先进植物表型实验室（Advanced Plant Phenotyping Laboratory，APPL）隶属于美国橡树岭国家实验室生物与环境系统科学司，致力于运用先进的成像技术、人工智能和自动化系统，加速科学发现，以提升作物抗逆性、提高产量，并为国家提供丰富、安全且经济的国内能源。

  APPL 主要装备了一套大型PlantScreen高通量植物表型成像分析系统，可同时自动培养与传送520株高130cm大型植株或10400株小型植株样品，配备RGB 彩色形态学成像、3D激光雷达扫描、FluorCam叶绿素荧光成像、FluorCam多光谱荧光与荧光蛋白成像、多光谱成像、VNIR与SWIR高光谱成像、NIR近红外成像、红外热成像等表型成像传感器与成像室，同时配备了自动称重浇灌单元、喷雾工作站与环境传感器。2025年又升级加装了根系成像单元。这套系统样品通量之高、表型成像与配套单元之全，可以说是目前北美乃至国际上首屈一指的植物表型成像研究平台。

APPL大型PlantScreen高通量植物表型成像分析系统的植物自动传送系统与样品预处理光适应室

左图：成像单元与喷雾工作站；右图：各种成像传感器采集的成像图

左图：2025年升级加装根系成像单元采集的RGB与高光谱成像图；右图：自动称重浇灌单元

  APPL利用这些表型组学设备已经开展了一系列研究工作并取得了大量的科研成果，部分研究案例如下：

1. 利用图像跟踪定量评估进行抗病植物高通量种质筛查

  美国橡树岭国家实验室最早涉足植物表型研究领域，始于与芬兰赫尔辛基大学及其国家植物表型基础设施（NaPPI，详见本系列第二期）的合作项目。

  鉴定抗病作物或者易感作物种质，传统上多基于对症状颜色进行肉眼观察评估、对感染面积进行手工测量，但这种方法受人为因素影响而偏差很大；但是利用显微镜观察病原菌侵染情况并进行量化分析，则繁琐耗时、破坏样品、无法长期观察跟踪其发展过程，也无法实现海量样品筛查。

  针对上述问题，数字化表型成像测量技术的优势是：无偏差、对海量样品可同时筛查、省时省力、无损跟踪观察等。随着表型成像新技术的成熟，RGB成像和ChlF成像（叶绿素荧光成像）测量技术成为了植物病害研究以及抗病种质筛选研究的首选，从颜色变化和植物光合生理变化两个方面、时间和空间两个维度，灵敏地追踪病害和植物的相互作用过程。

左图：拟南芥叶片感染工作流程： (A)种子种植、病原菌培养、接种、RGB成像测量和ChlF成像测量、图像在线存储及处理、数据分析。(B) 成像托盘中放置8个6孔板。(C) 接种后培养96小时的样品：对照Col-0、易感cyp79 b2/b3、抗病lacs2-3 右图：RGB及ChlF图像数据处理策略，按背景、健康、萎黄、坏死来划分成像图

  研究团队利用NaPPI的PlantScreen高通量全自动植物表型系统，活体追踪测量拟南芥受灰霉病侵染的变化过程，创建了病菌侵染过程的量化追踪的可迁移开源模型，以及从种子萌发到数据分析的完整工作流程。该研究成果于2021年发表在《Plants》上。由于科学家已经大量掌握拟南芥的基因工具，因此该侵染量化追踪模型能够很好的应用于其它植物与其它病原菌的相互作用研究中，用于筛选和培育抗病害作物品种。

左图：ChlF成像图分割策略：Fv/Fm 成像图中，黄色代表健康区域，蓝色和绿色代表症状区域；右图：RGB成像图分割策略：图像划分为健康、萎黄和坏死，分析不同区域面积的动态变化

后续，研究团队又用类似图像处理分析方案，对两种镰刀菌头锈病病原体在不同抗性燕麦小穗中的差异性病程进展进行了研究。

左图：实验流程示意图；右图：接种两种镰刀菌后，基于RGB和叶绿素荧光成像的燕麦BOR31基因型小穗时间序列动态

2. 杨树孤儿基因 BOOSTER（BSTR）显著提升植物的光合效率与生物量

  随着APPL建设完成，美国橡树岭国家实验室开始进行自己对林木表型相关的研究。

  作物产量的传统提升路径（矮秆育种、密植、化肥等）在集约化农业区已趋于平台期。光合作用作为所有C3作物和树木的共同基础，其效率提升被认为是最具潜力的增产途径之一。其中，叶片在波动光下的动态适应能力（尤其是非光化学猝灭 NPQ 的快速诱导与弛豫）对碳同化收益影响巨大，估计可决定高达40%的潜在碳增益。

  研究者利用FluorCam叶绿素荧光成像技术 743 份毛果杨（Populus trichocarpa）多样性群体进行了NPQ非光化学猝灭参数的全基因组关联分析（GWAS），锁定了第12染色体上一个显著关联的54.5 kb区间，其中包含基因Potri.012G062600，即被命名为 BOOSTER（BSTR）的孤儿基因。

  之后，在波动光（强光/弱光交替）处理下利用PlantScreen高通量表型成像分析系统中的3D激光雷达以1mm分辨率对不同基因型杨树的形态参数进行测量，同时结合光合仪数据发现：

  高 BSTR 表达基因型（HEP）：NPQ 诱导更快、弛豫更迅速，CO₂同化量子效率（ΦCO₂）和线性电子传递量子效率（ΦPSII）均显著提升。

  低 BSTR 表达基因型（LEP）：NPQ 弛豫慢，弱光下持续耗能，光合效率受限。

  转基因杂交杨树过表达 BSTR后，其净光合速率提升约25%，Rubisco 含量提升最高62%，株高增加 171%–200%，基部茎粗增加30%–44%，叶面积指数增加197%。

左图：GWAS介导鉴定出与杨树NPQ相关的NUPT基因BSTR；右图：转基因杂交杨树在温室条件下表现出BSTR表达水平升高，光合效率和生物量均得到增强

  BSTR异源表达于拟南芥，则使拟南芥光合效率参数全面提升，地上部生物量增加 200%，种子产量增加 50%。在长期波动光处理下，叶面积仍显著增加。

稳态和光照波动条件下，BSTR均提高了拟南芥的光合作用效率和生产力

  分子机制解析，BSTR 蛋白定位于细胞核、质体和内质网，上调 Rubisco 及光系统相关基因表达，从而在稳态光与波动光两种条件下均提升光合效率。该研究首次在功能性层面上验证了细胞器 DNA 向核基因组转移可产生具有显著表型增益的新基因。BSTR 源自杨树但在杨树和拟南芥中均能大幅提升生产力，提示其具有跨物种应用的潜力。这一研究成果发表于2025年《Developmental cell》。

3. 利用高光谱表型分析对干旱胁迫下杨树代谢物谱进行准确、非破坏性预测

  干旱事件的频率和强度不断上升，对全球农业生产力和生态系统功能构成威胁。杨树（Populus）作为生长快、遗传多样性高的多年生生物能源模式树种，提升其抗旱韧性对可持续生物质生产至关重要。

  传统代谢物检测依赖破坏性采样和大量人工，难以规模化、实时化，限制了在育种中的应用。高光谱成像（HSI）能捕捉植物组织和生化变化的细微光谱特征，但将其与代谢物谱直接关联的研究此前很少。美国橡树岭国家实验室与PSI公司合作，尝试用HSI建立代谢物的无损预测模型鉴定，特定代谢物类别乃至单个代谢物在电磁波谱上具有独特的光谱指纹。

  研究者选用 8 个商品化杂交杨树基因型，利用PlantScreen高通量表型成像分析系统进行温室实验。每基因型 10 株插条，生长 7 周后，5 株进入干旱处理（D），5 株为充分灌溉对照（W），处理 4 周。每 2–3 天用 PlantScreen系统自动进行高光谱、热红外、动态叶绿素荧光和 RGB 成像测量。实验结束时 55 株存活植株（D=28, W=27）用于最终轮次的VNIR（500–900 nm）与SWIR（950–1700 nm）高光谱成测量与叶片代谢物分析。

  表型分析结果表明，对照（W）植株的总叶面积显著大于干旱（D）植株。6 个敏感基因型在干旱下生长降低59%–91%；抗旱杂交种 AF18仅小幅下降，AF34无显著变化。叶绿素荧光参数证实干旱胁迫对光合系统的显著影响，光适应最大 PSII 效率（Fv/Fm_Lss）和开放 PSII 中心比例（qL_Lss）显著降低，光化学猝灭（qP_Lss）代偿性升高。干旱植株在 VNIR 和 SWIR 全波段反射率均高于对照，与色素降解、电子传递受损的生理基础一致。

杨树干旱胁迫表型数据，左图：总叶面积；中图：VNIR与SWIR光谱曲线；右图：叶绿素荧光参数，包括Fv/Fm_Lss、QY_Lss、qP_Lss和qL_Lss

  GC-MS 非靶向代谢组学共鉴定出 127 种代谢物，其中 73 种对干旱处理响应显著。值得注意的是，不同基因型之间未出现明显的代谢聚类——说明在所测试的样品基因型中，代谢响应主要由环境干旱驱动，基因型间遗传多样性有限。

  之后通过 VNIR、SWIR 及两者联合的光谱数据作为预测变量，LASSO 回归在 5 折交叉验证（重复 20 次）下光谱与代谢组的对应关系。51种代谢物调整后R²> 0.3，其中15种R²> 0.5，表现最佳的有：1,2-环己二醇葡萄糖苷（R²=0.77，VNIR）、13.33 235 糖苷（R²=0.72，VNIR）、阿拉伯糖醇（典型的渗透保护剂，R²=0.70，VNIR+SWIR）、抗坏血酸（R²=0.66，SWIR）。VNIR主要预测氨基酸和酚类，502 nm 对酚类尤其敏感，SWIR的1680–1700 nm波段则能够可靠预测有机酸、萜类和碳水化合物。

VNIR、SWIR 及两者联合的光谱数据，对51种代谢物（包括氨基酸（AA）、碳水化合物（CHO）、酚类糖苷（PG）、有机酸（OA）、脂肪酸和醇类（FA）、萜烯（T）、酚类代谢物（P）及未分类化合物（UNKNOWN））进行LASSO回归模型分析后调整后的R²（adj-R²）值，其中adj-R² > 0.3。 

本研究首次系统性地将 VNIR+SWIR 高光谱与杨树非靶向代谢组学耦合，证明了 HSI 可以非破坏性地预测多种代谢物浓度，为生物能源杨树抗旱育种提供了高通量表型筛查工具，可加速优良基因型的选择。研究者希望通过今后工作将该“光谱表型+代谢组”框架拓展至其他木本能源作物乃至农作物。

参考文献：

1. Pavicic M, et al. 2021. Image-based methods to score fungal pathogen symptom progression and severity in excised Arabidopsis Plants 10(1): 158
2. Pavicic M, Mouhu K, Hautsalo J, et al. 2023. Image-based time series analysis to establish differential disease progression for two Fusarium head blight pathogens in oat spikelets with variable resistance. Frontiers in plant science, 14: 1126717.
3. Feyissa B A, de Becker E M, Salesse-Smith C E, et al. 2025, An orphan gene BOOSTER enhances photosynthetic efficiency and plant productivity. Developmental cell, 60(5): 723-734. e7.
4. Shu M, Harfouche A L, Trtílek M, et al. 2025, Leveraging hyperspectral phenotyping for accurate, non-destructive prediction of metabolite profiles in poplar under drought stress. Environmental and Experimental Botany, 106218.

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左图： PlantScreen植物表型成像分析系统；右图：PhenoTron® PTS植物表型成像分析系统

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左图：新一代FluorCam1300多激发光多光谱荧光成像系统；中：FluorTron®植物光合表型成像分析系统；右：利用易科泰叶绿素荧光成像技术测量番茄种子萌发率并评估种苗活力

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