Chào mừng Quý độc giả đến với trang thông tin điện tử của Viện Khoa học Kỹ thuật Nông nghiệp miền Nam

Tin nổi bật
Thành tích

Huân chương Ðộc lập

- Hạng 1 - Hạng 2 - Hạng 3

Huân chương Lao động

- Hạng 1 - Hạng 2 - Hạng 3

Giải thưởng Nhà nước

- Nghiên cứu dinh dưởng và thức ăn gia súc (2005)

- Nghiên cứu chọn tạo và phát triển giống lúa mới cho xuất khẩu và tiêu dùng nội địa (2005)

Giải thưởng VIFOTEC

- Giống ngô lai đơn V2002 (2003)

- Kỹ thuật ghép cà chua chống bệnh héo rũ vi khuẩn (2005)

- Giống Sắn KM 140 (2010)

Trung tâm
Liên kết website
lịch việt
Thư viện ảnh
Video
Lai tạo giống cà chua Cherry cho năng suất cao, chất lượng tốt

Thống kê truy cập
 Đang trực tuyến :  19
 Số lượt truy cập :  32687073
Thuật toán tự động mới tiết lộ những hiểu biết quan trọng về hướng lá và năng suất cây trồng
Thứ năm, 07-12-2023 | 08:04:08

Giờ nắng ở các thời kỳ khác nhau giữa giai đoạn 4 lá và 12 lá ở các địa điểm thí nghiệm Avignon và Montardon, tương ứng vào các năm 2021 và 2022, sự phân bổ hướng lá cho phương pháp xử lý R1 và Kiểu gen URBANIX G5 trên cả hai địa điểm. Nguồn: Plant Phenomics.

 

Ngô (Zea mays L.), loại ngũ cốc được sản xuất nhiều nhất trên toàn cầu, năng suất được nâng cao nhờ các yếu tố di truyền, nông học và khí hậu, trong đó các giống cây trồng thích nghi với mật độ cao hơn đóng vai trò quan trọng. Nghiên cứu gần đây đã tập trung vào tính linh hoạt về cấu trúc của ngô, đặc biệt là khả năng thích ứng với cấu trúc lá để tối đa hóa khả năng nhận ánh sáng ở các mật độ khác nhau. Sự thích ứng này bao gồm sự chuyển hướng lại của lá, một phản ứng đối với sự cạnh tranh, bị ảnh hưởng bởi sự thay đổi tỷ lệ ánh sáng đỏ và ánh sáng cận đỏ.

 

Tuy nhiên, các nghiên cứu hiện tại còn hạn chế, thường chỉ kiểm tra một hoặc hai kiểu gen và bị hạn chế bởi các phép đo thủ công mất nhiều thời gian. Những tiến bộ gần đây về cách đo lường thông số kiểu hình có độ khó cao, sử dụng các công nghệ như camera RGB và LiDAR, đã tạo điều kiện cho việc thu thập dữ liệu hiệu quả hơn. Bất chấp những tiến bộ này, vẫn tồn tại một khoảng cách đáng kể trong việc phát triển các phương pháp tự động trên đồng ruộng để theo dõi hướng lá ngô - một khía cạnh thiết yếu để hiểu được sự tương tác giữa kiểu gen với môi trường và tối ưu hóa năng suất trong điều kiện mật độ cao.

 

Vào tháng 5 năm 2023, Plant Phenomics đã xuất bản một bài báo nghiên cứu có tiêu đề "Phân tích sự thay đổi về hướng của lá ngô bằng GxExM, phương pháp tự động từ hình ảnh RGB".

 

Trong nghiên cứu này, một thuật toán tự động (uớc tính phương vị lá tự động từ phát hiện gân giữa [ALAEM]) đã được phát triển để mô tả hướng lá ngô trong điều kiện đồng ruộng bằng cách sử dụng hình ảnh RGB dọc. Thuật toán đã được xác thực dựa trên các phép đo mặt đất thủ công và áp dụng cho một nhóm gồm 5 giống ngô được gieo với mật độ và khoảng cách hàng khác nhau trên hai địa điểm ở miền nam nước Pháp. Công việc này nhằm đánh giá ảnh hưởng của kiểu gen và môi trường đến hướng lá và tính dẻo của cây trồng trong việc thích ứng với hướng lá của chúng.

 

Các kết quả xác nhận cho thấy ước tính của ALAEM về hướng lá phù hợp hơn với các phép đo thủ công khi cây ngô phát triển. Các giai đoạn đầu cho thấy mối tương quan thấp (R2 = 0,014 ở 220 °Cd và R2 = 0,125 ở 430 °Cd), nhưng ở 650 °Cd, mối tương quan đáng kể (R2 = 0,36) đã được quan sát thấy. Thuật toán nắm bắt được hầu hết sự thay đổi giữa các phương pháp nghiệm thức, kiểu gen và vị trí, với RMSE đạt yêu cầu độ lệch 10%.

 

Tuy nhiên, hiệu quả của ALAEM thay đổi tùy theo địa điểm và giai đoạn phát triển, bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như tính không đồng nhất của lô và khả năng hiển thị của lá. ALAEM tiết lộ các kiểu định hướng lá khác nhau giữa các kiểu gen và kiểu gieo hạt khác nhau. Ở 650°Cd, sự định hướng ưu tiên rõ ràng của lá đã được ghi nhận, đặc biệt là ở các kiểu gieo hạt có hình chữ nhật chiếm ưu thế. Định hướng này khác nhau giữa các địa điểm và bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như điều kiện ánh sáng mặt trời và sự cạnh tranh giữa các loài. Thuật toán cho thấy một số giống lai có khả năng định hướng lại lá rõ rệt hơn để đáp ứng với việc gieo hạt có hình chữ nhật, cho thấy độ dẻo cao hơn.

 

Mặc dù có hiệu quả nhưng ALAEM vẫn có những hạn chế. Nó dựa vào hình ảnh RGB dọc và không thể cung cấp góc phương vị theo cấp bậc trên mỗi lá. Thuật toán chủ yếu phát hiện các lá tán phía trên, các lá cấp thấp hơn thường bị che khuất. Điều kiện chiếu sáng trong quá trình chụp ảnh cũng ảnh hưởng đến độ chính xác của việc phát hiện gân giữa.

 

Nhìn chung, nghiên cứu nhấn mạnh tác động của sự cạnh tranh giữa các loài và điều kiện môi trường đối với sự định hướng của lá ngô. Nó đã xác định được sự khác biệt đáng kể giữa các giống lai về khả năng chuyển hướng lá theo các kiểu gieo hạt khác nhau, cung cấp những hiểu biết sâu sắc về tính linh hoạt về kiến trúc của chúng. Điều này nhấn mạnh tiện ích của ALAEM trong các thí nghiệm xác định kiểu hình quy mô lớn và nâng cao hiểu biết về động lực định hướng của lá ngô trong điều kiện đồng ruộng.

 

Lê Thị Kim Loan theo Phys.org

Trở lại      In      Số lần xem: 145

[ Tin tức liên quan ]___________________________________________________
  • Bản đồ di truyền và chỉ thị phân tử trong trường hợp gen kháng phổ rộng bệnh đạo ôn của cây lúa, GEN Pi65(t), thông qua kỹ thuật NGS
  • Bản đồ QTL chống chịu mặn của cây lúa thông qua phân tích quần thể phân ly trồng dồn của các dòng con lai tái tổ hợp bằng 50k SNP CHIP
  • Tuần tin khoa học 479 (16-22/05/2016)
  • Áp dụng huỳnh quang để nghiên cứu diễn biến sự chết tế bào cây lúa khi nó bị nhiễm nấm gây bệnh đạo ôn Magnaporthe oryzae
  • Vai trò của phân hữu cơ chế biến trong việc nâng cao năng năng suất và hiệu quả kinh tế cho một số cây ngắn ngày trên đất xám đông Nam Bộ
  • Tuần tin khoa học 475 (18-24/04/2016)
  • Vi nhân giống cây măng tây (Asparagus officinalis L.)
  • Thiết lập cách cải thiện sản lượng sắn
  • Nghiên cứu xây dựng hệ thống dự báo, cảnh báo hạn hán cho Việt Nam với thời hạn đến 3 tháng
  • Liệu thủ phạm chính gây nóng lên toàn cầu có giúp ích được cho cây trồng?
  • Tuần tin khoa học 478 (09-15/05/2016)
  • Sinh vật đơn bào có khả năng học hỏi
  • Côn trùng có thể tìm ra cây nhiễm virus
  • Bản đồ QTL liên quan đến tính trạng nông học thông qua quần thể magic từ các dòng lúa indica được tuyển chọn
  • Nghiên cứu khẳng định số loài sinh vật trên trái đất nhiều hơn số sao trong giải ngân hà chúng ta
  • Cơ chế di truyền và hóa sinh về tính kháng rầy nâu của cây lúa
  • Vật liệu bọc thực phẩm ăn được, bảo quản trái cây tươi hơn 7 ngày mà không cần tủ lạnh
  • Giống đậu nành chống chịu mặn có GEN gmst1 làm giảm sự sinh ra ROS, tăng cường độ nhạy với ABA, và chống chịu STRESS phi sinh học của cây Arabidopsis thaliana
  • Khám phá hệ giác quan cảm nhận độ ẩm không khí ở côn trùng
  • Phương pháp bền vững để phát triển cây lương thực nhờ các hạt nano
Designed & Powered by WEBSO CO.,LTD