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技術(shù)方案
我有妙招!易科泰光譜成像技術(shù)植保領(lǐng)域應(yīng)用——植物病害檢測(cè)
時(shí)間:2024-10-08    作者:易科泰 點(diǎn)擊量:

  病害是影響植物生長(zhǎng)發(fā)育的關(guān)鍵因素之一,早期識(shí)別、發(fā)現(xiàn)病害,及早控制,有利于提高作物產(chǎn)量和質(zhì)量,保障食品安全,為抗病育種提供數(shù)據(jù)支持等。隨著科技發(fā)展,應(yīng)用于植物病害檢測(cè)的越來(lái)越多,其中基于圖像的光譜成像技術(shù)已十分成熟,其具有早期、無(wú)損、靈敏、高通量等特點(diǎn),正逐漸廣泛應(yīng)用于科研、生產(chǎn)等領(lǐng)域的植物病害檢測(cè)。

  易科泰在光譜成像技術(shù)領(lǐng)域深耕多年,具有全面、先進(jìn)的植物病害檢測(cè)技術(shù)方案,完備的產(chǎn)品線和技術(shù)能力,擁有成熟的葉綠素?zé)晒獬上?、高光譜成像、葉綠素?zé)晒舛喙庾V/高光譜成像、Thermo-RGB熱成像、表型成像分析平臺(tái)等全套產(chǎn)品,以下便通過(guò)幾則研究案例推薦一些病害檢測(cè)的技術(shù)方案:

上圖為下列案例相關(guān)的易科泰技術(shù)產(chǎn)品,包括FluorTron®葉綠素動(dòng)態(tài)熒光成像系統(tǒng)、FluorTron®多功能高光譜成像系統(tǒng)、PhenoTron®懸浮雙規(guī)式表型成像系統(tǒng);FluorCam葉綠素?zé)晒獬上裣到y(tǒng)、PlantScreen表型成像系統(tǒng)。更多型號(hào)配置,歡迎聯(lián)系我們了解。

 

案例一:葉綠素?zé)晒鉁y(cè)量技術(shù)+高光譜測(cè)量技術(shù):監(jiān)測(cè)小麥穗赤霉病

  赤霉?。‵HB)由多種鐮刀菌引起,該病菌通過(guò)加重小麥穗的色素沉著,破壞生理結(jié)構(gòu),干擾光合作用過(guò)程等,影響小麥生產(chǎn)。因此,利用實(shí)時(shí)、非破壞性的方法進(jìn)行頻繁檢測(cè),對(duì)于指導(dǎo)針對(duì)性施藥、控制病原體傳播、保障糧食生產(chǎn)十分重要。南京農(nóng)業(yè)大學(xué)的研究人員2023年發(fā)表在《Frontiers in Plant Science》上的一篇文章,對(duì)如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)和多模態(tài)數(shù)據(jù)來(lái)識(shí)別、監(jiān)測(cè)小麥穗期的鐮刀菌枯萎?。‵HB)進(jìn)行了研究。

  研究中利用高光譜成像技術(shù)、葉綠素?zé)晒獬上窦夹g(shù)、高通量表型平臺(tái)等,連續(xù)兩年測(cè)量,獲得了麥穗從無(wú)癥狀到有赤霉病癥狀期間的高光譜反射率(HR)、葉綠素?zé)晒獬上瘢–FI)和高通量表型(HTP)的大量數(shù)據(jù)。研究中還用到了光合儀測(cè)定凈光合速率,使用高通量表型平臺(tái)獲取表型數(shù)據(jù)等。

  基于這些數(shù)據(jù),采用Boruta方法選擇疾病敏感特征,然后通過(guò)方差膨脹因子(VIF)分析,通過(guò)ML-SFFS對(duì)選定的疾病敏感特征(SDSF)進(jìn)行部分融合,開(kāi)發(fā)了一種用于識(shí)別小麥穗赤霉病、估算病害嚴(yán)重程度的方法。結(jié)果表明,生化參數(shù)、光譜反射、葉綠素?zé)晒鈪?shù)和其他表型參數(shù)在麥穗-病原體相互作用期間顯示出一致的變化。使用ML-SFFS進(jìn)行無(wú)癥狀疾病檢測(cè)的最優(yōu)特征組合為兩種到三種,平均分類(lèi)準(zhǔn)確度為87.04%,隨著疾病嚴(yán)重程度的提高,準(zhǔn)確度逐漸提高到95%。

左圖:麥穗葉綠素?zé)晒獬上窠Y(jié)果和不同熒光參數(shù);右圖上:高光譜反射光譜曲線;右圖下,實(shí)驗(yàn)中使用的FluorCam葉綠素?zé)晒獬上裣到y(tǒng)(成像面積35cm*35cm)

該類(lèi)方案推薦:FluorTron®動(dòng)態(tài)葉綠素?zé)晒獬上裣到y(tǒng)或FluorCam葉綠素?zé)晒獬上裣到y(tǒng)+Specim高光譜成像系統(tǒng),或PhenoTron植物表型分析平臺(tái)(包含葉綠素?zé)晒獬上瘛⒏吖庾V成像、Thermo-RGB成像等功能)、PlantScreen表型成像系統(tǒng)

 

案例二:葉綠素?zé)晒獬上窦夹g(shù):番茄幼苗青枯病早期檢測(cè)

  番茄青枯病由青枯病菌(Ralstonia solanacearum)引起,嚴(yán)重影響番茄幼苗和果實(shí)生產(chǎn)。為了有效管理和減少該病的傳播,需要進(jìn)行監(jiān)測(cè)和早期檢測(cè)。在韓國(guó)全州國(guó)立大學(xué)的Kim等人發(fā)表的一項(xiàng)研究中,對(duì)溫室條件下種植的30個(gè)不同青枯病抗性的番茄品種幼苗進(jìn)行青枯病菌接種,接種采用傷口接種法(Wound)和非傷口接種法(non-Wound)。使用FluorCam葉綠素?zé)晒獬上裣到y(tǒng)監(jiān)測(cè)對(duì)照及接種幼苗接種5天后(dpi)的光合變化,以及統(tǒng)計(jì)16dpi的視覺(jué)疾病指數(shù)(DI)。

  由結(jié)果可知,F(xiàn)v/Fm在大多數(shù)品種中在2 dpi開(kāi)始下降,并在5 dpi達(dá)到最低值。16個(gè)品種在3 dpi開(kāi)始出現(xiàn)肉眼可見(jiàn)的病害整株,所有中度抗性和敏感品種在5 dpi顯示肉眼可見(jiàn)的性狀變化,4個(gè)抗性品種未在5dpi出現(xiàn)視覺(jué)性狀變化??偟膩?lái)說(shuō),通過(guò)DI和葉綠素?zé)晒鈪?shù)Fv/Fm可以對(duì)比篩選抗青枯病番茄品種,但Fv/Fm在出現(xiàn)視覺(jué)可見(jiàn)的癥狀之前更有效,實(shí)現(xiàn)早期檢測(cè)。

左圖:番茄幼苗RGB圖像;右圖:番茄幼苗Fv/Fm成像圖。R:resistant,抗性品種;MR:moder

ately resistant,中等抗性品種;S:susceptible to the bacterial wilt,敏感品種;

該類(lèi)方案推薦:FluorTron®葉綠素?zé)晒鈩?dòng)態(tài)成像系統(tǒng)或FluorCam葉綠素?zé)晒獬上裣到y(tǒng)

 

案例三:多光譜/高光譜熒光成像:甜瓜白粉病影響光合作用和次生代謝

  瓜類(lèi)白粉病主要是由Podosphaera xanthii引起的,是限制瓜類(lèi)作物生產(chǎn)的主要因素之一。然而對(duì)于控制這一疾病的生理過(guò)程的遺傳和分子基礎(chǔ),我們知之甚少。Scientific Reports發(fā)表過(guò)的一項(xiàng)研究針對(duì)此進(jìn)行了探究,

  研究中使用RNA測(cè)序技術(shù),通過(guò)在早期感染階段的不同時(shí)間點(diǎn)獲得的RNA樣本,鑒定了在Cucumis melo葉片上接種P. xanthii后的差異化表達(dá)基因,與未感染對(duì)照樣本進(jìn)行了比較。同時(shí),使用FluorCam多光譜熒光成像系統(tǒng)對(duì)甜瓜植株進(jìn)行了光合表型檢測(cè)。 

  研究發(fā)現(xiàn)感染植物中參與光合作用及其相關(guān)過(guò)程的基因被上調(diào),而參與次生代謝途徑(如苯丙素生物合成)的基因被下調(diào)。這些基因表達(dá)的變化可以通過(guò)葉綠素?zé)晒獬上窈退{(lán)綠熒光成像分析得到驗(yàn)證,成像結(jié)果證實(shí)了病原菌侵染引發(fā)的甜瓜光合作用活性的改變和酚類(lèi)化合物生物合成的抑制。

左圖:對(duì)照和感染的甜瓜葉片RGB圖像、葉綠素?zé)晒鈪?shù)成像圖及數(shù)據(jù)直方圖;右圖:紫外激發(fā)藍(lán)綠熒光(BGF)成像圖

該類(lèi)方案推薦:FluorTron®多功能高光譜成像系統(tǒng)或FluorCam多光譜熒光成像系統(tǒng)

 

參考文獻(xiàn):

[1] Mustafa G, Zheng H, Li W, et al. Fusarium head blight monitoring in wheat ears using machine learning and multimodal data from asymptomatic to symptomatic periods[J]. Frontiers in Plant Science, 2023, 13: 1102341.

[2] Kim JiHyeon K J H, Bhandari S R, Chae SooYoung C S Y, et al. Application of maximum quantum yield, a parameter of chlorophyll fluorescence, for early determination of bacterial wilt in tomato seedlings[J]. 2019.

[3] Polonio Á, Pineda M, Bautista R, et al. RNA-seq analysis and fluorescence imaging of melon powdery mildew disease reveal an orchestrated reprogramming of host physiology[J]. Scientific Reports, 2019, 9(1): 7978.

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