《中国农业科学》2022年第三期发表由中国农业科学院作物科学研究所李龙博士团队完成的题为《作物根系表型鉴定评价方法的现状与展望》的文章，系统评述了当前作物根系表型的鉴定评价方法,并提出未来的重点研究方向,以期为合理选用和改进作物根系表型鉴定方法提供参考。
根系是作物固定植株并吸收土壤水分和养分的主要器官,其表型特征直接影响作物的生产力和适应性。然而,根系的隐匿性、复杂性和可塑性极大地制约着根系表型鉴定效率,导致根系优化进程远远滞后于地上部器官。随着光谱成像、机器学习和三维重建等新技术的快速发展,根系表型鉴定方法逐渐由传统取样观测向原位、无损、自动化检测转变,评价依据由二维形态指标向立体构型参数拓展,促进了根系表型鉴定效率大幅提升,根系表型数据快速增长。与此同时,海量数据也带来了信息冗余及利用率低等问题,对根系表型研究提出了规范化和共享化的新要求。
该研究团队在本文中概述了现行主要根系表型鉴定方法的原理和技术要点,从精准度、通量和成本等方面对不同方法进行系统比较,并从使用许可、运行平台和分析方式等方面对常用根系表型量化软件进行归纳总结;进一步提出今后重点研究方向,即开发高效的田间根系表型鉴定方法,建立根系可塑性鉴定评价技术体系,加强根系解剖结构的鉴定和利用,强化分子检测技术在根系表型鉴定中的应用,推进根系表型鉴定技术规范化和数据信息共享化,以期为合理选用和改进作物根系表型鉴定评价方法提供参考,促进作物根系改良。
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