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粳稻通用臨界氮濃度稀釋曲線的建立方法探索與評估

瀏覽次數(shù):1175 發(fā)布日期:2023-8-2  來源:本站 僅供參考,謝絕轉(zhuǎn)載,否則責(zé)任自負(fù)

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(fā)表了南京農(nóng)業(yè)大學(xué)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(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),分別采用簡單數(shù)據(jù)混合(simple data-mixing, SDM)、隨機(jī)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(shù)據(jù)混合(SDM),隨機(jī)森林算法(RFA)和貝葉斯分層模型(BHM)。


結(jié)果表明,構(gòu)建曲線的參數(shù)a和b的值均受到基因遺傳以及環(huán)境條件的影響。參數(shù)a主要由品種的氮吸收特性決定,而參數(shù)b與品種和環(huán)境條件有關(guān)。我們總共獲取了14個相關(guān)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(yǎng)生長期的最大干物質(zhì)重量被用來預(yù)測參數(shù)a,分蘗末期的積溫、分蘗末期的莖葉比和營養(yǎng)生長期的最大葉面積指數(shù)被用來預(yù)測參數(shù)b。RFA的建模方法的精度比傳統(tǒng)的多元線性回歸高14.69%。BHM策略則是在得到的后驗(yàn)分布中選擇代表性值(即平均數(shù)、中位數(shù)和概率最高數(shù)(most probable number, MPN))來探索是否符合通用曲線的參數(shù)a和b值。其中BHM-MPN的氮營養(yǎng)指數(shù)驗(yàn)證精度最高,達(dá)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(jīng)驗(yàn)證均具有較強(qiáng)的氮診斷能力(氮營養(yǎng)指數(shù)的驗(yàn)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(shí)際建模過程(例如區(qū)分氮限制或非氮限制組),更有利于在區(qū)域尺度上的統(tǒng)一應(yīng)用和推廣。
 

該論文研究由南京農(nóng)業(yè)大學(xué)國家信息農(nóng)業(yè)工程技術(shù)中心的相關(guān)學(xué)者合作完成。南京農(nóng)業(yè)大學(xué)博士研究生傅兆鵬為本文第一作者,南京農(nóng)業(yè)大學(xué)劉小軍教授為通訊作者。該成果得到了南京農(nóng)業(yè)大學(xué)三亞研究所(No. NAUSY-ZD01)、國家自然科學(xué)基金(No. 32071903)、國家重點(diǎn)研發(fā)計劃項(xiàng)目(No. 2022YFD2301402)、江蘇省重點(diǎn)技術(shù)研發(fā)計劃項(xiàng)目(No. BE2019386)和江蘇省農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系專項(xiàng)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(xué)》(Plant Phenomics)是由南京農(nóng)業(yè)大學(xué)和美國科學(xué)促進(jìn)會(AAAS)合作創(chuàng)辦的英文學(xué)術(shù)期刊,于2019年1月正式上線發(fā)行。采用開放獲取形式,刊載植物表型組學(xué)交叉學(xué)科熱點(diǎn)領(lǐng)域具有突破性科研進(jìn)展的原創(chuàng)性研究論文、綜述、數(shù)據(jù)集和觀點(diǎn)。具體范圍涵蓋高通量表型分析的最新技術(shù),基于圖像分析和機(jī)器學(xué)習(xí)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(nóng)業(yè)實(shí)踐中的表型組學(xué)新應(yīng)用,與植物表型相結(jié)合的分子生物學(xué)、植物生理學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、作物模型和其他組學(xué)研究,表型組學(xué)相關(guān)的植物生物學(xué)等。期刊已被DOAJ、Scopus、PMC、EI和SCIE等數(shù)據(jù)庫收錄?祁Nò睯CR2022影響因子為6.5,位于農(nóng)藝學(xué)、植物科學(xué)、遙感一區(qū)。中科院農(nóng)藝學(xué)、植物科學(xué)一區(qū)、遙感二區(qū)、生物大類一區(qū)(TOP期刊)。2020年入選中國科技期刊卓越行動計劃高起點(diǎn)新刊項(xiàng)目。

說明:本文由《植物表型組學(xué)》編輯部負(fù)責(zé)組稿。
中文內(nèi)容僅供參考,一切內(nèi)容以英文原版為準(zhǔn)。
特邀作者:劉小軍、傅兆鵬
排版:薛楚凡(南京農(nóng)業(yè)大學(xué))
審核:孔敏、王平

發(fā)布者:北京博普特科技有限公司
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