AgriPheno訂閱號(hào)專注于持續(xù)更新植物生理生態(tài)、植物表型組學(xué)和基因組學(xué)、基因分型、智能化育種及應(yīng)用、激光雷達(dá)探測技術(shù)及數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域，國內(nèi)外最新資訊、戰(zhàn)略與政策導(dǎo)讀。本文節(jié)選了2020年10月-2020年12月推送的代表性文章，以供大家參閱。

植物逆境研究

? 利用高通量表型和基因分型提高作物抗旱性

本文綜述了高通量表型組學(xué)和基因組學(xué)的最新進(jìn)展，以及它們?nèi)绾螏椭嘤秃灯贩N，以制定下一代作物改良策略。

? 農(nóng)作物耐熱基因型/品種的鑒定及特征分析：現(xiàn)狀和前景

本綜述討論了不同作物耐熱性基因型對(duì)比的實(shí)例，涉及到與葉、花、根、生物分子和“組學(xué)”方法有關(guān)的許多耐熱性狀。

? 植物鹽脅迫的高通量表型分析工具：結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)的高光譜成像

本文提出了一種基于高光譜成像（HSI）和深度學(xué)習(xí)的HTP技術(shù)，以進(jìn)行秋葵耐鹽性的高通量篩選。以13個(gè)基因型的秋葵為研究對(duì)象，在鹽處理2天和7天后，采用HSI技術(shù)對(duì)秋葵植株進(jìn)行了表型分析。

植物根系研究

? 不同植物菌根真菌侵染類型和強(qiáng)度及雙菌根真菌侵染的機(jī)理和生態(tài)學(xué)意義

以往認(rèn)為大多數(shù)維管植物只與一種菌根真菌形成菌根共生體，忽視了自然界大量存在的雙菌根真菌植物。AM真菌和ECM真菌侵染同種植物根系，在養(yǎng)分、水分獲取和響應(yīng)非生物和生物脅迫方面均具有重要意義。

? 土壤氮循環(huán)的根際調(diào)控：植物經(jīng)濟(jì)策略的關(guān)鍵組分

本研究證實(shí)了植物物種通過根際過程調(diào)節(jié)植物-土壤界面碳氮反饋的經(jīng)濟(jì)策略。也提出了新的機(jī)制來洞察不同經(jīng)濟(jì)策略的植物物種，如何通過其根際土壤微生物調(diào)節(jié)營養(yǎng)循環(huán)來維持其養(yǎng)分和生長。

植物表型研究方法/方案

? 用于植物表型的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)綜述

本文全面回顧了基于計(jì)算機(jī)視覺的植物表型分析解決方案，從植物器官和整體兩個(gè)角度總結(jié)了成像技術(shù)和分析方法的優(yōu)缺點(diǎn)，并給出了一些典型的算法原理和處理框架。

? Review：基于圖像的小麥表型分析平臺(tái)的發(fā)展和挑戰(zhàn)

本文綜述了器官水平上小麥表型分析平臺(tái)的發(fā)展和挑戰(zhàn)，旨在為小麥表型研究的新手或有興趣探索替代表型平臺(tái)的研究人員提供參考。

? 直播水稻秧苗早期活力的無損表型分析

本文中，Annamalai Anandan等提出了一種無損、快速、精確的基于圖像的表型分析技術(shù)，以評(píng)估水稻秧苗早期活力。

光譜技術(shù)

? 無人機(jī)多光譜表型分析在氣候變化條件下加速作物改良

本文探討了如何利用無人機(jī)多光譜遙感數(shù)據(jù)研究玉米對(duì)玉米條紋病毒(maize streak virus, MSV)病害的反應(yīng)，探索提高作物表型分析效率的途徑。

? 高光譜成像估算小麥葉片N含量能力的評(píng)估

本文通過比較三臺(tái)高光譜相機(jī)和一臺(tái)非成像光譜儀，評(píng)估了高光譜成像和非成像傳感器對(duì)小麥葉片中N含量的估算能力。

? 高光譜和多光譜成像檢測葡萄枝干疾病Esca葉片癥狀的可行性評(píng)價(jià)

本研究的目的是評(píng)估地面高光譜和機(jī)載多光譜成像技術(shù)在田間檢測葡萄枝干疾病Esca葉片癥狀的可行性。

新觀點(diǎn)/新技術(shù)

? 太赫茲成像和高光譜成像結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)鑒定抗白葉枯病水稻種子

本文研究了太赫茲成像（Terahertz Imaging）技術(shù)和近紅外高光譜成像（near-infrared hyperspectral imaging）技術(shù)鑒定水稻抗白葉枯病種子的可行性。

? 淺探小麥花粉采集方法及活力維持時(shí)間

本文對(duì)一系列品種的冬小麥花粉進(jìn)行了田間試驗(yàn)，并利用Ampha Z32花粉活力分析儀（阻抗流式細(xì)胞儀）對(duì)比分析了不同采集方法下小麥花粉活力的差異，以期找到小麥花粉的采集的最佳方法，并為小麥花粉活力原位測量提供實(shí)踐中的指導(dǎo)作用。

? 革新升級(jí)|植物育種管理系統(tǒng)——Genovix

Agronomix公司對(duì)AGROBASE Generation II育種軟件進(jìn)行了全面革新升級(jí)，推出了一款全新的品種測試和育種軟件Genovix。Genovix采用全新的、現(xiàn)代化的.NET用戶界面，使用了大量可視化快捷圖標(biāo)區(qū)分功能區(qū)，使軟件界面更加直觀清晰，軟件操作更加輕松快捷。

植物生理生態(tài)研究

? 葉綠素?zé)晒獬上駜x在農(nóng)業(yè)植物脅迫測定上的特點(diǎn)及應(yīng)用

本文重點(diǎn)介紹了一種基于葉綠素?zé)晒獬上駵y量的傳感器。該傳感器可以通過Fv/Fm量化除草劑和病原體對(duì)植物產(chǎn)生的脅迫。

? 土壤酶化學(xué)計(jì)量研究進(jìn)展

土壤酶是土壤生物化學(xué)循環(huán)的重要參與者，其活性強(qiáng)度影響有機(jī)C、N、P的分解，影響土壤養(yǎng)分循環(huán)。本文在梳理土壤酶活影響因素和土壤酶活測量、內(nèi)涵挖掘歷程的基礎(chǔ)上，介紹基于土壤酶化學(xué)計(jì)量判定土壤微生物營養(yǎng)限制狀態(tài)的新模型。

? Ampha Z32阻抗流式細(xì)胞儀在小麥孢子發(fā)育及產(chǎn)胚量早期預(yù)測中的應(yīng)用

本研究利用Ampha Z32阻抗流式細(xì)胞儀（IFC），進(jìn)行了：（i）離體培養(yǎng)細(xì)胞活力的常規(guī)監(jiān)測；（ii）脅迫處理效率的測定；（iii）小孢子懸浮液中產(chǎn)胚量的早期預(yù)測，探討了小麥小孢子離體培養(yǎng)過程中發(fā)生不同發(fā)育途徑的可能性。

人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)

? 基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的條銹病自動(dòng)檢測方法

本文提出了一種新的基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DCNN）的方法，該方法可以使用高空間分辨率的高光譜圖像（通過無人機(jī)捕獲）來自動(dòng)檢測作物病害。

? 基于計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)的幼苗發(fā)育監(jiān)測

本文提出了一個(gè)完整的圖像處理和機(jī)器學(xué)習(xí)流程，用于監(jiān)測幼苗的生長。

? 高通量表型分析的數(shù)據(jù)處理流程優(yōu)化助力植物育種決策

本文利用定制的Python應(yīng)用程序和PostgreSQL數(shù)據(jù)庫為田間高通量植物表型平臺(tái)開發(fā)了一個(gè)數(shù)據(jù)工作流程。

其他

? 福利丨AgriPheno免費(fèi)送您2021年定制版新臺(tái)歷

AgriPheno免費(fèi)送您特別定制的2021年新臺(tái)歷，希望這份有愛的新年禮物，陪伴您走過2021年的每一天，讓您的生活充滿詩情畫意，處處都是驚喜！

? EMPHASIS植物表型攝影大賽獲獎(jiǎng)作品公布

EMPHASIS攝影大賽的獲獎(jiǎng)?wù)呤怯《绒r(nóng)業(yè)研究所博士生Biswabiplab Singh，他獲獎(jiǎng)作品的主題為“Plants Prior to Phenotyping”，描繪了印度農(nóng)業(yè)研究所Nanaji Deshmukh植物表型學(xué)中心里面靜待表型分析的植物。Biswabiplab Singh將獲得LemnaTec和DPPN贊助的Sony Alpha 7Ⅲ相機(jī)套裝。

? 迎中秋慶國慶，AgriPheno祝您節(jié)日快樂！

國旗飄揚(yáng)，月餅飄香。國泰民安與闔家團(tuán)圓，國與家撞了個(gè)滿懷。與家同在，與國同慶。AgriPheno祝您節(jié)日快樂，愿偉大的祖國繁榮昌盛！

? AgriPheno祝所有老師節(jié)日快樂！

黑發(fā)積霜織日月，粉筆無言寫春秋，光陰荏苒，歲月如梭，當(dāng)年的老師們，青絲皆成華發(fā)。感恩老師，AgriPheno祝您節(jié)日快樂！

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