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Kafe 바로가기주관연구기관 | 서울대학교 Seoul National University |
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보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2015-02 |
과제시작연도 | 2013 |
주관부처 | 농촌진흥청 Rural Development Administration(RDA) |
연구관리전문기관 | 농촌진흥청 Rural Development Administration |
등록번호 | TRKO201500010559 |
과제고유번호 | 1395031099 |
사업명 | 차세대바이오그린21 |
DB 구축일자 | 2015-07-11 |
DOI | https://doi.org/10.23000/TRKO201500010559 |
Ⅳ. 연구개발결과
○ 한발/염해에 대한 벼의 생리적 반응 비파괴 검사법 개발
- 한발/염해에 대한 벼의 반응을 엽록소형광값 측정 및 열영상정보 획득/분석하여 전통적인 생리지표와 연계함으로써 영상정보 측정만으로 생리지표를 추론할 수 있는 방법을 개발함.
- Vis/NIR 및 형광 초분광 영상측정 장치를 구축하고 이를 통해 염해/한발 스트레스 노출벼의 Vis/NIR 및 형광 초분광 영상측정 및 분석법을 마련.
○ 고온 및 저온에 대한 벼의 생리적 반응 비파괴 검사법 개발
- 온도스트레스 조건에서 벼의 열영상정
Ⅳ. 연구개발결과
○ 한발/염해에 대한 벼의 생리적 반응 비파괴 검사법 개발
- 한발/염해에 대한 벼의 반응을 엽록소형광값 측정 및 열영상정보 획득/분석하여 전통적인 생리지표와 연계함으로써 영상정보 측정만으로 생리지표를 추론할 수 있는 방법을 개발함.
- Vis/NIR 및 형광 초분광 영상측정 장치를 구축하고 이를 통해 염해/한발 스트레스 노출벼의 Vis/NIR 및 형광 초분광 영상측정 및 분석법을 마련.
○ 고온 및 저온에 대한 벼의 생리적 반응 비파괴 검사법 개발
- 온도스트레스 조건에서 벼의 열영상정보를 획득/분석하여 얻어진 식물체온값을 전통적인생리지표와 연계함으로써 열영상정보 측정만으로 온도스트레스에 대한 벼의 반응 생리지표를 추론할 수 있도록 하였음.
○ 한발/염해 내성 벼 개발을 위한 벼의 고속대량표현형선발법(HTS) 적용
- 한발/염해 스트레스에 대한 벼의 초기 열영상정보를 확보/분석하고 다른 벼의 생리/수량지표와 통계적인 분석 및 모델링을 통해 한발 및 염해 내성 벼 선발에 활용할 수 있도록 하였음.
- 온실단위 평가결과와 포장단위 평가결과를 결합하여 HTS의 실효성을 검증하였음.
○ 염해 및 한발에 대한 콩의 생리적 반응 비파괴 검사법 개발
- 한발/염해에 대한 콩의 반응을 엽록소형광값 측정 및 열영상정보 획득/분석하여 전통적인 생리지표와 연계함으로써 영상정보 측정만으로 생리지표를 추론할 수 있는 방법을개발함.
○ 한발/염해 내성 콩 개발을 위한 콩의 고속대량표현형선발법(HTS) 적용
- 한발/염해 스트레스에 대한 콩의 초기 열영상정보를 확보/분석하고 다른 콩의 생리/수량지표와 통계적인 분석 및 모델링을 통해 한발 및 염해 내성 콩 선발에 활용할 수 있도록 하였음.
○ 비파괴적 고속대량표현형선발법(HTS) 개발을 위한 핵심기술 확보
- 식물의 열영상 정보를 최적으로 확보할 수 있는 조건을 확립함
- 자체적으로 식물의 형광영상을 확보할 수 있는 기술을 개발함
- 고속대량표현형선발법(HTS)의 자동화를 위한 식물 자동이송시스템을 구축함
○ 관련 성과
- 특허 출원:
1. 식물형광 이미지를 이용한 식물의 비생물적 스트레스 또는 제초제 반응의 진단방법 (출원번호 : 10-2014-0147891)
2. 열영상을 이용한 식물의 비생물적 스트레스 또는 제초제 반응의 진단방법(출원번호 :10-2014-0147893)
- 관련 전문 학술지 논문 게재 : SCI 2편 및 비SCI 2편
- HTS용 식물 자동이송 시스템 구축
Non-destructive high-throughput phenotyping based on phenomics is an emerging technology for high-throughput screening in breeding programmes and an essential tool for genome wide association study (GWAS). Key technologies include spectral image acquisition and image analysis. In this project, we pr
Non-destructive high-throughput phenotyping based on phenomics is an emerging technology for high-throughput screening in breeding programmes and an essential tool for genome wide association study (GWAS). Key technologies include spectral image acquisition and image analysis. In this project, we primarily investigated physiological and spectral image responses of rice (Oryza sativa) to various abiotic stresses such as salt, drought, low temperature and high temperature stresses. To acquire thermal and fluorescence images, we tested various environmental conditions affecting plant spectral image and established optimum conditions including camera and light filtering system and light & temperature conditions. To find a new spectral image, we also acquired hyperspectral images using a hyperspectral camera system and found a new spectral image showing biological meaning when crops were exposed to salt and drought stresses.
To test if the above images have biological meaning and association with abiotic stress,rice seedlings were exposed to various extends of abiotic stresses; salt stress (NaCl), drought stress (PEG), low temperature stress (5oC), and high temperature (ca 40oC). Spectral images (thermal & fluorescence images) were acquired using the system we established at early timings after stress treatment (by 7 days after stress treatment) and analyzed, then compared with other physiologic and growth parameters such as photosynthesis, chlorophyll content, chlorophyll fluorescence, visual growth, biomass, rice yield, etc. Correlation and non-linear regression analyses were then conducted to relate spectral images with those physiologic and growth parameters to give biological meaning to spectral images and test if they can be non-destructive indicators of rice responding to salt and drought stresses.
Our results showed that both thermal and fluorescence images are closely associated with the extends of abiotic stresses and physiologic responses at early stage after stress treatments. Plant body temperature increased with abiotic stress, giving negative correlations with physiologic parameters, while plant fluorescence decreased with abiotic stress, giving positive correlations with physiologic parameters. Therefore, we can conclude that both thermal and fluorescence image analyses of rice can be used for screening abiotic stress tolerant rice and be a part of HTS tool for future rice breeding.
Our methods for image acquisition and analysis were then applied to soybean (Glycine max). Soybean thermal and fluorescence images were also acquired and analyzed after exposing to various extends of salt and drought stresses. Statistical analysis proved that these image data were also closely related with soybean physiologic and growth parameters and can be used as non-destructive parameters for soybean breeding program.We then further tested our methods for herbicide dose-response study and herbicide resistance diagnosis in barnyardgrass (Echinochloa crus-galli ). Various herbicides including cyhalofop (acetyl CoA carboxylase inhibitor) and penoxsulam (acetolactate synthase inhibitor) were sprayed to barnyardgrass and spectral images were then acquired and analyzed. Thermal and fluorescence image data behaved with herbicide dose (increase and decrease, respectively) and closely associated with herbicide dose-response in plant growth and physiologic responses of barnyardgrass.
This result thus indicates that plant spectral image analysis can be used for herbicide bioassay and herbicide resistance diagnosis, and will become an essential part of a high throughput screening (HTS) system for herbicide development.
In conclusion, as a result of this tree years project entitled “Development of high throughput screening (HTS) technology on crop phenomics”, we established methods for thermal and fluorescence image acquisition and analysis of rice, soybean and barnyardgrass. Our results suggest that both thermal and fluorescence image data can be used for screening abiotic stress tolerant crop, be a part of HTS tool for crop breeding, and generate more objective and diverse phenomic data for crop GWAS.
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