Fenotypowanie zagęszczenia łanu pszenżyta ozimego w warunkach polowych przy użyciu kamery RGB

Piotr Stefański


Hodowla Roślin Strzelce Grupa IHAR Sp. z o.o., ul. Główna 20, 99-307 Strzelce (Poland)

Krystyna Rybka

krrybka2015@gmail.com
Instytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin- Państwowy Instytut Badawczy, 05-870 Radzików (Poland)
https://orcid.org/0000-0002-4707-8492

Przemysław Matysik


Hodowla Roślin Strzelce Grupa IHAR Sp. z o.o., ul. Główna 20, 99-307 Strzelce (Poland)

Abstrakt

Pszenżyto (× Triticosecale Wittmack) jest heksaploidalnym gatunkiem powstałym w wyniku krzyżowania oddalonego pszenicy i żyta. Charakteryzuje się dużą zdolnością przystosowawczą do niekorzystnych warunków środowiskowych co jest istotną cechą w zmieniającym się klimacie.  W tej pracy przedstawiamy wyniki automatycznego fenotypowania zagęszczenia łanu, czynnika plonotwórczego, jesienią oraz wiosną (fazy BBCH 22-29) dla dwunastu komercyjnych odmian pszenżyta ozimego z doświadczeń PDO (Porejestrowe Doświadczenie Odmianowe), COBORU (Centralny Ośrodek Badania Odmian Roślin Uprawnych). Fenotypowano dwa powtórzenia polowe, uprawiane na dwóch poziomach agrotechniki (A1, A2), wykorzystując platformę HTPP (High Throughput Plant Phenotyping), PlantScreen (PSI, Drasov, Czechy), wyposażoną w wysokorozdzielczą kamerę RGB. Uzyskane  zdjęcia przetworzono przy użyciu oprogramowania Morpho Analyser dedykowanego do przetwarzania zarejestrowanych obrazów i będącego wyposażeniem platformy. Wyniki oraz plon poddano analizie statystycznej przy użyciu oprogramowania Doriane, statystycznego pakietu dla hodowli roślin. Ponieważ stwierdzono, że różnice pomiędzy wynikami uzyskanymi w warunkach A1 i A2 nie są istotne statystycznie, dane uśredniono i wyliczono korelacje zagęszczenia łanu jesienią i wiosną z plonem. W obu sezonach współczynniki korelacji wyniosły 0,79. Są to współczynniki o wysokiej wartości mające praktyczne znaczenie dla hodowli. 

Instytucje finansujące

POIR-01.01.01–00-0782/16–00

Słowa kluczowe:

hodowla roślin, obrazowanie terenowe, potencjał plonowania, wysokoprzepustowe fenotypowanie, Triticosecale

Austin, R.B. (1993). Augmenting yield-based selection, in: M. D. Hayward, et al. (Eds.), Plant Breeding: Principles and Prospects Springer Netherlands, Dordrecht. pp. 391-405.
Google Scholar

Bednarek, R., Dziadowiec, H., Pokojska, U., Prusinkiewicz, Z. (2011). Badania gleboznawczo- ekologiczne. PWN, Warszawa [ISBN 83-01-14216-2] str. 343.
Google Scholar

Daloso D. D. M., Williams, T. C. R. (2021). Current Challenges in Plant Systems Biology, in: F. V,ischi Winck (Ed.), Advances in Plant Omics and Systems Biology Approaches, Springer International Publishing, Cham. pp. 155-170.
Google Scholar

Doriane. (2024) Agronomy driven by data. https://www.doriane.com. Data dostępu, 15.03.2024.
Google Scholar

Drzazga, T., Krajewski, P., Śmiałek, E. (2013). Wykorzystanie różnych poziomów intensywności agrotechniki w hodowli pszenicy ozimej. Biuletyn Instytutu Hodowli I Aklimatyzacji Roślin, 270, 3-16. DOI: https://doi.org/10.37317/biul-2013-0001
Google Scholar

European Commission (20.05.2020) Reinforcing Europe's resilience: halting biodiversity loss and building a healthy and sustainable food system. An official website of the European Union, https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_20_884; The European Green Deal, https://commission.europa.eu/strategy-and-policy/priorities-2019-2024/european-green-deal_en; Farm to Fork Strategy, https://food.ec.europa.eu/horizontal-topics/farm-fork-strategy_en. Data dostępu 22.02.2024.
Google Scholar

Großkinsky, D. K., Svensgaard, J., Christensen, S., Roitsch, T. (2015). Plant phenomics and the need for physiological phenotyping across scales to narrow the genotype-to-phenotype knowledge gap. Journal of Experimental Botany, 66, 5429-5440. DOI: https://doi.org/10.1093/jxb/erv345
Google Scholar

Hurgobin, B., Edwards, D. (2017). SNP Discovery Using a Pangenome: Has the Single Reference Approach Become Obsolete? Biology 6, 21. DOI: https://doi.org/10.3390/biology6010021.
Google Scholar

Kanehisa Laboratories, Fukuoka- Kyoto– Tokyo (15.01.2024) KEGG Pathway Database. Wiring diagrams of molecular interactions, reactions and relations. https://www.genome.jp/kegg/pathway.html. Data dostępu 22.02.2024.
Google Scholar

Long, T. A., Brady, S. M., Benfey, P. N. (2008). Systems approaches to identifying gene regulatory networks in plants. Annual Review of Cell and Developmental Biology 24, 81-103. DOI: https://doi.org/10.1146/annurev.cellbio.24.110707.175408
Google Scholar

Matysik P., Nita Z., Matysik E. (2007). Skuteczność kryteriów selekcji pszenicy ozimej w pokoleniu F4 na podstawie komponentów plonu. Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin 244, 99-110. DOI: https://doi.org/10.37317/biul-2007-0049
Google Scholar

Mir, R. R., Reynolds, M., Pinto, F., Khan ,M. A., Bhat, M. A. (2019). High-throughput phenotyping for crop improvement in the genomics era. Plant Science 282, 60-72. DOI: https://doi.org/10.1016/j.plantsci.2019.01.007
Google Scholar

Ninomiya, S. (2022). High-throughput field crop phenotyping: current status and challenges. Breeding Science 72(1), 3-18. DOI: https://doi.org/10.1270/jsbbs.21069
Google Scholar

Ndour, A., Vadez, V., Pradal, C., Lucas, M. (2017). Virtual Plants Need Water Too: Functional-Structural Root System Models in the Context of Drought Tolerance Breeding. Frontiers in Plant Science 8, 1577. DOI: https://doi.org/10.3389/fpls.2017.01577
Google Scholar

Oleksiak, T., Spyroglou, I., Pacoń, D., Matysik, P., Pernisova, M., Rybka, K. (2022). Effect of drought on wheat production in Poland between 1961 and 2019. Crop Science 62, 728-743. DOI: https://doi.org/10.1002/csc2.20690
Google Scholar

Padmavathi, K., Thangadurai, K. (2016.) Implementation of RGB and Grayscale Images in Plant Leaves Disease Detection – Comparative Study. Indian Journal of Science and Technology 9(6), 1-7. DOI: https://doi.org/10.17485/ijst/2016/v9i6/77739
Google Scholar

Pieruschka ,R., Lawson, T. (2015). Phenotyping in plants. Journal of Experimental Botany 66, 5385-5387. DOI: https://doi.org/10.1093/jxb/erv395
Google Scholar

Rapid Tables. (2024) Tabela kolorów RGB. https://www.rapidtables.org/pl/web/color/RGB_Color.html. Data dostępu 13.03.2024
Google Scholar

Rozbicki, J., Gozdowski, D., Studnicki, M., Mądry, W., Golba, J., Sobczyński, G., Wijata, M. (2019.) Management intensity effects on grain yield and its quality traits of winter wheat cultivars in different environments in Poland. Electronic Journal of Polish agricultural Universities 22(1), 1. DOI: https://doi.org/10.30825/5.ejpau.168.2019.22.1
Google Scholar

Rybka, K. (2018). Fenotypowanie roślin. Konferencja EPPN 2020 w Tartu/ Estonia. Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin 282, 161-174. DOI: https://doi.org/10.37317/biul-2017-0022
Google Scholar

Rybka, K. (2023). Najnowsze doniesienia z zakresu biotechnologii i hodowli zbóż: CBB7 siódma konferencja Cereal Biotechnology and Breeding w Wernigerode, Niemcy. Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin 300, 77-89. DOI: https://doi.org/10.37317/biul-2023-0014
Google Scholar

Rybka K., Nita Z. (2015). Physiological requirements for wheat ideotypes in response to drought threat. Acta Physiologiae Plantarum e37, 1-13. DOI: https://doi.org10.1007/s11738-015-1844-5
Google Scholar

Skłodowski, P., & Bielska, A. (2009). Properties and fertility of soils in Poland: A basis for the formation of agro-environmental relations. (In Polish: Właściwości i urodzajność gleb Polski: podstawa kształtowania relacji rolno-środowiskowych. With English summary, figure legends and headers of tables.) Woda-Środowisko-Obszary Wiejskie, 9(28), 203–214. http://yadda.icm.edu.pl/baztech/element/bwmeta1.element.baztech-article-BATC-0002-0057
Google Scholar

Skudlarski, J. (2023). Skanowanie elektromagnetyczne gleby – element rolnictwa precyzyjnego. Wiadomości Rolnicze Polska https://www.wrp.pl/skanowanie-elektromagnetyczne-gleby-element-rolnictwa-precyzyjnego/ Data dostępu 16.03.2024
Google Scholar

Stefański, P., Ullah, S., Matysik, P., Rybka, K. (2024). Triticale field phenotyping using RGB camera for ear counting and yield estimation. Journal of Applied Genetics 65, 271-281. DOI: https://doi.org/10.1007/s13353-024-00835-6.
Google Scholar

Sun, C., Dong, Z., Zhao, L., Ren, Y., Zhang, N., Chen, F. (2020). The Wheat 660K SNP array demonstrates great potential for marker-assisted selection in polyploid wheat. Plant Biotechnology Journal 18, 1354-1360. DOI: https://doi.org/10.1111/pbi.13361
Google Scholar

Uggla, H. (1981). Gleboznawstwo rolnicze. PWN, Warszawa [ISBN 83-01-00237-9], str. 557.
Google Scholar

Zhang, B., Huang, H., Tibbs-Cortes, L. E., Vanous, A., Zhang, Z., Sanguine, K., Garland-Campbell, K. A., Yu, J., Li, X. (2023). Streamline unsupervised machine learning to survey and graph indel indel-based haplotypes from pan pan-genomes. Molecular Plant 16, 975-997. DOI: https://doi.org/10.1016/j.molp.2023.05.005
Google Scholar


Opublikowane
04/19/2024

Cited By / Share

Stefański, P., Rybka, K. i Matysik, P. (2024) „Fenotypowanie zagęszczenia łanu pszenżyta ozimego w warunkach polowych przy użyciu kamery RGB”, Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin. doi: 10.37317/biul-2024-0001.

Autorzy

Piotr Stefański 

Hodowla Roślin Strzelce Grupa IHAR Sp. z o.o., ul. Główna 20, 99-307 Strzelce Poland

Autorzy

Krystyna Rybka 
krrybka2015@gmail.com
Instytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin- Państwowy Instytut Badawczy, 05-870 Radzików Poland
https://orcid.org/0000-0002-4707-8492

Autorzy

Przemysław Matysik 

Hodowla Roślin Strzelce Grupa IHAR Sp. z o.o., ul. Główna 20, 99-307 Strzelce Poland

Statystyki

Abstract views: 103
PDF downloads: 26 PDF downloads: 11


Licencja

Prawa autorskie (c) 2024 Piotr Stefański, Krystyna Rybka, Przemysław Matysik

Creative Commons License

Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa – Na tych samych warunkach 4.0 Miedzynarodowe.

Z chwilą przekazania artykułu, Autorzy udzielają Wydawcy niewyłącznej i nieodpłatnej licencji na korzystanie z artykułu przez czas nieokreślony na terytorium całego świata na następujących polach eksploatacji:

  1. Wytwarzanie i zwielokrotnianie określoną techniką egzemplarzy artykułu, w tym techniką drukarską oraz techniką cyfrową.
  2. Wprowadzanie do obrotu, użyczenie lub najem oryginału albo egzemplarzy artykułu.
  3. Publiczne wykonanie, wystawienie, wyświetlenie, odtworzenie oraz nadawanie i reemitowanie, a także publiczne udostępnianie artykułu w taki sposób, aby każdy mógł mieć do niego dostęp w miejscu i w czasie przez siebie wybranym.
  4. Włączenie artykułu w skład utworu zbiorowego.
  5. Wprowadzanie artykułu w postaci elektronicznej na platformy elektroniczne lub inne wprowadzanie artykułu w postaci elektronicznej do Internetu, lub innej sieci.
  6. Rozpowszechnianie artykułu w postaci elektronicznej w internecie lub innej sieci, w pracy zbiorowej jak również samodzielnie.
  7. Udostępnianie artykułu w wersji elektronicznej w taki sposób, by każdy mógł mieć do niego dostęp w miejscu i czasie przez siebie wybranym, w szczególności za pośrednictwem Internetu.

Autorzy poprzez przesłanie wniosku o publikację:

  1. Wyrażają zgodę na publikację artykułu w czasopiśmie,
  2. Wyrażają zgodę na nadanie publikacji DOI (Digital Object Identifier),
  3. Zobowiązują się do przestrzegania kodeksu etycznego wydawnictwa zgodnego z wytycznymi Komitetu do spraw Etyki Publikacyjnej COPE (ang. Committee on Publication Ethics), (http://ihar.edu.pl/biblioteka_i_wydawnictwa.php),
  4. Wyrażają zgodę na udostępniane artykułu w formie elektronicznej na mocy licencji CC BY-SA 4.0, w otwartym dostępie (open access),
  5. Wyrażają zgodę na wysyłanie metadanych artykułu do komercyjnych i niekomercyjnych baz danych indeksujących czasopisma.

Inne teksty tego samego autora

1 2 > >> 

Podobne artykuły

<< < 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 > >> 

Możesz również Rozpocznij zaawansowane wyszukiwanie podobieństw dla tego artykułu.