Summary
Denna hög-genomströmning, telemetriska, hela anläggningen vattenrelationer gravimetric fenotypning metod möjliggör direkta och samtidiga realtidsmätningar, samt analys av flera avkastning-relaterade fysiologiska drag som är involverade i dynamisk växt–miljö interaktioner.
Abstract
Livsmedelsförsörjningen för den växande globala befolkningen är ett stort bekymmer. De data som genomiska verktyg långt överstiger utbudet av fenotypiska data, vilket skapar en kunskapslucka. För att möta utmaningen att förbättra grödorna för att föda den växande globala befolkningen måste denna klyfta överbryggas.
Fysiologiska egenskaper anses vara viktiga funktionella egenskaper i samband med lyhördhet eller känslighet för miljöförhållanden. Många nyligen infört hög genomströmning (HTP) fenotypning tekniker är baserade på fjärranalys eller avbildning och kan direkt mäta morfologiska drag, men mäter fysiologiska parametrar främst indirekt.
Detta dokument beskriver en metod för direkt fysiologisk fenotypning som har flera fördelar för den funktionella fenotypning av växt–miljö interaktioner. Det hjälper användare att övervinna de många utmaningar som uppstått i användningen av last-cell gravimetric system och pot experiment. De föreslagna teknikerna kommer att göra det möjligt för användare att skilja mellan markvikt, växtvikt och markvattenhalt, vilket ger en metod för kontinuerlig och samtidig mätning av dynamiska jord-, växt- och atmosfärförhållanden, vid sidan av mätning av viktiga fysiologiska egenskaper. Denna metod gör det möjligt för forskare att noggrant efterlikna fältstress scenarier samtidigt som hänsyn tas till miljöns effekter på växternas fysiologi. Denna metod minimerar också potten effekter, som är en av de stora problemen i pre-field fenotypning. Den innehåller ett fertigationsystem som gör det möjligt att få en verkligt randomiserad experimentell design vid en fältliknande växttäthet. Detta system detekterar tröskelvärdet för begränsning av mark-vatten-innehåll (θ) och möjliggör översättning av data till kunskap genom användning av ett analysverktyg i realtid och en statistikresurs online. Denna metod för snabb och direkt mätning av de fysiologiska svaren av flera växter till en dynamisk miljö har stor potential för användning vid screening för positiva egenskaper i samband med svar på abiotisk stress, i samband med pre-field avel och gröda förbättring.
Introduction
Att garantera livsmedelsförsörjningen för en växande global befolkning under försämrade miljöförhållanden är för närvarande ett av de stora målen förjordbruksforskningen 1,2,3. Tillgången på nya molekylära verktyg har kraftigt förbättrat gröda-förbättring program. Men medan genomiska verktyg ger en massiv mängd data, skapar den begränsade förståelsen av faktiska fenotypiska drag en betydande kunskapslucka. Att överbrygga denna klyfta är en av de största utmaningarna för modern växtvetenskap4,5,6. För att möta de utmaningar som uppstår i processen för gröda förbättring och minimera genotypen–fenotyp kunskapsgapet, måste vi balansera genotypiska tillvägagångssätt med en fenocentrisken 7,8.
Nyligen har olika hög genomströmning fenotypning (HTP) plattformar gjort möjligt den ickeförstörande fenotypning av stora växtpopulationer över tiden och dessa plattformar kan hjälpa oss att minska den genotyp–fenotyp kunskapsgapet6,8,9,10. HTP screening tekniker tillåter mätning av egenskaper i massivt antal växter inom en relativt kort tid, tack vare robotteknik och transportband eller gantries används för att flytta växter eller sensorer (respektive), i motsats till handdrivna tekniker baserade på gasutbyte eller fotografering. Trots detta presenterar de enorma mängder data som HTP-system producerar ytterligare datahanterings- och analytiskautmaningar 11,12.
De flesta av dessa HTP-plattformar innebär bedömning av fenotypiska drag genom elektroniska sensorer eller automatiserad bild förvärv13,14. Avancerad fältomografi innebär spridning av proximala sensorer och bildteknik inom området, samt en högupplöst, exakt och storskalig skala av mätning15. Sensor- och bilddata behöver integreras med andra multiomikdata för att skapa ett holistiskt, andra generationens fenomeniskt tillvägagångssätt16. Metodologiska framsteg inom dataanskaffning, hantering och bearbetning blir dock allt viktigare, eftersom utmaningarna med att översätta sensorinformation till kunskap har underskattats grovt under de första åren av växtomomikforskning13. Tillförlitligheten och noggrannheten hos för närvarande tillgängliga avbildningstekniker för djup fenotypning av dynamiska genotyp–miljöinteraktioner och växtstresssvar är docktveksamma 17,18. Dessutom är resultaten från kontrollerade miljöer ofta mycket annorlunda än de som observerats i fält, särskilt när det gäller torka-stress fenotypning. Detta beror på skillnader i situationen växterna erfarenhet i termer av markvolym, jordmiljö och mekanisk impedans på grund av sjunkande markfuktighet under torka stress. Därför är resultat från kontrollerade miljöer svåra att extrapolera till fältet19. Slutligen är ingångspriset för bildbaserade HTP-system mycket hög, inte bara på grund av priset på sensorer, men också på grund av robotteknik, transportband och gantries, som också kräver högre standarder för tillväxt-anläggning infrastruktur och betydande underhåll (många rörliga delar som arbetar i en växthus miljö).
I detta papper presenterar vi en HTP-telemetrisk fenotypning plattform som syftar till att lösa många av de problem som nämns ovan. Telemetritekniken möjliggör automatisk mätning och överföring av data från fjärrkälla(er) till en mottagande station för registrering och analys. Här demonstrerar vi en ickeförstörande HTP-telemetrisk plattform som innehåller flera vägningslysimetrar (ett gravimetriskt system) och miljösensorer. Detta system kan användas för insamling och omedelbar beräkning (bild-analys behövs inte) av ett brett spektrum av data, såsom hela anläggningens biomassa vinst, transpiration priser, stomatal conductance, rot fluss och vatten-användning effektivitet (WUE). Den realtidsanalys av stordata som direkt matas till programvaran från den registeransvarige i systemet utgör ett viktigt steg i översättningen av data till kunskap14 som har stort värde för det praktiska beslutsfattandet, vilket väsentligt utvidgar den kunskap som kan förvärvas från kontrollerade miljö fenotypningsexperiment, i allmänhet, och växthusstudier av torkans stress, i synnerhet.
Andra fördelar med telemetriplattformen är dess skalbarhet och enkel installation och dess minimala tillväxt-anläggning infrastrukturkrav (dvs. det kan enkelt installeras i de flesta tillväxtanläggningar). Eftersom detta sensorbaserade system dessutom saknar rörliga delar är underhållskostnaderna relativt låga, inklusive både ingångspriset och de långsiktiga underhållskostnaderna. Till exempel kommer priset på ett 20-enhets gravimetriskt system, inklusive feedback fertigation systemet för varje anläggning, meteorologiska station och programvara, likna priset på en bärbar gas-utbyte system av ett ledande varumärke.
Ris (Oryza sativa L.) användes som en modell gröda och torka var den undersökta behandlingen. Ris valdes eftersom det är en stor spannmålsgröda med bred genetisk mångfald och det är basföda för över hälften av världens befolkning20. Torka är en stor miljö abiotisk stressfaktor som kan försämra växternas tillväxt och utveckling, vilket leder till minskad skördar21. Denna gröda–behandlingskombination användes för att demonstrera plattformens kapacitet och mängden och kvaliteten på data som den kan ta fram. För mer information angående den teoretiska bakgrunden för denna metod, se 22.
Protocol
I detta protokoll hänvisade vi till 4 L krukor lastade på 20 cm x 20 cm skalor, med varje kruka som innehåller en växt. Samma protokoll är lätt skalbart och kan användas med mycket större krukor (upp till 25 L lastas på 40 cm x 40 cm skalor, med endast en linjär anpassning till protokollet åtgärder) och flera växter per kruka. Således kan protokollet lätt anpassas för växter av många typer och storlekar. Se diagram 1 och figur 2 för systemkomponenterna.
1. Förbered krukorna för experimentet
- Sätt in jordfiltret. Sprid nylonnätet (nätet) ovanpå hela grytan och placera näthållaren ovanpå nätet. Med en hand, tryck långsamt näthållaren halvvägs ner på insidan av hela potten. Se till att nätet förblir jämnt spritt när det trycks ner mellan de två krukorna.
- Sätt in glasfiberstickan (polen) mellan de två krukorna och tryck den hela vägen ner till botten av hela krukan, se till att den är på den yttre sidan av nätet också och inte trycker på nätet.
- Innan näthållaren trycks ner hela vägen, tryck ner nätet för hand inifrån grytan och justera den så att den sprids jämnt och tätt över botten på grytan när näthållaren har satts in helt (Bild 2CI).
- Skjut packningsringen från botten av krukan set-up som beskrivs ovan, en tredjedel av vägen upp sidan av potten. Se till att ringens slitsar öppnas mot botten av grytan (Bild 2CII).
- Upprepa steg 1.1-1.4 för alla experimentella krukor innan du fortsätter vidare till nästa steg. Randomisera placeringen av växterna (Figur 2D; i antingen en randomiserad blockdesign eller en helt slumpmässig design) med hjälp av programmet Array Randomizer.
OBS: För att ladda ner gratis programmet och för mer information, vänligen se länken: https://drive.google.com/open?id=1y4QbTpxRK5Lx430xzu1RFdrlcL8pz_1q). - Märk krukorna enligt deras platser i matrisen inne i växthuset. Till exempel, etiketten "B10D" motsvarar en kruka som ligger på tabell B i kolumn 10 och rad D. Förbered tre extra krukor för varje tabell för jord-vatten-innehåll mätningar (se avsnitt 7.1).
2. Odla plantorna
- Välj det växande (krukväxt) medium som bäst passar experimentet. Att välja rätt medium för experimentet är avgörande och det korrekta valet beror på flera faktorer (se Diskussion). För första gången användare, rekommenderar vi starkt att använda en porös, keramik, små-storlek medium. Se tabell 1 och tabell 2 för mer information för att hjälpa till att välja rätt medium för experimentet.
- Gro fröna i hålrumsbrickor med önskat krukväxtmedium. Om möjligt, gör detta inuti samma växthus som ska användas för huvuddelen av experimentet, för att acklimatisera växterna till miljöförhållandena inuti det växthuset.
- Om plantorna inte grodes i brickor, transplantera dem till hålrumsbrickor som innehåller krukväxtmediet. Plantera en planta i varje hålighet och låt den växa tills dess rötter är tillräckligt täta för att ta formen av hålrummet (rot-jordplugg).
- Lämna 5–7 håligheter utan plantor för mätning av jordvikt (endast krukväxtmedium; Bild 3). För mer information, se avsnitt 5.9.
3. Förbättra signal-till-buller-nivån
OBS: Följande steg förbättrar mätningarnas kvalitet och minskar ljudnivåerna.
- Kalibrera lysimetern.
- Använd ett vattenpass för att kontrollera att alla lysimetrar är jämn och sedan starta viktkalibreringsprocessen. Använd två standardvikter (1–10 kg). Utför kalibreringen medan den gröna behållaren, inklusive alla pluggar, finns på lastcellen.
- Sätt den första (lättare) kalibreringsvikten på varje lastcell.
- Gå till fliken Kalibrering och välj vikten för den första punkten i driftprogramvaran. Sedan markerar du den belastning-cell position där vikten placerades och klicka på Hämta punkt1 ( Kompletterande bild 1A). Detta steg kan tillämpas på flera load-celler samtidigt.
- Upprepa för den andra vikten och klicka på Hämta punkt2.
- Klicka på Använd kalibrering.
- Att säkerställa en tillräcklig mängd växter med lämplig storlek för försöket
OBS: Ju mindre anläggningen, svagare dess signal kommer att vara (t.ex. vikt av vatten framkommit i en dag kontra potten vikt). Följande steg kommer att bidra till att förbättra signal-brusförhållandet.- Starta experimentet när anläggningen visar sig cirka 10% av den maximala pot vattenkapacitet.
OBS: Om man till exempel arbetar med ett sandigt medium som innehåller ca. 1 L vatten vid krukkapacitet (se tabell 2), starta experimentet när växterna transpire ca. 100 mL per dag. Om man arbetar med ett torvbaserat medium som rymmer ca 2 L vatten vid krukkapacitet (se tabell 2), starta mätningarna när växterna framspeljer ca 200 mL per dag. - Uppskatta den initiala anläggningen daglig transpiration innan du laddar den på systemet genom att mäta (manuellt) morgon kontra skillnader kväll vikt i några plantor.
- När du arbetar med små växter, lägg flera växter i varje kruka (t.ex. sex Arabidopsis växter i en 3,9 Lkruka 23, för att nå den rekommenderade minimala nivån av transpiration)*.
- Starta experimentet när anläggningen visar sig cirka 10% av den maximala pot vattenkapacitet.
4. Att sätta upp försöket
OBS: Processen för att sätta upp försöket är utformad för att ta hänsyn till vikten av alla delar av systemet, nämligen, vikten av krukväxtmediet (inklusive jord-vattenvikten vid krukkapacitet) och plantornas initialvikt. Följ stegen nedan:
- Om möjligt, arbeta med liknande statiska komponenter som har liknande vikter. Statiska viktkomponenter inkluderar grytuppsättningar, jordsonder och andra plastdelar.
- Öppna driftprogramvaran om du vill starta ett nytt experiment. Öppna fliken Experiment i menyn till vänster på skärmen. Klicka på Skapa nytt eller duplicera experimentegenskaperna från ett tidigare experiment genom att högerklicka på det önskade experimentet och välja Duplicera. Byt namn påexperimentet ( Kompletterande Bild 1B).
- Kontrollera att ingen enhet används i ett annat experiment som körs för närvarande i systemet. Kontrollera att alla växter i tabellen Plants matchar den experimentella designen. Om inte, ändra tabellen enligt utformningen (se avsnitt 5.18, 6 och Kompletterande figur 1C).
- Starta experimentet genom att klicka på experimentnamnet och sedan klicka på Starta.
- Gör manuella mätningar av de förberedda tomma krukorna (dubbelpott, nät, stick och svart packningsring). Om du använder delar som liknar varandra, kommer den genomsnittliga vikten på 10 av dem att vara tillräcklig.
- Blanda krukväxtmediet noggrant med lite vatten, i minst 1 h, så att det bryts ner till homogena partiklar och är mättat, för att säkerställa enhetlighet och homogenitet. För första gången rekommenderar vi starkt att man använder ett poröst, keramiskt, småskaligt medium (se tabell 1 och tabell 2). Som ett andra alternativ, använd grov sand.
- Använd en mekanisk blandare (t.ex. en betongblandare).
- När ett mycket homogent medium (dvs. industrisand) används, hoppa över steg 4.6.1.
- Fyll alla krukorna enhetligt för försöket med lämpligt krukmedium (t.ex., sand, jord eller torv).
- Sätt in en gjuten av en hålighet mögel (Figur 3B) som är liknande i form och storlek till rot-jord plugg av plantorna (från hålrum facket) i mitten av krukväxtmediet. Tryck in den helt. Tryck på botten av potten mot golvet några gånger för att se till att krukväxtmediet är väl fördelat i potten. Upprepa för alla krukor.
- Vattna krukorna väl och skölj av utsidan av krukorna. Låt krukorna rinna av i 30 min innan du fortsätter vidare till nästa steg. Se till att grytorna rinna fritt. Om krukväxtmediet rinner för långsamt (t.ex. tät torv), förblanda det med ett luftigt substrat (t.ex., perlit; vänligen se även tabell 1 och tabell 2) för att säkerställa snabbare dränering.
- När dräneringen helt har stannat, placera alla av de fyllda krukor på mitten av lysimeter array (i de gröna behållarna som redan finns) enligt den experimentella designen (Bild 2A).
- Kontrollera att de gröna behållarna är ordentligt monterade i lastcellsluckan och inte rör vid varandra.
- Öppna fliken Experiment i Experiment driftprogramvaran och välj fliken Mät komponenter. Klicka på Mät objekt. Namnge måttet "1st measurement" (Supplementary Figure 1D).
- Placera bevattning dropparna, sonder och potten täcker på varje pott. Se till att ledningarna för de fleruttagsdropparna och sondkablarna stöds av sina respektive stativ (fäst på enheterna för varje lyssimetrarskala; Bild 1E) innan du placerar dem i krukorna. Se till att alla dropparna, sonderna och kåporna är säkert placerade.
- Vänta upp till 3 min för en ny mätning som ska tas (data samlas in automatiskt varje 3 min) och öppna sedan fliken Experiment. Välj fliken Experiment och klicka på experimentet. Meta-tag denna mätning till "1st mätningen" som tas och namnge den "Statiska komponenter" (Kompletterande Bild 1E). Meta-taggar används när vill registrera ett viktvärde som bestäms genom att subtrahera ett uppmätt värde från ett annat.
- Efter att ha gjort några nödvändiga justeringar i systemet väntar du på att en ny datapunkt registreras (var 3:e minut) innan du tar nästa mätning.
- Kontrollera kolumnen Statiska komponenter för att bekräfta att de värden som registrerats i tabellen Växter inte inkluderar extremvärden. Om någon av de vikter som registreras är för låg eller för hög, kontrollera om det finns någon störning i lastcellen (t.ex. se till att ingenting vidrör den) och sedan ta en ny mätning (efter att systemet fortfarande var i 3 min).
- Klicka på fliken Växter. Exportera tabellen Plants som ett kalkylblad, lägg till den genomsnittliga pottvikten (från Steg 4.5) till mätningen av de statiska komponenterna - "Tare weight". Spara och ladda upp filen (importfliken).
- Se till att alla dropparna är ordentligt insatta i krukmediet och till röret som kommer från handkontrollen. Tillbaka i driftprogramvaran, i fliken Experiment, väljer Behandlingar scenarier. Klicka på Skapa ny för att göra en ny "Plan".
- I planen väljer du det första steget (skapa ett nytt steg om det behövs) och öppna det. Välj "Test" för behandling och "Aldrig" för Uppsägning. I steget alternativet, välja någon behandling som är listad i bevattningsbehandlingar fliken ovan Experiments ( KompletterandeFigur 1F; vänligen se även Steg 4.21). Tryck på fliken Verkställ.
- Extrahera tabellen Plants som ett kalkylblad, lägg till "Plan" i kolumnen Behandling och lägg till "1" i kolumnen Steg. Spara och ladda upp filen.
- Under fliken Bevattningsbehandlingar väljer du "Test"-behandlingen och ställer in den på en bevattningstid på 4–5 min [med exakt tid beroende på den volymetriska vattenhalten (VWC) av jord som används] för att möjliggöra dränering. Ställ in tiden 2 min framåt och gå till krukorna i växthuset. Andra behandlingar kan också skapas. (Se den detaljerade förklaringen i Steg 7.4.)
- Kontrollera visuellt att alla dropparna fungerar och att vatten droppar ut ur den perforerade dräneringspluggen på den gröna behållaren.
- I experimentet, ändra bevattning behandling på Plan "X", Steg 1 (vänligen se steg 4.19-4.20) till önskad bevattning behandling. Se till att varje natt bevattning (med fertigation; se tabell 3 för fertigation komponenter som används) är uppdelad i flera korta pulser (händelser) med betydande pauser mellan dem (minst tre händelser varje natt), för att säkerställa att marken når sin fältkapacitet före gryningen.
- Låt bevattningsprogrammet köras i 1 eller 2 dagar för att låta jorden nå sin fältkapacitet och fortsätta vidare till nästa fas.
5. Att starta försöket
OBS: De data som samlas in i detta skede kommer att användas som referensvärden för resten av experimentet. Därför är det viktigt att följa nästa steg noggrant.
- Upprepa steg 4.18 till och med 4.20. Alternativt, starta processen tidigt på morgonen, inte långt efter det senaste bevattningssteget.
- Kontrollera visuellt att alla krukor är bevattnade och att överskott bevattning vätska droppar ut ur den perforerade dräneringspluggen i det gröna badet.
- Ta bort den gröna, oförbelade stickproppen (från den gröna behållarens lägsta öppning) och låt vattnet rinna ut helt. Sedan sätter du tillbaka kontakten på dess plats (Bild 1D). Om man arbetar på "dränering 0" (dvs. med det nedre hålet öppet/den ihåliga dräneringspluggen ansluten på det lägsta hålet), hoppa över det här steget.
- Öppna fliken för experimentet i driftprogramvaran och gå till Mät komponenter. Klicka på Mät objekt och namnge mätningen som "Cast-pre". Ta försiktigt bort alla avgjutningar från krukorna och vänta sedan 3 min på att en ny mätning ska registreras (Kompletterande Figur 1D).
- Klicka på Mätobjekt , namnge den "Cast-post" och meta-tag måttet till "Cast-pre". Alternativet kommer automatiskt att beräkna skillnaden mellan de två uppmätta värdena och ge gjuten vikt för att verifiera viktkänsligheten.
- Kontrollera viktvärdena i tabellen Växter. Skillnaden mellan "Cast-post"-mätningarna bör vara högst 20 eller 30 g.
- För att mäta vikten av den våta jorden, i driftprogramvaran, gå till fliken Mät komponenter i experimentet och välj alternativet Mät jordvåtsvikt. Gör mätningen genom att klicka på OK när du tillfrågas. Kontrollera jorden Våt vikt mätningar i växterna tabellen yotheur experiment. Vikten kommer att visas i kolumnen "Jordvåtsvåt vikt"( Kompletterande figur 1D,G).
- Om några av mätningarna verkar fluktuera olämpligt, gör följande:
- Bekräfta att varje pott är korrekt placerad och inte vidrör någon grannpott(er).
- Koppla bort den första styrenheten på bordet från elen (resten av styrenheterna är seriekopplade till varandra och därmed kommer att stängas av också) i 2 min och sedan återansluta den.
- Mät manuellt medelvikten för några få (5–10) håligheter med krukväxtmedel (från Steg 2.3) utan plantor (jordplugg). [Se till att jordpluggarna är väl bevattnade (dvs. till fältkapacitet efter dränering) före manuella mätningar.] Tryck på Ange plantor Bulk-jordvikt på fliken Mät komponenter och fyll i medelvikten ( Kompletterande figur1D).
- Klicka på Mät Plant Initial Vikt. Denna första mätning är en referenspunkt före plantering( Kompletterande Figur 1D).
- Se till att plantorna i hålrumsbrickorna är väl bevattnade (dvs. till fältkapacitet efter dränering). Dra försiktigt plantorna med sin rotjordsplugg från hålrummen, se till att inte skada dem och placera dem försiktigt i håligheterna som görs av avgjutningar i krukorna, enligt experimentdesignen. Det är att föredra att överföra växterna i gryningen eller skymningen, för att minimera stressen till växterna (dvs. för att minimera vissning).
- Vänta på 3 min. Klicka på Mät Plant Initial Vikt igen. Denna andra mätning är anläggningens initialvikt. Meta-tag mätningen till den första (referenspunkten). Programvaran kommer att beräkna skillnaden mellan de två mätningarna och subtrahera Plantan Bulk-Soil Vikt. Resultatet är anläggningens initialvikt.
- Kontrollera de uppmätta värdena i tabellen Växter i experimentet för att försäkra dig om att de faller inom ett rimligt och logiskt intervall (Kompletterande figur 1C).
- Mätta jorden genom att upprepa steg 4.18 till 4.20.
- Se till att alla krukorna rinner ordentligt. Om inte, upprepa mättnadsprocessen. Vänta 30 min för dräneringen att upphöra. (Se även tabell 1 angående korrekt val av krukväxtmedium.)
- Klicka på Mät reserverad vattenvikt ( Kompletterande bild 1D ) under fliken Mät komponenter).
- Extrahera tabellen Växter som ett kalkylblad, subtrahera den uppmätta Plant Initial Vikt och Planta Bulk-Jord vikt från den reserverade vatten vikt mätning (den "Reserve Water Inventory" kolumn). Ladda upp filen (Kompletterande Bild 1C).
- Bekräfta att den tidsperiod under vilken daglig transpiration kommer att registreras är lämplig för experimentets mål. Fyll i värdena i experimentets allmänna flik som lämpligt för projektet (Kompletterande figur 1H).
- Fyll i noll timme: Den tid då programvaran kommer att kontrollera om den behöver flytta till nästa steg i behandlingsscenariot.
- Fyll i dagliga transpirationsvärden: Daglig transpiration beräknas som skillnaden mellan två viktfönster under dagen, för alla dagar. Den dagliga transpiration starttiden är den tid då programvaran kommer att börja mäta den genomsnittliga vikten.
- Övervaka växterna i 1–2 dagar innan du påbörjar ett nytt experiment (duplicera och byt namn på experimentet).
6. Ändra tabellen Växter
- Extrahera tabellen Plants som ett kalkylblad och ändra tabellen efter behov. Ändra inte ID:na För anläggning, namn eller positioner. Spara och ladda upp filen.
- Märkning (gruppering) kolumner: Att presentera eller analysera (vänligen se Steg 8) grupperade växter baserat på gemensamma etiketter (t.ex. behandling, linje), lägga till en ny kolumn och etikett som börjar med # (t.ex. #Treatment). I denna kolumn, göra en notation för varje anläggning (t.ex. för "#Treatment" etikett, markera växterna som torka, kontroll, etc.; Kompletterande figur 2).
OBS: Det protokoll som presenteras ovan är det mest avancerade och omfattande protokollet för detta system. Första gången användare kanske dock vill börja med det förenklade protokollet (se Tilläggs-MS). Det förenklade protokollet ger information om färre egenskaper och kan leda till högre ljudnivåer. Men samtidigt ger det ett sätt att lättare bli bekant och bekant med de viktigaste experimentella förfarandena, hårdvara och mjukvara.
7. Kör experimentet
- Beräkna jordgravimetrisk vattenhalt/markvattenhalt (SWC-värde).
OBS: Gravimetrisk markvattenhalt skiljer sig från volymetrisk markvattenhalt (VWC).- SWC-värdet är förhållandet mellan jordens torrvikt och jordens våtvikt. För att beräkna SWC, använd de tre extra jordfyllda krukorna (Steg 1.3) utan växter som tidigare var beredda och placerade på ett sidobord inne i växthuset under några dagar och bevattnade regelbundet. Väg den våta jorden i en aluminiumbricka tidigt på morgonen, så snart som möjligt efter den sista bevattningshändelsen.
- Torka aluminiumbrickan med jorden i en ugn (vid 105 °C) i 4–5 dagar. Kontrollera att jorden är helt torr genom att ta två på varandra följande viktmått med minst 60 min mellanrum. Om vikterna är identiska är jorden verkligen torr och den sista mätningen kan registreras som den torra jordvikten.
- I driftprogramvaran går du till Mät komponenter och klickar på fliken Beräkna jordtorrvikt. Fyll i marken våt och torrvikter för varje prov, klicka på Verkställ och Slutför ( Kompletterandebild 3).
- Alternativt manuellt beräkna SWC med hjälp av ekvation som visas nedan.
- Medelvärde de två SWC mätningar tas manualy från minst tre krukor. Välj fliken Mät komponenter och klicka på Beräkna jordtorrvikt θg [g/g] värdet, klicka på Tillämpa och Slutför. Marken torrvikter av alla experiment krukor kommer att beräknas automatiskt av programvaran (förutsatt att alla krukor i experimentet innehåller samma medium; Kompletterande figur 1D och kompletterande figur 3).
- Applicera bevattningsbehandlingarna. Bevattningsscenarier kan tillämpas genom att man komponerar en stegvis behandlingsplan.
- För att komponera en ny bevattningsbehandlingsplan, gå till Irrigation Treatment, klicka på Skapa nya, och namnge den nya behandlingen. Öppna den specifika behandlingen i listan över bevattningsbehandlingar och klicka på den på standard "00:00".
OBS: I huvudfönstret (Kompletterande Figur 4A), "Tid" anger den tid ventilen kommer att öppna (dvs. början av bevattning behandling). "Valve" är den ventil som ska öppnas (A eller B, beroende på vilken ventil som är ansluten till önskad lösning). "Kommandotyp" anger vilken typ av data som kommer att användas för att avgöra när ventilen kommer att stängas:- Efter tid – Hur många sekunder ventilen kommer att vara öppen.
- Efter vikt – Den viktökning / vatten (i gram) som skall läggas till potten via bevattning.
- Genom Transpiration – Bevattning kan appliceras differentially till varje kruka baserat på transpiration av varje enskild växt under föregående dag. Användaren kan bestämma hur stor andel av föregående dag transpiration kommer att tillämpas under bevattning. (Under det välbevattnade tillståndet föreslås det att anläggningen får mer än 100 %, för att tvätta jorden och kompensera för växttillväxt.) Torka-behandlade växter bör ges mindre vatten, med exakta volymer baserat på önskad torka stress.
- Av Sensorer – Bevattning kan tillämpas enligt en sensoravläsning, såsom skenbar dielekriska tillståndsverklighet (som kan användas för att bestämma VWC). Välj sensortyp, önskad parameter och önskat parametervärde.
- Alla möjligheter inkluderar ett Time Out-alternativ som stänger kranen även om de inställda villkoren inte uppnåddes. Ange Time Out för en period som är längre än de inställda villkoren.
- Efter att ha definierat bevattningsbehandlingarna för experimentet, öppna önskat experiment i listan över experiment, öppna Treatment Scenario, öppna default Plan och välj det första steget ( KompletterandeFigur 4B).
- I Behandling, välj en bevattning behandling från listan. Sedan, i Uppsägning, välj lämpligt villkor för att stoppa det aktuella steget och gå vidare till nästa.
- Efter att ha valt ett bevattningsscenario öppnar du experimentets Plants-tabell (Supplementary Figure 2) och matar in "Behandling" och "Steg" för varje anläggning. "Behandling" är namnet på behandlingsscenariot och "Step" är händelsenumret inom behandlingsscenariot.
- För att komponera en ny bevattningsbehandlingsplan, gå till Irrigation Treatment, klicka på Skapa nya, och namnge den nya behandlingen. Öppna den specifika behandlingen i listan över bevattningsbehandlingar och klicka på den på standard "00:00".
- Planera en behandling med torka.
- Varje enskild anläggning har en unik transpirationshastighet baserad på dess storlek och placering i växthuset. För att möjliggöra en standardbehandling av torka (dvs. liknande torkhastighet för alla krukor under behandlingen), planera ett scenario med torka och kontrollera det via systemets återkopplingsbevattningsverktyg (Kompletterande figur 5).
8. Analysera datan med hjälp av dataanalysprogram
- Öppna dataanalysprogramvaran (t.ex. SPAC Analytics). Klicka på det övre högra hörnet för att välja Styrsystem och namnet på experimentet (Kompletterande Figur 6A). I kolumnen på skärmens vänstra sida väljer du Experiment (Kompletterande bild 6B) och skriver in namnet på experimentet i namnfältet under avsnittet Sök. Experimentets namn kommer att visas under avsnittet Sök, i avsnittet Experiment (Kompletterande figur 6C). Klicka på experimentet för att öppna sektionerna Info och Växter (Kompletterande Figur 6D).
- I avsnittet Info redigerar du slutdatumen WUE start och WUE under en period av minst 3 (helst fler) dagar före starten av behandlingen med torkan och klickar sedan på Uppdatera. WUE och R2-värdet för varje pott kommer att visas i avsnittet Växter. Välj att utesluta eventuell skala med ett negativt WUE-värde eller ett R2-värde på mindre än 0,5 genom att klicka på "eye"-symbolen under kolumnen Aktiv, som sedan blir röd. Detta kommer att utesluta den valda skalan (anläggningen) från alla ytterligare beräkningar. Uppgifterna kan exporteras genom att klicka på knappen Exportdata i avsnittet Växter (Kompletterande figur 6D).
- I kolumnen till vänster i scree, klicka på Analys. Olika underavsnitt kommer då att visas: Graph viewer, Histogram, T-test, ANOVA och Piecewise linjär kurva.
- Klicka på Graph viewer. I avsnittet Filter anger du datum för experimentet.
- Klicka på Etiketter (se steg 6) för att välja kombination av experimentella grupper (genotyp) och behandling(ar). Automatiskt kommer alla krukor i den valda gruppen att visas i underavsnittet Plant. I det underavsnittet avmarkerar du eventuella krukor (växter) genom att klicka på dem. Upp till två olika parametrar val kan väljas på en gång som "Y1 parameter" och "Y2 parameter". Klicka slutligen på Visa graf ( Kompletterandefigur 5).
- En linjegraf över värdena för den valda parametern kommer att visas i fönstret Graph Viewer för varje anläggning. Ta bort data från enskilda växter eller lägg till i grafen genom att klicka på deras förklaringssymboler till höger i grafen. I det övre högra hörnet finns det också alternativ för att exportera data som ett kalkylblad och för att förstora fönstret Graph Viewer för att fylla helskärmen (denna rådata nedladdningsfunktion är relevant för alla andra fönster). Fler alternativ för att ändra grafen kommer att visas om markören flyttas till det övre högra hörnet på skärmen( Kompletterande bild 5).
- Histogrammodulen presenterar fördelningen av ett enda drag i och mellan populationer för en viss tidsperiod. För att använda denna modul, klicka på Histogram.
- I avsnittet Filter ställer du in datum och tid, parameter, etiketter och plantor enligt vad som förklaras i steg 8.4.1. Välj flera etiketter (grupper) genom att klicka på symbolen + . Klicka slutligen på Visa graf ( Kompletterandefigur 7).
- Histogrammet kommer att visas i avsnittet Histogram, där det finns möjlighet att ändra "Lagerplatser" och "Datum" längst upp på skärmen. I det övre högra hörnet finns det olika alternativ enligt beskrivningen i steg 8.4.2. I avsnittet Platsdiagram kan man se den faktiska placeringen av växterna på experimentbordet och deras respektive egenskapsvärden (Kompletterande figur 7).
- Klicka på T-test. För att statistiskt jämföra medel för alla uppmätta drag av två grupper, ange datum, etiketter, växter och parametrar i avsnittet "T-testParametrar", som förklaras i steg 8.4.1.
- Ställ in intervall timmar för att beräkna genomsnittsvärdena för datapunkterna inom tidsperioden av intresse (standard är en kontinuerlig 24-h presentation). Klicka slutligen på Visa graf ( Kompletterandebild 8).
- Två fönster kommer att visas på höger sida av skärmen. Den översta är Graph Viewer avsnittet för alla de växter som valts ut från båda grupperna. Under det fönstret finns T-testsektionen, i vilken kommer att visas jämförelsen av de två grupperna som t-test av den fysiologiska parametern som valts. Nivåer av signifikans kan justeras genom att α-värdet i det övre vänstra hörnet av T-testsektionen. En röd punkt kommer att visas under värden som är betydligt olika. I det övre högra hörnet visar du olika alternativ, enligt beskrivningen i steg 8.4.2 (Kompletterande figur 8).
- Klicka på ANOVA. För att statistiskt jämföra medel för alla uppmätta drag i mer än två grupper, ange datum, etiketter, växter och parametrar i avsnittet "Filter", som förklaras i steg 8.5.1.
- Välj flera etiketter (grupper) genom att klicka på symbolen + (som i steg 8.5). Ställ in intervall för timmar. Klicka slutligen på "VISA GRAF" (Kompletterande figur 9).
- I ANOVA-sektionen använder du ett ANOVA-test (Tukeys HSD) för att jämföra de olika gruppernas fysiologiska parametrar. Staplar representerar standardfelen (±SE). I det övre högra hörnet på skärmen finns det olika alternativ enligt beskrivningen i steg 8.4.2. Klicka på linjegrafen för att visa en streck-graf jämförelse för en viss dag. Olika bokstäver anger grupper som skiljer sig avsevärt från varandra (Kompletterande figur 9A).
- Presentera förhållandet mellan hela anläggningen transpiration kinetik eller stomatal conductance och VWC är ett mer exakt sätt att jämföra fysiologiska reaktioner av olika växter till torka, jämfört med en tidsbaserad strategi. Presentera detta förhållande med hjälp av funktionen "Piece-wise Linjär Curve".
- Klicka på Piecewise linjär kurva. Ange datum, etiketter, växter och parametrar (både x-axeln och y-axeln) och ställ sedan in intervall för timmar i avsnittet "Filter", som förklaras ovan.
OBS: "från" datum bör vara så nära som möjligt till behandling startdatum. - Ställ in x-axeln parametern vara VWC och y-axeln parametern som den fysiologiska parametern val (t.ex. transpiration hastighet, stomatal conductance, etc.). Slutligen klickar du på Visa graf. I avsnittet "Filter" klickar du på Välj alla rekommendationer och klicka sedan på Visa graf ( Kompletterandefigur 10).
OBS: Andra fysiologiska parametrar (t.ex. normaliserad transpiration, transpirationshastighet, växtinventeringsvikt, stomatal conductance, rotfluset etc.) och miljöparametrar (t.ex. temperatur, relativ fuktighet etc.) erhålls lätt via SPAC-programvaran (t.ex. Kompletterande figur 9C). För mer information angående den teoretiska bakgrunden till deras beräkningar, se Halperin et al. (2017).
- Klicka på Piecewise linjär kurva. Ange datum, etiketter, växter och parametrar (både x-axeln och y-axeln) och ställ sedan in intervall för timmar i avsnittet "Filter", som förklaras ovan.
Representative Results
Varaktigheten av experimentet var 29 dagar. Experimentet genomfördes i augusti, när det lokala vädret är varmt och stabilt och dagarna är långa. Två olika bevattning scenarier användes för att visa förmåga fenotypning plattform för att jämföra fysiologiska beteendet hos tre olika sorter av ris (dvs. Indica, Karla, och Risotto) i närvaro av torka stress. Det fanns två behandlingar med torka-stress: i) optimal bevattning [tills varje pott nådde sin pottkapacitet på natten efter bevattning (kontroll)] och (ii) en torka som startade 5 dagar efter det att experimentet startade, varade i 14 dagar, och följdes av en 10-dagars återhämtningsperiod (optimal bevattning, Dagar 19–29). För enkelhetens skull visas inte alla sorter och grupper i de siffror som presenteras här. Resultaten visade att det HTP-telemetriska systemet effektivt kan mäta förändringar i atmosfäriska förhållanden, jorden och växternas fysiologi.
Miljöförhållanden
Miljöförhållanden [fotosyntiskt aktiv strålning (PAR) och ångtrycksunderskott (VPD)] övervakades under hela experimentet av en atmosfärisk sond. De insamlade uppgifterna tyder på att PAR och VPD förblev likartade under de olika dagarna och under dagens gång (Figur 4).
VWC av torkan-behandlade krukor mättes av jord sonder under hela den experimentella perioden. VWC-data som samlats in från ett torkabehandlat cv. Indica anläggningen ritas in i figur 5.
Fysiologiska parametrar
Den dagliga transpirationen ökade gradvis i alla fyra behandlingarna (Karla-control, Karla-drought, Risotto-control och Risotto-drought) under experimentets första skede, under vilket alla växterna var välbevattnade. Senare var det en minskning av transpiration som var förknippad med torkan perioden (Dag 5 till dag 18) i de två vatten-berövade behandlingar. Därefter ökade under återhämtningsperioden (från dag 18 och framåt) den dagliga transpirationen återigen i de två vattenfattiga grupperna, men till en mycket lägre nivå än den som observerades före torkans behandling (Tilläggssiffra 9B).
Den genomsnittliga beräknade växtvikten (dvs. växtviktökningshastigheten) ökade konsekvent bland både Karla - kontrollochbehandlingar med Karla-torka under experimentets första skede, då alla växter fick liknande bevattning (Dagarna 1–5). När torkan behandlingen tillämpades på cv. Karlaväxter (Dagar 5–18), de växterna slutade gå upp i vikt och återkom inte i vikt förrän återhämtningsstadiet. Vid den tidpunkten fanns det en ökning av vikt som gick långsammare än vad som observerades för kontrollen. Däremot ökadekarla- kontrollanläggningarnas vikter kontinuerligt under hela försöksperioden (Figur 6).
Bild 1: Komponenter och uppställning av det gravimetriska fenotypningssystemet.
(A) Vägning av lysimeter. Lysimetern innefattar lastcellen, som omvandlar den mekaniska belastningen av ett föremål till en elektrisk laddning, och en metallplattform som täcker lastcellens övre och nedre delar, så att objektets vikt kan mätas på rätt sätt. (B) Lysimetern är täckt med ett polystyrenblock och ett plastskydd för värmeisolering. (C) Skala delar. En vattenbehållare (grön behållare) placeras på lysimeterns lock för att samla upp vätskan som rinner ur grytan. Den gröna behållaren kopplas till ett grönt överdrag, som har en stor rund öppning genom vilken krukan sätts in. En svart gummipackningsring fästs på den ena sidan av det gröna locket och grytan fästs på den andra sidan, för att minimera vattenförlusten via avdunstning från behållaren. Den gröna kåpan har två provtagningshål (små och stora) ovanför dräneringsförlängningen, som är förseglade med gummipluggar. (D) Pluggar. Behållaren har en dräneringsförlängning med fyra hål (med pluggar) på olika höjder, som kan användas för att justera vattennivån i behållaren efter dräneringen genom ett visst hålstopp (reservvattenvolymen). Den önskade vattenvolymen kommer att bero på växtarten, vilken typ av krukmedium som används och växternas vattenbehov (dvs. uppskattad daglig transpirationsvolym). (E) Styrenheten består av en grön rektangulär låda som innehåller den elektroniska regulatorn och magnetventilerna. Det finns hål genom vilka fertigationslösning kan komma in och gå ut ur krukorna, samt uttag för anslutning av lastcellen och olika sensorer. Olika behandlingar, såsom olika nivåer av salthalt eller olika mineralsammansättningar, kan appliceras via fertigationslösningen. Ett metallstativ är anslutet till handkontrollen, för att hålla i rören och kablarna och förhindra att de vidrör grytorna och lägger vikt. Övriga komponenter som krävs är (F) jordsonder (t.ex., fukt, temperatur och EG-sensorer - 5TE), valfria (G) droppdon med flera utlopp (för fertigations- och/eller behandlingsapplikationer) och (H) atmosfärsonder [för mätning av ångtrycksunderskott (VPD) och strålning]. (I) Fullt utrustad enda array. (J) Fullt utrustad array i växthuset, gula pilar som pekar de atmosfäriska sonderna vilket möjliggör den stomatala conductance normalisering baserat på de lokala atmosfäriska förhållanden. Vänligen klicka här för att visa en större version av denna figur.
Bild 2: Delar som krävs för en enda pottuppstäng.
(A–C) Följande komponenter behövs: en 4 L kruka, en 4 L kruka utan botten att fungera som en nettohållare, en cirkulär bit nylonnät (porstorlek = 60 mesh) med en diameter dubbelt så stor som av botten av krukan, ett lock med avsedda hål för växt och bevattning droppare, en 60 cm, vit glasfiber pinne (stolpe) och en svart packning ring. (D) Exempel på en tabellplan där krukorna har randomiserats. I växthuset hade varje tabell 1–18 kolumner och fyra rader, här använde vi 24 positioner. Matrisstrukturen kan dock enkelt anpassas till vilken form som helst baserat på storleken på det egna växthuset. Vänligen klicka här för att visa en större version av denna figur.
Bild 3: Pot set-up.
(A) Växter som växer i hålrumsbrickor. (De tomatplantor som visas här är bara ett exempel; många andra växtarter skulle kunna odlas på samma sätt). (B) Gjuten av formar för (C) skapa håligheter i krukväxtmediet som kommer (D) nära passa rot-jord pluggar av plantorna, för att säkerställa en framgångsrik transplantation av (E) plantorna i krukorna. Vänligen klicka här för att visa en större version av denna figur.
Figur 4: Atmosfäriska förhållanden under experimentets gång.
Y-axeln till höger visar det dagliga ångtrycksunderskottet (VPD) och y-axeln till vänster visar den fotosyntetiska aktiva strålningen (PAR) under de 29 på varandra följande dagarna av experimentet. Detta diagram har producerats av dataanalys programvara. Vänligen klicka här för att visa en större version av denna figur.
Figur 5: Volymetrisk vattenhalt (VWC) uppmätt med en jordsond under experimentets gång.
Uppgifterna representerar VWC-värdena för en meritförteckning. Indica anläggning som utsattes för torka behandling för hela experimentet perioden, inklusive återhämtning. Detta diagram har producerats av dataanalys programvara. Vänligen klicka här för att visa en större version av denna figur.
Figur 6: Helväxtvikter (betyder ± SE) under hela försöksperioden för cv. Karla under välbevattnad (kontroll) och torka förhållanden.
Grupper jämfördes med hjälp av ANOVA (Tukeys HSD; p < 0,05). Varje medelvärde ± SE representerar minst fyra anläggningar. Grafen och den statistiska analysen har tagits fram av dataanalysprogramvaran. Vänligen klicka här för att visa en större version av denna figur.
Kompletterande figur 1: Operativsystem programvara fönster för att inrätta ett experiment. Vänligen klicka här för att ladda ner denna siffra.
Kompletterande figur 2: "Växter" tabell som ett kalkylblad; Operativsystem programvara. Vänligen klicka här för att ladda ner denna siffra.
Kompletterande Figur 3: Programfönster för beräkning av jordens torrvikt; Operativsystem programvara. Vänligen klicka här för att ladda ner denna siffra.
Kompletterande figur 4: Programfönster för att inrätta en bevattningsbehandling; Operativsystem programvara. Vänligen klicka här för att ladda ner denna siffra.
Kompletterande figur 5: fönstret Diagramvisning för dataanalys. I vårt experiment använde vi tre sorter av ris (dvs. Indica, Karla och Risotto) och två olika bevattningsscenarier, välbevattnad (kontroll) och torka. Rådata visade variation i vikten av växterna under loppet av experimentet. Varje fodrar föreställer en växt/kruka. Under dagen visade sig växterna, så systemet gick ner i vikt, vilket kan ses i sluttningarna av de dagliga kurvorna. Krukorna bevattnades varje natt till full kapacitet, vilket motsvarades som topparna i kurvorna. Bevattningshändelsen följdes av dränering av överflödigt vatten efter att krukmediet hade mättats. Inledningsvis var alla växter väl bevattnade (kontroll). Från och med den 7 augusti 2018 utsattes hälften av växterna för en torkans behandling. Samtidigt fortsatte resten av växterna att få optimal bevattning. Differentierad återhämtning uppnåddes genom att återställa bevattningen till de torka behandlade växterna, med början den 20 augusti 2018 (vilket gör att varje anläggning kan uppleva en liknande grad av stress) och fortsätta genom experimentslutet. Vänligen klicka här för att ladda ner denna siffra.
Systemets feedback-bevattningsverktyg gör det möjligt för användaren att utforma bevattningsprogram för varje enskild kruka baserat på tid, pottvikt, data från en jordsensor (t.ex. VWC) eller växt transpiration under föregående dag. Varje anläggning kan bevattnas individuellt på ett anpassat sätt baserat på sin egen prestanda. Denna differentiella bevattning minimerar skillnaderna mellan växternas markvatteninnehåll, så att alla växter utsätts för en kontrollerad torka behandling oavsett deras individuella vattenbehov.
Kompletterande figur 6: Data Analysis-fönstret för dataanalysen. Vänligen klicka här för att ladda ner denna siffra.
Kompletterande figur 7: Fönstret DataAnalys histogram. Denna figur visar en grafisk återgivning av fördelningen av daglig-transpiration värden i de tre olika ris kultivar (dvs, Indica, Karla, och Risotto) under väl bevattnade (kontroll) villkor. Bottendiagrammet representerar en värme-karta visualisering av växterna dagligen transpiration baserat på den fysiska placeringen av krukorna på bordet. Vänligen klicka här för att ladda ner denna siffra.
Kompletterande figur 8: Data Analysis T-test fönster. Linjer representerar skillnaderna i daglig transpiration (ett grundläggande och viktigt fysiologiskt drag) mellan två rissvore (dvs. Karla och Risotto) under välbevattnade (kontroll) förhållanden. Fönstret visar den dagliga transpiration av de enskilda växterna (överst till höger) och en jämförelse av de medel ± SE för varje grupp som utförs med hjälp av Students t-test (längst ner till höger). Den statistiska analysen utfördes automatiskt av programvaran. De röda prickarna representerar signifikanta skillnader mellan behandlingar enligt Studentens t-tester; p < 0,05. Vänligen klicka här för att ladda ner denna siffra.
Kompletterande figur 9: fönstret ANOVA för dataanalys. A) Grafisk återgivning av skillnaderna i daglig transpiration mellan två rissorter (dvs. Karla och Risotto) under välbevattnade (kontroll) och torkans förhållanden under hela försöksperioden. Torkan behandlingen inleddes 5 dagar efter det att experimentet startade. Klicka på någon dag kommer att presentera (B) Grupper jämförelse med hjälp av ANOVA (Tukey's HSD; p < 0,05), här på AUG den 12. Varje medelvärde ± SE representerar minst fyra anläggningar. Samma grupper skulle också kunna presenteras som en (C) Kontinuerlig transpirationshastighet för hela anläggningen (Means ± SE) under hela försöksperioden. Diagrammen och den statistiska analysen har tagits fram av dataanalysprogramvaran. Vänligen klicka här för att ladda ner denna siffra.
Kompletterande figur 10: Dataanalys bit-vis linjär kurva fönster. Detta fönster visar de bitvis linjära kurvorna av tre risskurkar (dvs. Indica, Karla och Risotto) under torkans förhållanden. Programvaran kan utföra en bit-vis linjära passar analys av förhållandet mellan någon fysiologisk parameter (här, daglig transpiration) och den beräknade volymetrisk vattenhalten (VWC) av de växter som utsätts för torkan behandling. Vänligen klicka här för att ladda ner denna siffra.
Kompletterande Material. Vänligen klicka här för att ladda ner dessa material.
| Medium | Beskrivning | |
| Grov sand | Silica sand 20-30 (övre och undre nätskärmar genom vilka sanden passerades: 0,841 respektive 0,595 mm) | |
| Fin sand | Silikasand 75-90 (övre och undre nätskärmar genom vilka sanden passerades: 0,291 respektive 0,163 mm) | |
| Torvbaserad jord | Klasmann 686 | |
| Loamy jord (naturlig jord) | Sandy loam jord tas från det översta lagret av en tomt på den experimentella gården vid fakulteten för jordbruk, livsmedel och miljö, Rehovot, Israel | |
| Vermikulit | Vermikulit 3G | |
| Perlit | Perlite 212 (Storleksområde: 0,5-2,5 mm) | |
| Kompost | Bental 11 Krukväxt jord | |
| Porös, keramik, småstora medel | Profil Porös Keramisk 20-50 (övre och undre nätskärmar genom vilka marken keramik passerades: 0,841 respektive 0,297 mm) | |
| Porös, keramik, blandstort medium | Profil Porös Keramisk 50% 20-50 mesh och 50% 20-6 mesh, 0,841– 3,36 mm | |
Tabell 1: Potting media.
| Jord media typ / Parametrar | Grov sand | Fin sand | Loamy jord | Perlit | Vermikulit | Porös keramik blandad storlek | Porös keramik småstora | Torvbaserad jord | Kompost |
| Vatten totalt (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) |
| Innehåll av volymetriskt vatten (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) |
| Bulkdensitet (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) |
| Markens viktstabilitet (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) |
| Markens viktstabilitet med reserverat vatten i badet (g/dag; se avsnitt 6.14) | 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) |
| Pot kapacitet gravimetrisk fukthalt (SWC; se avsnitt 8.2) | 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) |
| Relativ dräneringsförmåga | Utmärkt | Medium | Medelhögt lågt | Utmärkt | Utmärkt | Utmärkt | Utmärkt | Låg | Medium |
| Relativ tid för att nå pottkapacitet | Snabb | Snabb | Snabb | Långsam | Långsam | Snabb | Snabb | Långsam | Långsam |
| Kapacitet för relativ katjonutbyte (CEC) | Låg | Låg | Låg | Låg | Hög | Hög | Hög | Hög | Hög |
| Kompatibilitet med: | |||||||||
| Rottvätt (i slutet av experimentet) | ++ | ++ | + | ++ | + | ++ | ++ | - | - |
| Näringsämne/biostimulant behandling | ++ | ++ | - | ++ | + | + | + | - | - |
| Salthalt behandlingar | ++ | ++ | + | ++ | + | ++ | ++ | + | - |
| Noggrann mätning av tillväxttakt | ++ | ++ | + | -,+ | + | ++ | +++ | + | + |
| Fysisk markstruktur återhämtning efter torka | +++ | +++ | ++ | + | - | +++ | +++ | -,+ | - |
| * Totalt vatten (TW, ml) = jordvåtvikt (vid krukkapacitet) – jordtorrvikt. Volymetrisk vattenhalt (VWC) = TW/jordvolym. | |||||||||
| Bulkdensitet (BD) = jordtorrvikt/jordvolym. Markviktstabilitet (SWS) = Genomsnittlig förändring i jordvåtvikt under 4 dagar i följd (medium vid krukkapacitet utan anläggning efter den sista bevattningen). | |||||||||
| Pot kapacitet gravimetric fukthalt (SWC); för beräkningen, se avsnitt 7.2. | |||||||||
Tabell 2: Allmänna egenskaper hos 9 olika krukmedier och deras kompatibilitet med den gravimetriska plattformen. Mätningarna gjordes med hjälp av 4-L-potter fyllda med 3,2 L medium vid fältkapacitet (pottkapacitet). Data visas som medel ± SE. Olika bokstäver i kolumnerna indikerar betydande skillnader mellan media, enligt Tukeys HSD-test (P < 0,05; 3 ≤ n ≤ 5).
| Fertigation komponenter | Slutkoncentration (ppm) | Slutlig koncentration (mM) |
| NaNO3 | 195.8 | 2.3 |
| H3PO4 | 209 | 0.000969 |
| KNO3 | 271.4 | 2.685 |
| MgSO4 | 75 | 0.623 |
| ZnSO4 | 0.748 | 0.0025 |
| CuSO4 | 0.496 | 0.00198 |
| MoO3 | 0.131 | 0.00081 |
| MnSO4 | 3.441 | 0.0154 |
| Borax | 0.3 | 0.00078 |
| C10H12N2NaFeo8 (Fe) | 8.66 | 0.0204 |
| PH-värdet för den slutliga bevattningslösningen från droppet (efter utspädning med kranvatten) varierade mellan 6,5 och 7. | ||
Tabell 3: Fertigationskomponenter.
Discussion
Kunskapsgapet genotyp–fenotyp återspeglar komplexiteten hos genotyp x-miljöinteraktioner (granskas av18,24). Det kan vara möjligt att överbrygga denna klyfta genom användning av högupplösta, HTP-telemetriska diagnostiska och fenotypiska screening plattformar som kan användas för att studera hela anläggningen fysiologiska prestanda och vatten-relation kinetik8,9. Komplexiteten i genotyp x miljö interaktioner gör fenotypning en utmaning, särskilt mot bakgrund av hur snabbt växter reagerar på deras föränderliga miljöer. Även om olika fenotypning system finns för närvarande tillgängliga, de flesta av dessa system är baserade på fjärranalys och avancerade tekniker bildframställning. Även om dessa system ger samtidiga mätningar, i viss mån, är deras mätningar begränsade till morfologiska och indirekta fysiologiska egenskaper25. Fysiologiska egenskaper är mycket viktiga i samband med lyhördhet eller känslighet för miljöförhållanden26. Därför kan direkta mätningar som tas kontinuerligt och samtidigt med en mycket hög upplösning (t.ex. 3 min intervall) ge en mycket noggrann beskrivning av en växt fysiologiska beteende. Trots dessa väsentliga fördelar med det gravimetriska systemet måste även det faktum att detta system har vissa potentiella nackdelar beaktas. De största nackdelarna beror på behovet av att arbeta med krukor och i växthusförhållanden, vilket kan innebära stora utmaningar för behandling-reglering (särskilt reglering av torka behandlingar) och experimentell-repeterbarhet.
För att ta itu med dessa frågor, bör man standardisera de tillämpade påfrestningar, skapa en verkligt randomiserad experimentell struktur, minimera kruka effekter och jämföra flera dynamiska beteenden av växter under förändrade miljöförhållanden inom en kort tidsperiod. HTP-telemetriska funktionella fenotypning tillvägagångssätt som beskrivs i detta dokument behandlar dessa frågor som noterats nedan.
För att korrelera anläggningens dynamiska respons med dess dynamiska miljö och fånga upp en fullständig, stor bild av komplexa växt–miljöinteraktioner, måste både miljöförhållanden (figur 4) och växtsvar (Supplementary Figure 9B) mätas kontinuerligt. Denna metod möjliggör mätning av fysiska förändringar i krukväxtmediet och atmosfären kontinuerligt och samtidigt, vid sidan av växtdrag (jord–växt–atmosfär kontinuum, SPAC).
För att bäst förutsäga hur växter kommer att bete sig i fält, är det viktigt att utföra fenotypningsprocessen under förhållanden som är så lika som möjligt de som finns i fältet18. Vi utför experimenten i ett växthus under halvkontrollerade förhållanden för att efterlikna fältförhållanden så mycket som möjligt. En av de viktigaste villkoren är den växande eller krukväxt medium. Att välja det mest lämpliga krukmediet för det gravimetriska-systemet experimentet är avgörande. Det är lämpligt att välja ett jordmedium som rinner snabbt, möjliggör snabb uppnåendet av pottkapacitet och har en mycket stabil pottkapacitet, eftersom de funktionerna möjliggör mer exakta mätningar av det gravimetriska systemet. Dessutom måste även de olika behandlingar som ska tillämpas i försöket övervägas. Till exempel, behandlingar med salter, gödningsmedel eller kemikalier kräver användning av en inert krukväxt medium, helst en med en låg katjon-utbyte kapacitet. Torka behandlingar tillämpas på låg-transpiring växtarter skulle fungera bäst med krukväxt media med relativt låga VWC nivåer. Däremot skulle långsam torka behandlingar tillämpas på hög transpiring växter fungerar bäst med krukväxt media med relativt höga VWC nivåer. Om rötterna krävs för analys efter experimentet (t.ex. rotmorfologi, torrvikt etc.), kommer användningen av ett medium med relativt låg halt av organiskt material (dvs. sand, porös keramik eller perlit) att göra det lättare att tvätta rötterna utan att skada dem. För experiment som kommer att fortsätta under längre perioder är det lämpligt att undvika media som är rika på organiskt material, eftersom det organiska ämnet kan sönderdelas med tiden. Vänligen se tabell 1 och tabell 2 för mer detaljerad information om detta ämne.
Fält fenotypning och växthus fenotypning (pre-field) har sina egna mål och kräver olika experimentella set-ups. Pre-field fenotypning hjälper valet av lovande kandidat genotyper som har en hög sannolikhet att göra bra i fältet, för att göra fältförsök mer fokuserad och kostnadseffektiv. Emellertid, pre-field fenotypning innebär ett antal begränsningar (t.ex. pot effekter) som kan orsaka växter att utföra annorlunda än de skulle under fältförhållanden18,27. Liten kruka storlek, vattenförlust genom avdunstning och uppvärmning av lysimetern skalor är exempel på faktorer i växthus experiment som kan leda till krukaeffekter 18. Den metod som beskrivs här är utformad för att minimera dessa potentiella effekter på följande sätt:
a) Krukstorleken väljs utifrån den genotyp som skall undersökas. Systemet klarar av att stödja olika krukstorlekar (upp till 25 L) och bevattningsbehandlingar, vilket möjliggör undersökning av alla typer av grödor.
b Krukorna och lysimetrarfjällarna är isolerade för att förhindra att värme överförs och eventuell uppvärmning av krukorna.
c) Detta system innebär ett noggrant utformat bevattnings- och dräneringssystem.
(d) Det finns en separat styrenhet för varje pott, för att möjliggöra sann randomisering med självbevattande och självövervakande behandlingar.
(e) Programvaran tar hänsyn till växternas lokala VPD vid beräkningen av trädkronorna stomatal conductance. Vänligen se flera VPD stationer lokalisering i figur 1J.
Detta system innebär direkta fysiologiska mätningar vid fältliknande växttätheter, vilket eliminerar behovet av antingen stora utrymmen mellan växterna eller flytta växterna för bildbaserad fenotypning. Detta system omfattar dataanalys i realtid, samt möjligheten att exakt upptäcka den fysiologiska stresspunkten (θ) för varje planta. Detta gör det möjligt för forskaren att övervaka växterna och fatta beslut om hur experimentet ska genomföras och hur eventuella prover ska samlas in under experimentets gång. Systemets enkla och enkla viktkalibrering underlättar effektiv kalibrering. System med hög genomströmning genererar enorma mängder data, som presenterar ytterligare datahantering och analytiska utmaningar11,12. Den realtidsanalys av stordata som direkt matas till programvaran från den registeransvarige är ett viktigt steg i översättningen av data till kunskap14 som har stort värde för det praktiska beslutsfattandet.
Denna HTP-telemetric fysiologiska fenotypning metod kan vara till hjälp för att genomföra växthus experiment under nära fält villkor. Systemet kan mäta och direkt beräkna vattenrelaterade fysiologiska reaktioner av växter till deras dynamiska miljö, samtidigt som effektivt övervinna de flesta av de problem som är förknippade med potten effekt. Detta system förmågor är oerhört viktigt i pre-field fenotypning skede, eftersom de erbjuder möjligheten att förutsäga avkastning påföljder under tidiga stadier av växttillväxt.
Disclosures
Författarna har inget att avslöja.
Acknowledgments
Detta arbete stöddes av ISF-NSFC gemensamma forskningsprogram (bevilja nr 2436/18) och var också delvis stöds av Israel ministeriet för jordbruk och landsbygdsutveckling (Eugene Kandel Knowledge Centers) som en del av Roten av saken - The Root Zone Knowledge Center för att utnyttja modernt jordbruk.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| 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 |
References
- Ray, D. K., Mueller, N. D., West, P. C., Foley, J. A. Yield Trends Are Insufficient to Double Global Crop Production by 2050. PLoS One. 8, 66428 (2013).
- Food and Agriculture Organization of the United Nations. The future of food and agriculture: Trends and challenges. , Rome. (2017).
- Dhankher, O. P., Foyer, C. H. Climate resilient crops for improving global food security and safety. Plant, Cell & Environment. 41, 877-884 (2018).
- Chen, D., et al. Dissecting the phenotypic components of crop plant growthand drought responses based on high-throughput image analysis w open. Plant Cell. 26, 4636-4655 (2014).
- Ubbens, J. R., Stavness, I. Deep Plant Phenomics: A Deep Learning Platform for Complex Plant Phenotyping Tasks. Frontiers in Plant Science. , (2017).
- Danzi, D., et al. Can High Throughput Phenotyping Help Food Security in the Mediterranean Area. Frontiers in Plant Science. , (2019).
- Miflin, B. Crop improvement in the 21st century. Journal of Experimental Botany. 51, 1-8 (2000).
- Dalal, A., et al. Dynamic Physiological Phenotyping of Drought-Stressed Pepper Plants Treated With "Productivity-Enhancing" and "Survivability-Enhancing" Biostimulants. Frontiers in Plant Science. , (2019).
- Moshelion, M., Altman, A. Current challenges and future perspectives of plant and agricultural biotechnology. Trends in Biotechnology. 33, 337-342 (2015).
- Singh, A., Ganapathysubramanian, B., Singh, A. K., Sarkar, S. Machine Learning for High-Throughput Stress Phenotyping in Plants. Trends in Plant Science. 21, 110-124 (2016).
- Houle, D., Govindaraju, D. R., Omholt, S. Phenomics: The next challenge. Nature Reviews Genetics. 11, 855-866 (2010).
- Fiorani, F., Schurr, U. Future Scenarios for Plant Phenotyping. Annual Review of Plant Biology. 64, 267-291 (2013).
- Tardieu, F., Cabrera-Bosquet, L., Pridmore, T., Bennett, M. Plant Phenomics, From Sensors to Knowledge. Current Biology. 27, 770-783 (2017).
- Negin, B., Moshelion, M. The advantages of functional phenotyping in pre-field screening for drought-tolerant crops. Functional Plant Biology. , (2017).
- Gebremedhin, A., Badenhorst, P. E., Wang, J., Spangenberg, G. C., Smith, K. F. Prospects for measurement of dry matter yield in forage breeding programs using sensor technologies. Agronomy. 9, 65 (2019).
- Roitsch, T., et al. New sensors and data-driven approaches-A path to next generation phenomics. Plant Science. 282, 2-10 (2019).
- Li, L., Zhang, Q., Huang, D. A review of imaging techniques for plant phenotyping. Sensors (Switzerland). 14, 20078-20111 (2014).
- Gosa, S. C., Lupo, Y., Moshelion, M. Quantitative and comparative analysis of whole-plant performance for functional physiological traits phenotyping: New tools to support pre-breeding and plant stress physiology studies. Plant Science. 282, 49-59 (2019).
- Araus, J. L., Cairns, J. E. Field high-throughput phenotyping: the new crop breeding frontier. Trends in Plant Science. 19, 52-61 (2014).
- Ito, V. C., Lacerda, L. G. Black rice (Oryza sativa L.): A review of its historical aspects, chemical composition, nutritional and functional properties, and applications and processing technologies. Food Chemistry. 301, 125304 (2019).
- Anjum, S. A., et al. physiological and biochemical responses of plants to drought stress. African Journal of Agricultural Research. , (2011).
- Halperin, O., Gebremedhin, A., Wallach, R., Moshelion, M. High-throughput physiological phenotyping and screening system for the characterization of plant-environment interactions. The Plant Journal. 89, 839-850 (2017).
- Yaaran, A., Negin, B., Moshelion, M. Role of guard-cell ABA in determining steady-state stomatal aperture and prompt vapor-pressure-deficit response. Plant Science. 281, 31-40 (2019).
- Dalal, A., Attia, Z., Moshelion, M. To produce or to survive: how plastic is your crop stress physiology. Frontiers in Plant Science. 8, 2067 (2017).
- Araus, J. L., Kefauver, S. C., Zaman-Allah, M., Olsen, M. S., Cairns, J. E. Translating High-Throughput Phenotyping into Genetic Gain. Trends in Plant Science. 23, 451-466 (2018).
- Ghanem, M. E., Marrou, H., Sinclair, T. R. Physiological phenotyping of plants for crop improvement. Trends in Plant Science. 20, 139-144 (2015).
- Sinclair, T. R., et al. Pot binding as a variable confounding plant phenotype: theoretical derivation and experimental observations. Planta. 245, 729-735 (2017).
