高光譜相機(jī)油菜動(dòng)態(tài)生長(zhǎng)發(fā)育的遺傳解析和產(chǎn)量提高

油菜是油料作物，不僅是人類食用植物油和工業(yè)用油的主要來源，而且可以為動(dòng)物提供青貯飼料和富含蛋白的餅粕。

隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人民生活水平的不斷提高，到2030年對(duì)食用植物油和蛋白質(zhì)的需求預(yù)計(jì)將增加40%以上。

因此，研究油菜產(chǎn)量和品質(zhì)相關(guān)性狀對(duì)培育高產(chǎn)優(yōu)質(zhì)油菜品種具有十分重要的意義。

對(duì)油菜產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測(cè)

油菜圖像性狀相關(guān)QTL在基因組上的分布

連續(xù)兩年動(dòng)態(tài)采集油菜導(dǎo)入系群體多個(gè)發(fā)育時(shí)期的12個(gè)生長(zhǎng)點(diǎn)的圖像，并開發(fā)了一種適用于油菜表型高通量分析的圖像分析軟件，可以量化43個(gè)圖像性狀（i-traits）。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在多個(gè)發(fā)育時(shí)期測(cè)定的數(shù)個(gè)圖像性狀組合起來，可以很好地預(yù)測(cè)最終的油菜單株產(chǎn)量，比如在幼苗期（T1）、抽薹期（T7）和開花期（T12）等3個(gè)時(shí)期的8個(gè)圖像性狀可以解釋68.2%的產(chǎn)量變異。更有趣的是，該團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)單個(gè)油菜圖像性狀FDNIC_TV（頂視圖像分形維數(shù)，其反映頂視圖葉片投影面積和葉型）與最終產(chǎn)量有很高的相關(guān)性，且在抽薹期達(dá)到最大值（R2=0.369）。因此，結(jié)合無人機(jī)或其他表型設(shè)備在田間獲取油菜頂視圖像，本研究中的圖像分析軟件和圖像性狀在田間油菜表型分析和早期產(chǎn)量預(yù)測(cè)擁有很好的應(yīng)用前景。
另外，華中農(nóng)業(yè)大學(xué)作物表型團(tuán)隊(duì)分別利用TPA_SV和TPA_TV（側(cè)視和頂視的總投影面積），獲得了30個(gè)生長(zhǎng)發(fā)育相關(guān)性狀，可以很好的預(yù)測(cè)油菜整個(gè)生長(zhǎng)發(fā)育期的生物量。預(yù)測(cè)模型中的參數(shù)與最終的產(chǎn)量相關(guān)性分析表明，油菜營(yíng)養(yǎng)生長(zhǎng)期的生長(zhǎng)速度與產(chǎn)量顯著正相關(guān)。
43個(gè)圖像性狀在油菜所有生長(zhǎng)發(fā)育時(shí)期表現(xiàn)出廣泛的表型變異和較高的遺傳遺傳率。該團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)大部分的性狀在油菜現(xiàn)蕾期的遺傳率達(dá)到最大值，表明油菜在這個(gè)時(shí)期的生長(zhǎng)受到環(huán)境影響比較小。通過大規(guī)模的QTL定位分別在兩年鑒定到337和599個(gè)QTL位點(diǎn)，重復(fù)檢測(cè)到的QTL比例分別為33.5%和36.1%。這些QTLs在油菜基因組中呈現(xiàn)不均勻分布，在兩年中分別存在4個(gè)QTL熱點(diǎn)區(qū)域，其中位于A02染色體的熱點(diǎn)區(qū)域在兩年被重復(fù)鑒定到。更有興趣的是，在作為產(chǎn)量預(yù)測(cè)因子的8個(gè)圖像性狀中，有3個(gè)圖像性狀的QTL位點(diǎn)與產(chǎn)量的QTL位點(diǎn)是重疊的，該結(jié)果表明這些區(qū)域的候選基因可能是通過影響早期的生長(zhǎng)發(fā)育調(diào)控油菜的產(chǎn)量。