缺乏高通量表型是作物耐非生物逆境育種的瓶頸。高效、無損的高光譜成像可以量化植物在非生物脅迫下的生理特性，然而，通常只針對(duì)一個(gè)物種的少數(shù)幾個(gè)基因類型建立預(yù)測(cè)模型，限制了這項(xiàng)技術(shù)的廣泛應(yīng)用。


因此，本研究的目的是探索在不同水氮處理下，基于高光譜反射率，通過偏最小二乘回歸建立跨物種模型預(yù)測(cè)3種基因型高粱和6種基因型玉米生理性狀(相對(duì)含水量和含氮量)的可能性。


多物種模型對(duì)高粱和玉米的相對(duì)含水率(R2=0.809)以及高粱和玉米的氮素含量(R2=0.637)進(jìn)行了預(yù)測(cè)。506、535、583、627、652、694、722和964 nm的反射率對(duì)相對(duì)含水量的變化有響應(yīng)，而486、521、625、680、699和754 nm的反射率對(duì)氮含量的變化有響應(yīng)。高通量高光譜成像可以用來以可接受的精度預(yù)測(cè)不同基因型和一些類似物種的植物的生理狀態(tài)。

來源：Multi-Species Prediction of Physiological Traits with Hyperspectral Modeling.by Meng-Yang Lin,Valerie Lynch,Dongdong Ma,Hideki Maki,Jian Jin and Mitchell Tuinstra
https://doi.org/10.3390/plants11050676