LiDAR эффективен для оценки роста винограда и выявления генетических локусов

В ответ на необходимость сократить использование пестицидов и адаптировать сорта винограда к изменению климата ведётся активная работа по фенотипированию новых генотипов с помощью высокопроизводительных методов.

Исследователи оценили признаки роста у 209 генотипов винограда, используя традиционные методы (вес свежей обрезочной древесины, площадь обнажённой листовой поверхности с цифровых изображений, концентрацию хлорофилла в листьях) и объёмы, полученные с помощью LiDAR.

Ключевые результаты:

• Объёмы кроны, полученные с помощью LiDAR, сильно коррелировали с традиционными методами.
• Объём обрезочной древесины по данным LiDAR положительно коррелировал с фактическим весом обрезки.
• Признаки, измеренные с помощью LiDAR, продемонстрировали высокую и стабильную наследуемость, превосходя традиционные методы.
• С помощью этих признаков были построены эффективные генетические модели, объясняющие существенную фенотипическую изменчивость.

Генетические исследования:

• Были построены высокоплотные генетические карты и выявлены локусы количественных признаков (QTL), связанные с признаками роста.
• Обнаружены стабильные QTL, действующие в разные сезоны.
• Подтверждена генетическая детерминированность силы роста винограда с использованием данных LiDAR.
• Объёмы, полученные с помощью LiDAR на стадии начала созревания ягод (вэрезон) и зимой, оказались более надёжными и наследуемыми, чем традиционные методы, что подтвердилось эффективным обнаружением QTL.

Вывод: Исследование подтверждает потенциал технологии LiDAR для высокопроизводительного фенотипирования и генетических исследований роста винограда, предлагая более эффективную альтернативу традиционным методам.