论文标题：Advanced High-Throughput Phenotyping Techniques for Managing Abiotic Stress in Agricultural Crops—A Comprehensive Review

论文链接：https://www.mdpi.com/2673-7655/5/2/8

期刊名：Crops

期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/crops

一、引言

气候变化加剧了干旱、盐碱、高温等非生物胁迫对全球农业的威胁，导致作物减产并危及粮食安全。分子生物学和基因组学虽已鉴定出抗逆基因，但其在育种中的有效利用依赖于精准的表型评估。高通量表型（HTP）技术应运而生，可在受控和田间环境下对根系构型、叶绿素含量、冠层温度等关键性状进行无损、快速评估。与已有综述不同，本文重点剖析成本可扩展性、田间适应性、AI实时数据分析等技术壁垒，并从多组学整合视角探讨如何弥合基因型–表型鸿沟。本综述旨在：（1）评估HTP技术及其在非生物胁迫管理中的应用，包括AI驱动数据处理和多组学整合的最新进展；（2）批判性分析当前平台的局限与挑战，尤其是成本可扩展性、田间适应性和数据处理瓶颈；（3）提出促进HTP技术在育种中应用的创新策略，强调低成本、田间可部署的解决方案。

二、综述框架

本文为综合性综述，围绕以下主线展开：（1）表型组学概念及其分类（按 proximity 分为近端传感与遥感，按环境分为受控环境与田间）；（2）成像技术（可见光、红外与热成像、荧光成像、光谱成像、集成成像）；（3）表型组学数据管理（自动化数据采集与传感器融合、云存储与高性能计算、多组学整合与AI注释、数据质量与AI预测、育种与可持续农业应用）；（4）HTP在非生物胁迫管理中的最新进展与影响；（5）挑战与局限；（6）未来方向。

三、分析与结果

3.1 表型组学概念与分类

表型组学是研究表型组——生物体在遗传和环境因素作用下表达的全部物理和生化性状——的学科。与基因组学不同，表型组学捕捉性状表达的动态可变性。其两大主要方法为：正向表型组学（利用HTP从大量种质中筛选优良基因型）和反向表型组学（研究已知优良性状背后的生物学机制）。按 proximity 可分为近端传感（受控环境）和遥感（田间）；按环境可分为受控环境和田间。

近端传感表型组学（受控环境）：

• 地上部表型组学：利用数字成像、叶绿素荧光传感器、高分辨率3D扫描仪捕获株高、叶面积、冠层结构、叶绿素含量等。3D成像可分析小麦冠层结构与抗旱性关联；高光谱成像可精准测量色素组成和胁迫诱导的叶绿素荧光变化。

• 根系表型组学：MRI、CT、X射线断层扫描等技术实现根系构型无损观测。GROWSCREEN-Rhizo平台可测量根深、侧根分布和根角；CT扫描可评估小麦和大麦在营养缺乏下的根深和根密度。

田间地面表型组学：

• 移动平台：配备多传感器阵列的移动车（如BreedVision）可测量株高、生物量、氮含量和冠层结构。

• 固定平台：固定传感器阵列可高频测量温度、湿度、叶色和生长速率，如冠层温度可指示蒸腾和气孔导度。

遥感表型组学（大规模田间）：

• 无人机表型：搭载多光谱、高光谱和热传感器的无人机可评估干旱和热胁迫响应，测量冠层温度、植被指数和叶面积指数（LAI）。

• 卫星表型：提供NDVI、EVI等指数，适用于区域尺度监测，尤其在缺水地区可指导灌溉管理和耐旱基因型筛选。

集成表型组学平台：

• 多模态成像系统：整合PET、MRI和高光谱相机，如MRI+PET可视化甜菜块根在干旱下的碳和水运输。

• 无人机–地面集成平台：同步捕获冠层温度、根系构型和株高。

• LiDAR应用：穿透密集冠层，构建3D模型，监测与抗旱性和养分利用效率相关的冠层构型性状。

• 多组学数据整合：结合基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学，通过G2P映射、QTL挖掘和机器学习管道提升表型预测和育种效率。

3.2 成像技术

可见光成像：评估生物量、茎伸长、根系构型、叶形态和种子结构。CCD和CMOS传感器各有优势，后者更适合实时动态应用。

红外与热成像：基于Stefan–Boltzmann定律，通过冠层温度变化指示水分胁迫、气孔导度和整体健康。广泛用于抗旱和耐盐筛选。

荧光成像：测量叶绿素荧光，评估光合效率和早期胁迫响应，适用于干旱和盐碱胁迫。

光谱成像：高光谱和多光谱相机计算NDVI、PRI等植被指数，评估叶绿素含量、水分状态和生物量。

集成成像：PET、MRI、FRET等技术组合，实时捕捉植物功能和结构变化。

3.3 表型组学数据管理

• 自动化数据采集与传感器融合：AI驱动传感器融合提高数据精度和胁迫检测；CNN、随机森林等深度学习算法优化表型分类和胁迫预测。

• 数据存储与云计算：Google Cloud、AWS、Azure等平台提供可扩展存储和并行处理；区块链增强数据完整性。

• 多组学整合与AI注释：G2P映射、LSTM网络、NLP自动元数据标注、FAIR数据原则。

• 数据质量与AI预测：AI驱动数据清洗、异常检测和动态过滤；随机森林回归和CNN提升表型预测。

• 育种与可持续农业应用：AI表型选择模型、RNN和注意力模型分析多性状数据集；无人机大规模田间表型；AI智能农业工具整合实时表型数据与农艺决策支持。

3.4 HTP在非生物胁迫管理中的最新进展

• 干旱和热胁迫：热红外成像测量冠层温度降低，筛选耐旱基因型；热成像检测气孔导度和蒸腾速率差异，理解耐热性。

• 盐碱胁迫：高光谱成像追踪叶片反射率变化，早期检测盐胁迫；NDVI和PRI指数关联色素浓度和生物量，筛选耐盐基因型。

• 根系表型：GROWSCREEN-Rhizo平台和X射线CT揭示深根系统与耐旱性关联。

• 集成成像：PET+MRI研究碳分配和水运输；多光谱+3D成像精确测量叶面积、生物量积累和色素含量。

四、讨论

HTP技术已彻底改变植物科学，但在成本、可扩展性、标准化和数据处理方面仍面临重大挑战。先进平台（LiDAR、高光谱、机器人系统）成本高昂，限制资源有限地区的应用；AI驱动表型受专有数据集和偏差训练模型制约。缺乏标准化和可重复性导致跨研究比较困难。数据处理瓶颈：HTP产生海量数据，需先进计算工具，云计算 adoption 仍有限。田间实施问题：受控环境优化的平台在真实田间条件下因环境变异而表现不佳。多组学整合挑战：生物信息学管道难以处理连接表型与基因组、转录组、代谢组数据的复杂数据集；基因组选择模型常无法解释基因型×环境互作。

五、展望与结论

为克服HTP技术的现有局限并推动其与可持续农业的深度融合，未来需在成本降低、AI驱动分析和跨学科合作三方面取得突破：通过低成本手持与智能手机传感器、无人机平台及开源AI云工具（如PlantCV、DeepPlantPheno、OpenPheno）提升可及性；借助CNN、随机森林及TensorFlow、PyTorch等深度学习框架实现多模态数据的自主分析与精准预测；并推动植物科学家、工程师、数据科学家及政策制定者之间的协作，将表型组学洞见转化为可落地的农业策略。总体而言，HTP与表型组学已通过精准、大规模、无损的性状测量深刻改变了作物改良策略，加速了抗逆基因型筛选，但其高成本、可扩展性限制、数据管理瓶颈及标准化缺失仍是亟待跨越的障碍。AI与机器学习已在简化数据处理、提升预测精度和增强实时决策方面展现潜力。展望未来，低成本田间可部署方案、AI驱动分析框架与多组学、云计算及自动化数据管道的深度融合，将进一步弥合基因型–表型鸿沟，使表型组学成为保障全球粮食安全与农业可持续发展的核心驱动力。

Angidi, S.; Madankar, K.; Tehseen, M.M.; Bhatla, A. Advanced High-Throughput Phenotyping Techniques for Managing Abiotic Stress in Agricultural Crops—A Comprehensive Review. Crops 2025, 5, 8.

期刊介绍

主编：Prof. Dr. Yinglong Chen, The University of Western Australia, Australia

期刊发表与作物科学相关的原创文章和高质量评论。主题领域包括但不限于：作物管理、作物保护、作物生态、作物生理、作物代谢、作物与土壤的相互作用、作物种子科学、作物育种和遗传学、作物分子生物学、作物生物技术和生物信息学、种质资源、作物质量和利用、谷物化学、作物储存和加工等。

2025 Impact Factor：2.1

2025 CiteScore：2.9

Time to First Decision：20.7 Days

Acceptance to Publication：3.9 Days