Yöntem makalesi

Bitki-Çevre Etkileşimlerinin Gerçek Zamanlı Fizyolojik Fenotimi için Telemetrik, Gravimetrik Platformu

13.7K görüntüleme

⸱

DOI:

10.3791/61280

⸱

5 Ağustos 2020

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Faculty of Agriculture, Food and Environment, The Robert H. Smith Institute of Plant Sciences and Genetics in Agriculture, The Hebrew University of Jerusalem

Bu makalede

Özet

Bu yüksek verimli, telemetrik, bütün bitki su ilişkileri gravimetrik fenotitipleme yöntemi, doğrudan ve eşzamanlı gerçek zamanlı ölçümlerin yanı sıra dinamik bitki-çevre etkileşimlerinde yer alan çoklu verim ile ilgili fizyolojik özelliklerin analizini sağlar.

Özet

Artan küresel nüfus için gıda güvenliği önemli bir sorundur. Genomik araçlar tarafından sağlanan veriler, phenotik veri arzını çok aşarak bir bilgi boşluğu yaratmıştır. Artan küresel nüfusu beslemek için ekinlerin iyileştirilmesi zorluğuna ulaşmak için, bu uçurumun kapatılması gerekir.

Fizyolojik özellikler, çevresel koşullara duyarlılık veya duyarlılık bağlamında temel işlevsel özellikler olarak kabul edilir. Son zamanlarda tanıtılan birçok yüksek iş parçacığı (HTP) fenotitipleme teknikleri uzaktan algılama veya görüntüleme dayanmaktadır ve doğrudan morfolojik özellikleri ölçme yeteneğine sahiptir, ancak fizyolojik parametreleri esas olarak dolaylı olarak ölçmek.

Bu makalede, bitki-çevre etkileşimlerinin işlevsel fenotimi için çeşitli avantajları olan doğrudan fizyolojik fenotipleme için bir yöntem açıklanmaktadır. Kullanıcıların yük hücresi gravimetrik sistemlerinin ve pot deneylerinin kullanımında karşılaşılan birçok zorluğun üstesinden gelmelerine yardımcı olur. Önerilen teknikler, kullanıcıların toprak ağırlığı, bitki ağırlığı ve toprak suyu içeriği arasında ayrım yapmalarını sağlayarak, dinamik toprak, bitki ve atmosfer koşullarının sürekli ve eşzamanlı ölçümü için bir yöntem sağlayarak, temel fizyolojik özelliklerin ölçülmesinin yanı sıra. Bu yöntem, çevrenin bitkilerin fizyolojisi üzerindeki etkilerini göz önünde bulundurarak, araştırmacıların alan stres senaryolarını yakından taklit etmesini sağlar. Bu yöntem aynı zamanda alan öncesi fenotiplemenin en önemli sorunlarından biri olan pot etkilerini en aza indirir. Bir alan benzeri bitki yoğunluğu gerçekten randomize deneysel tasarım sağlayan bir yem geri fertigation sistemi içerir. Bu sistem toprak-su içeriği sınırlayıcı eşiğini (σ) algılar ve gerçek zamanlı bir analitik araç ve çevrimiçi istatistiksel kaynak kullanarak verilerin bilgiye çevrilmesine olanak tanır. Birden fazla bitkinin dinamik bir ortama fizyolojik tepkilerinin hızlı ve doğrudan ölçümü için kullanılan bu yöntem, alan öncesi üreme ve mahsul iyileştirme bağlamında, abiyotik strese verilen tepkilerle ilişkili yararlı özelliklerin taranmasında büyük bir potansiyele sahiptir.

Giriş

Bozulan çevre koşulları altında artan küresel nüfus için gıda güvenliğinin sağlanması şu anda tarım araştırma1,2,2,3önemli hedeflerinden biridir. Yeni moleküler araçların kullanılabilirliği büyük ölçüde ürün geliştirme programları geliştirdi. Ancak, genomik araçlar büyük miktarda veri sağlarken, gerçek phenotik özelliklerin sınırlı anlaşılması önemli bir bilgi boşluğu oluşturur. Bu boşluğu köprüleme modern bitki bilimi,4,5,6karşı karşıya en büyük zorluklardan biridir. Kırpma geliştirme sürecinde ortaya çıkan zorlukları karşılamak ve genotip-fenotip bilgi açığını en aza indirmek için, bir fenosentrik bir7,,8ile genotyonyaklaşım dengelemek gerekir.

Son zamanlarda, çeşitli yüksek iş itimat lı fenotip (HTP) platformları, zaman içinde büyük bitki popülasyonlarının zararsız fenotiplerini mümkün kıldı ve bu platformlar genotip-fenotip bilgi açığını azaltmamıza yardımcı olabilir6,8,9,10. HTP tarama teknikleri, gaz değişimi veya fotoğrafçılığa dayalı elle çalışan tekniklerin aksine, bitkileri veya sensörleri hareket ettirde kullanılan robotik ve konveyör bantları veya gantries sayesinde, nispeten kısa bir süre içinde çok sayıda santraldeki özelliklerin ölçülmesine olanak tanır. Bununla birlikte, HTP sistemleri tarafından üretilen büyük miktarda veri ek veri işleme ve analitik zorluklar11,12sayılmaktadır.

Bu HTP platformlarının çoğu elektronik sensörler veya otomatik görüntü edinimi13,14ile henotik özelliklerin değerlendirilmesi içerir. Gelişmiş alan fenomik leri, proksimal sensörlerin ve görüntüleme teknolojilerinin sahada konuşlandırılmasının yanı sıra yüksek çözünürlüklü, hassas ve büyük popülasyonölçeğinde ölçüm15'iiçerir. Sensör ve görüntü verilerinin bütünsel, ikinci nesil fenomik bir yaklaşım oluşturmak için diğer çoklu omik verilerle entegre edilmesi gerekir16. Ancak, veri toplama, işleme ve işleme metodolojik gelişmeler giderek daha önemli hale gelmektedir, bilgi içine sensör bilgi çeviri zorlukları büyük ölçüde bitki fenomikaraştırma13 ilk yıllarında hafife alınmıştır. Ancak, dinamik genotip-çevre etkileşimleri ve bitki stres yanıtlarının derinlemesine fenotimi için mevcut görüntüleme tekniklerinin güvenilirliği ve doğruluğu şüphelidir17,18. Ayrıca, kontrollü ortamlardan elde edilen sonuçlar genellikle alanında gözlenenlerden çok farklıdır, özellikle kuraklık-stres fenomenotipleme söz konusu olduğunda. Bunun nedeni, kuraklık stresi sırasında toprak nemi azalan nedeniyle toprak hacmi, toprak ortamı ve mekanik empedans açısından bitkilerin deneyim yaşadığı durum farklılıklarıdır. Bu nedenle, kontrollü ortamlardan elde edilen sonuçları alana tahmin etmek zordur19. Son olarak, görüntü tabanlı HTP sistemlerinin giriş fiyatı çok yüksek, sadece sensörlerin fiyatı nedeniyle değil, aynı zamanda robotik nedeniyle, konveyör bantları ve gantries, aynı zamanda büyüme-tesis altyapı ve önemli bakım daha yüksek standartlar gerektirir (birçok hareketli parçalar bir sera ortamında çalışan).

Bu yazıda, yukarıda bahsedilen sorunların çoğunu çözmek için tasarlanmış bir HTP-telemetrik fenotipleme platformu salıyoruz. Telemetri teknolojisi, verilerin uzak kaynaktan (lar) kayıt ve analiz için alıcı istasyona otomatik olarak ölçülmesini ve iletilmesini sağlar. Burada, birden fazla tartım lysimetre (gravimetrik sistem) ve çevre sensörleri içeren bir zararsız HTP-telemetrik platform göstermektedir. Bu sistem, tüm bitki biyokütle kazancı, transpirasyon oranları, stomatal iletkenlik, kök akıları ve su kullanım verimliliği (WUE) gibi geniş bir veri yelpazesinin toplanması ve hemen hesaplanması (görüntü analizi gerekli değildir) için kullanılabilir. Sistemdeki denetleyiciden doğrudan yazılıma beslenen büyük verilerin gerçek zamanlı analizi, verilerin pratik karar verme için büyük bir değere sahip olan14 bilginin çevirisinde önemli bir adımı temsil eder ve özellikle kuraklık stresi ile ilgili kontrollü ortam fenomenipleme deneylerinden elde edilebilen bilgileri önemli ölçüde genişletir.

Telemetri platformunun diğer avantajları ölçeklenebilirliği ve kurulum kolaylığı ve minimum büyüme-tesis altyapı gereksinimleridir (örn. çoğu büyüme tesisine kolayca kurulabilir). Ayrıca, bu sensör tabanlı sistemin hareketli parçaları olmadığından, hem giriş fiyatı hem de uzun vadeli bakım maliyetleri de dahil olmak üzere bakım maliyetleri nispeten düşüktür. Örneğin, her bir tesis, meteoroloji istasyonu ve yazılım için geri besleme fertigation sistemi de dahil olmak üzere 20 birimlik gravimetrik sistemin fiyatı, önde gelen bir markanın taşınabilir gaz değişim sisteminin fiyatına benzer olacaktır.

Pirinç(Oryza sativa L.) örnek ürün olarak kullanılmış ve kuraklık incelenmiştir. Pirinç geniş genetik çeşitliliği ile büyük bir tahıl ürün olarak seçildi ve dünya nüfusunun yarısından fazlası için temel gıda20. Kuraklık bitki büyüme ve gelişme bozabilir önemli bir çevresel abiyotik stres faktörüdür, azaltılmış ürün verimleri yolaçan 21. Bu ürün-işleme kombinasyonu platformun yeteneklerini ve üretebileceği verilerin miktarını ve kalitesini göstermek için kullanılmıştır. Bu yöntemin teorik arka planı ile ilgili daha fazla bilgi için lütfen 22'ye bakın.

Protokol

Bu protokolde, her bir saksıda bir bitki bulunan 20 cm x 20 cm pullara yüklenen 4 L tencereye atıfta bulunuldu. Aynı protokol kolayca ölçeklenebilir ve çok daha büyük tencereler (40 cm x 40 cm ölçeklere yüklenen 25 L'ye kadar, protokol ölçülerine sadece doğrusal adaptasyon la) ve her pot başına birkaç bitki ile kullanılabilir. Böylece protokol birçok tip ve boyuttaki bitkiler için kolayca uyarlanabilir. Sistem bileşenleri için lütfen Şekil 1 ve Şekil 2'ye bakın.

1. Deney için tencere hazırlayın

  1. Toprak filtresini takın. Naylon meşin /ağını (net) tüm potun üzerine yayın ve net tutucuyu filenin üzerine yerleştirin. Bir el ile, yavaş yavaş tüm potun içinde yarım aşağı net tutucu itin. İki tencere arasında aşağı itilir gibi net düzgün yayılmış kalır emin olun.
  2. Iki tencere arasında fiberglas sopa (kutup) yerleştirin ve tüm potun altına kadar tüm yol aşağı itin, o da net dış tarafında olduğundan emin olun ve net itmez.
  3. Net tutucuyu aşağı itmeden önce, tencerenin içinden elle ağı aşağı doğru itin ve net tutucu tam olarak yerleştirildikten sonra tencerenin altına düzgün ve sıkı bir şekilde yayılsın diye ayarlayın(Şekil 2CI).
  4. Conta halkasını yukarıda açıklanan tencere nin alt kısmından kaydırın, tencerenin kenarına doğru üçte bir. Halka yırtılarının tencerenin altına doğru açıldığından emin olun (Şekil 2CII).
  5. Bir sonraki adıma geçmeden önce tüm deneysel kaplar için 1.1-1.4 adımlarını tekrarlayın. Dizi Randomizatör uygulamasını kullanarak bitkilerin konumlarını randomize edin(Şekil 2D; rastgele blok tasarımı veya tamamen rasgele bir tasarım) .
    NOT: Ücretsiz programı indirmek ve daha fazla bilgi için lütfen linke bakın: https://drive.google.com/open?id=1y4QbTpxRK5Lx430xzu1RFdrlcL8pz_1q).
  6. Tencereleri seranın içindeki dizideki konumlarına göre etiketle. Örneğin, "B10D" etiketi, Sütun 10 ve Satır D'deki Tablo B'de bulunan bir tencereye karşılık gelir. Toprak-su içeriği ölçümleri için her tablo için üç ek tencere hazırlayın (lütfen Bölüm 7.1'e bakın).

2. Bitkileri büyütün

  1. Deneye en uygun büyüyen (çömlekçilik) ortamını seçin. Deney için doğru ortamı seçmek çok önemlidir ve doğru seçim çeşitli etkenlere bağlıdır (Bkz. Tartışma). İlk kez kullananlar için gözenekli, seramik, küçük boyutlu bir ortam kullanmanızı şiddetle tavsiye ediyoruz. Deneme için doğru ortamı seçmenize yardımcı olmak için daha fazla bilgi için lütfen Tablo 1 ve Tablo 2'ye bakın.
  2. Tohumları istenilen tencere ortamı ile kavite tepsilerinde çimleştirin. Mümkünse, aynı sera içinde deney ana parçası için kullanılmak üzere, bu sera içinde çevre koşullarına bitkilere alışmak için bunu.
  3. Fideler tepsilerde çimlenmediyse, çömlekçilik ortamını içeren boşluk tepsilerine nakledin. Her kavite bitki bir fide ve kökleri boşluğun şeklini almak için yeterince yoğun olana kadar büyümeye izin (kök-toprak fişi).
  4. Toprak ağırlığı ölçümleri için fide olmadan 5-7 boşluklar bırakın (sadece çömlekçilik orta; Şekil 3). Daha fazla bilgi için lütfen Bölüm 5.9'a bakın.

3. Sinyal-gürültü düzeyini geliştirin

NOT: Aşağıdaki adımlar ölçümlerin kalitesini artırır ve gürültü düzeylerini azaltır.

  1. Lysimetreyi kalibre edin.
    1. Tüm lysimeters düzeyi olup olmadığını kontrol etmek ve daha sonra ağırlık kalibrasyon işlemini başlatmak için bir ruh düzeyi kullanın. İki standart ağırlık (1-10 kg) kullanın. Tüm fişler de dahil olmak üzere yeşil konteyner yük hücresi üzerindeyken kalibrasyonu gerçekleştirin.
    2. Her yük hücresine ilk (daha hafif) kalibrasyon ağırlığını koyun.
    3. Çalışma yazılımında Kalibrasyon sekmesine gidin ve ilk nokta için ağırlığı seçin. Ardından, ağırlığın yerleştirildiği yük hücresi konumunu seçin ve Point1 (Ek Şekil 1A) düğmesinitıklatın. Bu adım aynı anda birden fazla yük hücresine uygulanabilir.
    4. İkinci ağırlık için tekrarlayın ve Point2'yi Al'ıtıklatın.
    5. Kalibrasyon Uygula'yıtıklatın.
  2. Deney için uygun büyüklükte yeterli miktarda bitki nin sağlanması
    NOT: Bitki ne kadar küçükse, sinyali o kadar zayıf olur (örn. bir günde pot ağırlığına karşı geçen suyun ağırlığı). Aşağıdaki adımlar sinyal-gürültü oranını artırmaya yardımcı olacaktır.
    1. Tesis maksimum pot su kapasitesinin yaklaşık 'una geldiğinde deneye başlayın.
      NOT: Örneğin, yaklaşık 1 L su içeren ve pot kapasitesine sahip kumlu bir ortamla çalışıyorsanız (bkz. Tablo 2),bitkiler günde yaklaşık 100 mL olduğunda deneye başlayın. Pot kapasitesinde yaklaşık 2 L su tutan turba bazlı bir ortamla çalışıyorsanız (Bkz. Tablo 2),bitkiler günde yaklaşık 200 mL olduğunda ölçümlere başlayın.
    2. Birkaç fidedeki sabah ve akşam ağırlık farklarını ölçerek (manuel olarak) sisteme yüklemeden önce ilk bitkinin günlük transpirasyonunu tahmin edin.
    3. Küçük bitkilerle çalışırken, her bir tencereye birkaç bitki koyun (örneğin, bir 3,9 Lpot23altı Arabidopsis bitkisi , transpirasyon önerilen minimum seviyeye ulaşmak için)*.

4. Denemenin ayarlanması

NOT: Deneyin ayarlanması işlemi, sistemin tüm parçalarının ağırlığını, yani çömlekçilik ortamının ağırlığını (pot kapasitesindeki toprak-su ağırlığı dahil) ve fidelerin başlangıç ağırlığını dikkate alacak şekilde tasarlanmıştır. Aşağıdaki adımları izleyin:

  1. Mümkünse, benzer ağırlıklara sahip benzer statik bileşenlerle çalışın. Statik ağırlık bileşenleri pot setleri, toprak probları ve diğer plastik parçalar içerir.
  2. Yeni bir deneme başlatmak için işletim yazılımını açın. Ekranın sol tarafındaki menüdeki Denemeler sekmesini açın. İstenilen denemeyi sağ tıklayarak ve Yinelenen'iseçerek önceki denemedeki Deneme Özelliklerini Oluştur'a tıklayın veya deneme özelliklerini kopyala'yı tıklatın. Denemenin adını yeniden adlandırın (Ek Şekil 1B).
  3. Şu anda sistemde çalışan farklı bir denemede hiçbir birimin kullanılmadığından emin olun. Bitkiler tablosundaki tüm bitkilerin deneysel tasarımla eşleştin. Değilse, tabloyu tasarıma göre değiştirin (lütfen Bölüm 5.18, 6 ve Ek Şekil 1C'yebakın).
  4. Deneme adını tıklatArak ve ardından Başlat'ı tıklatarak denemeyi başlatın.
  5. Önceden hazırlanmış boş tencerelerin (çift tencere, ağ, sopa ve siyah conta halkası) manuel ölçümlerini alın. Birbirine benzeyen parçalar kullanıyorsanız, bunların ortalama ağırlığı 10'u yeterli olacaktır.
  6. Çömlekçilik ortamını en az 1 saat suyla iyice karıştırın, böylece homojen parçacıklara bölünür ve doymuş olur, böylece tekdüzelik ve homojenliği sağlar. İlk kez kullananlar için gözenekli, seramik, küçük boyutlu bir ortam kullanmanızı şiddetle öneririz (Bkz. Tablo 1 ve Tablo 2). İkinci bir seçenek olarak, kaba kum kullanın.
    1. Mekanik mikser (örn. beton karıştırıcı) kullanın.
    2. Son derece homojen bir ortam (yani endüstriyel kum) kullanılıyorsa, adım 4.6.1'i atlayın.
  7. Deney için tüm tencereleri uygun çömlekleme ortamıyla (örn. kum, toprak veya turba) eşit olarak doldurun.
  8. Fidelerin kök-toprak fişe (boşluk tepsisinden) şekil ve büyüklük olarak benzer bir kavite kalıbının dökümünü(Şekil 3B)çömlekçilik ortamının ortasına yerleştirin. Tamamen itin. Tencerenin tencerenin tencerede iyi dağıtıldıklarından emin olmak için tencerenin dibine birkaç kez dokunun. Tüm tencereler için tekrarlayın.
  9. Tencereleri iyice sulayın ve tencerenin dışını durulayın. Bir sonraki adıma devam etmeden önce tencere 30 dakika drenaj için izin verin. Tencerelerin serbestçe tükendiğinden emin olun. Çömlekçilik ortamı çok yavaş boşalırsa (örn. yoğun turba), daha hızlı drenaj sağlamak için havadar bir substratla (örn. perlit; ayrıca tablo 1 ve Tablo 2'yede bakın) önceden karıştırın.
  10. Drenaj tamamen durduktan sonra, tüm dolu kapları lysimeter dizisinin ortasına (zaten orada bulunan yeşil kaplara) deneysel tasarıma göre yerleştirin(Şekil 2A).
  11. Yeşil kapların yük hücresi kapağına düzgün bir şekilde takılı piştirilip takılmadığını ve birbirine dokunmadığını kontrol edin.
  12. Çalışma yazılımında, Deneme sekmesini açın ve Bileşenleri Ölçüle sekmesini seçin. Nesneyi Ölç'etıklayın. Ölçümü "1st ölçümü"(Ek Şekil 1D)olarak adlandırın.
  13. Her tencerenin üzerine sulama damlaları, sondalar ve saksı kapakları yerleştirin. Çok çıkışlı drippers ve prob kabloları için hatları nilgili standları tarafından desteklenen emin olun (her lysimeter ölçek için birimlere bağlı; Şekil 1E) tencerede yerleştirmeden önce. Tüm damlatıcıların, sondaların ve kapakların güvenli bir şekilde yerleştirildiklerinden emin olun.
  14. Yeni bir ölçümün alınması için 3 dakikaya kadar bekleyin (veriler her 3 dakikada bir otomatik olarak toplanır) ve ardından Deneme sekmesini açın. Deney sekmesini seçin ve Deneme'yitıklatın. Meta-tag bu ölçüm "1st ölçüm" alınan ve adını "Statik bileşenler" (Ek Şekil 1E). Meta etiketler, ölçülen bir değeri diğerinden çıkararak belirlenen bir ağırlık değerini kaydetmek istediğinizde kullanılır.
  15. Sistemde gerekli ayarlamaları yaptıktan sonra, bir sonraki ölçümden önce yeni bir veri noktasının (her 3 dakikada bir) kaydolmasını bekleyin.
  16. Bitkiler tablosunda kaydedilen değerlerin aykırı lıklar içermediğini doğrulamak için Statik Bileşenler sütununa bakın. Kaydedilen ağırlıklardan herhangi biri çok düşük veya çok yüksekse, yük hücresine herhangi bir parazit olup olmadığını kontrol edin (örn. hiçbir şeyin dokunmadığından emin olun) ve yeni bir ölçüm alın (sistem 3 dakika dan sonra).
  17. Bitkiler sekmesini tıklatın. Bitkiler tablosunu elektronik tablo olarak dışa aktarın, statik bileşenlerin ölçümüne ortalama pot ağırlığını (Adım 4,5'ten) ekleyin - "Tare ağırlığı". Dosyayı kaydedin ve yükleyin (alma sekmesi).
  18. Tüm damlatıcıların çömlekçilik ortamına ve kumandadan gelen boruya güvenli bir şekilde yerleştirildiğinden emin olun. Çalışma yazılımında, Deney sekmesinde, Tedavi Senaryoları'nıseçin. Yeni bir "Plan" oluşturmak için Yeni Oluştur'u tıklatın.
  19. Planda, ilk adımı seçin (gerekirse yeni bir adım oluşturun) ve açın. Tedavi için "Test" ve Sonlandırma için "Asla"yı seçin. Adım seçeneğinde, Deneylerin üzerindeki Sulama Tedavileri sekmesinde listelenen herhangi bir tedaviyi seçin(Ek Şekil 1F; ayrıca bkz. Uygula sekmesine basın.
  20. Bitkiler tablosunu elektronik tablo olarak ayıklayın, Tedavi sütununa "Plan" ekleyin ve Adım sütununa "1" ekleyin. Dosyayı kaydedin ve yükleyin.
  21. Sulama Tedavileri sekmesi altında, "Test" tedavisini seçin ve drenajı sağlamak için kullanılan toprağın hacimsel su içeriğine (VWC) bağlı olarak 4-5 dk'lık bir sulama süresine ayarlayın. 2 dakika önceden zaman ayarlayın ve sera tencere gidin. Diğer tedaviler de oluşturulabilir. (Adım 7.4'teki ayrıntılı açıklamaya bakın.)
  22. Tüm damlatıcıların çalışıp çalışmadığını ve yeşil kabın delikli drenaj fişinden suyun damladığını görsel olarak kontrol edin.
  23. Deneyde, Plan "X", Adım 1 (lütfen adım 4.19-4.20 bakınız) üzerinde sulama tedavi değiştirmek istenilen sulama tedavisi. Toprağın şafaktan önce alan kapasitesine ulaşmasını sağlamak için her gece sulamanın (fertigasyon ile; kullanılan fertigasyon bileşenleri için Tablo 3'e bakınız) aralarında önemli duraklamalar (her gece en az üç olay) ile birkaç kısa bakliyat (olay) olarak ikiye ayrıldığından emin olun.
  24. Toprağın tarla kapasitesine ulaşması ve bir sonraki aşamaya devam etmesi için sulama programı 1 veya 2 gün süreyle devam etsin.

5. Deneyi başlatma

NOT: Bu aşamada toplanan veriler, denemenin geri kalanı için referans değerleri olarak kullanılacaktır. Bu nedenle, sonraki adımları dikkatle takip etmek önemlidir.

  1. 4.18'den 4.20'ye kadar adımları yineleyin. Alternatif olarak, en son sulama adımından kısa bir süre sonra, sabahın erken saatlerinde işleme başlayın.
  2. Tüm tencerelerin sulanıp sulandırılmadığını ve aşırı sulama sıvısının yeşil banyonun delikli drenaj fişinden damladığını görsel olarak kontrol edin.
  3. Yeşil kabın yeşil, deliksiz fişi (en düşük delikten) çıkarın ve suyun tamamen akmasına izin verin. Daha sonra fişi yerine geri koyun (Şekil 1D). "Drenaj 0" üzerinde çalışıyorsanız (yani, alt delik açık / en düşük delik bağlı içi boş drenaj fişi ile), bu adımı atlayın.
  4. Çalışma yazılımında, denemenin sekmesini açın ve Bileşenleri Ölçün'egidin. Nesneyi Ölçün'e tıklayın ve ölçümü "Dökme-ön" olarak adlandırın. Yavaşça tencere tüm dökümleri kaldırmak ve daha sonra yeni bir ölçüm kaydedilmesi için 3 dakika bekleyin(Ek Şekil 1D).
  5. Nesneyi Ölçün'etıklayın, adını "Dökme-sonrası" olarak adlandırın ve ölçümü "Cast-pre" olarak meta etiketiyle etiketle. Seçenek, ölçülen iki değer arasındaki farkı otomatik olarak hesaplar ve ağırlık hassasiyetini doğrulamak için döküm ağırlığını verir.
  6. Bitkiler tablosundaki ağırlık değerlerini kontrol edin. "Cast-post" ölçümleri arasındaki fark en fazla 20 veya 30 g olmalıdır.
  7. Isledilen toprağın ağırlığını ölçmek için, işletim yazılımında, deneydeki Ölçü Bileşenleri sekmesine gidin ve Toprak Islinat Ağırlığını Ölç seçeneğini belirleyin. Sorulduğunda Tamam'ı tıklatarak ölçümü alın. Yotheur deneyi Bitkiler tablosundaki Toprak Islör Ağırlığı ölçümlerini kontrol edin. Ağırlık "Toprak Isı Ağırlığı" sütununda görünür (Ek Şekil 1D,G).
  8. Ölçümlerden bazıları uygunsuz bir şekilde dalgalandırılabilmek için lütfen aşağıdakileri yapın:
    1. Her potun doğru konumlandırılmış olduğunu ve komşu pota(lar) dokunmadığını doğrulayın.
    2. Masadaki ilk kumandayı elektrikten kesin (geri kalan denetleyiciler seri olarak birbirine bağlanır ve böylece de kapanır) 2 dakika boyunca kapatın ve yeniden bağlayın.
  9. Birkaç (5-10) boşluğun ortalama ağırlığını fide (toprak fişi) olmadan çömlekçilik ortasıyla (Adım 2.3'ten) elle ölçün. [Manuel ölçümlerden önce toprak fişlerinin iyi sulandırıldığından (örneğin, drenaj sonrası alan kapasitesine) sahip olun.] Ölçü Measure Bileşenleri sekmesinde, Fide Toplu-Toprak Ağırlığını Ayarla'ya basın ve ortalama ağırlığı doldurun(Ek Şekil 1D).
  10. Bitki Başlangıç Ağırlığını Ölç'etıklayın. Bu ilk ölçüm dikimden önce bir referans noktasıdır (Ek Şekil 1D).
  11. Kavite tepsilerinde fidelerin iyi sulandırıldığından emin olun (yani drenaj sonrası alan kapasitesine). Deney tasarımına göre, fideleri kök-toprak fişi ile yavaşça boşluklardan çekin, onları yaralamamaya özen göstermeyin ve tenceredeki dökümler tarafından yapılan boşluklara dikkatlice yerleştirin. Bu bitkilerin stresini en aza indirmek için (yani, solma en aza indirmek için, şafak veya alacakaranlıkta bitkilerin transferi tercih edilir).
  12. 3 dakika bekleyin. Bitki Başlangıç Ağırlığını Tekrar Ölç'e tıklayın. Bu ikinci ölçüm bitkinin başlangıç ağırlığıdır. Meta-tag ilk (referans noktası) için ölçüm. Yazılım iki ölçüm arasındaki farkı hesaplar ve Fide Toplu Toprak Ağırlığını çıkarır. Sonuç bitki nin başlangıç ağırlığıdır.
  13. Makul ve mantıksal bir aralıkta düştüklerinden emin olmak için deneyin Bitkiler tablosunda ölçülen değerleri kontrol edin(Ek Şekil 1C).
  14. 4.18'den 4.20'ye kadar Adımları tekrarlayarak toprağı doygunlayın.
  15. Tüm tencere düzgün drenaj olduğundan emin olun. Değilse, doygunluk işlemini tekrarlayın. Drenajın durması için 30 dk bekleyin. (Ayrıca, çömlekçilik ortamının doğru seçimiyle ilgili tablo 1'e bakınız.)
  16. Bileşenleri Ölçüsekmesi altında, Ayrılmış Su Ağırlığını Ölç (Ek Şekil 1D)'yitıklatın.
  17. Bitkiler tablosunu elektronik tablo olarak ayıklayın, ölçülen Bitki Başlangıç Ağırlığını ve Fidan Toplu Toprak Ağırlığını ayrılmış su ağırlığı ölçümünden ("Rezerv Su Envanteri" sütunu) çıkarın. Dosyayı yükleyin (Ek Şekil 1C).
  18. Günlük transpirasyonun kaydedildiği zaman diliminin deneyin amaçlarına uygun olduğunu doğrulayın. Deneme genel sekmesindeki değerleri projeye uygun şekilde doldurun (Ek Şekil 1H).
    1. Sıfır saati doldurun: Yazılımın tedavi senaryosunda bir sonraki adıma geçmesi gerekip gerekmediğini kontrol edeceği saat.
    2. Günlük transpirasyon değerlerini doldurun: Günlük transpirasyon, gün içinde iki ağırlık penceresi arasındaki fark olarak hesaplanır. Günlük transpirasyon başlangıç saati, yazılımın ortalama ağırlığı ölçmeye başlayacağı zamandır.
  19. Yeni bir deneme başlatmadan önce bitkileri 1-2 gün boyunca izleyin (denemeyi çoğaltın ve yeniden adlandırın).

6. Bitkiler Tablosunu Değiştir

  1. Bitkiler tablosunu elektronik tablo olarak ayıklayın ve tabloyu ihtiyaclara göre değiştirin. Bitki ADlarını, Adlarını veya Pozisyonlarını değiştirmeyin. Dosyayı kaydedin ve yükleyin.
  2. Etiketleme (gruplandırma) sütunları: Ortak etiketlere (örneğin, tedavi, satır) göre gruplanmış bitkileri sunmak veya analiz etmek için # (örneğin, #Treatment) ile başlayan yeni bir sütun ve etiket ekleyin. Bu sütunda, her bitki için bir gösterim yapın (örneğin, "#Treatment" etiketi için, bitkileri kuraklık, kontrol, vb. olarak işaretleyin; Ek Şekil 2).
    NOT: Yukarıda sunulan protokol bu sistem için en gelişmiş ve kapsamlı protokoldür. Ancak, ilk kez kullananlar basitleştirilmiş protokolle başlamak isteyebilir (bkz. Ek MS). Basitleştirilmiş protokol daha az özellik hakkında bilgi verir ve daha yüksek gürültü düzeylerine yol açabilir. Ama, aynı zamanda, daha kolay tanıdık ve en önemli deneysel prosedürler, donanım ve yazılım aşina olmak için bir yol sağlar.

7. Deneyi çalıştırın

  1. Toprak gravimetrik su içeriğini/toprak su içeriğini (SWC değeri) hesaplayın.
    NOT: Gravimetrik toprak su içeriği hacimsel toprak su içeriğinden (VWC) farklıdır.
    1. SWC değeri toprağın kuru ağırlığı ile toprağın ıslak ağırlığı arasındaki orandır. SWC hesaplamak için, daha önce hazırlanmış ve birkaç gün için sera içinde bir yan masaya yerleştirilen ve düzenli olarak sulanan bitkiler olmadan üç ekstra toprak dolu tencere (Adım 1.3) kullanın. Son sulama olayından sonra, sabahın erken saatlerinde ıslak toprağı alüminyum tepside tartın.
    2. Alüminyum tepsiyi fırında toprakla birlikte (105 °C'de) 4-5 gün kurulayın. En az 60 dakika arayla iki ardışık ağırlık ölçümü alarak toprağın tamamen kuru olduğunu doğrulayın. Ağırlıkları aynı ise, toprak gerçekten kuru ve son ölçüm kuru toprak ağırlığı olarak kaydedilebilir.
    3. Çalışma yazılımında, Bileşenleri Ölçüle'ye gidin ve Toprağı Kuru Ağırlığı Hesapla sekmesine tıklayın. Her numune için toprağı ıslak ve kuru ağırlıkları doldurun, Uygula ve Bitir 'i tıklatın(Ek Şekil 3).
  2. Alternatif olarak, aşağıda gösterilen denklemi kullanarak SWC'yi el ile hesaplayabilirsiniz.
    figure-protocol-1
  3. Ortalama iki SWC ölçümleri en az üç tencere manuel alınan. Bileşenleri Ölçüsekmesini seçin ve Toprak Kuru Ağırlığını Hesapla 'ya tıklayın ve [g/g] değerini belirleyin, Uygula ve Bitir'itıklatın. Tüm deney kaplarının toprak kuru ağırlıkları yazılım tarafından otomatik olarak hesaplanacaktır (deneydeki tüm kapların aynı ortamı içerdiği varsayılacaktır; Ek Şekil 1D ve Ek Şekil 3).
  4. Sulama tedavilerini uygulayın. Sulama senaryoları adım adım tedavi planı oluşturarak uygulanabilir.
    1. Yeni bir sulama tedavi planı oluşturmak için, Sulama Tedavigidin , Yeni oluştur'atıklayın , ve yeni tedavi adı. Sulama tedavileri listesindeki özel tedaviyi açın ve varsayılan "00:00"a tıklayın.
      NOT: Ana pencerede(Ek Şekil 4A),"Zaman" vananın açılacağı zamanı (yani sulama tedavisinin başlangıcı) gösterir. "Vana" açılacak valftır (A veya B, istenilen çözeltiye bağlı olan valağa bağlı olarak). "Komut Türü", valfin ne zaman kapatılacağını belirlemek için kullanılacak veri türünü gösterir:
      1. Zamana göre – Vana kaç saniye açık olacaktır.
      2. Ağırlık olarak - ağırlık alımı / su (gram olarak) sulama yoluyla tencereye eklenecek.
      3. Transpirasyon ile - Sulama her bir bitkinin bir önceki gün üzerinde transpirasyonudayalı her pota farklı uygulanabilir. Kullanıcı sulama sırasında önceki gün transpirasyonyüzdesinin uygulanacağına karar verebilir. (İyi sulanan koşullar altında, toprağı yıkamak ve bitki büyümesini telafi etmek için bitkiye 0'den fazla süre vermesi önerilmektedir.) Kuraklık la tedavi edilen bitkilere istenilen kuraklık stres hızına göre tam hacimleri ile daha az su verilmelidir.
      4. Sensörler tarafından - Sulama bir sensör okuma göre uygulanabilir, görünür dielektrik izin gibi (VWC belirlemek için kullanılabilir). Sensör türünü, istenen parametreyi ve istenen parametre değerini seçin.
    2. Tüm olasılıklar, ayarlanan koşullara ulaşılamese bile musluğu kapatacak bir Zaman Dışarı seçeneği içerir. Zaman Aşımını belirlenen koşullardan daha uzun bir süre için ayarlayın.
    3. Deney için sulama tedavileri tanımladıktan sonra, deney listesinde istenilen deneyi açın, Tedavi Senaryosunuaçın, varsayılan Planı açın ve ilk adımı seçin(Ek Şekil 4B).
    4. Tedavi,listeden bir sulama tedavisi seçin. Daha sonra, Sonlandırma'da,geçerli adımı durdurmak ve bir sonrakine geçmek için uygun koşulu seçin.
    5. Bir sulama senaryosu seçtikten sonra, deneyin Bitkiler tablosunu açın(Ek Şekil 2)ve her bitki için "Tedavi" ve "Adım" girişi. "Tedavi" tedavi senaryosunun adıdır ve "Adım" tedavi senaryosundaki olay numarasıdır.
  5. Kuraklık tedavisi planlayın.
    1. Her bir bitki nin büyüklüğüne ve seradaki konumuna göre benzersiz bir transpirasyon oranı vardır. Standart bir kuraklık tedavisi (yani, tedavi sırasında tüm kaplar için benzer kurutma oranı) sağlamak için, bir kuraklık senaryosu planlayın ve sistemin geribildirim-sulama aracı ile kontrol(Ek Şekil 5).

8. Veri analiz yazılımını kullanarak verileri analiz etmek

  1. Veri Analizi yazılımını açın (örn. SPAC Analytics). Kontrol sistemini ve denemenin adını seçmek için sağ üst köşeye tıklayın (Ek Şekil 6A). Ekranın sol tarafındaki sütunda Denemeler (Ek Şekil 6B)seçeneğini belirleyin ve Denemenin adını Arama bölümünün altındaki Ad çubuğuna yazın. Denemenin adı Arama bölümünün altında, Denemeler bölümünde(Ek Şekil 6C)görünür. Bilgi ve Bitkiler bölümlerini açmak için deneye tıklayın (Ek Şekil 6D).
  2. Bilgi bölümünde, kuraklık tedavisibaşlamadan önce en az 3 (tercihen daha fazla) gün bir süre için WUE başlangıç ve WUE bitiş tarihlerini düzenleyin ve sonra Güncelleştir'itıklatın. Her pot için WUE ve R2 değeri Bitkiler bölümünde görünecektir. Etkin sütunun altındaki "göz" simgesine tıklayarak negatif WUE değeri veya 0,5'ten küçük Bir R2 değeri olan herhangi bir ölçeği hariç tutmayı seçin. Bu, seçilen ölçeği (bitkiyi) diğer hesaplamalardan dışlar. Veriler, Bitkiler bölümündeki İhracat Verileri düğmesine tıklayarak ihraç edilebilir (Ek Şekil 6D).
  3. Scree'nin sol tarafındaki sütunda, Çözümle'yetıklayın. Daha sonra farklı alt bölümler görünür: Grafik görüntüleyici, Histogram, T-testi, ANOVA ve Parçalı doğrusal eğri.
  4. Grafik görüntüleyiciyetıklayın. Filtreler bölümünde, denemenin tarihlerini ayarlayın.
    1. Deneysel grupların (genotip) ve tedavi(ler) kombinasyonunu seçmek için Etiketlere tıklayın (lütfen Adım 6'ya bakın). Otomatik olarak, seçilen gruptaki tüm tencereler Tesis alt bölümünde görünür. Bu alt bölümde, üzerlerine tıklayarak herhangi bir tencere (bitki) seçin. Aynı anda en fazla iki farklı seçim parametresi "Y1 parametresi" ve "Y2 parametresi" olarak seçilebilir. Son olarak, Grafiği Göster 'e tıklayın ( Ek Şekil5).
    2. Seçili parametredeğerlerinin bir çizgi grafiği her tesis için Grafik Görüntüleyici penceresinde görünür. Tek tek bitkilerden verileri çıkarın veya grafiğin sağındaki gösterge sembollerine tıklayarak grafiğe ekleyin. Sağ üst köşede, verileri elektronik tablo olarak dışa aktarma ve tam ekranı doldurmak için Grafik Görüntüleyici penceresini büyütme seçenekleri de vardır (bu ham veri indirme işlevi diğer tüm pencerelerle ilgilidir). İmleç ekranın sağ üst köşesine taşınırsa grafiği değiştirmek için daha fazla seçenek görünür(Ek Şekil 5).
  5. Histogram modülü belirli bir süre için popülasyonlar içinde ve arasında tek bir özelliğin dağılımını sunar. Bu modülü kullanmak için Histogram'atıklayın.
    1. Filtreler bölümünde, 8.4.1 adımda açıklandığı gibi tarih ve saati, parametreyi, etiketleri ve tesisleri ayarlayın. + simgesine tıklayarak birden çok etiket (grup) seçin. Son olarak, Grafiği Göster 'e tıklayın ( Ek Şekil7).
    2. Histogram, ekranın üst kısmındaki "Kutular" ve "Tarih"i değiştirme seçeneğinin bulunduğu Histogram bölümünde görünür. Sağ üst köşede, adım 8.4.2 açıklandığı gibi çeşitli seçenekler vardır. Konum Diyagramı bölümünde, bitkilerin deneysel tablodaki gerçek konumu ve ilgili özellik değerleri görülebilir (Ek Şekil 7).
  6. T-testinetıklayın. İki grubun ölçülen özelliklerinin araçlarını istatistiksel olarak karşılaştırmak için, adım 8.4.1'de açıklandığı gibi tarihleri, etiketleri, bitkileri ve parametreleri "T-test Parametreleri" bölümüne girin.
    1. İlgi süresi içinde veri noktalarının ortalama değerlerini hesaplamak için saat aralığını ayarlayın (varsayılan nokta sürekli 24 saat sunudur). Son olarak, Grafiği Göster 'e tıklayın ( Ek Şekil8).
    2. Ekranın sağ tarafında iki pencere görünür. Üstteki, her iki gruptan seçilen tüm bitkiler için Grafik Görüntüleyici bölümüdür. Bu pencerenin altında, seçilen fizyolojik parametrenin t-testi olarak iki grubun karşılaştırılmasının görüneceği T-testi bölümü yer almaktadır. Önem düzeyleri, T-testi bölümünün sol üst köşesindeki α değeri değiştirilerek ayarlanabilir. Önemli ölçüde farklı değerler altında kırmızı bir nokta görünür. Sağ üst köşede, adım 8.4.2'de açıklandığı gibi çeşitli seçenekleri görüntüleyin (Ek Şekil 8).
  7. ANOVA'yatıklayın. Ölçülen herhangi bir özelliğin araçlarını ikiden fazla grup arasında istatistiksel olarak karşılaştırmak için, adım 8.5.1'de açıklandığı gibi tarihleri, etiketleri, bitkileri ve parametreleri "Filtreler" bölümüne girin.
    1. + simgesine (adım 8.5'te olduğu gibi) tıklayarak birden çok etiket (grup) seçin. Saat aralığını ayarlayın. Son olarak, "SHOW GRAPH"(Ek Şekil 9)üzerine tıklayın.
    2. ANOVA bölümünde, farklı grupların fizyolojik parametrelerini karşılaştırmak için bir ANOVA testi (Tukey's HSD) kullanın. Çubuklar standart hataları temsil eder (±SE). Ekranın sağ üst köşesinde, adım 8.4.2 açıklandığı gibi çeşitli seçenekler vardır. Belirli bir gün için çubuk grafiği karşılaştırmasını görüntülemek için satır grafiğini tıklatın. Farklı harfler birbirinden önemli ölçüde farklı olan grupları gösterir(Ek Şekil 9A).
  8. Tüm bitki transpirasyon kinetik veya stomatal iletkenlik ve VWC arasındaki ilişkiyi sunan kuraklık farklı bitkilerin fizyolojik tepkileri karşılaştırmak için daha doğru bir yoldur, zaman tabanlı bir yaklaşım ile karşılaştırıldığında. Bu ilişkiyi "Parça açısından Doğrusal Eğri" işlevini kullanarak sunun.
    1. Piecewise doğrusal eğrisini tıklatın. Tarihleri, etiketleri, bitkileri ve parametreleri (hem x ekseni hem de y ekseni) girin ve daha sonra yukarıda açıklandığı gibi "Filtreler" bölümündesaat aralığını ayarlayın.
      NOT: "From" tarihi tedavibaşlangıç tarihine mümkün olduğunca yakın olmalıdır.
    2. X ekseni parametresini VWC, y ekseni parametresini ise fizyolojik parametre olarak (örn. transpirasyon hızı, stomatal iletkenlik vb.) ayarlayın. Son olarak, Grafiği Göster'etıklayın. "Filtrele" bölümünde, tüm önerileri seç'e tıklayın ve ardından Grafiği Göster'e tıklayın ( EkŞekil 10).
      NOT: Diğer fizyolojik parametreler (örn. normalleştirilmiş transpirasyon, transpirasyon hızı, bitki başlangıç ağırlığı, stomatal iletkenlik, kök akısı, vb.) ve çevresel parametreler (örn. sıcaklık, bağıl nem, vb.) SPAC yazılımı (örn. Ek Şekil 9C)aracılığıyla kolayca elde edilir. Hesaplamalarının teorik arka planı hakkında daha fazla bilgi için lütfen Halperin et al. (2017) bölümüne bakın.

Sonuçlar

Deneyin süresi 29 gün oldu. Deney, yerel havanın sıcak ve istikrarlı olduğu ve günlerin uzun olduğu Ağustos ayında gerçekleştirildi. Kuraklık stresi varlığında üç farklı pirinç çeşidinin (indica, Karla ve Risotto) fizyolojik davranışlarını karşılaştırmak için fenomenotipleme platformunun yeteneğini göstermek için iki farklı sulama senaryosu kullanılmıştır. İki kuraklık-stres tedavisi vardı: (i) optimal sulama [her pot sulama (kontrol)] ve (ii) deney başladıktan sonra 5 gün süren bir kuraklık sonra gece pot kapasitesine ulaşana kadar, 14 gün sürdü ve 10 günlük bir iyileşme dönemi izledi (optimal sulama, Gün 19-29). Sadelik adına, tüm çeşitleri ve grupları burada sunulan rakamlar gösterilir. Sonuçlar, HTP-telemetrik sisteminin atmosferik koşullardaki, topraktaki ve bitkilerin fizyolojisindeki değişiklikleri etkin bir şekilde ölçebildiği ortaya çıktı.

Çevre koşulları

Çevresel koşullar [fotosentetik olarak aktif radyasyon (PAR) ve buhar basıncı açığı (VPD)] deney boyunca atmosferik bir sonda tarafından izlendi. Toplanan veriler PAR ve VPD'nin farklı günlerde ve gün boyunca benzer kaldığını göstermektedir(Şekil 4).

Kuraklıklarla tedavi edilen tencerelerin VWC'si deneysel dönem boyunca toprak sondaları ile ölçüldü. VWC verileri kuraklık tedavi edilen bir özgeçmişten toplanır. İndica tesisi Şekil 5'teçizilmiştir.

Fizyolojik parametreler

Deneyin ilk aşamasında tüm bitkilerin iyi sulandığı dört tedavide de (Karla-kontrol, Karla-kuraklık, Risotto kontrolü ve Risotto-kuraklık) günlük transpirasyon giderek artmıştır. Daha sonra, iki su yoksun tedavilerkuraklık dönemi (Gün 5 Gün 18) ile ilişkili transpirasyon bir azalma oldu. Daha sonra, iyileşme döneminde (18. günden itibaren), sudan yoksun iki grupta günlük transpirasyon tekrar arttı, ancak kuraklık tedavisinden önce gözlemlenenden çok daha düşük bir seviyeye ulaştı(Ek Şekil 9B).

Ortalama hesaplanan bitki ağırlığı (yani, bitki kilo alma oranı) tüm bitkilerbenzer sulama (Gün 1-5) alınan deneyin ilk aşamasında,kontrolve Karla-kuraklık tedavileri hem Karla arasında tutarlı bir şekilde artmıştır. Kuraklık tedavisi cv uygulandığında. Karla bitkiler (Gün 5-18), bu bitkiler kilo alma durdu ve iyileşme aşamasına kadar kilo almaya devam etmedi. Bu noktada, kontrol için gözlenenden daha yavaş ilerleyen bir ağırlık artışı vardı. Buna karşılık, Karla ağırlıkları-kontrol tesisleri deneysel dönem boyunca sürekli artmıştır(Şekil 6).

figure-results-1
Şekil 1: Gravimetrik fenotitipleme sisteminin bileşenleri ve kurulumu.
(A) TartMa lysimeter. Lysimeter, bir cismin mekanik yükünü elektrik yüküne dönüştüren yük hücresini ve yük hücresinin üst ve alt kısımlarını kaplayan metal bir platformu içerir, böylece nesnenin ağırlığı düzgün bir şekilde ölçülebilir. (B) Lysimetre polistiren blok ve ısı yalıtımı için plastik bir kapak ile kaplıdır. (C) Ölçek parçaları. Bir su deposu (yeşil konteyner) tencereden akan sıvı toplamak için lysimeter kapağı üzerine yerleştirilir. Yeşil konteyner, potun sokuldattığı büyük yuvarlak bir açıklığa sahip yeşil bir kapakla birleştiğinde. Siyah kauçuk conta halkası yeşil kapağın bir tarafına takılır ve tencere, konteynerden buharlaşma yoluyla su kaybını en aza indirmek için diğer tarafa bağlanır. Yeşil kapak, drenaj uzantısı üzerinde kauçuk fişlerle mühürlenmiş iki örnekleme deliği (küçük ve büyük) vardır. (D) Fişler. Konteyner belirli bir delik durur (rezerv su hacmi) ile drenaj sonra konteyner su seviyesini ayarlamak için kullanılabilir farklı yüksekliklerde dört delik (fişler ile) ile bir drenaj uzantısı vardır. İstenilen su hacmi bitki türlerine, kullanılan çömlekçilik ortamının türüne ve bitkilerin su gereksinimlerine (yani tahmini günlük transpirasyon hacmine) bağlıdır. (E) Kontrol ünitesi, elektronik denetleyici ve solenoid valfleri içeren yeşil dikdörtgen bir kutudan oluşur. Fertigasyon çözeltisinin tencerelere girip çıkabileceği deliklerin yanı sıra yük hücresini ve farklı sensörleri bağlamak için soketler vardır. Farklı tuzluluk seviyeleri veya farklı mineral bileşimleri gibi farklı tedaviler, fertigasyon çözeltisi ile uygulanabilir. Boru ve kabloları tutmak ve tencerelere dokunmalarını ve ağırlık eklemelerini önlemek için bir metal stand kumandayabağlanır. Gerekli diğer bileşenler (F) toprak probları (örneğin, nem, sıcaklık ve EC sensörleri - 5TE), isteğe bağlı(G) çok çıkışlı damlatıcılar (fertigasyon ve/veya tedavi uygulamaları için) ve (H) atmosferik problar [buhar basıncı açığını (VPD) ve radyasyonu ölçmek için]. (I) Tam donanımlı tek dizi. (J) Serada tam donanımlı dizi, yerel atmosferkoşullarına göre stomatal iletkenliğin normalleşmesini sağlayan atmosferik probları gösteren sarı oklar. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

figure-results-2
Şekil 2: Tek bir pot kurulumu için gerekli parçalar.
(A–C) Aşağıdaki bileşenler gereklidir: bir 4 L pot, bir 4 L pot bir net tutucu olarak hizmet vermek için alt, naylon örgü bir dairesel parça (gözenek boyutu = 60 mesh) bir çapı ile potalt, bitki ve sulama drippers için belirlenmiş delikleri ile bir kapak, bir 60 cm, beyaz fiberglas sopa (kutup) ve bir siyah conta halkası. (D) Tencerelerin rastgele olduğu bir tablo planı örneği. Serada, her masada 1-18 sütun ve dört satır vardı, burada 24 pozisyon kullandık. Ancak, dizi yapısı kolayca kendi sera büyüklüğüne göre herhangi bir şekle ayarlanabilir. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

figure-results-3
Şekil 3: Pot kurulumu.
(A) Çürük tepsilerde yetişen bitkiler. (Burada gösterilen domates fideleri sadece bir örnektir; diğer birçok bitki türü de aynı şekilde yetiştirilebilir). (B)(C)için kalıp dökümleri (D) yakından fide kök-toprak fişleri uyacak çömlekleme orta boşluklar oluşturarak, (E) tencere içine fide başarılı nakli sağlamak için. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

figure-results-4
Şekil 4: Deney boyunca atmosferik koşullar.
Sağdaki y ekseni günlük buhar basıncı açığını (VPD) gösterirken, soldaki y ekseni deneyin art arda 29 günü boyunca fotosentetik olarak aktif radyasyonu (PAR) gösterir. Bu grafik Veri Analizi yazılımı tarafından üretildi. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

figure-results-5
Şekil 5: Hacimsel su içeriği (VWC) deney boyunca bir toprak sondası ile ölçülür.
Veriler bir cv için VWC değerlerini temsil ediyor. Indica bitki kurtarma da dahil olmak üzere tüm deney dönemi boyunca kuraklık tedaviye tabi tutuldu. Bu grafik Veri Analizi yazılımı tarafından üretildi. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

figure-results-6
Şekil 6: Tüm bitkisel ağırlıklar (± SE anlamına gelir) cv için tüm deneysel dönem boyunca. Karla iyi sulanmış (kontrol) ve kuraklık koşulları altında.
Gruplar ANOVA (Tukey's HSD; p < 0.05). SE ± ortalama her biri en az dört bitkiyi temsil eder. Grafik ve istatistiksel analiz Veri Analizi yazılımı tarafından üretildi. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Şekil 1: Deneme ayarlamak için yazılım pencerelerini çalıştırma. Bu rakamı indirmek için lütfen tıklayınız.

Ek Şekil 2: Elektronik tablo olarak 'Bitkiler' tablosu; İşletim yazılımı. Bu rakamı indirmek için lütfen tıklayınız.

Ek Şekil 3: Toprak kuru ağırlığınıhesaplamak için yazılım penceresi; İşletim yazılımı. Bu rakamı indirmek için lütfen tıklayınız.

Ek Şekil 4: Sulama tedavisi nin ayarlanması için yazılım penceresi; İşletim yazılımı. Bu rakamı indirmek için lütfen tıklayınız.

Ek Şekil 5: Veri Analizi Grafiği Görüntüleyici penceresi. Deneyimizde, üç pirinç çeşidi (yani Indica, Karla ve Risotto) ve iki farklı sulama senaryosu, iyi sulanmış (kontrol) ve kuraklık kullandık. Ham veriler deney boyunca bitkilerin ağırlığındaki değişimi ortaya çıkardı. Her satır bir bitki/potu temsil eder. Gün boyunca, bitkiler transpired, böylece sistem, günlük eğrileri yamaçlarında görülebileceği gibi kilo kaybetti. Tencereler her gece tam kapasiteye kadar sulandı, kıvrımlarda zirveler olarak temsil edildi. Sulama olayını, çömlekçilik ortamı doygun hale geldikten sonra fazla suyun drenajı izledi. Başlangıçta, tüm bitkiler iyi (kontrol) sulandı. 7 Ağustos 2018 tarihinden itibaren bitkilerin yarısı kuraklık tedavisine tabi tutuldu. Aynı zamanda, bitkilerin geri kalanı optimum sulama almaya devam etti. Diferansiyel geri kazanım, 20 Ağustos 2018'den itibaren (her bitkinin benzer derecede stres yaşamasına izin vererek) kuraklık la tedavi edilen bitkilere yapılan sulamanın geri kazanılması ve deney sonunda devam etmesi yle sağlanmıştır. Bu rakamı indirmek için lütfen tıklayınız.

Sistemin geri besleme-sulama aracı, kullanıcının her bir pot için zamana, pot ağırlığına, bir toprak sensöründen (örneğin, VWC) veya bir önceki güne ait bitki transpirasyonundan elde edilen verilere göre sulama programları tasarlamasına olanak tanır. Her bitki kendi performansına göre özelleştirilmiş bir şekilde ayrı ayrı sulanabilir. Bu diferansiyel sulama bitkilerin toprak su içeriği arasındaki farkları en aza indirir, böylece tüm bitkiler in bireysel su talepleri ne olursa olsun kontrollü bir kuraklık tedavisine maruz kalırlar.

Ek Şekil 6: Veri analizi için Veri Analizi penceresi. Bu rakamı indirmek için lütfen tıklayınız.

Ek Şekil 7: Veri Analizi histogram penceresi. Bu şekil, iyi sulanmış (kontrol) koşullar altında üç farklı pirinç çeşitleri (yani, Indica, Karla ve Risotto) günlük transpirasyon değerlerinin dağılımının grafiksel bir temsilini göstermektedir. Alttaki diyagram, masadaki kapların fiziksel konumuna göre bitkilerin günlük transpirasyonunun ısı haritası görselleştirmesini temsil eder. Bu rakamı indirmek için lütfen tıklayınız.

Ek Şekil 8: Veri Analizi T-test penceresi. Çizgiler, iyi sulanmış (kontrol) koşullar altında iki pirinç çeşidi (yani Karla ve Risotto) arasındaki günlük transpirasyon (temel ve önemli fizyolojik özellik) farklılıklarını temsil eder. Pencere, bireysel bitkilerin günlük transpirasyonunu (sağ üstte) ve Öğrencinin t-testi(sağ altta) kullanılarak yapılan her grubun se ± anlamına gelen ortalamaların karşılaştırılmasını gösterir. İstatistiksel analiz yazılım tarafından otomatik olarak gerçekleştirildi. Kırmızı nokta, Öğrencinin t-testlerine göre tedaviler tarasında önemli farklar temsil eder; p < 0,05. Bu rakamı indirmek için lütfen tıklayınız.

Ek Şekil 9: Veri Analizi ANOVA penceresi. (A) Tüm deneysel dönem boyunca iyi sulanmış (kontrol) ve kuraklık koşulları altında iki pirinç çeşidi (yani Karla ve Risotto) arasındaki günlük transpirasyon farklılıklarının grafiksel gösterimi. Kuraklık tedavisi ne zaman başladıktan 5 gün sonra başladı. Herhangi bir güne tıkladığınızda ANOVA (Tukey's HSD; p < 0.05), burada 12 Ağustos tarihinde. SE ± ortalama her biri en az dört bitkiyi temsil eder. Aynı gruplar tüm deneysel dönem boyunca (C) Sürekli tüm bitki transpirasyon hızı (SE ± anlamına gelir) olarak da sunulabilir. Grafikler ve istatistiksel analiz Veri Analizi yazılımı tarafından üretildi. Bu rakamı indirmek için lütfen tıklayınız.

Ek Şekil 10: Veri Analizi parça-bilge doğrusal eğri penceresi. Bu pencere kuraklık koşulları altında üç pirinç çeşitleri (yani, Indica, Karla ve Risotto) parça-bilge doğrusal eğrileri gösterir. Yazılım herhangi bir fizyolojik parametre (burada, günlük transpirasyon) ve kuraklık tedavisine tabi bitkilerin hesaplanan hacimsel su içeriği (VWC) arasındaki ilişkinin bir parça-bilge doğrusal uyum analizi gerçekleştirebilirsiniz. Bu rakamı indirmek için lütfen tıklayınız.

Tamamlayıcı Malzemeler. Bu materyalleri indirmek için lütfen tıklayınız.

OrtaAçıklama
Kaba kumSilika kumu 20-30 (kumun geçtiği üst ve alt örgü ekranlar: sırasıyla 0.841 ve 0.595 mm)
İnce kumSilika kum 75-90 (kum geçti üst ve alt örgü ekranlar: 0.291 ve 0.163 mm, sırasıyla)
Turba bazlı toprakKlasmann 686
Loamy toprak (doğal toprak)Sandy loam toprak Tarım, Gıda ve Çevre Fakültesi, Rehovot, İsrail deneysel çiftlikte bir arsa üst tabakadan alınan
VermikülitVermikülit 3G
PerlitPerlit 212 (Boyut aralığı: 0.5-2.5 mm)
KompostBental 11 Çömlekçilik toprağı
Gözenekli, seramik, küçük boy ortaProfil Gözenekli Seramik 20-50 (zemin seramiğin geçtiği üst ve alt örgü ekranlar: sırasıyla 0,841 ve 0,297 mm)
Gözenekli, seramik, karışık boyutlu ortaProfil Gözenekli Seramik P 20-50 örgü ve P 20-6 örgü, 0,841- 3,36 mm

Tablo 1: Çömlekçilik ortamı.

Toprak ortam tipi / ParametrelerKaba kumİnce kumLoamy toprakPerlitVermikülitGözenekli seramik karışık boyutluGözenekli seramik küçük boyutluTurba bazlı toprakKompost
Toplam su (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)
Hacimsel su içeriği (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)
Kütle yoğunluğu (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)
Toprak ağırlığı stabilitesi (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)
Banyoda ayrılmış su ile toprak ağırlığı stabilitesi (g/gün; bkz. Bölüm 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 kapasitesi gravimetrik nem içeriği (SWC; bkz. Bölüm 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)
Bağıl drenaj kapasitesiMükemmelOrtaOrta-düşükMükemmelMükemmelMükemmelMükemmelDüşükOrta
Pot kapasitesine ulaşmak için göreceli zamanHızlıHızlıHızlıYavaşYavaşHızlıHızlıYavaşYavaş
Bağıl katyon değişim kapasitesi (CEC)DüşükDüşükDüşükDüşükYüksekYüksekYüksekYüksekYüksek
Uyumluluk:
Kök yıkama (deney sonunda)++++++++++++--
Besin/biyostimülan tedavisi++++-+++++--
Tuzluluk tedavileri+++++++++++++-
Büyüme oranlarının doğru ölçümü+++++-,+++++++++
Kuraklık sonrası fiziksel toprak yapısı nın geri kazanımı+++++++++-++++++-,+-
* Toplam su (TW, ml) = toprak ıslak ağırlık (pot kapasitesi) – toprak kuru ağırlık. Hacimsel su içeriği (VWC) = TW/toprak hacmi.
Toplu yoğunluk (BD) = toprak kuru ağırlık/toprak hacmi. Toprak ağırlığı stabilitesi (SWS) = Toprak ıslak ağırlığındaki ortalama değişim 4 gün art arda (son sulamadan sonra bitki olmadan pot kapasitesinde orta).
Pot kapasitesi gravimetrik nem içeriği (SWC); hesaplama için lütfen Bölüm 7.2'ye bakın.

Tablo 2: 9 farklı çömlekçilik ortamının genel özellikleri ve gravimetrik platform ile uyumluluğu. Ölçümler, saha kapasitesinde (pot kapasitesi) 3,2 L orta ile doldurulmuş 4-L tencereler kullanılarak alınmıştır. Veriler, SE ± anlamına gelir. Tukey'in HSD testine(P < 0.05; 3 ≤ n ≤ 5) göre, sütunlarda yer alan farklı harfler ortam arasında önemli farklar gösterir.

Fertigation bileşenleriSon konsantrasyon (ppm)Son konsantrasyon (mM)
NaNO3 195.82.3
H3PO4 2090.000969
KNO3 271.42.685
MgSO4 750.623
ZnSO4 0.7480.0025
CuSO4 0.4960.00198
MoO3 0.1310.00081
MnSO4 3.4410.0154
Boraks0.30.00078
C10H12N2NaFeO8 (Fe)8.660.0204
Damlatma çözeltisinin son sulama çözeltisinin pH'ı (musluk suyu ile seyreltme den sonra) 6,5 ile 7 arasında değişmektedir.

Tablo 3: Fertigasyon bileşenleri.

Tartışma

Genotip-fenotip bilgi boşluğu genotip x çevre etkileşimlerinin karmaşıklığını yansıtır(18,24tarafından gözden geçirilmiştir). Bu boşluğu yüksek çözünürlüklü, HTP-telemetrik tanı ve tüm bitki fizyolojik performans ve su ilişkisi kinetik8,,9çalışma için kullanılabilecek henotypik tarama platformları kullanımı ile köprü mümkün olabilir. Genotip x çevre etkileşimlerinin karmaşıklığı, özellikle bitkilerin değişen ortamlarına ne kadar hızlı tepki verdikleri ışığında, fenotipliği bir meydan okuma haline getirir. Çeşitli fenotipleme sistemleri şu anda mevcut olmasına rağmen, bu sistemlerin çoğu uzaktan algılama ve gelişmiş görüntüleme teknikleri dayanmaktadır. Bu sistemler eşzamanlı ölçümler sağlasa lar da, belli bir ölçüde, ölçümleri morfolojik ve dolaylı fizyolojik özelliklerle sınırlıdır25. Fizyolojik özellikler çevre koşullarına duyarlılık veya duyarlılık bağlamında çok önemlidir26. Bu nedenle, sürekli ve aynı anda çok yüksek çözünürlükte (örneğin, 3 dk aralıklarla) yapılan doğrudan ölçümler, bir bitkinin fizyolojik davranışının çok doğru bir açıklamasını sağlayabilir. Gravimetrik sistemin bu önemli avantajlarına rağmen, bu sistemin bazı potansiyel dezavantajları olduğu gerçeği de dikkate alınmalıdır. Başlıca dezavantajları, tedavi-regülasyon (özellikle kuraklık tedavilerinin düzenlenmesi) ve deneysel tekrarlanabilirlik için önemli zorluklar ortaya çıkarabilecek saksılarla ve sera koşullarında çalışma gereksiniminden kaynaklanmaktadır.

Bu sorunları ele almak için, uygulanan gerilimleri standartlaştırmak, gerçekten randomize bir deneysel yapı oluşturmak, pot etkilerini en aza indirmek ve değişen çevre koşulları altında bitkilerin çok sayıda dinamik davranışlarını kısa bir süre içinde karşılaştırmak gerekir. Bu makalede açıklanan HTP-telemetrik fonksiyonel fenotitipleme yaklaşımı aşağıda belirtildiği gibi bu sorunları ele almaktadır.

Tesisin dinamik tepkisini dinamik ortamıyla ilişkilendirmek ve karmaşık bitki-çevre etkileşimlerinin tam, büyük bir resmini yakalamak için hem çevre koşulları(Şekil 4)hem de bitki yanıtları(Ek Şekil 9B)sürekli olarak ölçülmelidir. Bu yöntem, bitki özelliklerinin (toprak-bitki-atmosfer sürekliliği, SPAC) yanı sıra, çömlekçilik ortamı ve atmosferindeki fiziksel değişikliklerin sürekli ve aynı anda ölçülmesini sağlar.

Bitkilerin sahada nasıl olacaklarını en iyi şekilde tahmin etmek için,18. Deneylerini yarı kontrollü koşullar altında, alan koşullarını mümkün olduğunca taklit etmek için yapıyoruz. En önemli koşullardan biri büyüyen veya çömlekçilik ortamıdır. Gravimetrik sistem deneyi için en uygun çömlekçilik ortamının seçilmesi çok önemlidir. Bu özellikler gravimetrik sistem tarafından daha doğru ölçümler için izin olarak, hızlı bir şekilde drenaj, pot kapasitesinin hızlı bir şekilde elde etmek için izin veren ve son derece istikrarlı bir pot kapasitesine sahip bir toprak ortamı seçmek için tavsiye edilir. Buna ek olarak, deneyde uygulanacak farklı tedaviler de dikkate alınmalıdır. Örneğin, tuzlar, gübreler veya kimyasallar içeren tedaviler, tercihen düşük katyon değişim kapasitesine sahip bir inert çömlekçilik ortamının kullanılmasını ister. Düşük transpiring bitki türlerine uygulanan kuraklık tedavileri nispeten düşük VWC düzeyleri ile çömlekçilik medya ile en iyi çalışacaktır. Buna karşılık, yüksek transpiring bitkilere uygulanan yavaş kuraklık tedavilernispeten yüksek VWC düzeyleri ile çömlekçilik medya ile en iyi çalışacaktır. Eğer kökler deney sonrası analiz için gerekliyse (örneğin, kök morfolojisi, kuru ağırlık, vb.), nispeten düşük organik madde içeriğine (yani kum, gözenekli seramik veya perlit) sahip bir ortamın kullanılması, kökleri zarar vermeden yıkamayı kolaylaştıracaktır. Daha uzun süre devam edecek deneyler için, organik madde açısından zengin medya önlemek için tavsiye edilir, organik madde zamanla çürüyebilir gibi. Bu konu hakkında daha ayrıntılı bilgi için lütfen Tablo 1 ve Tablo 2'ye bakın.

Alan fenotipleme ve sera fenotipleme (ön alan) kendi hedefleri var ve farklı deneysel kurulumlar gerektirir. Alan öncesi fenotipleme, saha denemelerini daha odaklı ve uygun maliyetli hale getirmeye yardımcı olmak için, sahada iyi yapma olasılığı yüksek olan gelecek vaat eden aday genotiplerin seçimine yardımcı olur. Ancak, alan öncesi fenotileme, bitkilerin alan koşullarında olduğundan farklı performans göstermelerine neden olabilecek bir dizi sınırlamayı (örneğin, pot etkileri) içerir18,27. Küçük pot büyüklüğü, lysimetre ölçeklerinin buharlaşması ve ısıtılması ile su kaybı, sera deneylerinde pot etkilerine yol açabilecek faktörlere örnektir18. Burada açıklanan yöntem aşağıdaki şekilde bu olası etkileri en aza indirmek için tasarlanmıştır:

(a) Pot boyutu incelenecek genotip göre seçilir. Sistem çeşitli pot boyutları (25 L'ye kadar) ve her türlü bitkinin incelenmesini sağlayan sulama bakımlarını destekleyebilir.
(b) Tencereler ve lysimetre ölçekleri, ısıtransferini ve tencerelerin ısınmasını önlemek için yalıtılar.
(c) Bu sistem özenle tasarlanmış bir sulama ve drenaj sistemi içerir.
(d) Kendi kendine sulama ve kendi kendine izlenen tedaviler ile gerçek randomizasyon sağlamak için, her pot için ayrı bir denetleyici vardır.
(e) Yazılım, kanopi stomatal iletkenlik hesaplanmasında bitkilerin yerel VPD dikkate alır. Lütfen Şekil 1J'dekibirden fazla VPD istasyonunun yerelleştirilmesine bakın.

Bu sistem, bitkiler arasında büyük alanlara olan ihtiyacı ortadan kaldıran veya bitkilerin görüntü tabanlı fenotitipleme için hareket ettirilmesi ihtiyacını ortadan kaldıran alan benzeri bitki yoğunluklarında doğrudan fizyolojik ölçümler içerir. Bu sistem, gerçek zamanlı veri analizinin yanı sıra her bitkinin fizyolojik stres noktasını (μ) doğru bir şekilde tespit etme yeteneğini de içerir. Bu, araştırmacının bitkileri izlemesini ve deneyin nasıl yapılacağı ve deney boyunca herhangi bir numunenin nasıl toplandığı konusunda karar vermesini sağlar. Sistemin kolay ve basit ağırlık kalibrasyonu verimli kalibrasyonu kolaylaştırır. Yüksek iş gücü sistemleri, ek veri işleme ve analitik zorluklar11,12sunan büyük miktarda veri üretir. Denetleyiciden doğrudan yazılıma beslenen büyük verilerin gerçek zamanlı analizi, pratik karar verme için büyük bir değere sahip bilgi14'e veri çevirisinde önemli bir adımdır.

Bu HTP-telemetrik fizyolojik fenotileme yöntemi, saha yakın koşullarında sera deneyleri yapmak için yararlı olabilir. Sistem, bitkilerin dinamik ortamlarına olan suyla ilgili fizyolojik tepkilerini ölçebilir ve doğrudan hesaplayabilirken, pot etkisiyle ilişkili sorunların çoğunu verimli bir şekilde aşabilir. Bu sistemin yetenekleri, bitki büyümesinin erken aşamalarında verim cezalarını tahmin etme olanağı sundukları için, alan öncesi fenotipleme aşamasında son derece önemlidir.

Açıklamalar

Yazarların açıklayacak bir şeyi yok.

Teşekkürler

Bu çalışma ISF-NSFC ortak araştırma programı (hibe No. 2436/18) tarafından desteklenmiş ve aynı zamanda Kısmen İsrail Tarım ve Kırsal Kalkınma Bakanlığı (Eugene Kandel Bilgi Merkezleri) Tarafından Konunun Kök bir parçası olarak desteklenmiştir - Kök Bölge Bilgi Merkezi Modern Tarım yararlanarak.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi
AdŞirketKatalog numarasıYorumlar
Atmosferik Problar SpectrumTech / Metre grubu3686WDWatchdog 2475
  40027VP4
Dizi Rastgeleleştirici Yok"Array Randomizer" yazılımı, rastgele bir blok tasarımının deneysel bir tasarımını veya tamamen rastgele bir tasarımı oluşturmak için kullanılabilir. Sera içindeki atmosferik mikro çeşitliliği normalleştirmek için deney örneklerinin (bitkilerin) rastgele dağılımı üzerinde daha iyi kontrole sahip olmak için geliştirilmiştir.
   Ücretsiz indirme ve daha fazla bilgi, lütfen aşağıdaki bağlantıya tıklayın: https://drive.google.com/open?id=1y4QbTpxRK5Lx430xzu1RFdrlcL8pz_1q
Boşluk tepsileriFidanlık için kavisli kenarlı Danimarka boyutu301624X4X7 Hücre, tepsi başına 84 hücre
https://desch.nl/en/products/seed_propagation_trays/danish-size-with-curved-rim-for-nursery~p92
Kaba kumNegev Industrial Minerals Ltd., İsrail   
KompostTüf Marom Golan, İsrail  
Veri Analizi yazılımı Plant-Ditech Ltd., İsrail SPAC Analitiği
DamlatıcılarNetafim21500-001520PCJ 8L/h
İnce kumNegev Industrial Minerals Ltd., İsrail   
Tınlı toprak (doğal toprak)   
Naylon ağAlakalı değil (jenerik ürünler)  
İşletim yazılımı Plant-Ditech Ltd., Israel Plantarray Geri Besleme Kontrolü (PFC)
Turba bazlı toprakKlasmann-Deilmann GmbH, Almanya  
PerlitAgrekal , İsrail  
Plantarray 3.0 sistemiPlant-Ditech Ltd., İsrailSCA400sTartı lizimetreleri
  PLA300SEkici ünitesi konteyneri
  CON100Kontrol ünitesi
  ekici setinin bir parçasıFiberglas çubuk
  ekici setinin bir parçasıConta halkası
   İşletim yazılımı
   SPAC Analytics yazılımı
Gözenekli, seramik, karışık büyüklükte ortaYeşillik Sınıfı, PROFILE Products LLC., ABD&nbsp; 
Gözenekli, seramik, küçük boyutlu orta YeşillikSınıfı, PROFILE Products LLC., ABD&nbsp; 
SaksılarAlakasız (jenerik ürünler)  
ToprakBental 11 by Tuff Marom Golan   
Toprak Probları Metre grubu405675TE&
nbsp; 406365TM
  40478GS3
VermikülitAgrekal , İsrail  

Kaynaklar

  1. 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).
  2. Food and Agriculture Organization of the United Nations. The future of food and agriculture: Trends and challenges. , Rome. (2017).
  3. Dhankher, O. P., Foyer, C. H. Climate resilient crops for improving global food security and safety. Plant, Cell & Environment. 41, 877-884 (2018).
  4. 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).
  5. Ubbens, J. R., Stavness, I. Deep Plant Phenomics: A Deep Learning Platform for Complex Plant Phenotyping Tasks. Frontiers in Plant Science. , (2017).
  6. Danzi, D., et al. Can High Throughput Phenotyping Help Food Security in the Mediterranean Area. Frontiers in Plant Science. , (2019).
  7. Miflin, B. Crop improvement in the 21st century. Journal of Experimental Botany. 51, 1-8 (2000).
  8. 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).
  9. Moshelion, M., Altman, A. Current challenges and future perspectives of plant and agricultural biotechnology. Trends in Biotechnology. 33, 337-342 (2015).
  10. 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).
  11. Houle, D., Govindaraju, D. R., Omholt, S. Phenomics: The next challenge. Nature Reviews Genetics. 11, 855-866 (2010).
  12. Fiorani, F., Schurr, U. Future Scenarios for Plant Phenotyping. Annual Review of Plant Biology. 64, 267-291 (2013).
  13. Tardieu, F., Cabrera-Bosquet, L., Pridmore, T., Bennett, M. Plant Phenomics, From Sensors to Knowledge. Current Biology. 27, 770-783 (2017).
  14. Negin, B., Moshelion, M. The advantages of functional phenotyping in pre-field screening for drought-tolerant crops. Functional Plant Biology. , (2017).
  15. 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).
  16. Roitsch, T., et al. New sensors and data-driven approaches-A path to next generation phenomics. Plant Science. 282, 2-10 (2019).
  17. Li, L., Zhang, Q., Huang, D. A review of imaging techniques for plant phenotyping. Sensors (Switzerland). 14, 20078-20111 (2014).
  18. 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).
  19. Araus, J. L., Cairns, J. E. Field high-throughput phenotyping: the new crop breeding frontier. Trends in Plant Science. 19, 52-61 (2014).
  20. 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).
  21. Anjum, S. A., et al. physiological and biochemical responses of plants to drought stress. African Journal of Agricultural Research. , (2011).
  22. 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).
  23. 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).
  24. 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).
  25. 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).
  26. Ghanem, M. E., Marrou, H., Sinclair, T. R. Physiological phenotyping of plants for crop improvement. Trends in Plant Science. 20, 139-144 (2015).
  27. Sinclair, T. R., et al. Pot binding as a variable confounding plant phenotype: theoretical derivation and experimental observations. Planta. 245, 729-735 (2017).

Yeniden basım ve izinler

Bu JoVE makalesinin metnini veya şekillerini yeniden kullanmak için izin iste

İzin iste

Etiketler

Ger ek Zamanl l mlerToprak Su eri iBitki A rl l mGeri Beslemeli G brelemeli SulamaDinamik Sulama UygulamasVeri Analiz AracFonksiyonel Fenotipleme

İlgili makaleler