本
文
摘
要
华中农业大学作物表型团队在《Molecular Plant》发表综述文章，并被评为Featured Review Article。文章详细介绍了近十多年作物表型领域发展比较迅速的室内动态表型技术（模式作物地上表型技术、高通量地上表型技术、根系表型技术），田间表型技术（机器人表型技术、无人机表型技术、便携式表型技术），收获后对产量和品质等表型鉴定的表型技术；总结了高通量表型技术在遗传定位、基因组选择及作物育种领域的最新进展；并提出了表型组学当前的挑战和未来发展趋势。
研究背景：
近年来，水稻、玉米、小麦等主要农作物基因组测序相继完成，作物功能基因组学研究已进入大数据和高通量时代，而能实现大规模检测的高通量作物表型技术已成为制约作物功能基因组和作物育种发展的主要瓶颈。随着新的光学成像技术、机器人技术、人工智能、大数据等技术的不断革新和发展，作物表型组学作为一门典型的交叉学科，将有潜力解决这一瓶颈。
研究内容:
本综述中，作者详细回顾了近十多年作物表型领域最新进展以及在作物遗传育种中的最新应用，并结合国际植物表型组学会（IPPN）全球表型用户调研报告和作物表型技术发展趋势，作者提出5个当前主要挑战和未来发展趋势：（1）突破田间根系的无损动态检测技术；（2）结合根系表型和深度学习等表型技术将复杂非生物胁迫性状解析为简单的图像性状加速遗传解析；（3）研发智能田间表型机器人、低成本便携田间表型检测仪、标准图像分析软件、并结合环境等多组学数据实现“预测表型组”；（4）实现海量图像分析、大数据管理和标准数据共享；（5）如何应对表型人才不足问题：基于此，我国高校和科研院所创新人才培养模式，比如华中农业大学提出智慧农业本硕博专业一体化培养思路和方案，以期为未来农业培养更多的多学科交叉融合人才。
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期刊信息
期刊：Molecular Plant
影响因子（2019）：10.812
中科院基础版分区：生物，一区
中科院升级版分区：生物，一区
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