植物表型成像系统植物表型和植物表型组学的概念
植物表型分析是理解植物基因功能及环境效应的关键环节，随着植物功能基因组学和作物分子育种研究的深入，传统的表型观测已经成为制约其发展的主要瓶颈，而高通量的植物表型组分析技术和植物表型组学研究是解决这一困境的有效途径。虽然植物表型组分析正在成为国内外研究的热点，相关概念仍然较为模糊，阻碍了这一新兴学科的发展。认识植物的表型特征和性状是生物学研究的一个重要命题，缺乏详尽的表型数据，将无法深刻理解基因组和环境因素对植物表型的复杂作用。另一方面，确保粮食有效是人类面临的主要挑战之一，解决粮食有效问题，除了保障耕种面积和维护生态环境，较有效的措施是开发利用优良的作物品种和先进的栽培技术，而与之相关的作物品种资源鉴定、遗传育种、栽培生理、植物保护、功能基因组学和植物生物学等方面的研究基本都涉及到对大量植株的各种特征和性状即表型的鉴别与分析，以及对复杂的植物生长环境的监测与控制。遗憾的是传统的植物表型分析规模小、效率低、误差大、适用性弱，已......阅读全文
植物表型成像系统-植物表型和植物表型组学的概念
植物表型分析是理解植物基因功能及环境效应的关键环节，随着植物功能基因组学和作物分子育种研究的深入，传统的表型观测已经成为制约其发展的主要瓶颈，而高通量的植物表型组分析技术和植物表型组学研究是解决这一困境的有效途径。虽然植物表型组分析正在成为国内外研究的热点，相关概念仍然较为模糊，阻碍了这一新兴学
植物表型分析系统—植物表型的名词解释
“植物表型是指能够反映植物细胞、组织、器官、植株和群体的结构及功能特征的物理、生理和生化性质，其本质实际是植物基因图谱的时序三维表达及其地域分异特征和代际演进规律”。这是目前所见最精辟的定义。 那么什么是高通量植物表型的？高通量植物表型技术是从器官、个体到群体水平上高通量、自动化获取产量、抗性
植物表型成像分析系统简述
植物表型成像分析系统是一种用于环境科学技术及资源科学技术领域的分析仪器，于2015年12月1日启用。可成像面积35*35cm；测量光橙色620nm；橙色和白色双波长光化学光；饱和光闪为白色。 主要功能 1.自动装载与卸载植物样品 2.光适应室 3.叶绿素荧光成像 4.自动灌溉与称重。
植物表型组学概念和测量方法讨论
首先植物表型是受基因和环境因素决定或影响的, 反映植物结构及组成、植物生长发育过程及结果的全部物理、生理、生化特征和性状。说到育种不得不提到“表型”的概念，在生物学和遗传育种领域，特别是作物育种领域，表型是指基因型和环境决定的形状、结构、大小、颜色等生物体的外在性状。表型组又是指某一生物的全部性状特
植物表型成像系统WIWAM Screening功能简介
WIWAM Screening植物表型野外样带成像分析系统由野外移动式植物表型组学成像分析平台、RGB成像、叶绿素荧光成像、高光谱成像、植物红外热成像、植物近红外成像等组成，移动式成像分析平台具轮子，可以沿轨道滑行并对植物进行表型组成像分析；各成像分析单元为模块式结构，可灵活安装配置到移动式成像
植物表型分析技术快讯—西红柿表型与代谢组学研究案例
植物源蛋白水解物（PHs）是一类重要的生长刺激素，影响植物表型组及代谢组特征，进而促进植物生长和作物产量，尤其在缺水、盐胁迫、重金属等逆境条件下，这种促进作用更加突出。PSI植物表型组学研究中心首席科学家Klara Panzarova等，利用PlantScreen高通量表型分析平台，就一种PH对
植物表型分析系统的特点
1、基于育种过程和作物生长过程的流程化管理，实现育种的标准化生产和对育种过程的全景式管控。 2、以PDA等手持设备代替纸本进行田间数据采集，方便灵活，省时省力。同时，可通过无线网随时随地将采集的数据上传数据库，提率。 3、标准的数据库管理，可实现海量级的数据存储，保证数据的安全和统一标
根系原位多光谱表型成像系统在植物表型研究的应用
Videometer系列多光谱成像系统广泛应用于：植物/作物表型组学研究分析；根系表型分析；作物育种与种子品质检测；植物/作物胁迫生理响应；作物病理学分析与病原检测；食品检测；中药成分分析与品质检测。来自哥本哈根大学、丹麦理工大学以及丹麦Videometer公司的专家在刚刚利用该设备在Plant a
植物表型成像系统WIWAM Screening功能分析
红外热成像分析（选配）：用于成像分析植物在光辐射情况下的二维发热分布，良好的散热可以使植物耐受较长时间的高光辐射或低水条件（干旱） 近红外成像分析（选配）：用于观测分析植物的水分状态及其在不同组织间的分布变异，处于良好浇灌状态的植物表现出对近红外光谱的高吸收性，而处于干旱状态的植物则表现出对近
利用表型组学辅助筛选技术开发高效植物育种表型预测...
利用表型组学辅助筛选技术开发高效植物育种表型预测因子2019年7月，Plant Phenomics刊发了由来自美国爱荷华州立大学（Iowa State University）的Kyle Parmley等人撰写的题为Development of Optimized Phenomic Predi