植物對干旱的響應(yīng)過程非常復(fù)雜，同時植物也有多樣的應(yīng)答機制來回避和耐受干旱脅迫并維持生長。光合系統(tǒng)被認為是對干旱極為敏感的，因此FluorCam葉綠素熒光成像系統(tǒng)從問世起就被廣泛應(yīng)用于植物干旱脅迫的研究。

美國懷俄明大學將蕪菁Brassica rapa經(jīng)過干旱處理后再進行復(fù)水，以復(fù)水后無法恢復(fù)來定義干旱誘導(dǎo)死亡的準確時間。同時使用葉綠素熒光技術(shù)進行同步測量。終結(jié)果表明葉綠素熒光測量即可對干旱引起的植物死亡進行定義，同時改進的植物特性描述可以用于測試和增強植物干旱死亡預(yù)測模型。他們使用了FluorCam封閉式葉綠素熒光成像系統(tǒng)來測量完整葉片的葉綠素熒光參數(shù)并展示植物對干旱脅迫響應(yīng)的空間差異，并通過熒光數(shù)據(jù)進行植物死亡預(yù)測（Guadagno，2017）。

圖1. 左：干旱處理后的蕪菁；右：不同干旱處理的葉綠素熒光成像與死亡預(yù)測

但以前的研究很少關(guān)注干旱對植物次生代謝的影響，這也是因為缺乏必要的研究技術(shù)。FluorCam多光譜熒光成像技術(shù)則可以從次生代謝機制上反映植物的響應(yīng)。如果再加入熱成像分析和高光譜成像分析，就可以對植物干旱響應(yīng)進行相當全面的植物干旱響應(yīng)表型研究。目前，浙江大學、中國農(nóng)科院煙草所等單位就利用FluorCam多光譜熒光成像技術(shù)*開展了光合能力和次生代謝的干旱響應(yīng)表型研究，在這方面研究中位于先列。

圖2. 干旱脅迫的FluorCam葉綠素熒光成像和多光譜熒光成像分析，左、中：浙江大學擬南芥實驗（Yao, 2018）；右：中國農(nóng)科院煙草所煙草實驗（Khan, 2019）

FluorCam多光譜熒光成像技術(shù)還可以與PlantScreen植物表型成像分析技術(shù)結(jié)合，進行高通量干旱表型研究。捷克Palacký大學提出了一種可重復(fù)的室內(nèi)植物表型分析方法，用于研究大麥種群的水分脅迫狀況和復(fù)水過程。這一方法的培養(yǎng)環(huán)境控制和表型測量主要都是通過PlantScreen植物表型成像分析系統(tǒng)完成的（Marchetti, 2019）。

圖3. 大麥高通量干旱響應(yīng)表型實驗流程體系

參考文獻：

1. Guadagno C R, et al. 2017. Dead or alive? Using membrane failure and chlorophyll fluorescence to predict mortality from drought. Plant Physiology, DOI:10.1104/pp.16.00581

2. Khan R, et al. 2019. Transcriptome Profiling, Biochemical and Physiological Analyses Provide New Insights towards Drought Tolerance in Nicotiana tabacum L. Genes 10: 1041

3. Yao J, et al. 2018. Phenotyping of Arabidopsis drought stress response using kinetic chlorophyll fluorescence and multicolor fluorescence imaging. Front. Plant Sci. 9:603

4. Marchetti CF, et al. 2019. A Novel Image-Based Screening Method to Study Water-Deficit Response and Recovery of Barley Populations Using Canopy Dynamics Phenotyping and Simple Metabolite Profiling. Frontiers in Plant Science 10:1252

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