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      表型分析在水稻品種“銀香38”單株選擇上的應(yīng)用初報(bào)

      2020-08-19 11:33:14何紅梅黃玉杰顧帥娣許建華
      上海農(nóng)業(yè)科技 2020年4期
      關(guān)鍵詞:穗數(shù)葉面積表型

      萬 波 何紅梅 黃玉杰 顧帥娣 許建華*

      (1光明種業(yè)有限公司,上海市崇明區(qū) 202171;2上海乾菲諾農(nóng)業(yè)科技有限公司,上海市浦東新區(qū) 201210)

      表型分析系統(tǒng)可對生長在可控生長因素的環(huán)境或溫室內(nèi)的植物,在時(shí)間和空間尺度上自動(dòng)進(jìn)行植物表型成像測量。例如,盆栽植物可通過側(cè)視和頂視RGB相機(jī)獲取植物在不同旋轉(zhuǎn)角度下的圖像,然后通過定制化軟件分析,獲得盆栽植物的形態(tài)性狀參數(shù)、紋理性狀參數(shù)、顏色性狀參數(shù)和整株相關(guān)表型性狀參數(shù)。目前,表型分析在農(nóng)作物、果樹、花卉、瓜果上的應(yīng)用較廣[1-5],可在葉型、花色、花型、株型、冠層結(jié)構(gòu)、果實(shí)等方面提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)[6-7],并可將該數(shù)據(jù)作為育種的輔助指標(biāo)和評價(jià)指標(biāo)之一。

      在水稻三圃提純復(fù)壯過程中,單株選擇是重要的一環(huán)[8-10],以前該環(huán)節(jié)主要依靠人工目測完成,但人工目測的誤差大、效率低。因此,筆者在“銀香38”的單株選擇上利用表型分析成像系統(tǒng),通過獲取株型的緊湊度、單株投影葉面積和周長等數(shù)據(jù),以量化指標(biāo)來代替人工目測,從而優(yōu)選出合適的單株,進(jìn)而進(jìn)行三圃制大田種子繁殖?,F(xiàn)將相關(guān)試驗(yàn)結(jié)果報(bào)道如下。

      1 材料與方法

      1.1 試驗(yàn)材料

      試驗(yàn)材料為常規(guī)水稻品種“銀香38”,采用盆栽試驗(yàn),5月24日育苗,6月15日栽種30盆,每盆栽1株。灌漿后期選取長勢一致的20株進(jìn)行表型分析(有1株折斷,實(shí)際數(shù)據(jù)分析為19株,編號為1-19)。

      1.2 試驗(yàn)方法

      禾本科作物(水稻、小麥、大麥、高粱等)的產(chǎn)量主要由有效穗數(shù)、穗粒數(shù)和千粒重三個(gè)因素決定,而有效穗數(shù)和穗粒數(shù)主要由植株分蘗數(shù)和穗分枝數(shù)決定[11]。在同一品種的大田內(nèi),優(yōu)選株型好的單株對于增加單位面積的有效穗數(shù)、提高水稻產(chǎn)量具有重要的意義。因此,利用儀器Scanalyzer 3D自動(dòng)比較單株進(jìn)行3D可見光成像,獲取單株高通量的RGB圖像,試驗(yàn)采用的數(shù)據(jù)來源于頂視(vis-top)和側(cè)視(side-0,side-90)3次成像結(jié)果,共采集圖片57張,得出各單株的頂視和側(cè)視的投影面積、緊密度、偏心率等量化指標(biāo)。各單株的穗數(shù)和籽粒數(shù)采用人工清點(diǎn)。結(jié)合各單株的實(shí)際穗數(shù)和籽粒數(shù),得出每穗占用的葉面積和籽粒占用的葉面積。

      2 結(jié)果與分析

      2.1 各單株成穗數(shù)及每穗占用的葉面積

      以每穗占用的葉面積為指標(biāo),每穗占用的葉面積越少,意味著單位面積可以容納更多的穗數(shù)。各單株穗數(shù)及每穗占用的葉面積的頂視和側(cè)視成像統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表1。對每穗占用的葉面積從低到高進(jìn)行排序,選排名前10的標(biāo)記為“√”,3次成像均為前10的為優(yōu)選,標(biāo)記為“√”,最終編號為1、3、12、13、16、17、19的7個(gè)單株入選,見表2。

      2.2 各單株籽粒數(shù)及籽粒占用的葉面積

      以籽粒占用的葉面積為指標(biāo),籽粒占用的葉面積越少,意味著單位面積可產(chǎn)出的稻谷更多。各單株籽粒數(shù)及籽粒占用的葉面積的頂視和側(cè)視成像統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表3。對籽粒占用的葉面積從低到高進(jìn)行排序,選排名前10的標(biāo)記為“√”,3次成像均為前10的為優(yōu)選,標(biāo)記為“√”,最終編號為11、13、14、16、17、19的6個(gè)單株入選,見表4。

      表1 各單株穗數(shù)及每穗占用的葉面積的頂視及側(cè)視成像統(tǒng)計(jì)

      表2 每穗占用的葉面積3次成像排名前10的分布情況

      表3 各單株籽粒數(shù)及籽粒占用的葉面積的頂視和側(cè)視成像統(tǒng)計(jì)

      表4 籽粒占用的葉面積3次成像排名前10的分布情況

      2.3 單株的優(yōu)選

      由表5可知,通過對每穗占用的葉面積和籽粒占用的葉面積3次成像排名前10進(jìn)行匯總比對,結(jié)果編號為13、16、17、19的4個(gè)單株入選。

      表5 入選單株編號

      3 結(jié)論與討論

      試驗(yàn)結(jié)果表明,通過對“銀香38”19個(gè)水稻單株進(jìn)行Scanalyzer3D成像分析,得出了各單株的頂視和側(cè)視的投影面積、緊密度、偏心率等量化指標(biāo),結(jié)合各單株的實(shí)際穗數(shù)和籽粒數(shù),得出了每穗占用的葉面積和籽粒占用的葉面積,經(jīng)綜合分析,最終編號為13、16、17、19的4個(gè)單株入選。

      本試驗(yàn)結(jié)果表明,利用Scanalyzer3D平臺對水稻單株進(jìn)行頂視和側(cè)視可見光成像,對獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析比對,用于水稻單株選擇是可行的,這與前人在蔬菜、瓜果、苗木等植物上采用表型分析進(jìn)行個(gè)體篩選有異曲同工之處。同時(shí),本試驗(yàn)結(jié)果為水稻單株優(yōu)選提供了量化依據(jù),且通過3D成像系統(tǒng)的篩選,減少了人工目測篩選的誤差,這對水稻種子大田生產(chǎn)上的單株優(yōu)選和單產(chǎn)提高具有重要意義。

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