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作物表型组学和高通量表型技术：最新进展、当前挑战和未来趋势

行业动态
2020-02-02 15:31
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【概要描述】本文作者回顾了在受控环境和田间条件下高通量表型的主要进展，以及在收获后产量和质量评估中的应用。然后，讨论结合高通量表型和遗传研究的最新多组学研究。最后，提出了一些概念上的挑战，并就如何弥合表型-基因型差距提出了观点。

作物表型组学和高通量表型技术：最新进展、当前挑战和未来趋势

本文作者回顾了在受控环境和田间条件下高通量表型的主要进展，以及在收获后产量和质量评估中的应用。然后，讨论结合高通量表型和遗传研究的最新多组学研究。最后，提出了一些概念上的挑战，并就如何弥合表型-基因型差距提出了观点。

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作物表型组学和高通量表型技术：最新进展、当前挑战和未来趋势

分类：行业动态
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发布时间：2020-02-02 15:31
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随着许多作物全基因组测序的实现，作物功能基因组学研究已进入大数据、高通量时代。大规模表型数据的获取已然成为阻碍作物育种和功能基因组学研究的主要瓶颈之一。尽管如此，近些年的技术进步为我们提供了解决这一瓶颈的潜在解决方案，并探索了未来几年内用于大规模表型数据采集和处理的先进方法。本文作者回顾了在受控环境和田间条件下高通量表型的主要进展，以及在收获后产量和质量评估中的应用。然后，讨论结合高通量表型和遗传研究的最新多组学研究。最后，提出了一些概念上的挑战，并就如何弥合表型-基因型差距提出了观点。毫无疑问，准确的高通量表型分析将加速植物遗传改良，并推动下一场作物育种的绿色革命。

不同规模表型平台示意图

作物表型-基因型循环及图像数据分析

全球表型现状

关键词：作物表型，高通量，田间表型，根系结构，产量和质量，遗传研究

来源：Molecular Plant,Crop Phenomics and High-Throughput Phenotyping: Past Decades, Current Challenges, and Future Perspectives,Wanneng Yang,Hui Feng,Xuehai Zhang,Jian Zhang,John H. Doonan,William David Batchelor,Lizhong Xiong,Jianbing Yan.https://doi.org/10.1016/j.molp.2020.01.008

上一个: 基于计算机视觉和机器学习的大豆根系表型研究

下一个: PI-Plat:一种基于高分辨率图像的水稻花序生长动态的三维重建方法

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