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Nature Communications|南京農業(yè)大學李姍教授課題組揭示了秈稻與粳稻氮肥利用效率差異的遺傳調控機制

Nature Communications|南京農業(yè)大學李姍教授課題組揭示了秈稻與粳稻氮肥利用效率差異的遺傳調控機制

熱烈祝賀

南京農業(yè)大學李姍教授課題組在《Nature Communications》在線發(fā)表了題為:“Natural variation of OsWRKY23 drives differences in nitrate use efficiency between indica and japonica rice”研究論文,揭示了秈稻與粳稻氮肥利用效率差異的遺傳調控機制。

北京時間2025年2月6日,該研究成果在在植物學領域國際著名期刊《Nature Communications》發(fā)表。

Nature Communications|南京農業(yè)大學李姍教授課題組揭示了秈稻與粳稻氮肥利用效率差異的遺傳調控機制

相關論文信息:

https://www.nature.com/articles/s41467-025-56752-7

文獻引用

南京農業(yè)大學鐘山青年研究員張思宇博士,牛津大學吉喆博士和南京農業(yè)大學鐘山青年研究員焦武博士,使用托普云農根系表型分析系統(tǒng)GXY-A進行了分析實驗,揭示了水稻中一個關鍵的轉錄因子OsWRKY23,對秈稻與粳稻氮肥利用效率差異的遺傳調控機制。為未來高產水稻品種的分子設計育種提供了新的靶點,通過優(yōu)化根系對氮素的響應和吸收,有望減少化肥使用,實現農業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

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本研究中,研究人員使用托普云農掃描儀對根系進行掃描,并將掃描得到的圖像在根系表型分析系統(tǒng)上進行了整個根系的分析,獲取根系總長度、面積和數量等關鍵參數,這為研究根系發(fā)育可塑性提供了可靠數據,有力推動研究進展,確保結果準確可靠,是本研究中不可或缺的重要工具。

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托普根系表型分析系統(tǒng)GXY-A

托普根系表型分析系統(tǒng)GXY-A利用先進的圖像處理技術、AI算法和自動化分析功能獲取植物根系圖像并進行根系生長狀態(tài)和根系形態(tài)的專業(yè)分析。

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一鍵操作,多參數輕松獲取:

根系整體參數:根總數、總根長、根尖數、總表面積、總體積、總投影面積、交疊數量、根系密度、R/G/B等;

根系顏色分析參數:顏色分析和分類,健康度分析,顏色類或群的根總長、面積占比、根數量等;

根系連接分析參數:分支角度、連接數量、各段詳細參數等;

根瘤:根瘤個數、表面積、體積;

生物量:根系深度和廣度的生物量估算。

大批量全自動分析:單次可自動批量分析100張以上的圖片。

拓撲分析:自動進行根系拓撲分析,自動確定根的連接數、長度、體積等參數,可自動區(qū)分側根等級自動分析主根或任意一支側根的參數等。

分段測量:通過直徑投影面積表面積體積長度進行根系分段和分檔,自動測量各直徑段長度投影面積表面積體積等,及其分布參數,并輸出數據直方圖 ?,實現數據可視化。

云平臺支持:可以將分析數據保存到云端,隨時隨地查看,可通過PC端或手機app實現數據的查看和導出。

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