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低溫冷凍脅迫對小麥幼苗生長和最終產(chǎn)量有不利影響，傳統(tǒng)的小麥凍害評價(jià)方法是目測，既費(fèi)時(shí)又費(fèi)力。因此，迫切需要一種更有效、更準(zhǔn)確的凍害識別方法。本文開發(fā)了一種高通量表型系統(tǒng)，即RGB凍害系統(tǒng)，以有效和高效地量化小麥在田間環(huán)境中的凍害。



該系統(tǒng)能夠在田間條件下使用移動(dòng)表型艙自動(dòng)采集、處理和分析小麥圖像，還開發(fā)了一個(gè)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，用于存儲(chǔ)和管理系統(tǒng)中的原始圖像和計(jì)算出的表型數(shù)據(jù)。本試驗(yàn)共種植小麥品種128個(gè)，施氮 3 種，生物技術(shù)重復(fù) 2 次。在拔苗期采集小麥冠層圖像，對每個(gè)小麥樣品提取三個(gè)圖像特征，包括ExG、ExR和ExV。我們比較了不同的測試參數(shù)，發(fā)現(xiàn)覆蓋率對凍害的影響更大。


因此，作者根據(jù)試驗(yàn)結(jié)果初步劃分了4個(gè)凍害等級，以評價(jià)不同品種小麥在幼苗期的凍害情況。凍害自動(dòng)表型分析方法為大田作物高通量凍害分析提供了替代解決方案，可用于凍害量化，對小麥優(yōu)良抗凍基因型的篩選具有指導(dǎo)意義。

來源：Plant Methods.A method for obtaining field wheat freezing injury phenotype based on RGB camera and software control.Xiuqing Fu, Yang Bai, Jing Zhou, Hongwen Zhang & Jieyu Xian
https://plantmethods.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13007-021-00821-7