Plant Phenomics | 粳稻通用臨界氮濃度稀釋曲線的建立方法探索與評估

2023年3月，Plant Phenomics在線發表了南京農業大學題為Potential of Establishing the Universal Critical Nitrogen Dilution Curve for Japonica Rice的研究論文。本研究基于長江流域10年的水稻氮肥實驗數據，分別采用簡單數據混合（simple data-mixing, SDM）、隨機森林算法（random forest algorithm, RFA）和貝葉斯分層模型（Bayesian hierarchical model, BHM）三種策略建立了面向粳稻品種的通用氮濃度稀釋曲線（圖1）。
 

圖1 建立粳稻通用臨界氮濃度稀釋曲線的三種策略：簡單數據混合（SDM），隨機森林算法（RFA）和貝葉斯分層模型（BHM）。

結果表明，構建曲線的參數a和b的值均受到基因遺傳以及環境條件的影響。參數a主要由品種的氮吸收特性決定，而參數b與品種和環境條件有關。我們總共獲取了14個相關影響因子用于RFA策略的篩選，最終植株高度、分蘗末期的比葉面積和營養生長期的最大干物質重量被用來預測參數a，分蘗末期的積溫、分蘗末期的莖葉比和營養生長期的最大葉面積指數被用來預測參數b。RFA的建模方法的精度比傳統的多元線性回歸高14.69%。BHM策略則是在得到的后驗分布中選擇代表性值（即平均數、中位數和概率最高數（most probable number, MPN））來探索是否符合通用曲線的參數a和b值。其中BHM-MPN的氮營養指數驗證精度最高，達到了82%。
 

SDM、RFA和BHM-MPN三種策略建立的通用臨界氮濃度稀釋曲線經驗證均具有較強的氮診斷能力（氮營養指數的驗證R2 ≥ 0.81）。與SDM策略相比，RFA策略和BHM-MPN策略可以在保證精度的前提下，大大簡化實際建模過程（例如區分氮限制或非氮限制組），更有利于在區域尺度上的統一應用和推廣。
 

該論文研究由南京農業大學國家信息農業工程技術中心的相關學者合作完成。南京農業大學博士研究生傅兆鵬為本文第一作者，南京農業大學劉小軍教授為通訊作者。該成果得到了南京農業大學三亞研究所（No. NAUSY-ZD01）、國家自然科學基金（No. 32071903）、國家重點研發計劃項目（No. 2022YFD2301402）、江蘇省重點技術研發計劃項目（No. BE2019386）和江蘇省農業產業技術體系專項資金（Nos. JATS (2022)468、Nos. JATS (2022)168）資助。
 

論文鏈接：

https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0036‍

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About Plant Phenomics

《植物表型組學》（Plant Phenomics）是由南京農業大學和美國科學促進會（AAAS）合作創辦的英文學術期刊，于2019年1月正式上線發行。采用開放獲取形式，刊載植物表型組學交叉學科熱點領域具有突破性科研進展的原創性研究論文、綜述、數據集和觀點。具體范圍涵蓋高通量表型分析的最新技術，基于圖像分析和機器學習的表型分析研究，提取表型信息的新算法，作物栽培、植物育種和農業實踐中的表型組學新應用，與植物表型相結合的分子生物學、植物生理學、統計學、作物模型和其他組學研究，表型組學相關的植物生物學等。期刊已被DOAJ、Scopus、PMC、EI和SCIE等數據庫收錄。科睿唯安JCR2022影響因子為6.5，位于農藝學、植物科學、遙感一區。中科院農藝學、植物科學一區、遙感二區、生物大類一區（TOP期刊）。2020年入選中國科技期刊卓越行動計劃高起點新刊項目。

說明：本文由《植物表型組學》編輯部負責組稿。
中文內容僅供參考，一切內容以英文原版為準。
特邀作者：劉小軍、傅兆鵬
排版：薛楚凡（南京農業大學）
審核：孔敏、王平