Zintegrowane fenotypowanie funkcjonalne roślin. Konferencja IPAP4 w Brnie
Krystyna Rybka
k.rybka@ihar.edu.pl{"pl_PL":"PI"} (Poland)
Piotr Stefański
Hodowla Roślin Strzelce Sp. Z o.o. Grupa IHAR, ul. Główna 20, 99-307 Strzelce (Poland)
Abstrakt
Artykuł przedstawia osiągnięcia i perspektywy fenotypowania funkcjonalnego roślin omawiane podczas konferencji IPAP4 w Brnie. Obejmowały one systemy wysokoprzepustowego fenotypowania: obrazowanie RGB, termiczne, multi- i hiperspektralne, fluorescencję chlorofilu, metody 3D oraz fenotypowanie z wykorzystaniem UAV. Dużą część prezentacji poświęcono reakcji roślin na stresy abiotyczne, łączeniu danych fenotypowych z genomowymi i środowiskowymi oraz zastosowaniu uczenia maszynowego w analizie obrazów i przewidywaniu cech agronomicznych. Omówiono także metody fenotypowania systemu korzeniowego, badania alg i cyjanobakterii oraz sposoby organizacji i ponownego wykorzystania danych. Przedstawione prace wskazały, że fenotypowanie coraz częściej wykracza poza opis cech roślin i staje się narzędziem do przewidywania ich reakcji w warunkach naturalnych oraz wspomagania decyzji hodowlanych.
Instytucje finansujące
Słowa kluczowe:
fenotypowanie funkcjonalne roślin, fenomika, obrazowanie spektralne, stres środowiskowy, uczenie maszynowe, fenotypowanie polowe, UAVBibliografia
Adak, A., Murray, S. C., Božinović, S., Lindsey, R., Nakasagga, S., Chatterjee, S., Anderson, S. L., II, & Wilde, S. (2021). Temporal Vegetation Indices and Plant Height from Remotely Sensed Imagery Can Predict Grain Yield and Flowering Time Breeding Value in Maize via Machine Learning Regression. Remote Sensing, 13(11), 2141. https://doi.org/10.3390/rs13112141
Google Scholar
Ahmad, M., Seitner, S., Jez, J., Espinosa-Ruiz, A., Carrera, E., Martínez-Godoy, M. Á., Baños, J., Ganthaler, A., Mayr, S., Priemer, C., Grubb, E., Ufimov, R., van Loo, M., & Trujillo-Moya, C. (2025). Drought stress responses deconstructed: A comprehensive approach for Norway spruce seedlings using high-throughput phenotyping with integrated metabolomics and transcriptomics. Plant Phenomics, 7(2), 100037. https://doi.org/10.1016/j.plaphe.2025.100037
Google Scholar
Al-Tamimi, N., Langan, P., Bernád, V., Walsh, J., Mangina, E., & Negrao, S. (2022). Capturing crop adaptation to abiotic stress using image-based technologies. Open Biology, 12. https://doi.org/10.1098/rsob.210353
Google Scholar
Arend, D., Junker, A., Scholz, U., Schüler, D., Wylie, J., & Lange, M. (2016). PGP repository: a plant phenomics and genomics data publication infrastructure. Database, 2016. https://doi.org/10.1093/database/baw033
Google Scholar
Arend, D., König, P., Junker, P., Scholz, A. & Lange, U. (2020). The on-premise data sharing infrastructure e!DAL: Foster FAIR data for faster data acquisition. GigaScience. 9, 107. https://doi.or/10.1093/gigascience/giaa107
Google Scholar
Bandopadhyay, S., Rastogi, A., & Juszczak, R. (2020). Review of Top-of-Canopy Sun-Induced Fluorescence (SIF) Studies from Ground, UAV, Airborne to Spaceborne Observations. Sensors, 20(4), 1144. https://doi.org/10.3390/s20041144
Google Scholar
Baral, B., & Brosché, M. (2026). Decoding plant defense signaling using the defenseless mutant. New Phytologist, 250(2), 1141–1156. https://doi.org/10.1111/nph.70939
Google Scholar
Barboricova, M., Filacek, A., Mlynarikova Vysoka, D., Gasparovic, K., Zivcak, M., & Brestic, M. (2022). Sensitivity of fast chlorophyll fluorescence parameters to combined heat and drought stress in wheat genotypes. Plant, Soil and Environment, 68(7), 309–316. https://doi.org/10.17221/87/2022-PSE
Google Scholar
Bernád, V., Walsh, J. J., Jacob, E., Khodaeiaminjan, M., Zhang, N., Wang, K., Fadaei, F., Craig, L., Barreto-Souza, W., Mangina, E., Gutierrez, L., & Negrão, S. (2026). Integrating longitudinal hyperspectral phenotyping with AI and GWAS to dissect barley waterlogging responses. bioRxiv, 2026.2006.2002.729597. https://doi.org/10.64898/2026.06.02.729597
Google Scholar
Borhan, E., Korhonen, V., Sirin, S., & Allahverdiyeva, Y. (2026). Long-term phycoremediation of hydroponic drainwater in a pilot-scale turbidostat. Journal of Environmental Management, 405, 129635. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2026.129635
Google Scholar
Brestic, M., Zivcak, M., Hauptvogel, P., Misheva, S., Kocheva, K., Yang, X., Li, X., & Allakhverdiev, S. (2018). Wheat plant selection for high yields entailed improvement of leaf anatomical and biochemical traits including tolerance to non-optimal temperature conditions. Photosynthesis Research, 136. https://doi.org/10.1007/s11120-018-0486-z
Google Scholar
Buck, J. M., Sherman, J., Bártulos, C. R., Serif, M., Halder, M., Henkel, J., Falciatore, A., Lavaud, J., Gorbunov, M. Y., Kroth, P. G., Falkowski, P. G., & Lepetit, B. (2019). Lhcx proteins provide photoprotection via thermal dissipation of absorbed light in the diatom Phaeodactylum tricornutum. Nature Communications, 10(1), 4167. https://doi.org/10.1038/s41467-019-12043-6
Google Scholar
Bucksch, A., Chung, Y. S., Clarke, J. L., Gerth, S., von Gillhaussen, P., Guo, W., Kholová, J., Pariyar, S., Pickering, E., Sankaran, S., Shafiee, S., Cervantes-Perez, S. A., Dhondt, S., Han, Z., Hossain, K., LaVoy, W., Lynch, J. P., Negrão, S., Pridmore, T.,…van de Zedde, R. (2026). Plant Phenomics; the unrecognized rise of a scientific discipline. TRENDS in Plant Science. https://doi.org/10.1016/j.tplants.2026.08.001
Google Scholar
Chang, J., Walsh, J. J., Mangina, E., Ruan, J., & Negrão, S. (2026). AI-driven 3D point cloud analysis in plant phenotyping: A Systematic Review. Smart Agricultural Technology, 13, 101869. https://doi.org/10.1016/j.atech.2026.101869
Google Scholar
Chovancek, E., Poque, S., Bayram, E., Borhan, E., Jokel, M., Rantanen, I.-M., Haznedaroglu, B. Z., Himanen, K., Sirin, S., & Allahverdiyeva, Y. (2025). Stepwise processing of Chlorella sorokiniana confers plant biostimulant that reduces mineral fertilizer requirements. Bioresource Technology, 418, 131923. https://doi.org/10.1016/j.biortech.2024.131923
Google Scholar
Chovancek, E., Zivcak, M., Botyanszka, L., Hauptvogel, P., Yang, X., Misheva, S., Hussain, S., & Brestic, M. (2019). Transient Heat Waves May Affect the Photosynthetic Capacity of Susceptible Wheat Genotypes Due to Insufficient Photosystem I Photoprotection. Plants, 8. https://doi.org//10.3390/plants8080282
Google Scholar
Gladilin, E., Narisetti, N., Neumann, K., & Altmann, T. (2025). End-to-End Deep Learning Approach to Automated Phenotyping of Greenhouse-Grown Plant Shoots. Agronomy, 15(5), 1117. https://doi.org/10.3390/agronomy15051117
Google Scholar
Góral, T., Jędzura, S., Pacoń, D., Stefański, P., Matysik, P., & Rybka, K. (2026). UAV-Based Spectral Indices Reveal Species-Specific Yield Relationships in Spring Cereals across Contrasting Seasons. Agronomy, 16(18), 1848, https://doi.org/10.3390/agronomy16181848
Google Scholar
Góral, T., & Rybka, K. (2026). Spectral indices in cereal phenotyping under field conditions: possibilities and limitations (In Polish with English Abstract, table headers and figure legends). Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin, 305/306. https://doi.org/10.37317/biul-2026-0001
Google Scholar
He, C., Narsai, R., Liew, L. C., Zhang, Y., Yin, L., Xu, J., Xie, M., Shou, H., Ecker, J. R., Lewsey, M. G., Wang, Y., Berkowitz, O., & Whelan, J. (2026). Alternative oxidase and ethylene form a positive feed-forward loop in mitochondrial retrograde signaling. Plant Communications, 7(6). https://doi.org/10.1016/j.xplc.2026.101744
Google Scholar
Heuermann, M. C., Knoch, D., Junker, A., & Altmann, T. (2023). Natural plant growth and development achieved in the IPK PhenoSphere by dynamic environment simulation. Nature Communications, 14(1), 5783. https://doi.org/10.1038/s41467-023-41332-4
Google Scholar
Huokko, T., Sporre, E., Koch, B., Patil, P. P., Wey, L., Nikkanen, L., Napaumpaiporn, P., Virtanen, O., Hubácek, M., Kulik, N., Komenda, J., Hudson, E., Vass, I., & Allahverdiyeva, Y. (2026). Differences in photosystem II activity and carbon allocation during photomixotrophic growth in distinct wild-type strains of Synechocystis sp. PCC 6803. The Plant Journal, 125(2), e70683. https://doi.org/10.1111/tpj.70683
Google Scholar
Ibrahimova, U., Talai, J., Mahadi Hasan, M., Huseynova, I., Raja, V., Rastogi, A., Ghaffari, H., Zivcak, M., Yang, X., & Brestic, M. (2025). Dissecting the osmotic and oxidative stress responses in salt-tolerant and salt-sensitive wheat genotypes under saline conditions. Plant, Soil and Environment, 71(1), 36–47. https://doi.org/10.17221/459/2024-pse
Google Scholar
Jahangirlou, M. R., Pullens, J. W. M., Lindhardt, M. K. K., El Khoury, Y. V., Antoniuk, V., Manevski, K., Ottosen, C.-O., & Jørgensen, U. (2026). Agrivoltaic systems: Trade-offs on microclimate, physiology, yield and canopy thermal-spectral maps. Agricultural Systems, 232, 104557. https://doi.org/10.1016/j.agsy.2025.104557
Google Scholar
Jensen, N. B., Vrobel, O., Nageshbabu, N. A., De Diego, N., Tarkowski, P., Ottosen, C.-O., & Zhou, R. (2024). Stomatal effects and ABA metabolism mediate differential regulation of leaf and flower cooling in tomato cultivars exposed to heat and drought stress. Journal of Experimental Botany, 75(7), 2156–2175. https://doi.org/10.1093/jxb/erad498
Google Scholar
Junker, A., Muraya, M. M., Weigelt-Fischer, K., Arana-Ceballos, F., Klukas, C., Melchinger, A. E., Meyer, R. C., & Altmann, T. (2015). Optimizing expression of heterosis using high-throughput plant phenotyping. Food and Energy Security, 4(1), 26–44. https://doi.org/10.1002/fes3.38
Google Scholar
Kholova, J., Choudhary, S. M., Masner, J., Pavlik, J., Kaliamoorthy, S., Murugesan, T., Jarolimek, J., Schwartz, S., Kartal, S., Anbazhagan, K., Gerth, S., Grain, V., Hajjarpoor, A., Diancoumba, M., Nelson, W., Gattu, P., Vohaar, M., & Galba, A. (2022). In pursuit of better world: crop growth models-guided phenomis for Agri-System improvement. 7th International Plant Phenotyping Symposium "Plant Phenotyping for a Sustainable Future", Wageningen the neederlands, September 26-30 2022., IPPS 2022 Conference Book, 171.
Google Scholar
Klimeš, P., Voral, V., Gómez Mansur, N. M., Vašák, J., Kholová, J., Zeljković, S. Ć., Rozehnalová, M., Spíchal, L., Masner, J., & Diego, N. D. (2026). SPROUT: AI-based seedling emergence PRedictiOn and trait extraction using RGB time-series. Computers and Electronics in Agriculture, 253, 112184. https://doi.org/10.1016/j.compag.2026.112184
Google Scholar
Knoch, D., Meyer, R. C., Heuermann, M. C., Riewe, D., Peleke, F. F., Szymański, J., Abbadi, A., Snowdon, R. J., & Altmann, T. (2024). Integrated multi-omics analyses and genome-wide association studies reveal prime candidate genes of metabolic and vegetative growth variation in canola. The Plant Journal, 117(3), 713–728. https://doi.org/10.1111/tpj.16524
Google Scholar
Kosová, K., Vítámvás, P., Urban, M., Kholova, J., & Prášil, I. (2014). Breeding for enhanced drought resistance in barley and wheat - drought-associated traits, genetic resources and their potential utilization in breeding programmes. Czech Journal of Genetics and Plant Breeding, 50, 247–261. https://doi.org/10.17221/118/2014-CJGPB
Google Scholar
Kovačević, A., Pavlov, J., Grčić, N., Vančetović, J., Mladenović, M., Lučev, M., ... & Božinović, S. (2024). Pheno_maize project: UAV-driven high-throughput phenotyping for enhanced maize breeding. In Book of Abstracts of 7th Congress of the Serbian Genetic Society, October 2-5. 2024., Zlatibor, Serbia (p. 182). Belgrade: Serbian Genetic Society.
Google Scholar
Kruppa, K., Türkösi, E., Holušová, K., Kalapos, B., Szakács, É., Cséplő, M., Farkas, A., Ivanizs, L., Szőke-Pázsi, K., Mikó, P., Kovács, P., Gulyás, A., Hidvégi, N., Molnár-Láng, M., Darkó, É., Bartoš, J., Gaál, E., & Molnár, I. (2024). Genotyping-by-sequencing uncovers a Thinopyrum 4StS·1JvsS Robertsonian translocation linked to multiple stress tolerances in bread wheat. Theoretical and Applied Genetics, 138(1), 13. https://doi.org/10.1007/s00122-024-04791-x
Google Scholar
Kurtz-Sohn, A., Abdelhakim, L., Be'ery, A., Prusty, M., Panzarová, K., & Fridman, E. (2026). Beyond Averaging: Pleiotropic effects of Dry2.2 expose the evolution of growth bet-hedging in barley. https://doi.org/10.64898/2026.06.22.733768
Google Scholar
Lauterberg, M., Tschiersch, H., Papa, R., Bitocchi, E., & Neumann, K. (2023). Engaging Precision Phenotyping to Scrutinize Vegetative Drought Tolerance and Recovery in Chickpea Plant Genetic Resources. Plants, 12(15), 2866.
Google Scholar
Lauterberg, M., Tschiersch, H., Zhao, Y., Kuhlmann, M., Mücke, I., Papa, R., Bitocchi, E., & Neumann, K. (2024). Implementation of theoretical non-photochemical quenching (NPQ(T)) to investigate NPQ of chickpea under drought stress with High-throughput Phenotyping. Scientific Reports, 14(1), 13970. https://doi.org/10.1038/s41598-024-63372-6
Google Scholar
Lepetit, B., Gélin, G., Lepetit, M., Sturm, S., Vugrinec, S., Rogato, A., Kroth, P. G., Falciatore, A., & Lavaud, J. (2017). The diatom Phaeodactylum tricornutum adjusts nonphotochemical fluorescence quenching capacity in response to dynamic light via fine-tuned Lhcx and xanthophyll cycle pigment synthesis. New Phytologist, 214(1), 205–218. https://doi.org/10.1111/nph.14337
Google Scholar
Liu, Y., Lv, P., Sun, Y., Chen, H., Ding, F., Jiang, F., Yu, X., Ottosen, C.-O., Song, X., Mittler, R., Wu, Z., & Zhou, R. (2026). Crosstalk between physiological and genetic mechanisms during maintenance of acquired thermotolerance in tomato. Plant Physiology and Biochemistry, 231, 110995. https://doi.org/10.1016/j.plaphy.2025.110995
Google Scholar
Lozano-Claros, D., Meng, X., Custovic, E., Deng, G., Berkowitz, O., Whelan, J., & Lewsey, M. G. (2020). Developmental normalization of phenomics data generated by high throughput plant phenotyping systems. Plant Methods, 16(1), 111. https://doi.org/10.1186/s13007-020-00653-x
Google Scholar
Majeed, H., Meyer, R. C., Abbadi, A., & Altmann, T. (2024). STRESS-STOPP: Increasing drought stress adaptation in oilseed rape – yield stability and stress tolerance as selection targets for optimization via physiological phenotyping. Leibniz Institute of Plant Genetics and Crop Plant Research (IPK) Gatersleben / NPZ Innovation. https://www.openagrar.de/receive/openagrar_mods_00108618
Google Scholar
Manalo, J., Quilang, E. J., Barroga, K., Corales, A., Mataia, A., Bautista, E., Donayre, D. K., Abando, M., Capistrano, A., & Esmero, D. (2025). Exploring ways to scale direct-seeded rice in Sta. Cruz, Zambales: a Living Labs Approach. Frontiers in Sustainable Food Systems, 9. https://doi.org/10.3389/fsufs.2025.1696563
Google Scholar
Masuda, T., Konert, G., Pinkas, D., Vancová, M., Filimonenko, V., Kaňa, R., & Prásil, O. (2026). A dual role of phycoerythrin in the nitrogen-fixing cyanobacterium Crocosphaera watsonii: From light-harvesting to nitrogen reservoir. Limnology and Oceanography Letters, 11(5), e70172. https://doi.org/10.1002/lol2.70172
Google Scholar
Mendanha, T., Rosenqvist, E., Nordentoft Hyldgaard, B., Doonan, J. H., & Ottosen, C.-O. (2020). Drought priming effects on alleviating the photosynthetic limitations of wheat cultivars (Triticum aestivum L.) with contrasting tolerance to abiotic stresses. Journal of Agronomy and Crop Science, 206(6), 651–664. https://doi.org/10.1111/jac.12404
Google Scholar
Mustila, H., Hubáček, M., Muth-Pawlak, D., & Allahverdiyeva, Y. (2025). Acclimation of Synechocystis sp. PCC 6803 to Alkaline pH Under Ambient Air. Physiologia Plantarum, 177(5), e70474. https://doi.org/10.1111/ppl.70474
Google Scholar
Neuwirthová, E., Chuchlík, J., Pikl, M., Lhotakova, Z., Kashkan, I., Panzarová, K., Stejskal, J., Albrechtová, J., Lstibůrek, M., & Čepl, J. (2026). Overcoming difficulties in segmentation of hyperspectral plant images with small projection areas using machine learning. Scientific Reports, 16. https://doi.org/10.1038/s41598-025-31952-9
Google Scholar
Nguyen, V. D., Sarić, R., Burge, T., Berkowitz, O., Trtilek, M., Whelan, J., Lewsey, M. G., & Čustović, E. (2021). Noninvasive imaging technologies in plant phenotyping. TRENDS in Plant Science, S1360–1385 (1321) 00151–00155. https://doi.org/10.1016/j.tplants.2021.06.009
Google Scholar
Ogrodowicz, P., Kuczyńska, A., Mikołajczak, K., Kempa, M., Maryniak, D., Michałek, M., Krajewski, P., Belter, J., Gawlak, M., Kalaji, H. M., Dąbrowski, P., Mojski, J., & Belusiak, I. (2025). Effect of developmental dynamics on WRKY expression in barley with varying phenologies and trichome micromorphologies. BMC Plant Biology, 26(1), 109. https://doi.org/10.1186/s12870-025-07933-5
Google Scholar
Panáček, D., Kupka, V., Nalepa, M.-A., Dědek, I., Álvarez-Diduk, R., Olenik, S., Flauzino, J., Zdražil, J., Jakubec, P., Zdražil, L., Spíchal, L., Sonigara, K. K., Zbořil, R., Pumera, M., Merkoçi, A., Wang, J., De Diego, N., Güder, F., & Otyepka, M. (2026). Printing technologies for monitoring crop health. Nature Communications, 17(1), 2009. https://doi.org/10.1038/s41467-026-68778-6
Google Scholar
Papoutsoglou, E. A., Faria, D., Arend, D., Arnaud, E., Athanasiadis, I. N., Chaves, I., Coppens, F., Cornut, G., Costa, B. V., Ćwiek-Kupczyńska, H., Droesbeke, B., Finkers, R., Gruden, K., Junker, A., King, G. J., Krajewski, P., Lange, M., Laporte, M.-A., Michotey, C.,…Pommier, C. (2020). Enabling reusability of plant phenomic datasets with MIAPPE 1.1. New Phytologist, 227(1), 260–273. https://doi.org/10.1111/nph.16544
Google Scholar
Pietrzyk, P., Lang, T., Malzer, T., Steinert, J., Gilson, A., Lehretz, G., Henties, T., Hügel, C., Scholz, O., & Gerth, S. (2026a). From seed to field: advancements in controlled environment, robotics and plant phenotyping. at - Automatisierungstechnik, 74(4), 289–299. https://doi.org/10.1515/auto-2025-0083
Google Scholar
Pietrzyk, P., Liu, S., & Bucksch, A. (2026b). Improving 3D reconstruction quality for root phenotyping: assessing the impact of camera calibration and imaging parameters. Plant Methods, 22(1), 33. https://doi.org/10.1186/s13007-026-01529-2
Google Scholar
Poorter, H., Niinemets, Ü., Walter, A., Fiorani, F., & Schurr, U. (2010). A method to construct dose–response curves for a wide range of environmental factors and plant traits by means of a meta-analysis of phenotypic data. Journal of Experimental Botany, 61(8), 2043–2055. https://doi.org/10.1093/jxb/erp358
Google Scholar
Poorter, H., Yin, X., Alyami, N., Gibon, Y., & Pons, T. L. (2022). MetaPhenomics: quantifying the many ways plants respond to their abiotic environment, using light intensity as an example. Plant and Soil, 476(1), 421–454. https://doi.org/10.1007/s11104-022-05391-8
Google Scholar
Pree, S., Kashkan, I., & Retzer, K. (2024). Dynamic Dark Root Chamber: Advancing non-invasive phenotyping of roots kept in darkness using infrared imaging. Preprint. https://doi.org/10.1101/2024.02.16.580252
Google Scholar
Punkkinen, M., Baral, B., Blokhina, O., Ogorek, L. L. P., Kim, M., Fagerstedt, K., Brosché, M., Nikkanen, L., Vierling, E., Pedersen, O., & Shapiguzov, A. (2026). Mitochondria affect photosynthesis through altered tissue levels of O2. Plant Physiology, 200(2). https://doi.org/10.1093/plphys/kiaf648
Google Scholar
Punkkinen, M., Blokhina, O., Peralta Ogorek, L., Kim, M., Fagerstedt, K., Vierling, E., Pedersen, O., & Shapiguzov, A. (2024). Mitochondria affect photosynthesis through altered tissue levels of oxygen. Preprint. https://doi.org/10.1101/2024.07.19.604342
Google Scholar
Rana, S., Tsurumaki, T., Kotabová, E., Kaňa, R., Prášilová, A., Masuda, T., & Prášil, O. (2026). Diazotrophy affects the state transitions in unicellular nitrogen fixing cyanobacteria. Photosynthesis Research, 164(4), 43. https://doi.org/10.1007/s11120-026-01231-3
Google Scholar
Rastogi, A., Antala, M., Prikaziuk, E., Yang, P., van der Tol, C., & Juszczak, R. (2022). Exploring the Potential of SCOPE Model for Detection of Leaf Area Index and Sun-Induced Fluorescence of Peatland Canopy. Remote Sensing, 14(16), 4010. https://doi.org/10.3390/rs14164010
Google Scholar
Rebeca, L.-A., Anxhela, H., Anežka, M., Michiel, K., Kasia, P., Ondřej, P., Ľuboš, P., & Meri, E. (2026). Spatiotemporal Regulation of N2 Fixation and Photosynthesis in Trichodesmium: New Insights From mRNA CARD-FISH and nanoSIMS. Environmental Microbiology, 28(9), e70405. https://doi.org/10.1111/1462-2920.70405
Google Scholar
Rybka, K., & Nita, Z. (2014). Nowoczesne fenotypy zbóż do uprawy na obszarach zagrożonych suszą [Eng.: Modern phenotypes of cereals for cultivation in areas endangered with drought]. Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin, 273, 55–72. https://doi.org/10.37317/biul-2014-0018
Google Scholar
Sahu, A., Psaroudakis, D., Rolletschek, H., Neumann, K., Borisjuk, L., Himmelbach, A., Pinninti, K., Knoch, D., Töpfer, N., & Szymański, J. (2025). panomiX: Investigating mechanisms of trait emergence through multi-omics data integration. Plant Phenomics, 7(4), 100131. https://doi.org/10.1016/j.plaphe.2025.100131
Google Scholar
Saiz-Fernández, I., Parrado, L. A. B., Klimeš, P., Ćavar-Zeljković, S., de Galarreta, J. I. R., de la O Leyva-Pérez, M., Ortiz-Barredo, A., Spíchal, L., & De Diego, N. (2026). LOCOPOTS: a LOw-COst high-throughput screening platform for in vitro POTatoes under abiotic Stress. bioRxiv, 2026.2005.2012.724622. https://doi.org/10.64898/2026.05.12.724622
Google Scholar
Sarić, R., Čustović, E., Akagić, A., Trtílek, M., Lewsey, M. G., & Whelan, J. (2025). Computer vision-based recognition and distinction of Arabidopsis thaliana ecotypes using supervised deep learning models. The Plant Phenome Journal, 8(1), e70041. https://doi.org/10.1002/ppj2.70041
Google Scholar
Schüler, D., Lange, M., Altmann, T., Cuacos, M., Arend, D., D’Auria, J. C., Fiebig, A., Kumlehn, J., Neumann, K., Melzer, M., Rey-Mazón, E., Rolletschek, H., Scholz, U., Willner, E., & Reif, J. C. (2025). Data management in balance - a decade of balancing pragmatism, sustainability and innovation at plant research center IPK Gatersleben. Journal of Integrative Bioinformatics, 22(1). https://doi.org/10.1515/jib-2025-0012
Google Scholar
Selinski, J., Frings, S., & Schmidt-Schippers, R. (2024). Perception and processing of stress signals by plant mitochondria. The Plant Journal, 120, 2337–2355. https://doi.org/10.1111/tpj.17133
Google Scholar
Shapiguzov, A., & Kangasjärvi, J. (2022). Studying Plant Stress Reactions In Vivo by PAM Chlorophyll Fluorescence Imaging. In A. Mhamdi (Ed.), Reactive Oxygen Species in Plants: Methods and Protocols (pp. 43–61). Springer US. https://doi.org/10.1007/978-1-0716-2469-2_4
Google Scholar
Shapiguzov, A., Nikkanen, L., Fitzpatrick, D., Vainonen, J., Gossens, R., Alseekh, S., Arabi, F., Tiwari, A., Blokhina, O., Panzarová, K., Benedikty, Z., Tyystjärvi, E., Fernie, A., Trtílek, M., Aro, E.-M., Rintamäki, E., & Kangasjärvi, J. (2020). Dissecting the interaction of photosynthetic electron transfer with mitochondrial signalling and hypoxic response in the Arabidopsis rcd1 mutant. Philosophical Transactions of The Royal Society B Biological Sciences, 275. https://doi.org/10.1098/rstb.2019.0413
Google Scholar
Sharma, D. K., Andersen, S. B., Ottosen, C.-O., & Rosenqvist, E. (2015). Wheat cultivars selected for high Fv/Fm under heat stress maintain high photosynthesis, total chlorophyll, stomatal conductance, transpiration and dry matter. Physiologia Plantarum, 153(2), 284–298. https://doi.org/10.1111/ppl.12245
Google Scholar
Shi, R., Knoch, D., López-Malvar, A., Narisetti, N., Gladilin, E., & Altmann, T. (2026). Diversity of Root System Architecture in Mediterranean Maize Inbred Lines Provides New Breeding Opportunities to Improve Stress Resilience and Resource Efficiency. Plants, 15(6), 935. https://doi.org/10.3390/plants15060935
Google Scholar
Shomali, A., Kamrani, Y. Y., Zivcak, M., Kovar, M., & Brestic, M. (2025). Beyond Photosynthetic Active Radiation: The Role of Far-Red Energy and Signalling in the Improvement of Photosynthesis. Plant, Cell & Environment, 48(7), 5009–5018. https://doi.org/10.1111/pce.15519
Google Scholar
Soleimani, S., Sazid, A. K. M. T., Narisetti, N., Gladilin, E., Pillen, K., Neumann, K., & Maurer, A. (2026). Optimizing drought stress simulation to enhance greenhouse-to-field transferability in barley breeding. Plant Stress, 23, 101495. https://doi.org/10.1016/j.stress.2026.101495
Google Scholar
Sørensen, J. C., Reybroeck, E., Kjaer, K. H., Jørgensen, B. N., & Ottosen, C.-O. (2026). A multi-objective evolutionary algorithm for optimization of dynamic supplemental light based on fluctuating electricity prices. Evolving Systems, 17(2), 61. https://doi.org/10.1007/s12530-026-09812-2
Google Scholar
Sytar, O., Zivcak, M., Olsovska, K., & Brestic, M. (2018). Perspectives in High-Throughput Phenotyping of Qualitative Traits at the Whole-Plant Level. In R. S. Sengar & A. Singh (Eds.), Eco-friendly Agro-biological Techniques for Enhancing Crop Productivity (pp. 213–243). Springer Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-10-6934-5_10
Google Scholar
Tietze, H., Abdelhakim, L., Pleskačová, B., Kurtz-Sohn, A., Fridman, E., Nikoloski, Z., & Panzarová, K. (2025). Prediction of harvest-related traits in barley using high-throughput phenotyping data and machine learning. https://doi.org/10.1101/2025.05.29.656856
Google Scholar
Tran Minh, T., De Zutter, N., Goossens, A., & Audenaert, K. (2025). Discovering novel bio-active metabolites of the endophyte Serendipita by using immuno-compromised tomato plants. 14th Conference of the European Foundation for Plant Pathology. https://hdl.handle.net/1854/LU-01KEVBWYND7PCFQNHB598QPJQN
Google Scholar
Türkösi, E., Kruppa, K., & Jobbágy, K. (2025). Replacement of chromosome 3D with Thinopyrum chromosome 3St led to increased drought tolerance during the flowering stage in wheat. Plant Cell Reports, 44. https://doi.org/10.1007/s00299-025-03632-5
Google Scholar
Ugochukwu, A. I., & Phillips, P. W. B. (2022). Data sharing in plant phenotyping research: Perceptions, practices, enablers, barriers and implications for science policy on data management. The Plant Phenome Journal, 5(1), e20056. https://doi.org/https://doi.org/10.1002/ppj2.20056
Google Scholar
Vainonen, J. P., Gossens, R., Krasensky-Wrzaczek, J., De Masi, R., Danciu, I., Puukko, T., Battchikova, N., Jonak, C., Wirthmueller, L., Wrzaczek, M., Shapiguzov, A., & Kangasjärvi, J. (2023). Poly(ADP-ribose)-binding protein RCD1 is a plant PARylation reader regulated by Photoregulatory Protein Kinases. Communications Biology, 6(1), 429. https://doi.org/10.1038/s42003-023-04794-2
Google Scholar
Varshney, R. K., Barmukh, R., Roorkiwal, M., Qi, Y., Kholova, J., Tuberosa, R., Reynolds, M. P., Tardieu, F., & Siddique, K. H. M. (2021). Breeding custom-designed crops for improved drought adaptation. Advanced Genetics, 2(3), e202100017. https://doi.org/10.1002/ggn2.202100017
Google Scholar
Wonneberger, R., D’Auria, J. C., Neumann, K., Hansen, P. B., Dieseth, J. A., Nielsen, L. K., Niemelä, T., Odilbekov, F., Novakazi, F., Bengtsson, T., Patpour, M., Hovmøller, M. S., Manninen, O., Veteläinen, M., Alsheikh, M., Windju, S., Vallenback, P., Jalli, M., Johansson, A.,…the, C. C. (2025). Integrating metabolomics and high-throughput phenotyping to elucidate metabolic and phenotypic responses to early-season drought stress in Nordic spring wheat. BMC Plant Biology, 25(1), 987. https://doi.org/10.1186/s12870-025-06914-y
Google Scholar
Yoau, X., Cai, Z., Poorter, H., Heuvelink, E., Bian, Z. H., Marcelis, L., & Yang, Q. (2025). PlantDoseMeta. R package and interactive, no-code web application. Wageningen University & Research, Published - 9 Jun 2025.
Google Scholar
Zavřel, T., Faizi, M., Loureiro, C., Poschmann, G., Stühler, K., Sinetova, M., Zorina, A., Steuer, R., & Červený, J. (2019). Quantitative insights into the cyanobacterial cell economy. eLife, 8, e42508. https://doi.org/10.7554/eLife.42508
Google Scholar
Zavřel, T., Pohland, A.-C., Pfennig, T., Matuszyńska, A. B., Tóth, S. Z., Bernát, G., & Červený, J. (2026). Estimating the redox state of the plastoquinone pool in algae and cyanobacteria via OJIP fluorescence: perspectives and limitations. Photosynthesis Research, 164(1), 6. https://doi.org/10.1007/s11120-025-01194-x
Google Scholar
Zdražil, J., Kong, L., Klimeš, P., Jasso-Robles, F. I., Saiz-Fernández, I., Güder, F., Spíchal, L., Snášel, V., & De Diego, N. (2025). Next-generation high-throughput phenotyping with trait prediction through adaptable multi-task computational intelligence. Computers and Electronics in Agriculture, 235, 110390. https://doi.org/10.1016/j.compag.2025.110390
Google Scholar
Zdražil, J., Kong, L., Spíchal, L., Snášel, V., & De Diego, N. (2026). Hyperbolic topological data analysis mapper reveals dynamic trait–environment patterns in plant phenomics. Plant Phenomics, 8(2), 100186. https://doi.org/10.1016/j.plaphe.2026.100186
Google Scholar
Zlámal, T., Kavcová, B., Kašparovský, T., & Červený, J. (2026). Biocatalytic membrane for membrane inlet mass spectrometry. Scientific Reports, 16(1), 23194. https://doi.org/10.1038/s41598-026-50908-1
Google Scholar
Autorzy
Piotr StefańskiHodowla Roślin Strzelce Sp. Z o.o. Grupa IHAR, ul. Główna 20, 99-307 Strzelce Poland
Statystyki
Abstract views: 18PDF downloads: 7 PDF downloads: 3
Licencja
Prawa autorskie (c) 2026 Krystyna Rybka, Piotr Stefański

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:
- Wytwarzanie i zwielokrotnianie określoną techniką egzemplarzy artykułu, w tym techniką drukarską oraz techniką cyfrową.
- Wprowadzanie do obrotu, użyczenie lub najem oryginału albo egzemplarzy artykułu.
- 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.
- Włączenie artykułu w skład utworu zbiorowego.
- Wprowadzanie artykułu w postaci elektronicznej na platformy elektroniczne lub inne wprowadzanie artykułu w postaci elektronicznej do Internetu, lub innej sieci.
- Rozpowszechnianie artykułu w postaci elektronicznej w internecie lub innej sieci, w pracy zbiorowej jak również samodzielnie.
- 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:
- Wyrażają zgodę na publikację artykułu w czasopiśmie,
- Wyrażają zgodę na nadanie publikacji DOI (Digital Object Identifier),
- 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),
- Wyrażają zgodę na udostępniane artykułu w formie elektronicznej na mocy licencji CC BY-SA 4.0, w otwartym dostępie (open access),
- Wyrażają zgodę na wysyłanie metadanych artykułu do komercyjnych i niekomercyjnych baz danych indeksujących czasopisma.
Inne teksty tego samego autora
- Piotr Stefański, Patrycja Siedlarz, Przemysław Matysik, Zygmunt Nita, Krystyna Rybka, Przydatność źródeł światła zbudowanych w oparciu o diody charakteryzujące się widmem ciągłym światła białego wzbogaconym o pasmo niebieskie w hodowli zbóż , Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin: Nr 284 (2018): Wydanie regularne
- Patrycja Siedlarz, Sławomir Bany, Krystyna Rybka, Zmiany ilościowe metylacji DNA indukowane przez światło monochromatyczne u regenerantów jęczmienia uzyskanych na drodze androgenezy , Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin: Nr 288 (2020): Wydanie regularne
- Piotr Stefański, Krystyna Rybka, Przemysław Matysik, Fenotypowanie zagęszczenia łanu pszenżyta ozimego w warunkach polowych przy użyciu kamery RGB , Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin: Nr 301 (2024): Wydanie regularne
- Krystyna Rybka, Najnowsze doniesienia z zakresu biotechnologii i hodowli zbóż: CBB7 siódma konferencja Cereal Biotechnology and Breeding w Wernigerode, Niemcy , Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin: Nr 300 (2023): Wydanie regularne
- Patrycja Siedlarz, Piotr Stefański, Przemysław Matysik, Zygmunt Nita, Krystyna Rybka, Wpływ różnych oświetlaczy LED na indeks kiełkowania ziarna pszenicy uzyskanego w etapie szklarniowym procesu hodowlanego SSD , Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin: Nr 282 (2017): Wydanie regularne
- Krystyna Rybka, Zygmunt Nita, Nowoczesne fenotypy zbóż do uprawy na obszarach zagrożonych suszą , Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin: Nr 273 (2014): Wydanie regularne
- Krystyna Rybka, Fenotypowanie roślin. Konferencja EPPN 2020 w Tartu/ Estonia , Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin: Nr 282 (2017): Wydanie regularne
- Tomasz Góral, Krystyna Rybka, Wskaźniki spektralne w fenotypowaniu zbóż w warunkach polowych: możliwości i ograniczenia , Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin: ONLINE FIRST
- Krystyna Rybka, Sztuczna inteligencja w pracy naukowej w rolnictwie i ogrodnictwie: możliwości, ograniczenia, perspektywy , Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin: Nr 303/304 (2025): Wydanie regularne








