植物表型成像系統植物表型和植物表型組學的概念
植物表型分析是理解植物基因功能及環境效應的關鍵環節，隨著植物功能基因組學和作物分子育種研究的深入，傳統的表型觀測已經成為制約其發展的主要瓶頸，而高通量的植物表型組分析技術和植物表型組學研究是解決這一困境的有效途徑。雖然植物表型組分析正在成為國內外研究的熱點，相關概念仍然較為模糊，阻礙了這一新興學科的發展。認識植物的表型特征和性狀是生物學研究的一個重要命題，缺乏詳盡的表型數據，將無法深刻理解基因組和環境因素對植物表型的復雜作用。另一方面，確保糧食有效是人類面臨的主要挑戰之一，解決糧食有效問題，除了保障耕種面積和維護生態環境，較有效的措施是開發利用優良的作物品種和先進的栽培技術，而與之相關的作物品種資源鑒定、遺傳育種、栽培生理、植物保護、功能基因組學和植物生物學等方面的研究基本都涉及到對大量植株的各種特征和性狀即表型的鑒別與分析，以及對復雜的植物生長環境的監測與控制。遺憾的是傳統的植物表型分析規模小、效率低、誤差大、適用性弱，已......閱讀全文
植物表型成像系統-植物表型和植物表型組學的概念
植物表型分析是理解植物基因功能及環境效應的關鍵環節，隨著植物功能基因組學和作物分子育種研究的深入，傳統的表型觀測已經成為制約其發展的主要瓶頸，而高通量的植物表型組分析技術和植物表型組學研究是解決這一困境的有效途徑。雖然植物表型組分析正在成為國內外研究的熱點，相關概念仍然較為模糊，阻礙了這一新興學
植物表型分析系統—植物表型的名詞解釋
“植物表型是指能夠反映植物細胞、組織、器官、植株和群體的結構及功能特征的物理、生理和生化性質，其本質實際是植物基因圖譜的時序三維表達及其地域分異特征和代際演進規律”。這是目前所見最精辟的定義。 那么什么是高通量植物表型的？高通量植物表型技術是從器官、個體到群體水平上高通量、自動化獲取產量、抗性
植物表型成像分析系統簡述
植物表型成像分析系統是一種用于環境科學技術及資源科學技術領域的分析儀器，于2015年12月1日啟用。可成像面積35*35cm；測量光橙色620nm；橙色和白色雙波長光化學光；飽和光閃為白色。 主要功能 1.自動裝載與卸載植物樣品 2.光適應室 3.葉綠素熒光成像 4.自動灌溉與稱重。
植物表型組學概念和測量方法討論
首先植物表型是受基因和環境因素決定或影響的, 反映植物結構及組成、植物生長發育過程及結果的全部物理、生理、生化特征和性狀。說到育種不得不提到“表型”的概念，在生物學和遺傳育種領域，特別是作物育種領域，表型是指基因型和環境決定的形狀、結構、大小、顏色等生物體的外在性狀。表型組又是指某一生物的全部性狀特
植物表型成像系統WIWAM Screening功能簡介
WIWAM Screening植物表型野外樣帶成像分析系統由野外移動式植物表型組學成像分析平臺、RGB成像、葉綠素熒光成像、高光譜成像、植物紅外熱成像、植物近紅外成像等組成，移動式成像分析平臺具輪子，可以沿軌道滑行并對植物進行表型組成像分析；各成像分析單元為模塊式結構，可靈活安裝配置到移動式成像
植物表型分析技術快訊—西紅柿表型與代謝組學研究案例
植物源蛋白水解物（PHs）是一類重要的生長刺激素，影響植物表型組及代謝組特征，進而促進植物生長和作物產量，尤其在缺水、鹽脅迫、重金屬等逆境條件下，這種促進作用更加突出。PSI植物表型組學研究中心首席科學家Klara Panzarova等，利用PlantScreen高通量表型分析平臺，就一種PH對
植物表型分析系統的特點
1、基于育種過程和作物生長過程的流程化管理，實現育種的標準化生產和對育種過程的全景式管控。 2、以PDA等手持設備代替紙本進行田間數據采集，方便靈活，省時省力。同時，可通過無線網隨時隨地將采集的數據上傳數據庫，提率。 3、標準的數據庫管理，可實現海量級的數據存儲，保證數據的安全和統一標
根系原位多光譜表型成像系統在植物表型研究的應用
Videometer系列多光譜成像系統廣泛應用于：植物/作物表型組學研究分析；根系表型分析；作物育種與種子品質檢測；植物/作物脅迫生理響應；作物病理學分析與病原檢測；食品檢測；中藥成分分析與品質檢測。來自哥本哈根大學、丹麥理工大學以及丹麥Videometer公司的專家在剛剛利用該設備在Plant a
植物表型成像系統WIWAM Screening功能分析
紅外熱成像分析（選配）：用于成像分析植物在光輻射情況下的二維發熱分布，良好的散熱可以使植物耐受較長時間的高光輻射或低水條件（干旱） 近紅外成像分析（選配）：用于觀測分析植物的水分狀態及其在不同組織間的分布變異，處于良好澆灌狀態的植物表現出對近紅外光譜的高吸收性，而處于干旱狀態的植物則表現出對近
利用表型組學輔助篩選技術開發高效植物育種表型預測...
利用表型組學輔助篩選技術開發高效植物育種表型預測因子2019年7月，Plant Phenomics刊發了由來自美國愛荷華州立大學（Iowa State University）的Kyle?Parmley等人撰寫的題為Development of Optimized Phenomic Predi