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将温室打造为自动化植物表型工厂 ——PlantScreen-XYZ高通量植物表型系统
时间:2026-02-26    作者:易科泰 点击量:

  我国作为农业大国,土壤盐渍化、干旱、高温等非生物胁迫正成为制约作物产量与种质创新的重要因素,开展作物耐逆生理机制研究、筛选优质耐逆种质资源,是当前农业科研的核心方向之一。而植物表型作为连接基因型与环境的关键桥梁,其精准、高通量的分析手段,直接决定了科研研究的效率与深度。传统的植物表型测量多依赖人工手持仪器,存在通量低、破坏性强、数据质量不稳定等问题,难以满足规模化种质筛选与精细化生理机制研究的需求。

  PlantScreen-XYZ植物表型成像系统集成了自动化控制系统、智能LEDs光照培养系统、叶绿素荧光成像测量分析、植物热成像分析、植物近红外成像分析、植物高光谱成像分析等多项先进植物表型分析技术,可自动获取100多个表型参数,以最高效率完成大量植物样品的全方位生理生态与形态结构成像分析,常用于高通量植物表型成像分析测量、植物胁迫响应成像分析测量、植物生长分析测量、生态毒理学研究、性状识别及植物生理生态分析等研究。

PlantScreen-XYZ核心功能特点

  • Sensor-to-plant理念:采用“传感器到植物”的概念,强调设备与植物监测对象的直接关联性;
  • 自动化结构特性:配备可在XYZ/XZ轴移动的传感器和光源,机械臂携带成像阵列及光源,按照软件预设的路径模式直接移动到植物位置以提升表型分析效率;
  • 广泛环境适应性:适用于从实验室到温室乃至田间的多种环境,具备广泛的场景应用能力;
  • 传感器灵活配置:集成了叶绿素荧光成像、红外热成像、多光谱荧光成像、植物高光谱成像、RGB成像等多种成像传感器和环境传感器,可全面采集植物表型数据;
  • 定制化方案设计:针对体外培养或土壤栽培等不同种植方式,提供量身定制的解决方案;

当前,我国农业科研正朝着精准化、高通量化、智能化方向发展,国家种业振兴、农业科技自立自强的战略要求,对植物表型研究的技术手段提出了更高的要求。PlantScreen-XYZ作为国际领先的高通量植物表型系统,以“高通量、非侵入、一体化、精准化”的核心优势,打破了传统植物表型研究的局限,为国内科研单位开展作物耐逆、高光效、种质创新等研究提供了强有力的技术支撑。

案例:PlantScreen-XYZ 赋能作物耐逆研究高效突破

美国农业部农业研究服务局(USDA-ARS)加利福尼亚州萨利纳斯作物改良与保护研究单位,针对土壤盐渍化制约生菜生产力的核心问题,开展了生菜耐盐性关键生理性状识别研究。该团队(Adhikari N D, 2019)选取10个生菜基因型(含栽培种与野生近缘种),旨在建立耐盐与敏感基因型的生理参数基线,破解传统测量通量低、数据片面的难题,为作物耐逆分子研究与种质筛选奠定基础。

图1. 左图:不同基因型生菜样品对盐胁迫响应的叶绿素荧光参数变化;中图:不同生菜类型的 PCA 分析图;右图:盐胁迫下基因型 PCA 分析图;

  本研究依托PlantScreen-XYZ系统实现高通量植物表型参数快速采集和分析,其全植株叶绿素荧光成像功能精准捕捉了盐胁迫下不同基因型的光合动力学过程,结合配套软件获取的Fv/Fm、NPQ等核心参数,搭配同步采集的叶面积等形态数据,通过PCA分析清晰实现耐盐与敏感基因型的聚类区分。实验结果证实,耐盐基因型能维持更高的光合效率,而敏感基因型光保护机制虽活跃但光合效率偏低,这套设备的高通量、非侵入式一体化测量,为精准解析生菜耐盐机制、筛选优质种质提供了核心数据支撑。

  除了作物耐逆研究,PlantScreen-XYZ的应用场景可全面覆盖国内农业科研的核心方向。在种质资源筛选中,设备可批量处理水稻、小麦、蔬菜等各类作物的种质资源,在盐、旱、高温等非生物胁迫下,快速获取不同种质的光合与形态表型数据,实现耐逆种质的高通量初筛,大幅缩短育种周期;在植物生理机制研究中,设备可精准解析环境因子对植物光合系统的影响,揭示作物耐逆、高光效的生理调控机制,为作物栽培调控提供理论支撑;在分子育种辅助研究中,设备可实现基因型与表型的精准关联,为基因定位、功能验证提供可靠的表型数据支撑,助力分子育种的精准化发展。

  从实验室的基础生理机制研究,到种质资源的规模化筛选,北京易科泰携手PSI表型研究中心推出的PlantScreen-XYZ表型分析系统正成为国内农业科研单位的“科研好帮手”,以精准的表型数据赋能农业科研创新,助力我国在作物耐逆育种、农业生态研究等领域取得更多突破,为保障国家粮食安全、推动农业高质量发展注入科技动能。

  1. Adhikari N D, Simko I, Mou B. Phenomic and physiological analysis of salinity effects on lettuce[J]. Sensors, 2019, 19(21): 4814.

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