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本研究利用高通量酶活性分析和多光谱成像技术筛选抗白粉病大麦，植物表型资讯简介如下：
利用分子标记技术可在植物育种过程中进行快速预选择和抗性基因筛选。此前已有研究证明了光学传感器在表型分析过程中具有鉴定和评估育种材料基因型功能的潜力。因此，在早期研究植物-病原体相互作用时，带有特定疾病抗性特征的生物标志物为校准光学传感器方法提供了有利信息。基于此，生理学、代谢表型和表型谱的结合可以有效识别和量化育种过程中的相关基因型。
H.vulgare叶片接种Bgh后的多光谱特征
本文采用H.vulgare的近等基因系（分别含有易感霉变位点o（mlo）和抗性霉变位点a（Mla））进行实验。利用高通量设备，每天在-nm间10个波段内采集接种后0-8天的大麦多光谱图像；然后利用非线性支持向量机（SVM）构建分类模型，从而实现大麦白粉病患病组织和过敏反应点（HR-spots）的像素识别和量化，为自动识别大麦-白粉病的相互作用提供条件。同时，利用半高通量方法分析转化酶活性的时间动态变化，将转运糖蔗糖切割成己糖单体的关键吸收特异性酶（不可逆）。细胞壁、细胞溶质和液泡转化酶的活性揭示了易感基因型和抗病基因型的活性特征，以及大麦白粉病菌lumeriagraminisf.sp.hordei(Bgh)对植物的早期影响。
在多光谱图像上应用SVM进行自动检测白粉病和HR
本研究提出了利用高通量多光谱成像验证植物抗性表型的概念，此外，转化酶分析和多光谱成像的组合，为植物的抗性筛选提供了另一种方向。
来源：
KuskaMT,BehmannJ,Gro?kinskyDK,RoitschTandMahleinA-K()ScreeningofBarleyResistanceAgainstPowderyMildewbySimultaneousHigh-ThroughputEnzymeActivitySignatureProfilingandMultispectralImaging.Front.PlantSci.9:.doi:10./fpls..0
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