。生データは、実験の過程で植物の重量の変動を明らかにしました。各ラインは1つの植物/ポットを表します。日中、植物が蒸散したので、毎日の曲線の斜面に見られるように、システムは重量を失った。ポットは、曲線のピークとして表されるように、毎晩フル容量に灌漑されました。灌漑イベントの後、ポッティング培地が飽和した後、余分な水の排水が続いた。当初、すべての植物はよく灌漑された(コントロール)。2018年8月7日から、工場の半数が干ばつ処理を受けた。同時に、植物の残りの部分は、最適な灌漑を受け続けました。2018年8月20日から(各植物が同様のストレスを経験することを可能にする)、干ばつ処理プラントへの灌漑を回復し、実験終了を続けることによって、差動回収が達成された。 こちらをダウンロードしてください。
このシステムのフィードバック灌漑ツールにより、ユーザーは時間、ポット重量、土壌センサー(例えばVWC)からのデータ、または前日のプラント蒸散に基づいて、個々のポットの灌漑プログラムを設計することができます。各プラントは、独自の性能に基づいてカスタマイズされた方法で個別に灌漑することができます。この差動灌漑は、植物の土壌水の内容物の違いを最小限に抑え、個々の水需要に関係なく、すべての植物が制御された干ばつ処理にさらされることを可能にします。
補足図 6: データ分析のためのデータ分析ウィンドウこちらをダウンロードしてください。
図 7: データ分析ヒストグラム ウィンドウ この図は、十分に灌漑(制御)条件下での3つの異なる米品種(すなわち、インディカ、カーラ、リゾット)における日次蒸散値の分布をグラフィカルに示しています。下の図は、テーブル上のポットの物理的な位置に基づいて、植物の毎日の蒸散のヒートマップの視覚化を表しています。 こちらをダウンロードしてください。
補足図 8: データ分析 T テスト ウィンドウ 線は、十分に灌漑された(制御)条件下での2つの米の品種(すなわち、カーラとリゾット)間の毎日の蒸散(基本的で重要な生理学的特徴)の違いを表す。ウィンドウには、個々の植物の毎日の蒸散(右上)と、Studentの t-test(右下)を使用して行われた各グループのSE±平均の比較が表示されます。統計分析はソフトウェアによって自動的に行われた。赤い点は、学生の t-検定に従って、治療間の有意な違いを表します。 p < 0.05. こちらをダウンロードしてください。
図 9:データ分析の 「分析」 ウィンドウ(A) 実験期間全体にわたって十分に灌漑(制御)と干ばつ状態下での2つの米品種(カーラとリゾット)の間の毎日の蒸散の違いをグラフィカルに表現する。干ばつ処理は実験開始から5日後に開始した。任意の日をクリックすると 、(B) グループのANOVA(TukeyのHSD;)を使用した比較が表示されます。 p < 0.05) 8月12日にここに。各平均±SEは少なくとも4つの植物を表す。同じグループは、実験期間全体にわたって (C) 連続全植物蒸散率(手段±SE)として提示することもできる。グラフと統計分析は、データ分析ソフトウェアによって作成されました。 こちらをダウンロードしてください。
補助図 10: データ分析のピースワイズ線形曲線ウィンドウ このウィンドウは、干ばつ状態下の3つの米の品種(すなわち、インディカ、カーラ、リゾット)の断片的な直線曲線を示しています。ソフトウェアは、任意の生理学的パラメータ(ここでは、毎日の蒸散)と干ばつ処理を受けた植物の計算された体積水分量(VWC)との関係の部分線形適合分析を行うことができる。 こちらをダウンロードしてください。
補足材料。これらの資料をダウンロードするには、ここをクリックしてください。
| 中程度 | 説明 | |
| 粗砂 | シリカ砂20-30(砂が通過した上下のメッシュスクリーン:それぞれ0.841と0.595 mm) | |
| 細かい砂 | シリカ砂75-90(砂が通過した上下のメッシュスクリーン:それぞれ0.291と0.163 mm) | |
| 泥炭ベースの土壌 | クラスマン 686 | |
| ローミー土壌(天然土壌) | イスラエル・レホヴォット農学部実験農場でプロットの最上層から採取された砂のローム土壌 | |
| バーミキュ ライト | バーミクライト3G | |
| パーライト | パーライト212(サイズ範囲:0.5-2.5mm) | |
| 堆肥 | ベンタル 11 ポッティング土壌 | |
| 多孔質、セラミック、中小 | プロフィール多孔質の陶磁器20-50(地面の陶磁器が渡された上および下の網のスクリーン:それぞれ0.841および0.297 mm、 | |
| 多孔質、セラミック、混合サイズの中型 | プロファイルポーラスセラミック50 -50メッシュと50 -6メッシュ、0.841〜3.36ミリメートル | |
表1:ポッティングメディア
| 土壌メディアタイプ / パラメータ | 粗砂 | 細かい砂 | ロアミー土壌 | パーライト | バーミキュ ライト | 多孔質セラミックミックスサイズ | 多孔質セラミック小サイズ | 泥炭ベースの土壌 | 堆肥 |
| 総水(TW、ml) | 860 ± 7.2 (F) | 883.1 ± 24 (F) | 1076.3 ± 35.9 (E) | 1119.9 ± 8.5 (E) | 1286 ± 22.4 (D) | 1503.6 ± 15.4 (C) | 1713 ± 25.9 (B) | 1744.3 ± 8.2 (B) | 2089.6 ± 61.6 (A) |
| 容積水量 (VWC, ml3/ml3) | 0.26 (F) | 0.27 (F) | 0.33 (E) | 0.35 (E) | 0.4 (D) | 0.46 (C) | 0.53 (B) | 0.54 (B) | 0.65 (A) |
| バルク密度(BD、g/cm3) | 1.7 (A) | 1.6 (B) | 1.5(C) | 0.1 (H) | 0.2 (F) | 0.8 (D) | 0.7 (E) | 0.2 (G) | 0.1 (G) |
| 土壌重量安定性(SWS、g/d) | ± 2.3 ± 0.3 (B) | ±4.3 ± 0.3 (B) | ±2.9 ± 0.9 (B) | ±14.9 ± 0.7 (A) | ±7.6 ± 2.8 (B) | ±1.3 ± 0.1 (B) | ±1.9 ± 0.4 (B) | ±6.7 ± 0.8 (B) | ±4.3 ± 1.2 (B) |
| お風呂内の予約水で土壌重量の安定性(g /日;セクション6.14を参照してください) | 3 ± 0.4 (B) | 3.3 ± 0.4 (B) | 3.2 ± 1.2 (B) | 6.3 ± 0.5 (A) | 2.7 ± 0.8 (B) | 1.6 ± 0.3 (B) | 1.9 ± 0.3 (B) | 10.6 ± 3 (A) | 1.5 ± 0.3 (B) |
| ポット容量重量測定水分含有量(SWC;セクション8.2を参照してください) | 0.18 (G) | 0.23 (G) | 0.23 (G) | 3.79 (C) | 3.0 (D) | 0.74 (F) | 0.99 (E) | 4.25 (B) | 6.13 (A) |
| 相対的な排水能力 | たいへん良い | 中程度 | 中低 | たいへん良い | たいへん良い | たいへん良い | たいへん良い | 低 | 中程度 |
| ポット容量に達する相対時間 | 高 速 | 高 速 | 高 速 | 遅い | 遅い | 高 速 | 高 速 | 遅い | 遅い |
| 相対カチネーション交換能力(CEC) | 低 | 低 | 低 | 低 | 高 | 高 | 高 | 高 | 高 |
| との互換性: | |||||||||
| 根洗浄(実験終了時) | ++ | ++ | + | ++ | + | ++ | ++ | - | - |
| 栄養・生体刺激剤の治療 | ++ | ++ | - | ++ | + | + | + | - | - |
| サリン療法 | ++ | ++ | + | ++ | + | ++ | ++ | + | - |
| 成長率の正確な測定 | ++ | ++ | + | -,+ | + | ++ | +++ | + | + |
| 干ばつ後の物理的な土壌構造の回復 | +++ | +++ | ++ | + | - | +++ | +++ | -,+ | - |
| * 総水 (TW, ml) = 土壌湿潤重量 (ポット容量で) – 土壌乾燥重量.容積水量(VWC)=TW/土壌容積。 | |||||||||
| かさ密度(BD)=土壌乾燥重量/土量。土壌重量安定性(SWS)=4日連続での土壌湿重量の平均変化(最後の灌漑後植物のないポット容量での培地)。 | |||||||||
| ポット容量重量測定水分含有量(SWC);計算については、セクション7.2を参照してください。 | |||||||||
表2:9種類のポッティングメディアの一般的な特性と重量測定プラットフォームとの互換性。測定は、フィールド容量(ポット容量)で3.2 Lの培地で満たされた4-Lポットを使用して測定した。データは、Tukey±HSDテスト(P<0.05;3≤n ≤5)によると、列内のP異なる文字がメディア間の有意な違いをn示す手段として示されています。
| フェルティグコンポーネント | 最終濃度(ppm) | 最終濃度 (mM) |
| 名野3 | 195.8 | 2.3 |
| H3PO4 | 209 | 0.000969 |
| KNO3 | 271.4 | 2.685 |
| MgSO4 | 75 | 0.623 |
| ズンソ4 | 0.748 | 0.0025 |
| 4 | 0.496 | 0.00198 |
| ムー3 | 0.131 | 0.00081 |
| MnSO4 | 3.441 | 0.0154 |
| ホウ砂 | 0.3 | 0.00078 |
| C10H12N2NaFeO8 (Fe) | 8.66 | 0.0204 |
| ドリッパーからの最終灌水溶液のpHは6.5と7の間で変化した。 | ||
表3:熱取り成分
遺伝子型-表現型の知識ギャップは、遺伝子型x環境相互作用の複雑さを反映している(18,,24)。全植物の生理学的性能と水関運動学8,9を研究するために使用できる高解像度、HTP-遠隔測定およびフェノミスティックスクリーニングプラットフォームの使用を通じて、9このギャップを埋めることができるかもしれません。遺伝子型x環境相互作用の複雑さは、特に植物が変化する環境にどれだけ迅速に反応するかに照らして、表現型を課題にします。現在、さまざまなフェノタイピングシステムが利用可能ですが、これらのシステムのほとんどは、リモートセンシングと高度なイメージング技術に基づいています。これらのシステムは同時測定を提供するが、ある程度、それらの測定は形態学的および間接的な生理学的特徴25に限定される。生理学的特徴は、環境条件26に対する応答性または感受性の文脈において非常に重要である。したがって、非常に高い解像度(例えば、3分間隔)で連続的かつ同時に測定を行う直接測定は、植物の生理学的挙動を非常に正確に記述することができる。重量測定システムのこれらの実質的な利点にもかかわらず、このシステムはいくつかの潜在的な欠点を持っているという事実も考慮する必要があります。主な欠点は、ポットや温室の状態で作業する必要性から生じるもので、治療調節(特に干ばつ処理の規制)と実験反復性に大きな課題を提示する可能性があります。
これらの問題に対処するためには、適用された応力を標準化し、真にランダム化された実験構造を作成し、ポット効果を最小限に抑え、短期間で変化する環境条件下で植物の複数の動的挙動を比較する必要があります。このペーパーで説明する HTP-テレメトリ機能表現型アプローチでは、以下に示すこれらの問題に対処します。
植物の動的応答をその動的環境と相関させ、複雑な植物環境相互作用の全体像を捉えるためには、環境条件(図4)と植物反応(補足図9B)の両方を連続的に測定する必要があります。この方法により、植物の形質(土壌-植物-大気連続体、SPAC)と並んで、ポッティング媒体と大気の物理的変化を連続的かつ同時に測定することができます。
植物が現場でどのように動作するかを最もよく予測するには、フィールド18に見られる条件と可能な限り類似した条件で表現型プロセスを実行することが重要です。半制御条件下で温室で実験を行い、可能な限りフィールド条件を模倣します。最も重要な条件の一つは、成長またはポッティング媒体です。重量測定系実験に最適なポッティング媒体を選択することは非常に重要です。これらの特徴は重量測定システムによってより正確な測定を可能にするので、すぐに排水する土壌媒体を選択し、ポット容量の急速な達成を可能にし、非常に安定したポット容量を有することを推奨する。また、実験に適用される異なる治療法も考慮する必要があります。例えば、塩、肥料、または化学物質を含む治療は、不活性ポッティング培地の使用を求め、好ましくは低いカチオン交換能力を有するものである。低蒸散植物種に適用される干ばつ治療は、比較的低いVWCレベルのポッティングメディアで最もうまくいくだろう。対照的に、高蒸散植物に適用される遅い干ばつ治療は、比較的高いVWCレベルのポッティングメディアで最もうまくいくだろう。実験後の分析に根が必要な場合(例えば、根の形態、乾燥重量など)、比較的有機物含有量の少ない培地(すなわち、砂、多孔質セラミックまたはパーライト)を使用すると、根を損傷することなく洗浄することが容易になります。長期間続く実験では、有機物が豊富なメディアを避けることをお勧めします。このトピックの詳細については、 表 1 および 表 2 を参照してください。
フィールドフェノタイピングと温室のフェノタイピング(プレフィールド)は、独自の目的を持っており、異なる実験的なセットアップを必要とします。事前フィールドのフェノタイピングは、フィールド試験をより集中し、費用対効果の高い方法で行う可能性が高い有望な候補遺伝子型の選択を支援します。しかし、プレフィールドフェノタイピングには、植物がフィールド条件18,27,27の下で異なる方法で実行される可能性のある多くの制限(例えば、ポット効果)が含まれます。小さなポットサイズ、リシメータスケールの蒸発および加熱による水分損失は、ポット効果18につながる可能性のある温室実験における要因の例である。ここで説明する方法は、次の方法でそれらの潜在的な影響を最小限に抑えるように設計されています。
(a) ポットサイズは、検査する遺伝子型に基づいて選択されます。システムはさまざまな鍋のサイズ(25 Lまで)および潅漑の処置を支えることができる、あらゆるタイプの穀物植物の検査を可能にする。
(b) ポットとリシメータスケールは、熱が移り、ポットの温暖化を防ぐために絶縁されます。
(c)このシステムは注意深く設計された潅漑および排水システムを含む。
(d) ポットごとに別のコントローラがあり、自己灌漑と自己監視処理で真のランダム化を可能にします。
(e) ソフトウェアは、キャノピーの口孔伝導度を計算する際に、植物のローカルVPDを考慮に入れます。 図1Jの複数VPDステーションのローカリゼーションを参照してください。
このシステムは、フィールド状の植物密度での直接の生理学的測定を伴い、植物間の大きなスペースや画像ベースのフェノタイピングのために植物を移動する必要がなくなります。このシステムは、リアルタイムデータ分析、ならびに各植物の生理的ストレスポイント(θ)を正確に検出する能力を含む。これにより、研究者は植物を監視し、実験の実施方法と実験の過程でサンプルを収集する方法に関する決定を下すことができます。システムの簡単で簡単な重量の口径測定は有効な口径測定を促進する。ハイスループットシステムは大量のデータを生成し、追加のデータ処理と分析の課題を提示します 11,,12。コントローラからソフトウェアに直接供給されるビッグデータのリアルタイム分析は、実用的な意思決定に大きな価値を持つ知識14へのデータの翻訳における重要なステップです。
このHTP-遠隔測定生理的フェノタイピング法は、近分野条件下で温室実験を行う場合に役立つ可能性がある。システムは、効率的にポット効果に関連する問題のほとんどを克服しながら、その動的な環境に植物の水関連生理応答を測定し、直接計算することができます。このシステムの能力は、植物の成長の初期段階で降伏ペナルティを予測する可能性を提供するので、プレフィールド表現化段階で非常に重要です。
著者らは開示するものは何もない。
この研究は、ISF-NSFC共同研究プログラム(助成金2436/18)によって支援され、イスラエル農業農村開発省(ユージン・カンデル知識センター)が問題の根源の一部として部分的に支援しました - 現代農業を活用するためのルートゾーン知識センター。
| 名前 | 会社 | カタログ番号 | コメント |
|---|---|---|---|
| 大気プローブ | SpectrumTech/Meter group | 3686WD | Watchdog 2475 |
| 40027 | VP4 | ||
| アレイランダマイザー | なし | ソフトウェア「Array Randomizer」は、ランダム化されたブロックデザインの実験計画、または完全ランダム設計の作成に使用できます。これは、温室内の大気の微小変動を正規化するために、実験サンプル(植物)のランダムな分布をより適切に制御するために開発されました。 | |
| 無料ダウンロードと詳細については、次のリンクをクリックしてください https://drive.google.com/open?id=1y4QbTpxRK5Lx430xzu1RFdrlcL8pz_1q | |||
| キャビティトレイデンマーク | サイズ、保育園用湾曲リム付き | 30162 | 4X4X7セル、トレイあたり84セル https://desch.nl/en/products/seed_propagation_trays/danish-size-with-curved-rim-for-nursery~p92 |
| 粗砂 | Negev Industrial Minerals Ltd.、イスラエル | ||
| 堆肥 | 凝灰岩 マロム・ゴラン、イスラエル | ||
| データ分析ソフトウェア | Plant-Ditech Ltd., イスラエル | SPACアナリティクス | |
| ドリッパー | Netafim | 21500-001520 | PCJ 8L/h |
| Fine sand | Negev Industrial Minerals Ltd., イスラエル | ||
| ローム質土壌(天然土) | |||
| ナイロンメッシュ | 該当しない(ジェネリック品) | ||
| オペレーティングソフトウェア | Plant-Ditech Ltd., イスラエル | プラントアレイフィードバック制御(PFC) | |
| 泥炭ベースの土壌 | Klasmann-Deilmann GmbH、ドイツ | ||
| パーライト・ | アグレカル , イスラエル | ||
| Plantarray 3.0 system | Plant-Ditech Ltd., イスラエル | SCA400s | 計量ライシメータ |
| PLA300S | プランターユニットコンテナ | ||
| CON100 | コントロールユニット | ||
| プランターセットの一部 | グラスファイバースティック | ||
| プランターセットの一部 | ガスケットリング | ||
| オペレーティングソフトウェア | |||
| SPAC Analyticsソフトウェア | |||
| 多孔質、セラミック、混合サイズのミディアム | グリーングレード、PROFILE Products LLC.、USA& | nbsp; | |
| 多孔質、セラミック、小型中 | 型グリーングレード、PROFILE Products LLC.、米国 | ||
| ポット | 該当しないもの(ジェネリック品) | ||
| タ | フ・マロム・ゴランによるソイルベンタル11 | ||
| 土壌プローブ | メーター グループ | 40567 | 5TE |
| 40636 | 5TM | ||
| 40478 | GS3 | ||
| バーミキュライト | アグレカル , イスラエル |
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