在生物學(xué)和遺傳育種領(lǐng)域,表型是指構(gòu)成生物體的全部特征，包括外觀、基本維度、形態(tài)和顏色,是基因型和環(huán)境因素互相作用的結(jié)果。表型采集分析是指以定性和定量的方式測量這些特征。表型組(phenome)則是指某一生物的全部性狀特征，不僅局限于農(nóng)藝性狀，還包括植株所表現(xiàn)出來的生理狀態(tài)及生化組分。

隨著許多重要作物及植物全基因組測序的完成,科研人員對(duì)高通量、精準(zhǔn)、無損傷獲取植物表型信息的需求日益增加，功能完善的研究設(shè)施將成為推動(dòng)表型組學(xué)發(fā)展的加速器。國際上已經(jīng)在運(yùn)行的大型表型設(shè)施有100多套，最具有代表性的包括澳大利亞國家植物表型設(shè)施“植物加速器”、英國國家植物表型中心、德國Julich表型研究中心及德國IPK溫室自動(dòng)傳送表型平臺(tái)等。相對(duì)來說，我國的表型組學(xué)設(shè)施建設(shè)起步較晚,可采集分析的表型信息還比較有限。在此背景下，中國科學(xué)院遺傳與發(fā)育生物學(xué)研究所植物細(xì)胞與染色體工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室于2017年初建設(shè)了植物表型組學(xué)研究平臺(tái)(Plant Phenomics Analysis Platform, PPAP)。目前，該平臺(tái)已建設(shè)成為國內(nèi)采集分析植物表型信息相對(duì)較全面的研究設(shè)施之一，集成可見光成像、紅外成像、近紅外成像、根系近紅外成像、熒光成像、葉綠素?zé)晒獬上?、高光譜成像及激光雷達(dá)成像8個(gè)數(shù)據(jù)采集單元。在此基礎(chǔ)上，該平臺(tái)同時(shí)建立了根系表型采集分析技術(shù)、穗部性狀采集分析及抗逆性狀采集分析技術(shù)體系等。植物表型組學(xué)研究平臺(tái)是公共服務(wù)平臺(tái)，致力于為國內(nèi)外從事植物研究的科研人員提供各類表型采集分析服務(wù)，包括但不限于地上部表型分析、根系表型可視化及分析等。

本文結(jié)合國內(nèi)外植物表型組學(xué)研究平臺(tái)建設(shè)與應(yīng)用方面的進(jìn)展，以PPAP為基礎(chǔ)，從硬件基礎(chǔ)建設(shè)、各類表型技術(shù)開發(fā)及服務(wù)等方面介紹表型組學(xué)研究設(shè)施的技術(shù)應(yīng)用。

>> 平臺(tái)設(shè)施建設(shè) <<

PPAP位于中國科學(xué)院遺傳與發(fā)育生物學(xué)研究所西區(qū)溫室，建設(shè)面積為260 m2,由培養(yǎng)區(qū)和成像區(qū)組成（圖1）。其中，培養(yǎng)區(qū)包括植物的傳送區(qū)域、自動(dòng)稱重灌溉設(shè)備、環(huán)境監(jiān)測傳感器等，用于植物材料的自動(dòng)化培養(yǎng)和環(huán)境信息記錄；成像區(qū)主要有大型機(jī)械臂帶動(dòng)的高光譜和激光雷達(dá)成像和基于成像暗室的可見光成像、紅外成像、近紅外成像、根系近紅外成像、熒光成像、葉綠素?zé)晒獬上駟卧?/span>整個(gè)設(shè)施可供300盆樣品進(jìn)行自動(dòng)傳送測定表型信息，可收集多個(gè)光譜譜段的圖像信息和光譜信息，同時(shí)收集樣品的三維點(diǎn)陣信息。

圖1 植物表型組學(xué)研究平臺(tái)鳥瞰圖

>> 技術(shù)應(yīng)用與服務(wù) <<

PPAP在硬件設(shè)施建設(shè)的基礎(chǔ)上，積極構(gòu)建各種作物的表型采集分析體系，為科研人員提供及時(shí)有效的技術(shù)支撐。目前該平臺(tái)已經(jīng)成功建立了根系可視化及表型分析技術(shù)、穗部性狀表型分析技術(shù)以及抗逆性狀表型分析技術(shù)等，已為多個(gè)研究機(jī)構(gòu)提供各項(xiàng)表型分析服務(wù)。

? 根系表型分析技術(shù)與服務(wù)

PPAP建立了一種用于高通量植物根系可視化分析的培養(yǎng)及測量技術(shù)體系(圖2)，能夠通過根窗技術(shù)無損傷、可持續(xù)跟蹤觀測、原位采集土壤根系信息。利用該技術(shù)可以對(duì)作物根系進(jìn)行無損傷、高通量和全自動(dòng)根系表型分析，可測量分析參數(shù)如根冠結(jié)構(gòu)(包括跟深和冠幅等)、根冠面積和根長等。

圖2  小麥在低磷和高磷不同處理下根系參數(shù)的采集分析

A：種植體系；B：圖像采集；C：圖像處理；D：根系參數(shù)提取分析。HP為高磷處理，LP為低磷處理。

? 穗部性狀表型分析技術(shù)與服務(wù)

PPAP利用可見光的顏色信息和紅外成像的溫度信息，擬合分析兩類圖像獲得小麥、水稻的單株穗數(shù)。通過穗部的掃描圖像可以獲得穗部組成性狀，包括穗型、穗長、每穗粒數(shù)、著粒緊密度和枝梗數(shù)目等(圖3)。

圖3 水稻穗部表型性狀采集分析示意圖

? 非生物脅迫表型鑒定分析技術(shù)與服務(wù)

PPAP通過采集植物在多個(gè)光譜下的光譜反射值，建立特定的圖像分析算法流程，可以動(dòng)態(tài)、定量分析植株在干旱、鹽脅迫及缺氮條件下表現(xiàn)出的生物量變化、葉片黃化面積、枯萎面積、葉片含水量的動(dòng)態(tài)變化、葉表溫度的變化等。通過對(duì)這些表型指標(biāo)的綜合分析，建立模型對(duì)應(yīng)到某個(gè)逆境脅迫過程植物的表型響應(yīng)過程。目前，該平臺(tái)已經(jīng)開展了小麥和水稻(圖4)等作物在干旱、鹽脅迫、高溫等脅迫過程中的動(dòng)態(tài)表型分析服務(wù)。

圖4 不同基因型水稻在營養(yǎng)脅迫條件下的生長發(fā)育表型檢測分析

b2為一個(gè)水稻的基因型,Normal表示正常對(duì)照處理,Stress表示低氮處理。

表型組學(xué)是突破未來作物學(xué)研究和應(yīng)用的關(guān)鍵研究領(lǐng)域，通過表型采集分析可以為育種、栽培和農(nóng)業(yè)實(shí)踐提供基于大數(shù)據(jù)的決策支持。植物表型組學(xué)研究平臺(tái)是當(dāng)今植物科學(xué)研究發(fā)展所需要的重要基礎(chǔ)設(shè)施，對(duì)于推動(dòng)植物表型組學(xué)的發(fā)展具有重大意義。通過與基因組及可控環(huán)境數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析，預(yù)期可以繪制各項(xiàng)生命活動(dòng)過程中的調(diào)控網(wǎng)絡(luò)，最終揭示生命本身的奧秘，揭示農(nóng)作物的生長發(fā)育規(guī)律，切實(shí)服務(wù)于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。

胡偉娟, 凌宏清, 傅向東. 植物表型組學(xué)研究平臺(tái)建設(shè)及技術(shù)應(yīng)用. 遺傳, 2019, 41(11): 1060-1066.