JoVE Journal > Environment
Summary
Abstract
Introduction
Protocol
Ergebnisse
Discussion
Offenlegungen
Acknowledgements
Materials
Referenzen
Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.
Umwelt

Телеметрическая, гравиметрическая платформа для физиологического фенотипирования взаимодействия растений и окружающей среды в режиме реального времени

Published: August 05, 2020
doi:
10.3791/61280
, , , , , , , ,
1Faculty of Agriculture, Food and Environment, The Robert H. Smith Institute of Plant Sciences and Genetics in Agriculture,The Hebrew University of Jerusalem

Summary

Этот высокотемпутный, телеметрический, цельнозаводский метод гравиметрического фенотипирования позволяет проводить прямые и одновременные измерения в режиме реального времени, а также анализ многочисленных физиологических признаков, связанных с выходом, участвующих в динамических взаимодействиях между растением и окружающей средой.

Abstract

Продовольственная безопасность растущего населения мира является серьезной проблемой. Данные, предоставляемые геномными инструментами, намного превышают поставки фенотипических данных, создавая пробел в знаниях. Для решения задачи улучшения сельскохозяйственных культур, с тем чтобы прокормить растущее население мира, этот разрыв необходимо преодолеть.

Физиологические черты считаются ключевыми функциональными чертами в контексте отзывчивости или чувствительности к условиям окружающей среды. Многие недавно внедренные методы фенотипирования с высокой пропускной способностью (HTP) основаны на дистанционном зондировании или визуализации и способны непосредственно измерять морфологические черты, но измерять физиологические параметры в основном косвенно.

В настоящем документе описывается метод прямого физиологического фенотипирования, который имеет ряд преимуществ для функционального фенотипирования взаимодействия растений и окружающей среды. Это помогает пользователям преодолеть многие проблемы, с которыми сталкиваются при использовании нагрузочных клеток гравиметрических систем и горшок экспериментов. Предлагаемые методы позволят пользователям проводить различие между весом почвы, весом растений и содержанием воды в почве, обеспечивая метод непрерывного и одновременного измерения динамических условий почвы, растений и атмосферы наряду с измерением ключевых физиологических особенностей. Этот метод позволяет исследователям тесно имитировать сценарии полевого стресса, принимая во внимание влияние окружающей среды на физиологию растений. Этот метод также сводит к минимуму эффекты горшок, которые являются одной из основных проблем в предполевая фенотипирование. Она включает в себя кормовую систему фертигации, которая позволяет по-настоящему рандомизированной экспериментальной конструкции на поле, как плотность растений. Эта система определяет порог ограничения содержания воды в почве (θ) и позволяет перевод данных в знания с помощью аналитического инструмента в режиме реального времени и онлайнового статистического ресурса. Этот метод быстрого и прямого измерения физиологических реакций нескольких растений на динамическую среду имеет большой потенциал для использования в скрининге на полезные черты, связанные с реакцией на абиотикотический стресс, в контексте предварительного полевого разведения и улучшения урожая.

Introduction

Обеспечение продовольственной безопасности для растущего населения мира в условиях ухудшения экологических условий в настоящее время является однойиз основных целей сельскохозяйственных исследований 1,,2,,3. Наличие новых молекулярных инструментов значительно повысило программы по улучшению урожая. Однако, в то время как геномные инструменты предоставляют огромное количество данных, ограниченное понимание фактических фенотипических признаков создает значительный пробел в знаниях. Преодоление этого разрыва является одной из самых больших проблем, стоящих перед современнойнаукой о растениях 4,,5,,6. Чтобы решить проблемы, возникающие в процессе улучшения урожая и свести к минимуму разрыв в знаниях генотипа-фенотипа, мы должны сбалансировать генотипический подход с феноцентрическим7,,8.

В последнее время различные высокопролетные фенотипирование (HTP) платформы сделали возможным неразрушающий фенотипирование больших популяций растений с течениемвремени,и эти платформы могут помочь нам уменьшить разрыв в знаниях генотипа фенотипа6,,8,9,10. Методы скрининга HTP позволяют измерять черты в массовом количестве растений в течение относительно короткого периода времени, благодаря робототехнике и конвейерным лентам или gantries, используемым для перемещения растений или датчиков (соответственно), в отличие от ручных методов, основанных на газопродажи или фотографии. Тем не менее, огромные объемы данных, производимых системами HTP, представляют такие дополнительные проблемы дляобработки данных и аналитических задач 11,,12.

Большинство из этих платформ HTP включают оценку фенотипических признаков с помощью электронных датчиков или автоматическогоприобретения изображения 13,,14. Передовая налевая феномика включает в себя развертывание проксимальных датчиков и технологий визуализации в полевых условиях, а также высокий разрешение, точный и большой масштаб измерения15. Данные датчиков и изображений должны быть интегрированы с другими многоамичными данными для создания целостного эфемерного подходавторого поколения 16. Тем не менее, методологические достижения в области сбора, обработки и обработки данных становятся все более важными, так как проблемы перевода сенсорной информации в знания были сильно недооценены в течение первых лет исследования растительнойфеломики 13. Тем не менее, надежность и точность имеющихся в настоящее время методов визуализации для углубленного фенотипирования динамических взаимодействий генотипа и окружающей средыи реакции на стресс растений сомнительны 17,,18. Кроме того, результаты контролируемой среды часто сильно отличаются от результатов, наблюдаемых на местах, особенно когда речь идет о фенотипировании от засухи. Это связано с различиями в ситуации, которую испытывают растения с точки зрения объема почвы, окружающей среды почвы и механических повреждений из-за снижения влажности почвы во время засухи. Таким образом, результаты из контролируемых сред трудно экстраполировать на поле19. Наконец, входная цена систем HTP на основе изображений очень высока не только из-за цены датчиков, но и из-за робототехники, конвейерных лент и gantries, которые также требуют более высоких стандартов инфраструктуры роста объекта и значительного технического обслуживания (многие движущиеся части, работающие в тепличной среде).

В этой работе мы представляем HTP-телеметрическую фенотипированную платформу, предназначенную для решения многих из упомянутых выше проблем. Технология телеметрии позволяет автоматически измерять и передачи данных из удаленного источника (ы) на приемную станцию для записи и анализа. Здесь мы демонстрируем неразрушаемую HTP-телеметрическую платформу, которая включает в себя несколько лизиметров взвешивания (гравиметрическая система) и датчики окружающей среды. Эта система может быть использована для сбора и немедленного расчета (анализ изображений не требуется) широкого спектра данных, таких как увеличение биомассы целых растений, скорость транспирации, стоматальная проводимость, корневые потоки и эффективность использования воды (WUE). Анализ больших данных в режиме реального времени, который непосредственно подается программному обеспечению от контроллера в системе, представляет собой важный шаг в переводеданных в знания 14, которые имеют большое значение для практического принятия решений, существенно расширяя знания, которые могут быть получены из контролируемых экспериментов фенотипирования окружающей среды, в целом, и тепличных исследований засухи, в частности.

Другими преимуществами телеметрии платформы являются ее масштабируемость и простота установки, а также минимальные требования к инфраструктуре объектов роста (т.е. она может быть легко установлена на большинстве объектов роста). Кроме того, поскольку эта сенсорная система не имеет движущихся деталей, затраты на техническое обслуживание являются относительно низкими, включая как входную цену, так и долгосрочные расходы на техническое обслуживание. Например, цена 20-единицной гравиметрической системы, включая систему фертигации обратной связи для каждого завода, метеорологическую станцию и программное обеспечение, будет аналогична цене одной портативной газорас обмена системы ведущей марки.

Рис(Oryza sativa L.) использовался в качестве образцовой культуры, а засуха была обследована. Рис был выбран в качестве основного урожая зерновых с широким генетическим разнообразием, и это основной продукт питания для более половины населения мира20. Засуха является одним из основных экологических абиотических стресс-фактор, который может ухудшить рост и развитие растений, что приводит к снижениюурожайности 21. Эта комбинация обработки сельскохозяйственных культур была использована для демонстрации возможностей платформы и количества и качества данных, которые она может производить. Для получения дополнительной информации о теоретической предпосылке для этого метода, пожалуйста, см.

Protocol

В этом протоколе мы сослались на 4 L горшки загружены на 20 см х 20 см чешуи, с каждым горшок, содержащий одно растение. Тот же протокол легко масштабируется и может быть использован с гораздо большими горшками (до 25 л загружены на 40 см х 40 см чешуи, только с линейной адаптацией к протокольным мерам) и несколько растений на горшок. Таким образом, протокол может быть легко адаптирован для растений многих типов и размеров. Пожалуйста, обратитесь к рисунку 1 и рисунку 2 для компонентов системы. 1. Подготовка горшков для эксперимента Вставьте фильтр почвы. Распространение нейлоновой сетки (сети) на верхней части всего горшка и место нетто-держатель в верхней части сети. Рукой, медленно нажмите чистый держатель на полпути вниз внутри всего горшка. Убедитесь, что сеть остается равномерно распределены, как это толкаемых вниз между двумя горшками. Вставьте стекловолокна палку (полюс) между двумя горшками и нажмите его вплоть до нижней части всего горшка, убедившись, что он находится на внешней стороне сети, а также и не толкать сети. Прежде чем толкать чистый держатель весь путь вниз, нажмите сетку вниз вручную изнутри горшка и настроить его так, что она распространяется равномерно и плотно над нижней части банка, как только чистый держатель был полностью вставлен (Рисунок 2CI). Сдвиньте кольцо прокладки из нижней части котла настройки описано выше, треть пути вверх по стороне горшка. Убедитесь, что щели кольца открыты в нижней части горшка(рисунок 2CII). Повторите шаги 1.1-1.4 для всех экспериментальных горшков, прежде чем продолжить следующий шаг. Рандомизированное расположение растений (рисунок2D; либов рандомизированном дизайне блока, либо в полностью случайном дизайне) с помощью приложения Array Randomizer.ПРИМЕЧАНИЕ: Чтобы скачать бесплатную программу и для получения дополнительной информации, пожалуйста, смотрите ссылку: https://drive.google.com/open?id=1y4QbTpxRK5Lx430xzu1RFdrlcL8pz_1q). Этикетка горшки в соответствии с их расположением в массиве внутри теплицы. Например, метка “B10D” соответствует горшку, расположенному на таблице B в колонке 10 и строке D. Подготовьте три дополнительных горшка для каждого стола для измерений содержания почвы (пожалуйста, см. раздел 7.1). 2. Выращивать растения Выберите растущую (горшок) среду, которая лучше всего подходит для эксперимента. Выбор правильной среды для эксперимента имеет решающее значение, и правильный выбор зависит от нескольких факторов (см. Обсуждение). Для пользователей, впервые, мы настоятельно рекомендуем использовать пористую, керамическую, малоразмерную среду. Пожалуйста, обратитесь к таблице 1 и таблице 2 для получения дополнительной информации, чтобы помочь выбрать правильный носитель для эксперимента. Прорастите семена в полости лотки с желаемой среды заливки. Если возможно, сделайте это внутри той же теплицы, которая будет использоваться для основной части эксперимента, для того, чтобы акклиматизировать растения к условиям окружающей среды внутри этой теплицы. Если саженцы не проросли в лотках, пересадите их в полости лотки, содержащие горшок среды. Посадите одну рассаду в каждой полости и дайте ей расти до тех пор, пока ее корни не будут достаточно плотными, чтобы принять форму полости (корневая почва штепсельная вилка). Оставьте 5-7 полостей без рассады для измерения веса почвы (только среда заливки; Рисунок 3). Для получения дополнительной информации, пожалуйста, см. раздел 5.9. 3. Улучшение уровня сигнала к шуму ПРИМЕЧАНИЕ: Следующие шаги улучшают качество измерений и снижают уровень шума. Калибруйте лизиметр. Используйте уровень духа, чтобы проверить, что все лизиметры являются уровня, а затем начать процесс калибровки веса. Используйте два стандартных веса (1-10 кг). Выполните калибровку, в то время как зеленый контейнер, включая все вилки, находится на ячейке нагрузки. Положите первый (легкий) вес калибровки на каждой ячейке нагрузки. В операционном программном обеспечении перейдите на вкладку калибровки и выберите вес для первой точки. Затем выберите положение нагрузочных ячеек, где был размещен вес, и нажмите Get point1 (Дополнительная цифра 1A). Этот шаг может быть применен на нескольких нагрузочных ячейках одновременно. Повторите для второго веса и нажмите Получить point2. Нажмите Применить калибровку. Обеспечение достаточного количества растений с соответствующим размером для экспериментаПРИМЕЧАНИЕ: Чем меньше растение, тем слабее будет его сигнал (например, вес воды, проявимый в день по сравнению с весом горшка). Следующие шаги помогут улучшить соотношение сигнала к шуму. Начните эксперимент, когда на заводе происходит примерно 10% от максимальной емкости воды в горшке.ПРИМЕЧАНИЕ: Например, при работе с песчаной средой, которая содержит около 1 л воды на емкости горшка (см. таблицу 2), начать эксперимент, когда растения происходят около 100 мл в день. При работе со средой на основе торфа, которая содержит около 2 л воды на горшок потенциала (см. таблицу 2), начать измерения, когда растения происходят около 200 мл в день. Оцените начальную ежедневную транспирацию растения перед загрузкой его в систему, измеряя (вручную) утро по сравнению с вечерними различиями в весе в нескольких саженцах. При работе с небольшими растениями, положить несколько растений в каждой кастрюле (например, шесть растений Arabidopsis в одном 3,9 лгоршок 23, чтобы достичь рекомендуемого минимального уровня транспирации) ” . 4. Настройка эксперимента ПРИМЕЧАНИЕ: Процесс создания эксперимента предназначен для учета веса всех частей системы, а именно, вес среды заливки (в том числе почвы воды вес на горшок потенциала) и первоначальный вес саженцев. Следуйте шагам ниже: Если возможно, работа с аналогичными статическими компонентами, которые имеют аналогичные веса. Статические компоненты веса включают наборы горшков, почвенные зонды и другие пластиковые детали. Чтобы начать новый эксперимент, откройте операционное программное обеспечение. Откройте вкладку Эксперименты в меню на левой стороне экрана. Нажмите на Create New или дублируйте свойства эксперимента из предыдущего эксперимента, нажав правой кнопкой мыши на желаемый эксперимент и выбрав Дубликат. Переименовать эксперимент (Дополнительный рисунок 1B). Убедитесь, что ни один блок не используется в другом эксперименте, который в настоящее время работает в системе. Убедитесь, что все растения в таблице Заводов соответствуют экспериментальному дизайну. Если нет, измените таблицу в соответствии с дизайном (пожалуйста, см. разделы 5.18, 6 и Дополнительный рисунок 1C). Начните эксперимент, нажав на название эксперимента, а затем нажав Начало. Возьмите ручные измерения заранее подготовленных пустых горшков (двойной горшок, сетка, палка и черное кольцо прокладки). При использовании деталей, похожих друг на друга, средний вес 10 из них будет достаточным. Смешайте среду заливки тщательно с водой, по крайней мере 1 ч, так что он распадается на однородные частицы и насыщен, чтобы обеспечить однородность и однородность. Для пользователей, впервые, мы настоятельно рекомендуем использовать пористую, керамическую, малоразмерную среду (см. таблицу 1 и таблицу 2). В качестве второго варианта используйте грубый песок. Используйте механический смеситель (например, бетономешалку). При использовании высоко однородной среды (т.е. промышленного песка) пропустите шаг 4.6.1. Заполните все горшки равномерно для эксперимента с соответствующей среды заливки (например, песок, почва или торф). Вставьте литые полости плесени (Рисунок 3B), который похож по форме и размеру на корневой почвы штепсельной вилки саженцев (из полости лоток) в середине горшок среды. Нажмите его полностью. Нажмите нижней части горшка на пол несколько раз, чтобы убедиться, что горшок среды хорошо распределены в банке. Повторите для всех горшков. Вода горшки хорошо и смыть с внешней стороны горшки. Разрешить горшки для слива в течение 30 минут, прежде чем продолжить на следующий шаг. Убедитесь, что горшки свободно стекают. Если среда заливки стекает слишком медленно (например, плотный торф), примитите его с воздушным субстратом (например, перлит; пожалуйста, смотрите также таблицу 1 и таблицу 2), чтобы обеспечить более быстрый дренаж. После того, как дренаж полностью прекратился, поместите все заполненные горшки на центр лизиметрового массива (в зеленых контейнерах, которые уже есть) в соответствии с экспериментальной конструкцией(рисунок 2A). Убедитесь, что зеленые контейнеры должным образом установлены в крышку ячейки нагрузки и не касаясь друг друга. В операционном программном обеспечении откройте вкладку Experiment и выберите вкладку Компоненты измерения. Нажмите на объект измерения. Назовите измерение”1-е измерение”(Дополнительный рисунок 1D). Поместите оросительные капельницы, зонды и крышки горшка на каждый горшок. Убедитесь, что линии для мульти-выход капельницы и зонда кабели поддерживаются их соответствующих стендов (прикрепленных к единицам для каждой шкалы лизиметра; Рисунок 1E) перед размещением их в горшках. Убедитесь, что все капельницы, зонды и крышки надежно расположены. Подождите до 3 минут для нового измерения, которые будут приняты (данные собираются автоматически каждые 3 минуты), а затем открыть вкладку эксперимента. Выберите вкладку Эксперимента и нажмите на эксперимент. Мета-тег этого измерения на “1-еизмерение”, принятых и назвать его “Статические компоненты”(Дополнительный рисунок 1E). Мета-теги используются при желании записать значение веса, которое определяется путем вычитания одного измеренного значения из другого. После внесения необходимых корректировок в систему, подождите, пока новая точка данных будет записана (каждые 3 минуты), прежде чем принимать следующее измерение. Проверьте столбец Статические компоненты, чтобы подтвердить, что значения, записанные в таблице Растения, не включают выбросы. Если какой-либо из записанных весов слишком низок или слишком высок, проверьте любое вмешательство в ячейку нагрузки (например, убедитесь, что ничего не прикасается к ней), а затем сделайте новое измерение (после того, как система была еще в течение 3 минут). Нажмите на вкладку Растения. Экспортировать таблицу растений в качестве электронной таблицы, добавить средний вес горшок (от шага 4,5) для измерения статических компонентов – “Тар вес”. Сохранить и загрузить файл (импорт вкладка). Убедитесь, что все капельницы надежно вставлены в кастрюлю среды и трубы, поступающие от контроллера. Вернуться в операционном программном обеспечении, в вкладке Эксперимент, выберите Сценарии лечения. Нажмите Создать новый, чтобы сделать новый “План”. В плане выберите первый шаг (при необходимости создайте новый шаг) и откройте его. Выберите “Тест” для лечения и “Никогда” для прекращения. В варианте шага, выберите любое обработка которая перечислена в вкладке обработки орошения выше Эксперименты (Дополнительная рисунок 1F; пожалуйста см. также Шаг 4.21). Нажмите на вкладку Apply. Извлекайте таблицу Plants в качестве электронной таблицы, добавьте “Plan” в столбец обработки и добавьте “1” в столбец Step. Сохранить и загрузить файл. В соответствии с вкладкой Ирригационные процедуры, выберите “Тест” обработки и установить его на время орошения 4-5 мин (с точным количеством времени в зависимости от объема воды (VWC) почвы, используемой для обеспечения дренажа. Установите время 2 минуты вперед и перейдите к горшкам в теплице. Другие методы лечения также могут быть созданы. (См. подробное объяснение в шаге 7.4.) Проверьте визуально, что все капельницы работают и что вода капает из перфорированной дренажной пробки зеленого контейнера. В эксперименте измените ирригационную обработку по плану “X”, Шаг 1 (пожалуйста, см. шаг 4.19-4.20) на нужную ирригационную обработку. Убедитесь, что каждую ночь орошения (с фертигации; см. Таблицу 3 для ферментации компонентов, используемых) делится на несколько коротких импульсов (событий) с существенными паузами между ними (по крайней мере три события каждую ночь), чтобы гарантировать, что почва достигает своей полевой мощности до рассвета. Пусть программа орошения будет работать в течение 1 или 2 дней, чтобы позволить почве достичь своей полевой мощности и продолжить следующий этап. 5. Начало эксперимента ПРИМЕЧАНИЕ: Данные, собранные на данном этапе, будут использоваться в качестве эталонных значений для остальной части эксперимента. Поэтому важно внимательно следить за следующими шагами. Повторите шаги с 4.18 до 4.20. Кроме того, начать процесс рано утром, вскоре после последнего шага орошения. Проверьте визуально, что все горшки орошаются и что избыток оросительной жидкости капает из перфорированной дренажной пробки зеленой ванны. Удалите зеленую, неперфорированную вилку (с самого низкого отверстия) зеленого контейнера и дайте воде полностью вытечь. Затем поставь вилку обратно на свое место(рисунок 1D). При работе над “дренаж 0” (т.е. с открытым нижним отверстием/полой дренажной вилкой, подключенной к нижнему отверстию), пропустите этот шаг. В операционном программном обеспечении откройте вкладку для эксперимента и перейдите к измерению компонентов. Нажмите Измерение объекта и назовите измерение как “Cast-pre”. Аккуратно удалите все слепки из горшков, а затем подождите 3 мин для нового измерения, которые будут записаны (Дополнительный рисунок 1D). Нажмите Мера объект, назовите его “Cast-post” и мета-тег измерения на “Cast-Pre”. Опция автоматически вычисляет разницу между двумя измеренными значениями и дает вес гипса для проверки чувствительности веса. Проверьте значения веса в таблице Растений. Разница между измерениями “Cast-post” должна быть не более 20 или 30 г. Чтобы измерить вес влажной почвы, в операционном программном обеспечении, перейдите на вкладку Компоненты измерения в эксперименте и выберите вариант измерения влажного веса почвы. Возьмите измерения, нажав OK, когда его спросили. Проверьте измерения влажного веса почвы в таблице растений эксперимента yotheur. Вес появится в столбце “Влажный вес почвы”(дополнительная цифра 1D,G). Если некоторые измерения, как представляется, колеблются ненадлежащим образом, пожалуйста, сделайте следующее: Подтвердите, что каждый горшок расположен правильно и не касается любого соседнего банка (ы). Отключите первый контроллер на столе от электричества (остальные контроллеры последовательно подключены друг к другу и, таким образом, будет закрыт, а) в течение 2 минут, а затем подключить его. Измерьте вручную средний вес нескольких (5-10) полостей со средой заливки (от шага 2.3) без рассады (почвенная вилка). «Убедитесь, что пробки почвы хорошо орошаются (т.е. для полевых мощностей после дренажа) до ручных измерений». В вкладке Компоненты измерения нажмите Установите вес посева масс-почвы и заполните средний вес(Дополнительная цифра 1D). Нажмите Мера завода Первоначальный вес. Это первое измерение является точкой отсчета перед посадкой( Дополнительный рисунок 1D). Убедитесь, что саженцы в полости лотки хорошо орошаются (т.е. на поле потенциала после дренажа). Аккуратно вытяните саженцы с их корневой почвы штепсельной вилкой из полостей, убедившись, что не повредить их, и поместите их тщательно в полости, сделанные слепки в горшках, в соответствии с экспериментальной конструкции. Предпочтительно перенести растения на рассвете или в сумерках, чтобы свести к минимуму нагрузку на растения (т.е. свести к минимуму увядание). Подождите 3 мин. Нажмите Измерьте первоначальный вес растения снова. Это второе измерение является первоначальным весом растения. Мета-тег измерения к первому (точка отсчета). Программное обеспечение будет вычислить разницу между двумя измерениями и вычесть рассады Масса почвы Вес. Результатом является первоначальный вес растения. Проверьте измеренные значения в таблице растений эксперимента, чтобы убедиться, что они подпадают под разумный илогический диапазон (Дополнительный рисунок 1C). Насыщайте почву, повторяя шаги 4.18 до 4.20. Убедитесь, что все горшки сливают должным образом. Если нет, повторите процесс насыщения. Подождите 30 минут, пока дренаж прекратится. (См. также таблицу 1 относительно правильного выбора среды заливки.) В соответствии с вкладкой Компоненты измерения, нажмите Мера зарезервированный вес воды(Дополнительный рисунок 1D). Извлекайте таблицу растений в качестве электронной таблицы, вычесть измеренный первоначальный вес растений и посева масс-почвы вес из зарезервированного измерения веса воды (колонка “Резервная вода инвентаризации”). Загрузить файл(Дополнительный рисунок 1C). Подтвердите, что период времени, в течение которого будет регистрируется ежедневная транспирация, подходит для целей эксперимента. Заполните значения в общей вкладке эксперимента, как это уместно для проекта(Дополнительный рисунок 1H). Заполните нулевой час: время, в которое программное обеспечение будет проверять, нужно ли ему перейти к следующему шагу в сценарии лечения. Заполните ежедневные значения транспирации: Ежедневная транспирация рассчитывается как разница между двумя окнами веса в течение дня, на все дни. Ежедневное время начала транспирации — это время, когда программное обеспечение начнет измерять средний вес. Мониторинг растений в течение 1-2 дней до начала нового эксперимента (дублировать и переименовать эксперимент). 6. Изменить таблицу растений Извлекайте таблицу Plants в качестве электронной таблицы и меняй таблицу в соответствии с потребностями. Не менять ID-данные завода, названия или позиции. Сохранить и загрузить файл. Маркировка (группировка) столбцов: Чтобы представить или проанализировать (пожалуйста, см. шаг 8) сгруппированные растения на основе общих меток (например, обработка, линия), добавить новую колонку и этикетку, начиная с q (например, #Treatment). В этой колонке сделайте обозначения для каждого растения (например, для этикетки “#Treatment”, отметте растения как засуху, контроль и т.д.; Дополнительная цифра 2).ПРИМЕЧАНИЕ: Представленный выше протокол является самым передовым и всеобъемлющим протоколом для этой системы. Тем не менее, впервые пользователи могут захотеть начать с упрощенного протокола (см. Дополнительный MS). Упрощенный протокол дает информацию о меньшем количестве признаков и может привести к более высоким уровням шума. Но, в то же время, это дает возможность легче познакомиться и ознакомиться с наиболее важными экспериментальными процедурами, оборудованием и программным обеспечением. 7. Запуск эксперимента Рассчитайте содержание гравиметрической воды/почвы в воде (значение SWC).ПРИМЕЧАНИЕ: Гравиметрическое содержание грунтовых вод отличается от объемного содержания воды в почве (VWC). Значение SWC – это соотношение между сухим весом почвы и влажным весом почвы. Для расчета SWC используйте три дополнительных заполненных почвой горшка (Шаг 1.3) без растений, которые ранее были подготовлены и помещены на боковой стол внутри теплицы в течение нескольких дней и регулярно орошаются. Взвесьте влажную почву в алюминиевом подносе рано утром, как можно скорее после последнего орошения. Высушите алюминиевый лоток с почвой в духовке (при температуре 105 градусов по Цельсию) в течение 4-5 дней. Убедитесь, что почва полностью сухая, принимая два последовательных измерения веса по крайней мере 60 минут друг от друга. Если вес одинаков, почва действительно сухая и последнее измерение может быть зарегистрировано как сухой вес почвы. В операционном программном обеспечении перейдите к компонентам измерения и нажмите на вкладку Calculate Soil Dry Weight. Заполните почву влажными и сухими весами для каждого образца, нажмите Применить и закончить (Дополнительный рисунок 3). Кроме того, вручную вычислить SWC с помощью уравнения показано ниже. Средние два измерения SWC, сделанные вручную, по крайней мере из трех горшков. Выберите вкладку Компоненты измерения и нажмите на Рассчитайте сухой вес почвы θg значение, нажмите Применить и закончить. Почва сухих весов всех эксперимент горшки будут рассчитываться автоматически с помощью программного обеспечения (при условии, что все горшки в эксперименте содержат те же среды; Дополнительная цифра 1D и дополнительный рисунок 3). Применяем ирригационные процедуры. Сценарии орошения могут быть применены путем составления пошагового плана лечения. Чтобы составить новый план орошения лечения, перейдите на орошение лечение, нажмите на Создатьновый , и назвать новое лечение. Откройте конкретное лечение в списке оросительных процедур и нажмите на кнопку “00:00” по умолчанию.ПРИМЕЧАНИЕ: В главном окне(дополнительная цифра 4A), “Время” указывает время клапана откроется (т.е. начало орошения лечения). “Valve” – это клапан, который должен быть открыт (A или B, в зависимости от клапана, который подключен к желаемому решению). “Тип командования” указывает тип данных, которые будут использоваться для определения того, когда клапан будет закрыт: По времени – Сколько секунд клапан будет открыт. По весу – увеличение веса / воды (в граммах), которые будут добавлены в кастрюлю через орошение. По Transpiration – Орошение может быть применено по-разному к каждому горшку на основе транспирации каждого отдельного растения в течение предыдущего дня. Пользователь может решить, какой процент от предыдущего дня транспирации будет применяться во время орошения. (В хорошо орошаемом состоянии, предлагается дать заводу более 100%, для того, чтобы мыть почву и компенсировать рост растений.) Засушливым растениям следует дать меньше воды, причем точные объемы должны основываться на желаемом уровне засухи. Датчики – Орошение может быть применено в соответствии с чтением датчика, таких как кажущаяся диэлектрической допустимости (которые могут быть использованы для определения VWC). Выберите тип датчика, желаемый параметр и желаемое значение параметра. Все возможности включают опцию Time Out, которая закроет кран, даже если установленные условия не были достигнуты. Установите тайм-аут на период дольше установленных условий. После определения орошения лечения для эксперимента, открыть желаемый эксперимент в списке экспериментов, открытый сценарий лечения, открыть план по умолчанию и выбрать первый шаг (Дополнительный рисунок 4B). В лечении,выбрать орошения лечения из списка. Затем, в прекращении, выбрать соответствующее условие, чтобы остановить текущий шаг и перейти к следующему. Выбрав сценарий орошения, откройте таблицу растений эксперимента(дополнительная цифра 2)и ввемит “Лечение” и “Шаг” для каждого растения. “Лечение” – это название сценария лечения, а “Шаг” – это номер мероприятия в рамках сценария лечения. Запланируйте лечение засухи. Каждое отдельное растение имеет уникальную скорость транспирации в зависимости от его размера и расположения в теплице. Для обеспечения стандартной обработки засухи (т.е. аналогичной скорости высыхания для всех горшков во время лечения), запланируйте сценарий засухи и контролируйте его с помощью инструмента обратной связи системы орошения(Дополнительный рисунок 5). 8. Анализ данных с помощью программного обеспечения для анализа данных Откройте программное обеспечение для анализа данных (например, SPAC Analytics). Нажмите на правый верхний угол, чтобы выбрать систему управления и название эксперимента(Дополнительный рисунок 6A). В столбце левой стороны экрана выберите Эксперименты (Дополнительный рисунок 6B)и ввемите название эксперимента в баре Name под разделом Поиск. Название эксперимента появится ниже раздела Поиск, в разделе Эксперименты(Дополнительная цифра 6C). Нажмите на эксперимент, чтобы открыть разделы Информация и растения(Дополнительный рисунок 6D). В разделе Информация, редактировать WUE начала и WUE даты окончания в течение по крайней мере 3 (желательно больше) дней до начала лечения засухи, а затем нажмите Обновление. ЗНАЧЕНИЕ WUE и R2 для каждого банка появится в разделе Растения. Выберите, чтобы исключить любую шкалу с отрицательным значением WUE или значением R2 менее 0,5, нажав на символ “глаз” под активной колонкой, которая затем покраснет. Это исключит выбранную шкалу (завод) из всех дальнейших расчетов. Данные могут быть экспортированы, нажав на кнопку Экспортные данные в разделе Растения(Дополнительная цифра 6D). В столбце на левой стороне осыпи нажмите на Анализ. Затем появятся различные подразделы: графический зритель, гистограмма, Т-тест, ANOVA и линейная кривая Piecewise. Нажмите на график зрителя. В разделе Фильтры установите даты проведения эксперимента. Нажмите на этикетки (пожалуйста, см. Шаг 6), чтобы выбрать сочетание экспериментальных групп (генотип) и лечения (ы). Автоматически все банки в выбранной группе будут отображаться в подразделе завода. В этом подразделе, deselect любые горшки (растения), нажав на них. В качестве параметра “Y1” и “параметр Y2” можно выбрать до двух различных параметров выбора. Наконец, нажмите на Показать График ( Дополнительныйрисунок 5). В окне Graph Viewer для каждого растения появится линейный график значений выбранного параметра. Удалите данные из отдельных растений или добавьте к графику, нажав на их символы легенды справа от графика. В правом верхнем углу также есть варианты экспорта данных в виде электронной таблицы и увеличения окна Graph Viewer для заполнения полного экрана (эта функция загрузки необработанных данных актуальна для всех остальных окон). Дополнительные параметры для изменения графика появятся, если курсор перемещается в правый верхний угол экрана(Дополнительный рисунок 5). Модуль гистограммы представляет распределение одной черты в популяциях и между ними в течение определенного периода времени. Чтобы использовать этот модуль, нажмите на гистограмму. В разделе Фильтры установите дату и время, параметр, этикетки и растения, как это объясняется в шаге 8.4.1. Выберите несколько меток (групп), нажав на символ q. Наконец, нажмите на Show Graph (Дополнительный рисунок 7). Гистограмма появится в разделе Гистограмма, в котором есть возможность изменить “Бинс” и “Дата” в верхней части экрана. В правом верхнем углу есть различные варианты, описанные в шаге 8.4.2. В разделе «Схема местоположения» можно увидеть фактическое расположение растений на экспериментальном столе и их соответствующие значения признаков(дополнительная диаграмма 7). Нажмите на T-тест. Чтобы статистически сравнить средства любой измеренной черты двух групп, введите даты, этикетки, растения и параметры в разделе “Параметры Т-теста”, как это объясняется в шаге 8.4.1. Установите диапазон часов для расчета средних значений точек данных в течение периода времени, интересного (по умолчанию является непрерывная 24-часовая презентация). Наконец, нажмите на Показать График ( Дополнительныйрисунок 8). Два окна появятся на правой стороне экрана. Верхняя часть раздела Graph Viewer для всех растений, отобранных из обеих групп. Под этим окном находится раздел T-test, в котором появится сравнение двух групп в качестве t-теставыбранного физиологического параметра. Уровни значимости могут быть скорректированы путем α значения в верхнем левом углу раздела T-test. Красная точка будет отображаться под значениями, которые значительно отличаются. В правом верхнем углу просматриваем различные варианты, описанные в шаге 8.4.2(Дополнительный рисунок 8). Нажмите на ANOVA. Чтобы статистически сравнить средства любой измеренной черты в более чем двух группах, введите даты, этикетки, растения и параметры в разделе “Фильтры”, как это объясняется в шаге 8.5.1. Выберите несколько меток (групп), нажав на символ q (как в шаге 8.5). Установите диапазон часов. Наконец, нажмите на “SHOW GRAPH”(Дополнительная цифра 9). В разделе ANOVA используйте тест ANOVA (HSD Туки) для сравнения физиологических параметров различных групп. Бары представляют собой стандартные ошибки (±SE). В правом верхнем углу экрана существуют различные варианты, описанные в шаге 8.4.2. Нажмите на линейный график, чтобы просмотреть сравнение бар-графа за определенный день. Различные буквы указывают на группы, которые значительно отличаются друг от друга(Дополнительный рисунок 9A). Представление взаимосвязи между кинетикой транспирации всего растения или стоматальной проводимости и VWC является более точным способом сравнения физиологических реакций различных растений на засуху, по сравнению с подходом, основанным на времени. Представляем эти отношения с помощью функции “Piece-wise Linear Curve”. Нажмите По частям линейной кривой. Введите даты, метки, растения и параметры (как x-axis, так и y-axis), а затем установите диапазон часов в разделе “Фильтры”, как поясняется выше.ПРИМЕЧАНИЕ: Дата “от” должна быть как можно ближе к дате начала лечения. Установите параметр х-оси, чтобы быть VWC и параметр y-оси в качестве физиологического параметра выбора (например, скорость транспирации, стоматальная проводимость и т.д.). Наконец, нажмите на Показать График. В разделе “Фильтр” нажмите на Выберите все рекомендации, а затем нажмите на Show Graph (Дополнительная цифра 10).ПРИМЕЧАНИЕ: Другие физиологические параметры (например, нормализованная транспирация, скорость транспирации, начальный вес растений, стоматальная проводимость, корневой поток и т.д.) и параметры окружающей среды (например, температура, относительная влажность и т.д.) легко получаются с помощью программного обеспечения SPAC (например, дополнительный рисунок 9C). Для получения дополнительной информации о теоретическом фоне их расчетов, пожалуйста, см. Гальперин и др. (2017).

Representative Results

Продолжительность эксперимента составила 29 дней. Эксперимент проводился в августе, когда местная погода теплая и стабильная, а дни длинные. Два различных сценария орошения были использованы для демонстрации способности фенотипирования платформы для сравнения физиологического поведения трех различных сортов риса (т.е. Indica, Карла и Ризотто) в присутствии засухи стресса. Существовали два лечения засухи стресс: i) оптимальное орошение (до тех пор, пока каждый горшок достиг своей мощности горшок ночью после орошения (контроль) и ii) засуха, которая началась через 5 дней после начала эксперимента, длилась в течение 14 дней, а затем 10-дневный период восстановления (оптимальное орошение, Дни 19-29). Для простоты не все сорта и группы показаны на представленных здесь цифрах. Результаты показали, что HTP-телеметрическая система может эффективно измерять изменения в атмосферных условиях, почве и физиологии растений. Условия окружающей среды В ходе эксперимента атмосферным зондом отслеживались условия окружающей среды (фотосинтетически активное излучение (ПАР) и дефицит давления пара (VPD). Собранные данные свидетельствуют о том, что PAR и VPD оставались похожими в разные дни и в течение дня(рисунок 4). VWC обработанных засухой горшков измерялся почвенными зондами на протяжении всего экспериментального периода. Данные VWC, собранные в одном из обработанных засухой резюме. Завод Indica построен на рисунке 5. Физиологические параметры Ежедневная транспирация постепенно увеличивалась во всех четырех процедурах (Карла-контроль, Карла-засуха, Ризотто-контроль и Ризотто-засуха) на первом этапе эксперимента, в ходе которого все растения были хорошо орошаемыми. Позднее произошло сокращение числа случаев транспирации, что было связано с периодом засухи (день с 5 по 18 день) в ходе двух процедур, лишенных воды. Впоследствии, в период восстановления (с 18-го дня), ежедневная транспирация вновь увеличилась в двух группах, лишенных воды, но до гораздо более низкого уровня, чем это наблюдалось до лечения засухи(Дополнительный рисунок 9B). Средний рассчитанный вес растений (т.е. скорость увеличения веса растений) последовательно увеличивался как средиКарлы – контроля,так и для лечения Карлы-засухи на первом этапе эксперимента, когда все растения получали аналогичное орошение (дни 1-5). Когда лечение засухи было применено к cv. Карла растений (Дни 5-18), эти растения перестали набирать вес и не возобновить набирать вес до стадии восстановления. В этот момент наблюдалось увеличение веса, которое шло медленнее, чем то, что наблюдалось для контроля. В отличие от этого, веса Карла – контроль растенийпостоянно увеличиваетсяна протяжении всего экспериментального периода(рисунок 6). Рисунок 1: Компоненты и установка гравиметрической фенотипной системы.(A)Взвешивание лизиметра. Лизиметр включает в себя нагрузочных ячеек, которая преобразует механическую нагрузку объекта в электрический заряд, и металлическую платформу, которая охватывает верхнюю и нижнюю части нагрузочных элементов, так что вес объекта может быть правильно измерен. (B)Лизиметр покрыт полистирола блока и пластиковой крышкой для теплоизоляции. (C)Масштаб частей. Водохранилище (зеленый контейнер) помещается на крышку лизиметра для сбора жидкости, которая стекает из горшка. Зеленый контейнер соединен с зеленой крышкой, которая имеет большое круглое отверстие, через которое вставляется горшок. Черная резиновая прокладка кольцо крепится к одной стороне зеленой крышки и горшок прилагается к другой стороне, чтобы свести к минимуму потери воды через испарение из контейнера. Зеленая крышка имеет два отверстия для отбора проб (малые и большие) над дренажным расширением, которые запечатаны резиновыми пробками. (D)Подключается. Контейнер имеет дренажное расширение с четырьмя отверстиями (с пробками) на разных высотах, которые могут быть использованы для регулировки уровня воды в контейнере после дренажа через определенное отверстие останавливается (объем резервной воды). Нужный объем воды будет зависеть от видов растений, типа используемой среды заливки и потребностей растений в воде (т.е. предполагаемого суточного объема транспирации). (E)Блок управления состоит из зеленой прямоугольной коробки, которая содержит электронный контроллер и соленоидные клапаны. Есть отверстия, через которые раствор фертигации может входить и выходить из горшков, а также розетки для подключения ячейки нагрузки и различные датчики. Различные методы лечения, такие как различные уровни солености или различные минеральные составы, могут быть применены через раствор фертигации. Металлический стенд подключен к контроллеру, чтобы держать трубы и кабели и предотвратить их от прикосновения горшки и добавить вес. Другими необходимыми компонентами являются (F) почвенные зонды (например, датчики влажности, температуры и ЕС – 5TE), необязательные(G) многофункциональные капельницы (для фертигации и/или применения лечения) и (H) атмосферные зонды (для измерения дефицита давления пара (VPD) и радиации). (I)Полностью оборудованный единый массив. (J)Полностью оборудованный массив в теплице, желтые стрелки, указывающие на атмосферные зонды, что позволяет нормализации стоматальной проводимости в зависимости от местных атмосферных условий. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры. Рисунок 2: Части, необходимые для одной настройки банка.(A-C) Необходимы следующие компоненты: один 4 l горшок, один 4 L горшок без дна, чтобы служить в качестве держателя сетки, один круговой кусок нейлоновой сетки (размер поры 60 сетки) с диаметром в два раза больше, чем в нижней части горшка, один покров с назначенными отверстиями для растений и орошения капельницы, один 60 см, белый стекловолокна палку (полюс) и один черный прокладки кольцо. (D)Пример плана таблицы, в котором горшки были рандомизированы. В теплице в каждой таблице было 1-18 столбцов и четыре ряда, здесь мы использовали 24 позиции. Тем не менее, структура массива может быть легко приспособлена к любой форме в зависимости от размера собственной теплицы. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры. Рисунок 3: Настройка горшка.(A)Растения, растущие в полости лотки. (Помидорные саженцы, показанные здесь, являются лишь примером; многие другие виды растений могут быть выращены таким же образом). (B) Слепки формы для (C) создание полостей в горшок среды, которая будет (D) тесно подходят корневой почвы пробки саженцев, чтобы обеспечить успешную пересадку (E) саженцы в горшки. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры. Рисунок 4: Атмосферные условия в ходе эксперимента.Y-оси справа показывает ежедневный дефицит давления пара (VPD) и у оси слева показывает фотосинтетически активное излучение (PAR) в течение 29 дней подряд эксперимента. Этот график был подготовлен программным обеспечением анализа данных. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры. Рисунок 5: Объемное содержание воды (VWC), измеренное зондом почвы в ходе эксперимента.Данные представляют значения VWC для одного cv. Завод Indica, который подвергался засухе в течение всего экспериментального периода, включая восстановление. Этот график был подготовлен программным обеспечением анализа данных. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры. Рисунок 6: Целые растительные веса (± SE) в течение всего экспериментального периода для cv. Карла в хорошо орошаемых (контроль) и засухи.Группы сравнивались с помощью ANOVA (HSD Туки; р хт; 0,05). Каждый средний ± SE представляет по крайней мере четыре растения. График и статистический анализ были подготовлены программным обеспечением для анализа данных. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры. Дополнительная цифра 1: Операционные окна программного обеспечения для создания эксперимента. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить эту цифру. Дополнительная цифра 2: таблица «Заводы» в качестве электронной таблицы; Операционное программное обеспечение. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить эту цифру. Дополнительная цифра 3: Программное обеспечение окна для расчета сухого веса почвы; Операционное программное обеспечение. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить эту цифру. Дополнительная цифра 4: Программное обеспечение для создания ирригационной обработки; Операционное программное обеспечение. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить эту цифру. Дополнительная цифра 5: Окно графика анализа данных. В нашем эксперименте мы использовали три сорта риса (т.е. Indica, Карла и Ризотто) и два различных сценария орошения, хорошо орошаемых (контроль) и засухи. Необработанные данные выявили различия в весе растений в ходе эксперимента. Каждая строка представляет одно растение/горшок. В течение дня, растения произошло, так что система потеряла вес, как видно на склонах ежедневных кривых. Горшки орошались каждую ночь на полную мощность, как представлено в качестве пиков в кривых. За ирригационным событием последовал дренаж любой избыточной воды после насыщения среды заливки. Первоначально все растения были хорошо орошаемы (контроль). С 7 августа 2018 года половина растений подверглись засухе. В то же время остальные растения продолжали получать оптимальное орошение. Дифференциальное восстановление было достигнуто за счет восстановления орошения на обработанных засухой растениях, начиная с 20 августа 2018 года (что позволило каждому заводу испытывать аналогичную степень стресса) и продолжения до конца эксперимента. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить эту цифру. Инструмент орошения обратной связи системы позволяет пользователю разрабатывать программы орошения для каждого отдельного горшка на основе времени, веса горшка, данных датчика почвы (например, VWC) или транспирации растений за предыдущий день. Каждое растение может быть орошается индивидуально в индивидуальном порядке на основе его собственной производительности. Это дифференциальное орошение сводит к минимуму различия между содержанием почвы растений в воде, так что все растения подвергаются контролируемой обработке засухи, независимо от их индивидуальных потребностей в воде. Дополнительная цифра 6: Окно анализа данных для анализа данных. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить эту цифру. Дополнительная цифра 7: Окно гистограммы анализа данных. На этом рисунке показано графическое представление распределения суточных значений в трех различных сортах риса (т.е. Indica, Karla и Risotto) в хорошо орошаемых (контрольных) условиях. Нижняя диаграмма представляет собой тепловую карту визуализации растений ежедневно transpiration на основе физического расположения горшков на столе. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить эту цифру. Дополнительная цифра 8: Анализ данных T-тест окна. Линии представляют различия в ежедневной транспирации (фундаментальная и важная физиологическая черта) между двумя сортами риса (т.е. Карлой и Ризотто) в хорошо орошаемых (контрольных) условиях. Окно показывает ежедневную транспирацию отдельных растений (вверху справа) и сравнение средств ± SE каждой группы, проводимое с использованием студента t-test(внизу справа). Статистический анализ проводился автоматически программным обеспечением. Красные точки представляют значительные различия между обработками в соответствии с t-тестамистудента; р хт; 0,05. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить эту цифру. Дополнительная цифра 9: Анализ данных окно ANOVA. a) графическое представление различий в ежедневной транспирации между двумя сортами риса (т.е. Карлой и Ризотто) в хорошо орошаемых (контрольных) условиях и засухе в течение всего экспериментального периода. Лечение засухи началось через 5 дней после начала эксперимента. Нажатие в любой день представит сравнение групп (B) с использованием ANOVA (HSD Tukey’s; p Lt; 0.05), здесь, на 12 августа. Каждый средний ± SE представляет по крайней мере четыре растения. Те же группы могут быть также представлены в качестве (C) Непрерывная цельнозаводная скорость транспирации (± SE) в течение всего экспериментального периода. Графики и статистический анализ были подготовлены программным обеспечением для анализа данных. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить эту цифру. Дополнительная цифра 10: Анализ данных кусок мудрый линейный кривой окна. Это окно показывает по частям линейные кривые трех сортов риса (т.е. Indica, Карла и Ризотто) в условиях засухи. Программное обеспечение может выполнять по частям линейный анализ соответствия между любым физиологическим параметром (здесь, ежедневная транспирация) и рассчитанным содержанием объемной воды (VWC) растений, подлежащих засухе. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить эту цифру. Дополнительные материалы. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить эти материалы. Терпимая Описание Грубый песок Кремнеземный песок 20-30 (верхние и нижние сетчатые экраны, через которые проходил песок: 0,841 и 0,595 мм соответственно) Мелкий песок Кремнеземный песок 75-90 (верхние и нижние сетчатые экраны, через которые проходил песок: 0,291 и 0,163 мм соответственно) Почва на основе торфа Классман 686 Почва суглина (естественная почва) Песчаная суглина, взятая из верхнего слоя участка на экспериментальной ферме факультета сельского хозяйства, продовольствия и окружающей среды, Реховот, Израиль Вермикулит Вермикулит 3G Перлит Перлит 212 (диапазон размеров: 0,5-2,5 мм) Компост Бентал 11 Поттинг почвы Пористые, керамические, малоразмерные средние Профиль Porous Ceramic 20-50 (верхние и нижние сетчатые экраны, через которые проходила наземная керамика: 0,841 и 0,297 мм соответственно) Пористый, керамический, смешанного размера среднего Профиль Пористый Керамический 50% 20-50 сетки и 50% 20-6 сетки, 0,841- 3,36 мм Таблица 1: Поттинг-медиа. Тип почвенных медиа / Параметры Грубый песок Мелкий песок Почва суглина Перлит Вермикулит Пористые керамические смешанного размера Пористые керамические малоразмерные Почва на основе торфа Компост Общий объем воды (TW, мл) 860 ± 7,2 (F) 883,1 ± 24 (F) 1076,3 ± 35,9 (Е) 1119,9 ± 8,5 (Е) 1286 ± 22,4 (D) 1503,6 ± 15,4 (К) 1713 ± 25,9 (B) 1744,3 ± 8,2 (Б) 2089,6 ± 61,6 (Г) Содержание объемной воды (VWC, мл3/мл3) 0,26 (F) 0.27 (F) 0,33 (Е) 0,35 (Е) 0.4 (D) 0,46 (К) 0,53 (B) 0,54 (B) 0,65 (Г) Массовая плотность (BD, г/см3) 1.7 (Г) 1.6 (B) 1.5 (К) 0.1 (Д) 0.2 (F) 0,8 (D) 0,7 (Е) 0.2 (G) 0.1 (G) Стабильность веса почвы (SWS, g/d) ±2,3 ± 0,3 (Б) ±4,3 ± 0,3 (Б) ±2,9 ± 0,9 (Б) ±14,9 ± 0,7 (Г) ±7,6 ± 2,8 (Б) ±1,3 ± 0,1 (Б) ±1,9 ± 0,4 (Б) ±6,7 ± 0,8 (Б) ±4,3 ± 1,2 (Б) Стабильность веса почвы с зарезервированной водой в ванне (г/день; пожалуйста, см. раздел 6.14) 3 ± 0,4 (B) 3.3 ± 0.4 (B) 3.2 ± 1.2 (B) 6.3 ± 0.5 (Г) 2.7 ± 0.8 (B) 1.6 ± 0.3 (B) 1.9 ± 0.3 (B) 10.6 ± 3 (Г) 1.5 ± 0.3 (B) Емкость горшка гравиметрическое содержание влаги (SWC; пожалуйста, см. Раздел 8.2) 0.18 (G) 0,23 (G) 0,23 (G) 3.79 (К) 3.0 (D) 0,74 (F) 0,99 (E) 4.25 (B) 6.13 (Г) Относительная возможность дренажа Отлично Терпимая Средне-низкий Отлично Отлично Отлично Отлично Низкой Терпимая Относительное время для достижения емкости горшка Быстрый Быстрый Быстрый Медленно Медленно Быстрый Быстрый Медленно Медленно Относительная емкость обмена катицией (CEC) Низкой Низкой Низкой Низкой Высокой Высокой Высокой Высокой Высокой Совместимость с: Корневая стирка (в конце эксперимента) ++ ++ + ++ + ++ ++ – – Лечение питательными веществами/биостимуляторами ++ ++ – ++ + + + – – Соленость лечения ++ ++ + ++ + ++ ++ + – Точное измерение темпов роста ++ ++ + -,+ + ++ +++ + + Восстановление структуры физической почвы после засухи +++ +++ ++ + – +++ +++ -,+ – – Общий объем воды (TW, ml) – влажный вес почвы (при емкости горшка) – сухой вес почвы. Содержание объемной воды (VWC) – TW/объем почвы. Массовая плотность (BD) – сухой вес почвы/объем почвы. Стабильность веса почвы (SWS) – Среднее изменение влажного веса почвы в течение 4 дней подряд (средний при емкости горшка без растения после последнего орошения). Содержание гравиметрической влаги в горшке (SWC); для расчета, пожалуйста, см. раздел 7.2. Таблица 2: Общие характеристики 9 различных средств заливки и их совместимость с гравиметрической платформой. Измерения проводились с использованием 4-L горшков, заполненных 3,2 л среды на полевых мощностях (емкость горшка). Данные отображаются как средства ± SE. Различные буквы в столбцах указывают на значительные различия между средствами массовой информации, согласно тесту HSD Tukey(P lt; 0.05; 3 ≤ n ≤ 5). Компоненты фертигации Окончательная концентрация (ppm) Окончательная концентрация (mM) НаНО3 195.8 2.3 H3PO4 209 0.000969 КНО3 271.4 2.685 МгСО4 75 0.623 ЗНСО4 0.748 0.0025 CuSO4 0.496 0.00198 МО3 0.131 0.00081 МНСО4 3.441 0.0154 Буры 0.3 0.00078 C10H12N2NaFeO8 (Fe) 8.66 0.0204 РН окончательного оросительного раствора из капельницы (после разбавления водопроводной водой) варьировался от 6,5 до 7. Таблица 3: Компоненты Фертигации.

Discussion

Разрыв в знаниях генотипа-фенотипа отражает сложность взаимодействия среды генотипаx (рассмотрено 18,24). Можно было бы преодолеть этот разрыв с помощью высокого разрешения, HTP-телеметрической диагностики и фенотипических платформ скрининга, которые могут быть использованы для изучения все-растения физиологические показатели и водные отношения кинетики8,9. Сложность взаимодействия генотипа x с окружающей средой делает фенотипирование сложной задачей, особенно в свете того, как быстро растения реагируют на изменяющиеся среды. Хотя в настоящее время имеются различные фенотипные системы, большинство из этих систем основаны на методах дистанционного зондирования и передовых методах визуализации. Хотя эти системы обеспечивают одновременные измерения, в определенной степени, их измерения ограничиваются морфологическими и косвенными физиологическими чертами25. Физиологические особенности очень важны в контексте отзывчивости или чувствительности к условиям окружающей среды26. Таким образом, прямые измерения, сделанные непрерывно и одновременно с очень высоким разрешением (например, 3 мин интервала) может обеспечить очень точное описание физиологического поведения растения. Несмотря на эти существенные преимущества гравиметрической системы, необходимо также учитывать тот факт, что эта система имеет некоторые потенциальные недостатки. Основными недостатками являются необходимость работы с горшками и в тепличных условиях, что может представлять серьезные проблемы для лечения-регулирования (в частности, регулирования лечения засухи) и экспериментальной повторяемости.

Для решения этих проблем следует стандартизировать применяемые стрессы, создать действительно рандомизированную экспериментальную структуру, свести к минимуму эффекты горшка и сравнить несколько динамических моделей поведения растений при изменении условий окружающей среды в течение короткого периода времени. Подход HTP-телеметрического функционального фенотипирования, описанный в настоящем документе, рассматривает эти вопросы, как упомялено ниже.

Для того, чтобы соотнести динамическую реакцию завода с его динамической средой и захватить полную, большую картину сложных взаимодействий между растением и окружающей средой, необходимо измерять как экологические условия (рисунок4),так и реакции растений (дополнительныйрисунок 9B). Этот метод позволяет измерять физические изменения в среде и атмосфере заливки непрерывно и одновременно, наряду с растительными чертами (континуум почвы-растения-атмосферы, SPAC).

Чтобы лучше предсказать, как растения будут вести себя в поле, важно выполнить фенотипирование процесса в условиях, которые как можно более похожи на те, которые находятся вполе 18. Мы проводим эксперименты в теплице в полу контролируемых условиях, чтобы как можно больше имитировать полевые условия. Одним из наиболее важных условий является растущая или заливка среды. Выбор наиболее подходящей среды заливки для гравиметрического системного эксперимента имеет решающее значение. Целесообразно выбрать среду почвы которая стекает быстро, позволяет для быстрого достижения емкости бака и имеет высоки стабилную емкость бака, по мере того как те характеристики позволяют для более точных измерений gravimetric системой. Кроме того, необходимо также учитывать различные методы лечения, которые будут применяться в эксперименте. Например, процедуры, связанные с солями, удобрениями или химическими веществами, требуют использования инертной среды заливки, предпочтительно с низкой емкостью катиоцийного обмена. Засуха лечения применяется к низким транспирации видов растений будет работать лучше всего с заливки средств массовой информации с относительно низким уровнем VWC. В отличие от этого, медленная засуха лечения применяется к высокой транспирации растений будет работать лучше всего с заливки средств массовой информации с относительно высоким уровнем VWC. Если корни необходимы для постэкспериментного анализа (например, корневая морфология, сухой вес и т.д.), использование среды с относительно низким содержанием органического вещества (т.е. песка, пористой керамики или перлита) облегчит мыть корни, не повреждая их. Для экспериментов, которые будут продолжаться в течение более длительных периодов, желательно, чтобы избежать средств массовой информации, которые богаты органическим веществом, так как органическое вещество может разлагаться со временем. Более подробную информацию по этой теме можно получить в таблице 1 и таблице 2.

Полевой фенотипирование и фенотипирование теплиц (до поля) имеют свои собственные цели и требуют различных экспериментальных настановок. Предполевой фенотипирование помогает отведать перспективных генотипов кандидатов, которые имеют высокую вероятность успеха в этой области, чтобы помочь сделать полевые испытания более целенаправленными и рентабельными. Тем не менее, предполевая фенотипирование включает в себя ряд ограничений (например, эффекты горшка), которые могут привести к растениям работать иначе, чем они будут вполевых условиях 18,27. Небольшой размер горшка, потеря воды путем испарения и нагрева лизиметра весы являются примерами факторов в тепличных экспериментов, которые могут привести к эффекту горшок18. Метод, описанный здесь, призван свести к минимуму эти потенциальные последствия следующим образом:

a) размер горшка выбирается на основе генотипа, который необходимо изучить. Система способна поддерживать различные размеры горшков (до 25 л) и ирригационные процедуры, что позволяет обработать любой вид растениеводства.
b) горшки и лизиметровые чешуйки изолированы для предотвращения передачи тепла и нагрева горшков.
c) эта система включает тщательно разработанную систему орошения и дренажа.
d) для каждого горшка имеется отдельный контроллер, позволяющий проводить подлинную рандомизацию с помощью самоорошаемых и самоконтролных процедур.
e) программное обеспечение учитывает локальный VPD растений при расчете стоматальной проводимости навеса. Пожалуйста, смотрите несколько станций VPD локализации на рисунке 1J.

Эта система включает в себя прямые физиологические измерения на местах, как плотность растений, что устраняет необходимость либо большие пространства между растениями или перемещение растений для изображения на основе фенотипирования. Эта система включает в себя анализ данных в режиме реального времени, а также возможность точного обнаружения физиологической точки θ () каждого растения. Это позволяет исследователю контролировать растения и принимать решения о том, как эксперимент должен быть проведен и как любые образцы должны быть собраны в ходе эксперимента. Легкая и простая калибровка веса системы облегчает эффективную калибровку. Системы высокой пропускной способности генерируют огромные объемы данных, которые представляют дополнительные задачи обработкиданных и аналитические задачи 11,,12. Анализ больших данных в режиме реального времени, который непосредственно подается программному обеспечению от контроллера, является важным шагом в переводеданных в знания 14, которые имеют большое значение для практического принятия решений.

Этот метод HTP-телеметрического физиологического фенотипирования может быть полезен для проведения тепличных экспериментов в условиях, близких к полю. Система способна измерять и непосредственно рассчитывать связанные с водой физиологические реакции растений на их динамическую среду, эффективно преодолевая при этом большинство проблем, связанных с эффектом горшка. Способности этой системы чрезвычайно важны на предпробной стадии фенотипирования, так как они дают возможность прогнозировать штрафы за урожайность на ранних стадиях роста растений.

Offenlegungen

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Эта работа была поддержана совместной исследовательской программой ISF-NSFC (грант No 2436/18), а также частично поддержана Министерством сельского хозяйства и развития сельских районов Израиля (Центр знаний Евгения Канделя) в рамках Центра знаний о корневой зоне для использования современного сельского хозяйства.

Materials

Atmospheric Probes SpectrumTech/Meter group 3686WD Watchdog 2475
    40027 VP4
Array Randomizer   None The software “Array Randomizer” can be used for creating an experimental design of a randomized block design, or fully random design. It was developed to have better control over the random distribution of the experimental samples (plants) in order to normalize the atmospheric microvariation inside the greenhouse.
      Free download and more information, please click on the following link: https://drive.google.com/open?id=1y4QbTpxRK5Lx430xzu1RFdrlcL8pz_1q
Cavity trays Danish size with curved rim for nursery 30162 4X4X7 Cell, 84 cell per tray
https://desch.nl/en/products/seed_propagation_trays/danish-size-with-curved-rim-for-nursery~p92
Coarse sand Negev Industrial Minerals Ltd., Israel    
Compost Tuff Marom Golan, Israel    
Data Analysis software Plant-Ditech Ltd., Israel   SPAC Analytics
Drippers Netafim 21500-001520 PCJ 8L/h
Fine sand Negev Industrial Minerals Ltd., Israel    
Loamy soil (natural soil)      
Nylon mesh Not relevant (generic products)    
Operating software Plant-Ditech Ltd., Israel   Plantarray Feedback Control (PFC)
Peat-based soil Klasmann-Deilmann GmbH, Germany    
Perlite Agrekal , Israel    
Plantarray 3.0 system Plant-Ditech Ltd., Israel SCA400s Weighing lysimeters
    PLA300S Planter unit container
    CON100 Control unit
    part of the planter set Fiberglass stick
    part of the planter set Gasket ring
      Operating software
      SPAC Analytics software
Porous, ceramic, mixed-sized medium Greens Grade, PROFILE Products LLC., USA    
Porous, ceramic, small-sized medium Greens Grade, PROFILE Products LLC., USA    
Pots Not relevant (generic products)    
Soil Bental 11 by Tuff Marom Golan    
Soil Probes Meter group 40567 5TE
    40636 5TM
    40478 GS3
Vermiculite Agrekal , Israel    
DOWNLOAD MATERIALS LIST

Referenzen

  1. Ray, D. K., Mueller, N. D., West, P. C., Foley, J. A. Yield Trends Are Insufficient to Double Global Crop Production by 2050. PLoS One. 8, 66428 (2013).
  2. Food and Agriculture Organization of the United Nations. . The future of food and agriculture: Trends and challenges. , (2017).
  3. Dhankher, O. P., Foyer, C. H. Climate resilient crops for improving global food security and safety. Plant, Cell & Environment. 41, 877-884 (2018).
  4. Chen, D., et al. Dissecting the phenotypic components of crop plant growthand drought responses based on high-throughput image analysis w open. Plant Cell. 26, 4636-4655 (2014).
  5. Ubbens, J. R., Stavness, I. Deep Plant Phenomics: A Deep Learning Platform for Complex Plant Phenotyping Tasks. Frontiers in Plant Science. , (2017).
  6. Danzi, D., et al. Can High Throughput Phenotyping Help Food Security in the Mediterranean Area. Frontiers in Plant Science. , (2019).
  7. Miflin, B. Crop improvement in the 21st century. Journal of Experimental Botany. 51, 1-8 (2000).
  8. Dalal, A., et al. Dynamic Physiological Phenotyping of Drought-Stressed Pepper Plants Treated With “Productivity-Enhancing” and “Survivability-Enhancing” Biostimulants. Frontiers in Plant Science. , (2019).
  9. Moshelion, M., Altman, A. Current challenges and future perspectives of plant and agricultural biotechnology. Trends in Biotechnology. 33, 337-342 (2015).
  10. Singh, A., Ganapathysubramanian, B., Singh, A. K., Sarkar, S. Machine Learning for High-Throughput Stress Phenotyping in Plants. Trends in Plant Science. 21, 110-124 (2016).
  11. Houle, D., Govindaraju, D. R., Omholt, S. Phenomics: The next challenge. Nature Reviews Genetics. 11, 855-866 (2010).
  12. Fiorani, F., Schurr, U. Future Scenarios for Plant Phenotyping. Annual Review of Plant Biology. 64, 267-291 (2013).
  13. Tardieu, F., Cabrera-Bosquet, L., Pridmore, T., Bennett, M. Plant Phenomics, From Sensors to Knowledge. Current Biology. 27, 770-783 (2017).
  14. Negin, B., Moshelion, M. The advantages of functional phenotyping in pre-field screening for drought-tolerant crops. Functional Plant Biology. , (2017).
  15. Gebremedhin, A., Badenhorst, P. E., Wang, J., Spangenberg, G. C., Smith, K. F. Prospects for measurement of dry matter yield in forage breeding programs using sensor technologies. Agronomy. 9, 65 (2019).
  16. Roitsch, T., et al. New sensors and data-driven approaches-A path to next generation phenomics. Plant Science. 282, 2-10 (2019).
  17. Li, L., Zhang, Q., Huang, D. A review of imaging techniques for plant phenotyping. Sensors (Switzerland). 14, 20078-20111 (2014).
  18. Gosa, S. C., Lupo, Y., Moshelion, M. Quantitative and comparative analysis of whole-plant performance for functional physiological traits phenotyping: New tools to support pre-breeding and plant stress physiology studies. Plant Science. 282, 49-59 (2019).
  19. Araus, J. L., Cairns, J. E. Field high-throughput phenotyping: the new crop breeding frontier. Trends in Plant Science. 19, 52-61 (2014).
  20. Ito, V. C., Lacerda, L. G. Black rice (Oryza sativa L.): A review of its historical aspects, chemical composition, nutritional and functional properties, and applications and processing technologies. Food Chemistry. 301, 125304 (2019).
  21. Anjum, S. A., et al. physiological and biochemical responses of plants to drought stress. African Journal of Agricultural Research. , (2011).
  22. Halperin, O., Gebremedhin, A., Wallach, R., Moshelion, M. High-throughput physiological phenotyping and screening system for the characterization of plant-environment interactions. The Plant Journal. 89, 839-850 (2017).
  23. Yaaran, A., Negin, B., Moshelion, M. Role of guard-cell ABA in determining steady-state stomatal aperture and prompt vapor-pressure-deficit response. Plant Science. 281, 31-40 (2019).
  24. Dalal, A., Attia, Z., Moshelion, M. To produce or to survive: how plastic is your crop stress physiology. Frontiers in Plant Science. 8, 2067 (2017).
  25. Araus, J. L., Kefauver, S. C., Zaman-Allah, M., Olsen, M. S., Cairns, J. E. Translating High-Throughput Phenotyping into Genetic Gain. Trends in Plant Science. 23, 451-466 (2018).
  26. Ghanem, M. E., Marrou, H., Sinclair, T. R. Physiological phenotyping of plants for crop improvement. Trends in Plant Science. 20, 139-144 (2015).
  27. Sinclair, T. R., et al. Pot binding as a variable confounding plant phenotype: theoretical derivation and experimental observations. Planta. 245, 729-735 (2017).

Tags

TelemetricGravimetricPhysiological PhenotypingPlant-environment InteractionsHigh-resolution Functional PhenotypingReal-time MeasurementsPhysiological TraitsPotting SetupSoil FilterNylon MeshFiberglass StickGasket RingWeight CalibrationLysimeters

Play Video
PDF
DOI
DOWNLOAD MATERIALS LIST
Diesen Artikel zitieren
Dalal, A., Shenhar, I., Bourstein, R., Mayo, A., Grunwald, Y., Averbuch, N., Attia, Z., Wallach, R., Moshelion, M. A Telemetric, Gravimetric Platform for Real-Time Physiological Phenotyping of Plant–Environment Interactions. J. Vis. Exp. (162), e61280, doi:10.3791/61280 (2020).
Zitat herunterladen
Nachdrucke und Berechtigungen

View Video

✖

To prove you're not a robot, please enter the text in the image below

CAPTCHA Image
Play CAPTCHA Audio
Refresh Image