WIWAM高通量植物表型成像系統由比利時SMO公司與Ghent大學VIB研究所研制生產，整合了LED植物智能培養、自動 化控制系統、葉綠素熒光成像測量分析、植物熱成像分析、植物近紅外成像分析、植物高光譜分析、植物多光譜分 析、植物CT斷層掃描分析、自動條碼識別管理、RGB真彩3D成像等多項*技術，以較優化的方式實現大量植物樣 品——從擬南芥、玉米到各種其它植物的生理生態與形態結構成像分析，用于高通量植物表型成像分析測量、植 物脅迫響應成像分析測量、植物生長分析測量、生態毒理學研究、性狀識別及植物生理生態分析研究等。
室內植物表型成像系統WIWAM Line
葉片生長對輕度干旱的反應：擬南芥的自然變異揭示了性狀結構
水分供應減少會對植物生長和作物產量產生負面影響。然而，對于在非致死性干旱條件下如何調節生長缺乏明確的理解?；蚪M學、表型組學和轉錄組學的新進展允許深入分析自然變異。在這項研究中，我們收集的擬南芥材料中對輕度干旱的葉片生長反應進行了詳細篩選。通過對不同的葉片生長表型進行全基因組關聯作圖和對發育中的幼葉轉錄組進行表征，研究了輕度干旱條件下生長反應的遺傳結構。雖然沒有發現與輕度干旱中的生長相關的主要效應位點，但轉錄組分析進一步深入了解了特定組織中對輕度干旱的轉錄反應的自然變異。共表達分析表明，在不同的遺傳背景下，存在共同變化的基因簇，其中包括在滲透脅迫的生長反應中具有重要調節功能的基因簇。研究發現，基于283個基因的表達譜，可以高精度地推斷出不同材料葉片中輕度干旱脅迫反應的發生。對表達數據的全基因組關聯研究表明，在對環境干擾的轉錄反應中，反式調節似乎比順式調節更重要。
圖1.98個擬南芥種質中葉片生長相關表型的分布
使用自動表型分析平臺WIWAMxy，通過測量預計的蓮座面積 (PRA) 來確定總體生長反應。通過具體量化第三片出現的葉子的不同生長相關表型，可以獲得關于生長反應的更詳細視圖（圖1）。成熟時，在對照條件下蓮座和第三葉面積在最小和最大種質之間顯示出幾乎4倍的差異（圖1A和1B）。由輕度干旱脅迫引起的葉片和蓮座面積的減少在不同種質之間存在很大差異（圖1A 和1B）。成熟時的蓮座和第三葉面積在對照和輕度干旱條件中相關性良好。平均而言在輕度干旱下種植的植物的蓮座面積比在對照條件下種植的小62%；第三葉面積的平均減少量相似。輕度干旱脅迫下的相對減少與對照條件下的相應大小的相關性對于蓮座面積不顯著，但對于第三葉面積顯著。這表明大型植物不一定對輕度干旱脅迫更敏感。一般來說，在控制條件下較大的材料在輕度干旱脅迫下仍然較大。花環面積之間的顯著正相關表明了這一點和在對照和輕度干旱脅迫條件下成熟時第三葉面積之間。
圖2. 與成熟時第三葉面積相關的路面單元面積和路面單元數量
為了量化98個種質中細胞參數與最終葉片大小之間的關系，計算了Pearson相關性。路面細胞面積和數量分別顯示出與最終葉面積的中等但顯著相關性。然而，將這兩個細胞性狀結合起來，解釋了最終葉面積變異的72%。路面細胞面積與路面細胞數量之間存在負相關，這是中等但顯著的（圖 2)。在分析細胞數、細胞面積和最終葉面積之間的關系時，發現具有10%最大路面細胞的材料中，沒有一個屬于具有10%最高路面細胞數量的類別（圖2）。在10%最大或大多數路面細胞類別的20份材料中，16份材料的葉大小大于平均值。其他葉片較大的材料具有中間的鋪面細胞數量和面積。這表明，這些材料使用了所有三種可能的策略來生產大葉子：要么是多個細胞，要么是大細胞，要么是中等數量的中等大小的細胞。
圖3.eGWAS結果概述
為了研究材料間和處理間表達差異的遺傳基礎，對轉錄組學數據應用了多序列混合模型。為了獲得用于進一步分析的高置信度集，去除了檢測到明顯模型膨脹的基因。這一嚴格的統計選擇產生了一組509個基因，其中SNPs被發現與不同材料的處理無關基因表達差異相關（圖3A），以及一組158個基因，其中SNPs與輕度干旱時的差異表達相關（圖3B）。由于與成千上萬個基因的基因表達相關而產生的多重測試問題被忽略。取而代之的是，每個基因都使用了10-7的可接受顯著性閾值，因為我們關注于每個基因的特定模式和關聯峰值的比較。
總的來說，509個基因有一個或多個SNP，與非治療基因表達的變異相關（對照和輕度干旱合在一起）。清晰的對角線帶可見（圖3A），包含位于與其表達相關的基因附近的SNPs，表明順式調節SNPs。從與非治療性表達相關的SNPs的空間分布來看，我們觀察到轉錄起始位點上游2 kb啟動子區域的SNPs比例明顯增加。相關SNPs的最大密度位于1-kb上游區域，之后SNPs的比例迅速下降（圖4）。相關的SNPs也位于轉錄區。這些SNPs可能與上游致病性標記存在連鎖不平衡，或者可能參與內含子介導的基因表達調控。或者，內含子序列的變化可能導致選擇性剪接的差異。在轉錄區下游，調節表達的SNPs數量迅速下降。
圖4.與治療無關表達相關的SNP位置直方圖
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