简介：表型组学，是将生物体的表现型特征视为一个整体（表型组）进行研究的领域，生物体的表型特征大都是由基因组与环境相互作用产生的。1996年，衰老研究中心主任StevenA．Garan在滑铁卢大学的一次应邀演讲上首先提出了Phenomics概念。

简介：冰草对放牧胁迫的适应是多方面的，表型性状上不仅表现为营养枝数量增加，生殖枝数量、生殖枝高度、营养枝高度、结实率、株丛径、穗宽、穗长、穗节数、穗小花数降低，其中营养枝和生殖枝高度的降低具有显著性差异（p〈0.05）。这种小型化变异虽然有保守性，但没有遗传性，解除放牧胁迫后经过一段时间，形态上就能恢复正常的水平。

简介：在新疆和田、喀什和伊宁3个不同地区采取中亚沙棘样本49株,主要从果实形态、种子形态和叶片特性方面对中亚沙棘进行了比较分析,结果表明：中亚沙棘3个居群的种子长度未达到显著差异水平,但宽度、厚度则呈极显著差异水平;种子千粒重在5.36-16.77g之间,3个居群的千粒重达到极显著差异水平。种子千粒重与种子宽度、厚度呈极显著相关,而与种子长度和长宽比未达到显著相关水平,表明种子千粒重主要决定于种子的宽度和厚度,而与种子长度和种子形状关系不密切。3个居群果实的纵径、横径均达到极显著差异水平,但果实纵横比无显著差异,表明三个居群果实形态差异不明显。中亚沙棘百果重为9.30-32.2g,百果重与果实纵径、横径均呈极显著正相关关系,但与纵横比没有明显相关性,表明中亚沙棘百果重主要决定于果实的纵径和横径,与果实形态无关。

简介：摘要 : 植物表型组学研究正逐渐向综合化、规模化、多尺度和高通量的方向快速发展。本文首先介绍了植物表型研究的最新动向。然后针对室内表型监测平台的特点和各类室内表型针对的表型性状进行了系统介绍，包括产量、品质、胁迫抗性（包括干旱、抗冷热、盐胁迫、重金属和病虫害）等。在此基础上，本文还根据通量、传感器集成度和平台大小等把一些国内外流行的室内植物表型平台进行了分类，并介绍了这些室内表型平台在植物研究中的应用情况。同时，本文还介绍了室内表型数据的管理和解析方法。最后，本文着重讨论了室内表型平台的发展方向，并结合中国植物研究的实际情况对表型组学在中国的发展提出了展望，以期为中国植物表型研究提供指导和建议。

简介：摘要 : 准确获取西兰花花球面积和新鲜度是确定其长势的关键步骤，本研究通过对深度残差网络 ResNet进行改进得到一种新型的西兰花花球分割模型，并通过花球部位黄绿颜色占比判断其新鲜度，实现低成本高效准确地西兰花表型信息提取。主要技术流程包括：（ 1）基于地面自动影像获取平台拍摄西兰花花球正射影像并建立原始数据集；（ 2）对训练图像进行预处理并输入模型进行分割；（ 3）基于颜色信息用粒子群结构 PSO和大津法 Otsu对分割结果进一步进行阈值分割，获取其新鲜度指标。试验结果表明：本研究建立的分割模型精度优于传统深度学习模型和基于颜色空间变换和阈值分割模型， 4个评价指标结构相似性指数 (SSIM)、平均精度 (Precision)、平均召回率 (Recall)、 F-度量 (F-measure)结果分别为 0.911、 0.897、 0.908和 0.907，相比于传统方法提升了 10%-15%，且对土壤反射率波动、冠层阴影、辐射强度变化等干扰具有一定的鲁棒性。同时，在分割结果的基础上采用 PSO-Otsu法可以实现花球新鲜度快速分析，其精度超过了 0.8。本研究结果实现了西兰花田间多表型参数的高通量获取，可以为作物田间长势监测研究提供重要参考。

简介：对来自新疆、陕西、美国、哈萨克、利比亚玻利维亚和吉尔吉斯的11份新麦草野生材料的茎干节数、叶舌长度、叶片长度、叶片宽度、小穗数、小穗长、小花数、颖长度、颖果长度和株高等10个表型性状采用方差分析、主成分分析、聚类分析等方法进行了遗传多样性分析,以期筛选出优良种质,为新麦草育种提供可靠的依据。结果表明：1）新麦草种质间表型性状变异程度较高,变异系数范围为14.6%-68.0%,其中小花数最大,叶片宽度最小;2）10个表型性状可归为3个主成分因子,累计贡献率达到83.34%,最大程度上反映了11份新麦草的形态特征,其中小穗长、小花数、颖长度和植株高度是影响新麦草表型性状变异的主要性状;3）10个表型性状间存在显著或极显著的正相关和负相关;4）采用欧氏距离系统聚类法将11份新麦草材料分为3大类。本研究主要揭示了新麦草的形态遗传多样性,可为新麦草资源的收集、鉴定、评价、保存和资源创新利用奠定理论基础。

简介：以保存的857份辣椒资源为材料,对首花节位、株高、株幅等23个表型性状进行遗传多样性和相关性分析.结果表明,辣椒资源的23个表型性状的遗传多样性指数平均值为1.75,平均变异系数为75.95％,表明857份辣椒种质具有丰富的遗传多样性.在相关性上熟性与首花节位呈极显著相关,单果质量与果形指数呈极显著负相关;果肉厚度与单果质量呈极显著正相关,果形指数与果肉厚及单果质量呈极显著负相关;商品果横径与果肉厚及单果质量呈极显著正相关,商品果纵径与商品果横径、果形指数及果肉厚呈极显著相关.

简介：摘要 : 随着无线终端数量的快速增长和多媒体图像等高带宽传输业务需求的增加，农业物联网相关领域可预见地会出现无线频谱资源紧缺问题。针对基于传统物联网的作物表型信息采集系统中存在由于节点密集部署导致数据传输过程容易出现频谱竞争、数据拥堵的现象以及固定电池的网络由于能耗不均衡引起监测周期缩减等诸多问题，本研究建立了一个认知无线传感器网络（ CRSN）作物表型信息采集模型，并针对模型提出一种引入边缘计算机制的动态频谱和能耗均衡（ DSEB）的事件驱动分簇路由算法。算法包括：（ 1）动态频谱感知分簇，采用层次聚类算法结合频谱感知获取的可用信道、节点间的距离、剩余能量和邻居节点度为相似度对被监控区域内的节点进行聚类分簇并选取簇头，构建分簇拓扑的过程对各分簇大小的均衡性引入奖励和惩罚因子，提升网络各分簇平均频谱利用率；（ 2）融入边缘计算的事件触发数据路由，根据构建的分簇拓扑结构，将待检测各区域变化异常表型信息触发事件以簇内汇聚和簇间中继交替迭代方式转发至汇聚节点，簇内汇聚包括直传和簇内中继，簇间中继包括主网关节点和次网关节点 -主网关节点两种情况；（ 3）基于频谱变化和通信服务质量（ QoS）的自适应重新分簇：基于主用户行为变化引起的可用信道改变，或分簇效果不佳对通信服务质量产生的干扰，触发 CRSN进行自适应重新分簇。此外，本研究还提出了一种新的能耗均衡策略去能量消耗中心化（假设 sink为中心），即在网关或簇头节点选取计算式中引入与节点到 sink的距离成正比的权重系数。算法仿真结果表明，与采用 K-medoid分簇和能量感知的事件驱动分簇 (ERP)路由方案相比，在 CRSN节点数为定值的前提下，基于 DSEB的分簇路由算法在网络生存期与能效等方面均具有一定的改进；在主用户节点数为定值时，所提算法比其它两种算法具有更高频谱利用率。

简介：基于远缘杂交技术路线，以引进的蒙古大果沙棘乌兰格木实生子代优株为母本，中国沙棘优良种源丰宁的优良单株为父本，开展了蒙古沙棘与中国沙棘两个亚种间杂交育种工作，对杂种F1表型性状分离规律进行了研究。发现杂种F1代性状分化严重，棘刺数、生长量、叶片、果实等性状的变异程度依次降低，以蒙古大果沙棘为母本的中蒙沙棘杂交能使F1代在株高、棘刺数两个性状上取得最为显著的改良效果。F1代群体雌雄比符合1：1自由组合规律，红果型、杂种F1代果蝇危害率差异以及在重要选种性状上的超亲现象的存在，为沙棘良种选育提供了理论与物质基础。

简介：摘要 : 冠层光截获能力是反映作物品种间差异的重要功能性状，高通量表型冠层光截获对提高作物改良效率具有重要意义。本研究以小麦为研究目标，利用数字化植物表型平台（ D3P）模拟生成了 100种冠层结构不同的小麦品种在 5个生育期的三维冠层场景，记录了从原始冠层结构中提取的绿色叶面积指数（ GAI）、平均倾角（ AIA）和散射光截获率（ FIPARdif）信息作为真实值 ,进一步利用上述三维小麦场景开展了虚拟的激光雷达（ LiDAR）模拟实验，生成了对应的三维点云数据。基于模拟的点云数据提取了其高度分位数特征（ H）和绿色分数特征（ GF）。最后，利用人工神经网络（ ANN）算法分别构建了从不同 LiDAR点云特征（ H、 GF和 H+GF）输入到 FIPARdif、 GAI和 AIA的反演模型。结果表明，对于 GAI、 AIA和 FIPARdif，预测精度从高到低对应的点云特征输入为 GF+H > H > GF。由此可见， H特征对提高目标表型特性的估算精度起到了重要作用。输入 GF + H特征，在中等测量噪音（ 10%）情况下， FIPARdif和 GAI的估算均获得了满意精度， R2分别为 0.95和 0.98，而 AIA的估算精度（ R2=0.20）还有待进一步提升。本研究基于 D3P模拟数据开展，算法的实际表现还有待通过田间数据进一步验证。尽管如此，本研究验证了 D3P协助表型算法开发的能力，展示了高通量 LiDAR数据在估算田间冠层光截获和冠层结构方面的较高潜力。