Фенотипирование линий пшеницы: новый подход

Сбор миллионов точек данных с тысяч селекционных линий пшеницы в Техасе теперь стал таким же простым, как езда на велосипеде — или, в данном случае, его толкание.

Доктор Джеки Радд, селекционер пшеницы из Texas A&M AgriLife Research, и доктор Шрирама Кришна Редди, научный сотрудник, сообщают, что их новый пешеходный фенотипер — это работа в процессе с точки зрения анализа и управления данными. Однако объединение новых технологий со старыми определенно делает процесс быстрее и надежнее.

Традиционные селекционеры полагаются на свои глаза, говорит Радд, но теперь они используют данные дистанционного зондирования, чтобы улучшить эти визуальные оценки.

Texas A&M AgriLife имеет опытные участки с пшеницей в 30 локациях, всего около 30 000 делянок. Эти участки делятся на орошаемые и богарные, а также на однорядковые или небольшие делянки.

Раньше кто-то должен был ходить по участкам и записывать визуальные наблюдения. Эта информация нужна в селекционной программе для отбора лучшего материала, подходящего для региона. Каждую делянку необходимо оценивать несколько раз за сезон. Новое оборудование позволит селекционерам делать отбор более надежным способом, избегая субъективности человеческих наблюдений.

Технология и разработка

Инструментарий, закрепленный на велосипедном колесе, и программное обеспечение Phenocom были прототипированы в прошлом сезоне Джаредом Крейном, Джесси Поландом и другими исследователями из Университета штата Канзас.

Сотрудничая с Крейном и используя его дизайн, Редди прошел через несколько итераций машины для программы AgriLife Research при помощи коллег. Разработка велась на грантовые средства.

Конструкция представляет собой раму на велосипедном колесе с прикрепленным инструментарием на тележке, предназначенной для перевозки компьютера.

Инструментарий включает:

• GPS-систему для отслеживания с точностью 2-4 дюйма.
• Веб-камеру, которая может делать три снимка в секунду.
• Датчик температуры для понимания уровня стресса генотипов (чем жарче, тем больше стресс из-за нехватки воды).
• Технологию GreenSeeker.

Применение GreenSeeker и анализ данных

Нормализованный относительный индекс растительности (NDVI) — это индикатор, используемый в дистанционном зондировании для картирования зеленой растительности. Селекционеры находят его полезным для характеристики признаков, что повышает точность отбора гермоплазмы, соответствующей потребностям производителей.

GreenSeeker, измеряющий NDVI, изначально был разработан для определения переменной нормы внесения азота. Однако его начали использовать в селекционных приложениях для определения почвенного покрова, оценки корма, темпов роста биомассы и характера налива зерна.

Веб-камера и GreenSeeker взаимно подтверждают данные друг друга. Например, низкий NDVI может указывать на болезнь, а изображения с веб-камеры можно использовать для идентификации конкретного заболевания, а в перспективе — для подсчета колосьев. Датчик температуры также позволяет увидеть признаки стресса, которые GreenSeeker может не уловить так быстро.

Редди сообщает, что они использовали GreenSeeker в течение последних двух сезонов в селекционных популяциях для характеристики признаков и корреляции биомассы с урожайностью зерна. Инструмент был чрезвычайно полезен для понимания динамики и продолжительности налива зерна, выявляя сорта с быстрым наливом или более длительным периодом зеленой листовой поверхности.

GreenSeeker также использовался в исследовании для оценки накопления биомассы и отрастания корма после выпаса. Датчик вместе с методом цифровой оценки почвенного покрова был ценен для оценки темпов роста корма и прогнозирования урожайности кормов в разные сезоны и для разных видов.

Оборудование GreenSeeker и тележка также предоставляют методы для наземной верификации данных аэрофотосъемки, которые уже собираются.

Эффективность и перспективы

"Со всем этим оборудованием на одном инструменте процесс занимает примерно треть времени по сравнению с прежним", — говорит Редди. — "Человек может пройти с машиной по полю в обычном темпе и считать данные со 100 делянок примерно за 20 минут".

"Мы хотим продолжать улучшать его с точки зрения скорости и, возможно, добавить больше датчиков, особенно для измерения высоты. На данный момент он более доступен по цене, чем другие варианты, но такие технологии, как БПЛА, могут стать более доступными и разрешенными. Мы предполагаем использование аналогичной технологии на беспилотных летательных аппаратах или других транспортных устройствах, чтобы еще больше увеличить нашу способность быстро и точно собирать данные в наших селекционных испытаниях пшеницы".