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。
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。
The authors have nothing to disclose.
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。
Atmospheric Probes | SpectrumTech/Meter group | 3686WD | Watchdog 2475 |
40027 | VP4 | ||
Array Randomizer | None | The software “Array Randomizer” can be used for creating an experimental design of a randomized block design, or fully random design. It was developed to have better control over the random distribution of the experimental samples (plants) in order to normalize the atmospheric microvariation inside the greenhouse. | |
Free download and more information, please click on the following link: https://drive.google.com/open?id=1y4QbTpxRK5Lx430xzu1RFdrlcL8pz_1q | |||
Cavity trays | Danish size with curved rim for nursery | 30162 | 4X4X7 Cell, 84 cell per tray https://desch.nl/en/products/seed_propagation_trays/danish-size-with-curved-rim-for-nursery~p92 |
Coarse sand | Negev Industrial Minerals Ltd., Israel | ||
Compost | Tuff Marom Golan, Israel | ||
Data Analysis software | Plant-Ditech Ltd., Israel | SPAC Analytics | |
Drippers | Netafim | 21500-001520 | PCJ 8L/h |
Fine sand | Negev Industrial Minerals Ltd., Israel | ||
Loamy soil (natural soil) | |||
Nylon mesh | Not relevant (generic products) | ||
Operating software | Plant-Ditech Ltd., Israel | Plantarray Feedback Control (PFC) | |
Peat-based soil | Klasmann-Deilmann GmbH, Germany | ||
Perlite | Agrekal , Israel | ||
Plantarray 3.0 system | Plant-Ditech Ltd., Israel | SCA400s | Weighing lysimeters |
PLA300S | Planter unit container | ||
CON100 | Control unit | ||
part of the planter set | Fiberglass stick | ||
part of the planter set | Gasket ring | ||
Operating software | |||
SPAC Analytics software | |||
Porous, ceramic, mixed-sized medium | Greens Grade, PROFILE Products LLC., USA | ||
Porous, ceramic, small-sized medium | Greens Grade, PROFILE Products LLC., USA | ||
Pots | Not relevant (generic products) | ||
Soil | Bental 11 by Tuff Marom Golan | ||
Soil Probes | Meter group | 40567 | 5TE |
40636 | 5TM | ||
40478 | GS3 | ||
Vermiculite | Agrekal , Israel |