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作物氮素利用效率(NUE)普遍較低，60%以上的施氮(N)流失到環境中，增加了生產成本，影響了生態系統和人類棲息地。為了克服這些問題，需要培育具有改良NUE的作物品種，這需要高效的表型分析方法以及分子和遺傳方法。

為了開發一種有效的表型篩選方法，在霍舍姆維多利亞植物表型組學(Plant Phenomics Victoria, Horsham)的自動分型平臺上，對不同N水平的小麥品種進行了試驗。

初步試驗結果表明，兩個相對氮水平（分別為5 mM和20 mM，分別指定為低氮和最佳氮）非常適合在自動成像表型平臺上針對NUE篩選各種小麥種質。在第二次試驗中，從數字圖像得出的估計的植物參數（例如苗生物量和頂視面積）與播種后7周的表型性狀（例如苗生物量和葉面積）具有高度相關性。

霍舍姆維多利亞工廠的自動化系統。(A)放置在傳送帶系統上的花盆，并設有澆水和稱量站。(B)移至影像室的裝置，包括一個側面及一個頂部的RGB攝影機，以收集影像。

低氮水平和最佳氮水平下15個小麥品種的氮利用效率箱圖。（A）NUEb是通過收獲的生物量計算的氮利用效率（等式1）；（B）NUEg為糧食產量計算的氮素利用效率(公式2)。 *表示方差分析水平，比較N水平內各品種的氮素利用效率(* p≤0.05;** p≤0.01)。

分析表明，相同品種的對照和田間條件之間存在一定的關系，表明溫室篩選可以為后續的田間研究提供更有價值的種質資源。研究結果表明，該表型篩選方法具有很高的適用性，可用于營養生長期小麥中氮素高效種質的鑒定。

來源：Front. A Robust Automated Image-Based Phenotyping Method for Rapid Vegetative Screening of Wheat Germplasm for Nitrogen Use Efficiency.Giao N. Nguyen, Pankaj Maharjan, Lance Maphosa, Jignesh Vakani, Emily Thoday-Kennedy andSurya  Kant.https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpls.2019.01372/full