傳統(tǒng)食用菌育種技術(shù)涉及繁瑣的選育過程,較端氣候環(huán)境背景下迫切需要利用智能科研儀器來實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)作物對(duì)環(huán)境變化的響應(yīng)以加速育種周期。下面小編分享一份干貨“智能科研儀器如何助力食用菌育種,推進(jìn)數(shù)字食用菌產(chǎn)業(yè)的發(fā)展”。
快速育種是人工模擬自然環(huán)境(例如光和溫度)加速植物快速成熟以提高作物改良準(zhǔn)確性和可預(yù)測(cè)性的綜合技術(shù),其與經(jīng)典育種技術(shù)的結(jié)合能夠產(chǎn)生具有較高遺傳增益和產(chǎn)量的抗逆/耐受品種。目前食用菌育種中較常用的就是菌絲表型儀、智能育種實(shí)驗(yàn)箱兩種高通量表型分析儀。兩種儀器分別用來做什么用?具體如下。
菌絲表型儀主要是用于食用菌菌絲表型性狀數(shù)據(jù)。提供包括長(zhǎng)度測(cè)量、角度測(cè)量、面積測(cè)量、顏色分析、分類分析等多種表型分析,菌絲分析內(nèi)置輪廓識(shí)別,周長(zhǎng)、面積、長(zhǎng)軸、短軸等表型識(shí)別。基于關(guān)鍵點(diǎn)標(biāo)注的表型自動(dòng)分析, 支持兩點(diǎn)、三點(diǎn)、四點(diǎn)、直線距離、 垂直距離、水平距離、角度、面積、周長(zhǎng)等自動(dòng)測(cè)量。
智能育種實(shí)驗(yàn)箱主要是用于食用菌栽培,通過調(diào)節(jié)或設(shè)置相關(guān)濕度、溫度等氣候條件觀察食用菌生長(zhǎng)狀況,并記錄相關(guān)數(shù)據(jù)形成數(shù)據(jù)儲(chǔ)存庫(kù)。
綜上所述,通過人工智能儀器快速整合表型性狀數(shù)據(jù),分析較端氣候下食用菌生長(zhǎng)發(fā)育的宏觀生化特征,為快速育種和現(xiàn)代食用菌智能化栽培開辟了一個(gè)新的領(lǐng)域。
詞條
詞條說明
【表型大數(shù)據(jù)】魚類二維形態(tài)表型分析儀產(chǎn)品特征
? ? FScan2000利用深度學(xué)習(xí)和圖像分析技術(shù)對(duì)魚類表型分析提供簡(jiǎn)單、和標(biāo)準(zhǔn)的工具,包括表型掃描箱和分析軟件二部分組成。該工具實(shí)現(xiàn)了魚類常見形態(tài)表型的獲取,并提供個(gè)性化表型開發(fā)定制開發(fā)服務(wù)。設(shè)備特征總結(jié):采集環(huán)境統(tǒng)一:獨(dú)立箱體和360度穩(wěn)定光源,掃描環(huán)境一致多通路掃描:多角度拍攝,背側(cè)部圖像同步獲取表型分析簡(jiǎn)單:拍照即分析,形態(tài)關(guān)鍵點(diǎn)和表型的自動(dòng)測(cè)量操作過程:
智慧農(nóng)業(yè)對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)育種發(fā)展的意義
智慧農(nóng)業(yè)是一種發(fā)展趨勢(shì),強(qiáng)調(diào)在基于網(wǎng)絡(luò)的高科技農(nóng)場(chǎng)監(jiān)督周期中,在機(jī)械、設(shè)備和傳感器中使用信息和通信技術(shù)。創(chuàng)新技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算預(yù)計(jì)將促進(jìn)智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展,并開始在農(nóng)業(yè)中使用機(jī)器人和人工智能。近些年我國(guó)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、智能化變革正在加快,IoT、5G、AI、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等數(shù)字技術(shù)讓農(nóng)業(yè)作物監(jiān)測(cè)、精細(xì)化育種和環(huán)境資源按需分配成為現(xiàn)實(shí)。目前我們已經(jīng)可以依靠衛(wèi)星遙感、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備來進(jìn)行農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的獲取,利用
【種圖家植物表型】基于無人機(jī)表型監(jiān)測(cè)出苗前施用除草劑對(duì)大豆植株的傷害
除草劑在農(nóng)業(yè)種植中除草的必要手段之一,隨著除草劑的使用在過去幾年中持續(xù)增加,為了解決除草劑對(duì)作物的損害問題。評(píng)估除草劑施用后對(duì)作物的損害,這對(duì)于確定潛在的產(chǎn)量損失和提出減輕其影響的解決辦法至關(guān)重要。但確定除草劑造成的危害往往需要專業(yè)人員進(jìn)行實(shí)地評(píng)估,這使得研究人員和農(nóng)民難以監(jiān)測(cè)除草劑對(duì)農(nóng)田造成的損害程度。目前有一種無人機(jī)進(jìn)行采集的圖像數(shù)據(jù)可以作為雜草管理科學(xué)技術(shù)研究的基準(zhǔn),以補(bǔ)充從地面系統(tǒng)觀測(cè)的結(jié)
冠腐病是**糧食產(chǎn)業(yè)中較重要的土壤真菌病害之一,會(huì)導(dǎo)致糧食生長(zhǎng)不良,產(chǎn)量損失嚴(yán)重。篩選冠腐病作物是控制冠腐病的關(guān)鍵因素之一,其關(guān)鍵挑戰(zhàn)在于生長(zhǎng)初期上部莖葉無明顯癥狀。目前人工篩選需要病理學(xué)家在短時(shí)間內(nèi)觀察許多植物的冠部和根部區(qū)域,費(fèi)時(shí)費(fèi)力。本研究利用高通量植物表型設(shè)備,準(zhǔn)確、經(jīng)濟(jì)、無損傷的高光譜影像檢測(cè)小麥生長(zhǎng)初期的冠腐病,選擇了4個(gè)不同抗性水平的澳大利亞商品小麥品種(Aurora、 Yitpi、
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