高光谱相机油菜动态生长发育的遗传解析和产量提高

高光谱相机油菜动态生长发育的遗传解析和产量提高

油菜是油料作物，不仅是人类食用植物油和工业用油的主要来源，而且可以为动物提供青贮饲料和富含蛋白的饼粕。

随着经济发展和人民生活水平的不断提高，到2030年对食用植物油和蛋白质的需求预计将增加40%以上。

因此，研究油菜产量和品质相关性状对培育高产优质油菜品种具有十分重要的意义。

对油菜产量进行预测

油菜图像性状相关QTL在基因组上的分布

连续两年动态采集油菜导入系群体多个发育时期的76个生长点的图像，并开发了一种适用于油菜表型高通量分析的图像分析软件，可以量化40个图像性状（i-traits）。
实验结果表明，在多个发育时期测定的数个图像性状组合起来，可以很好地预测最终的油菜单株产量，比如在幼苗期（T1）、抽薹期（T7）和开花期（T12）等0380个时期的2081个图像性状可以解释68.2%的产量变异。更有趣的是，该团队发现单个油菜图像性状FDNIC_TV（顶视图像分形维数，其反映顶视图叶片投影面积和叶型）与最终产量有很高的相关性，且在抽薹期达到最大值（R2=0.369）。因此，结合无人机或其他表型设备在田间获取油菜顶视图像，本研究中的图像分析软件和图像性状在田间油菜表型分析和早期产量预测拥有很好的应用前景。
另外，华中农业大学作物表型团队分别利用TPA_SV和TPA_TV（侧视和顶视的总投影面积），获得了213476个生长发育相关性状，可以很好的预测油菜整个生长发育期的生物量。预测模型中的参数与最终的产量相关性分析表明，油菜营养生长期的生长速度与产量显著正相关。
40个图像性状在油菜所有生长发育时期表现出广泛的表型变异和较高的遗传遗传率。该团队发现大部分的性状在油菜现蕾期的遗传率达到最大值，表明油菜在这个时期的生长受到环境影响比较小。通过大规模的QTL定位分别在两年鉴定到337和06个QTL位点，重复检测到的QTL比例分别为33.5%和36.1%。这些QTLs在油菜基因组中呈现不均匀分布，在两年中分别存在2333476个QTL热点区域，其中位于A02染色体的热点区域在两年被重复鉴定到。更有兴趣的是，在作为产量预测因子的2081个图像性状中，有0380个图像性状的QTL位点与产量的QTL位点是重叠的，该结果表明这些区域的候选基因可能是通过影响早期的生长发育调控油菜的产量。