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表型分析可用于筛选生理抗性育种研究。植物表型资讯简介如下。
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近年来，极端气候事件频繁发生，面对气候的不稳定性和世界人口的持续增长，如何满足急剧增长的粮食需求已成为当下最严峻的挑战之一。预计未来几十年，除了日益增加的干旱胁迫和寒流等逆境灾害之外，还有可能降雨程度的变化导致的问题。从这个意义上讲，非生物和生物胁迫是全球范围内农业生产力的主要制约因素，其中气候的不稳定性也会对农业生产产生负面影响。
设备用于模拟试验期间施加的最佳温度范围
本研究采用表型和生理学方法，鉴定在作物初始发育阶段（V2-V4）处于非最佳温度时仍具有优异性能的水稻种质。本文以四十二个基因型为背景，以籼稻、粳稻和籼粳杂交为材料，利用其遗传多样性和生态多样性展开研究。植物在最初的最佳温度区间（OTG-22/32℃夜间/白天）下生长至V2期；随后在三天内经受冷害处理（ITG-13/17℃夜间/白天），最后在七天内恢复到OTG环境。通过主成分分析（PCA）发现，在评估期末三个主成分占总变异的75.16％。有效量子产率（Y(II)-stress）和PC1恢复期后的电子传递速率变量（ETR-recovery）有相似的贡献。有趣的是，对初始OTG应激高度敏感的基因型，在ITG环境下，其初始生物量积累方面也表现出高度敏感性，而生理指标却明显下降。此外，实验还发现以下几个试验品种：TB-3系、CTB、CTB、CTB和AB子代在生理学分析变量中耐性表现较好，这可能有助于研究人员在初始阶段用于水稻耐寒性品种的育种工作。
气候环境的动态变化显示了不同阶段水稻发展过程中的不同温度状况
主成分分析（PCA）用于42个水稻基因型的形态和生理反应
温度降低对水稻叶片叶绿素荧光参数的影响
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来源：
MouraDS.,BritoGG.,MoraesI?L.,etcl.,ColdToleranceinRicePlants:PhenotypingProceduresforPhysiologicalBreeding,,JournalofAgriculturalScience,doi:10./jas.v10n1pxx
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