Возрождение качества зерна пшеницы с помощью неразрушающих методов фенотипирования, таких как гиперспектральная визуализация

Reviving grain quality in wheat through non‐destructive phenotyping techniques like hyperspectral imaging
Luqman Bin Safdar, Kateryna Dugina, Ali Saeidan, Guilherme V. Yoshicawa, Nicola Caporaso, Brighton Gapare, Muhammad Jawad Umer, Rahul Bhosale, Iain Searle, J. Foulkes, Scott A. Boden, Ian D. Fisk
2023-09-01

признаки качества зернагиперспектральная визуализациянеразрушающее фенотипированиеселекция пшеницыкачество зерна пшеницы
Долгосрочной целью селекционеров и исследователей является создание сортов сельскохозяйственных культур, устойчивых к воздействиям окружающей среды и обеспечивающих высокую урожайность. Однако приоритет урожайности часто осуществляется за счёт улучшения других важных признаков, включая качество зерна, оценка которого трудоёмка и требует много времени из-за частого применения разрушающих методов фенотипирования. В последнее время неразрушающие методы, такие как гиперспектральная визуализация (HSI), привлекают внимание пищевой промышленности для изучения качества зерна пшеницы. HSI позволяет количественно оценивать различия между отдельными зёрнами, помогая отличать высококачественные зёрна от низкокачественных. В данном обзоре рассматриваются сокращение генетического разнообразия пшеницы, лежащего в основе признаков качества зерна, вследствие современной селекции; ключевые признаки качества зерна; традиционные методы его изучения; а также применение HSI для исследования признаков качества зерна пшеницы и перспективы использования этого метода в селекции. В результате критического обзора литературы по одомашниванию пшеницы, признакам качества зерна и инновационным технологиям представлены подходы, которые могут способствовать повышению качества зерна пшеницы.
1
Учёт утраты генетического разнообразия в сочетании с инновационными неразрушающими методами фенотипирования может способствовать повышению качества зерна пшеницы.
2
Оценка качества зерна часто является трудоёмкой и разрушительной, что препятствует эффективному фенотипированию в селекции пшеницы.
3
Гиперспектральная визуализация позволяет неразрушающе количественно оценивать вариации между отдельными зёрнами пшеницы и различать высококачественные и низкокачественные зёрна.
4
Гиперспектральная визуализация может применяться для оценки ключевых признаков качества зерна пшеницы и включения такого фенотипирования в селекционные программы.
5
Современная селекция пшеницы сократила генетическое разнообразие, связанное с важными признаками качества зерна, отчасти из-за приоритета урожайности.

зерна пшеницы и их генетическое разнообразие в контексте качества зерна

признаки качества зерна и их неразрушающее фенотипирование, особенно характеристика с помощью гиперспектральной визуализации, для применения в селекции

Publication Details
Publication Date
2023-09-01
Journal
Publisher
ISSN
Cited by
28
Access Type
Author Information
Authors
Luqman Bin Safdar
Kateryna Dugina
Ali Saeidan
Guilherme V. Yoshicawa
Nicola Caporaso
Brighton Gapare
Muhammad Jawad Umer
Rahul Bhosale
Iain Searle
J. Foulkes
Scott A. Boden
Ian D. Fisk
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%