Таҳлили спектралии тасвирҳои растанӣ як равиши фенотипгузорӣ мебошад, ки бо истифода аз хусусиятҳои аз тасвир гирифташаванда, ба монанди ранги намоёни растанӣ, ҳарорати барг ё флуорессенсияи хлорофилл, ҳолати физиологии растаниро бидуни вайрон кардани он арзёбӣ мекунад. Ин таҳқиқот барои ҷудо кардани растаниҳои сояи ба глуфосинат тобовар ва ҳассос дар соатҳои аввали пас аз истифодаи глуфосинат тасвирҳои RGB, инфрасурх (IR) термалӣ ва флуорессенсияи хлорофилл (CF)-ро муқоиса кардааст. Таҳқиқот аз ду марҳила иборат буд: озмоиши доза-ҷавоб бо истифодаи 90, 180, 360 ва 720 g моддаи фаъол ha^-1 ва озмоиши тасдиқӣ дар популятсияи омехтаи 96 растанӣ бо истифодаи 180 g моддаи фаъол ha^-1. Индексҳои IR термалӣ ва CF тавонистанд пеш аз он ки зарари намоёни RGB равшан гардад, байни растаниҳои тобовар ва ҳассос фарқ нишон диҳанд. Дар озмоиши тасдиқӣ кластербандии PAM дар асоси ҳарорати барги IR термалӣ пас аз 6 соат ба %100 дақиқии тасниф расид. Бо вуҷуди ин, таҳқиқот дар камераи парвариши назоратшаванда гузаронида шудааст; иҷроиш дар шароити воқеии саҳро бояд алоҳида тасдиқ карда шавад.

Дар озмоиши доза-ҷавоб, хатти сояи GM-и ба глуфосинат тобовар AtSIZ #6 (Glycine max L. cv. Kwangankong) бо волидаи модарии ғайритрансгении он Kwangankong муқоиса карда шуд. Дар маҷмӯъ 40 растанӣ истифода гардид ва ҳар як комбинатсияи навъи соя × доза бо чор такрор ифода шуд. Ҳамин растаниҳо баъд аз 4, 6, 24, 48, 72 ва 96 соати истифода пай дар пай тасвирбардорӣ шуданд. Пас аз 10 рӯзи истифодаи глуфосинат биомассаи тарии қисми болои заминии ҳамин растаниҳо чен карда шуда, мувофиқати сигналҳои барвақтии тасвир бо ҷавобҳои баъдии рушд арзёбӣ гардид.

Дар озмоиши тасдиқӣ популятсияи F2, ки аз дурагакунии сояи GM бо сояи ваҳшӣ (Glycine soja Sieb. and Zucc., IT 182932) ба даст омада ва ҳам шахсони тобовару ҳам ҳассосро дар бар мегирифт, истифода шуд. Дар чор такрор дар маҷмӯъ 96 шахс арзёбӣ гардид; аз онҳо 63 нафар мувофиқи истиноди PCR ба глуфосинат тобовар ва 33 нафар ҳассос тасниф шуданд. Ин популятсияи аз ҷиҳати генетикӣ гетерогенӣ барои санҷидани он истифода шуд, ки индексҳои тасвирии дар озмоиши доза-ҷавоб муайяншуда танҳо ба ду маводи аввал маҳдуд мемонанд ё не.

Натиҷаи асосии таҳқиқот он нест, ки як навъи тасвир дар ҳама шароит бартар аст. Тасвирбардории RGB арзон ва дастрас аст, аммо дар марҳилаи барвақт ҳассосияти камтар дорад. Тасвирбардории IR термалӣ тағйироти барвақтии ҳарорати баргро ва тасвирбардории CF тағйироти барвақтии системаи фотосинтетикиро муайян карда, дар дозаҳои баланди глуфосинат ҳатто дар 4 соат фарқгузориро таъмин кардааст. Аммо тасвирҳои термалӣ аз ҳарорати муҳит ва ҳолати обӣ, тасвирбардории CF бошад аз талаботи мутобиқшавӣ ба торикӣ таъсир гирифта метавонанд. Аз ин рӯ, арзиши амалии усулҳо бояд вобаста ба сенсорҳои мавҷуд, шароити муҳит ва сенарияи истифода арзёбӣ карда шавад.

Масъалаи таҳқиқот: чаро тобоварӣ ба глуфосинатро мехоҳанд барвақттар муайян кунанд?

Афзоиши истифодаи зироатҳои GM-и ба глуфосинат тобовар ду масъалаи мониторингро ба миён меорад. Якум, дар зери фишори истифодаи глуфосинат метавонанд алафҳои бегонаи тобовар инкишоф ёбанд. Дуюм, трансгени тобоварӣ метавонад нохоста ба растаниҳои сояи ғайриҳадаф ё популятсияҳои вобаста интиқол ёбад. Дар чунин ҳолатҳо муайянкунии барвақтии шахсони тобовар метавонад қабули қарорҳои мониторинг ва идоракуниро тезонад.

Санҷишҳои анъанавии тобоварии тамоми растанӣ боэътимоданд, аммо метавонанд чанд рӯз тӯл кашанд ва ҷойу меҳнат талаб кунанд. Усулҳои зудтар, ба монанди диски барг ё пояи буридашуда, метавонанд растаниро қисман осеб диҳанд ва ҷавоби воқеии тамоми растаниро дар шароити ба саҳро монанд пурра ифода накунанд. Ҳадафи муҳаққиқон ин буд, ки тағйироти физиологии баъд аз истифодаи гербицид дар тамоми растаниро тавассути тасвир муайян карда, шахсони тобоварро барвақт ва бидуни вайронкунӣ ҷудо кунанд.

Чаро таҳқиқот тасвирҳои RGB, IR термалӣ ва флуорессенсияи хлорофиллро якҷоя истифода бурд?

Се системаи тасвирбардорӣ хусусиятҳои гуногуни растаниро мебинанд. Камераи RGB маълумоти нури намоёни сурх, сабз ва кабудро, ки чашми инсон ҳам мебинад, сабт мекунад ва нишонаҳое мисли сабзӣ ё зардшавии баргро пайгирӣ мекунад. Камераи IR термалӣ ба ҷои ранги намоён ҳарорати сатҳро чен мекунад. Тасвирбардории флуорессенсияи хлорофилл бошад сигналҳои флуорессенсияро, ки бо истифодаи нур ва пароканда кардани энергияи зиёдатӣ аз ҷониби системаи фотосинтетикӣ вобастаанд, чен мекунад.

Ин фарқ муҳим аст, зеро пеш аз пайдо шудани зардшавии намоёни барг ё некроз фотосинтез, транспиратсия ва тақсимоти энергия метавонанд тағйир ёбанд. Аз ин рӯ, “барвақт” будани як сенсор танҳо ба беҳтар будани ҳалнокии камера вобаста нест, балки ба он вобаста аст, ки тағйирёбандаи биологии ченшаванда дар кадом марҳила ба стресси гербицид ҷавоб медиҳад.

Озмоиш 1: маводи доза-ҷавоб

Дар озмоиши доза-ҷавоб ҳамчун маводи тобовар сояи GM-и ба глуфосинат тобовар AtSIZ #6 (Glycine max L. cv. Kwangankong), ҳамчун маводи ҳассос бошад волидаи модарии ғайритрансгенӣ Kwangankong истифода шуд. Дар маҷмӯъ 40 растанӣ буд ва барои ҳар як комбинатсияи навъи соя × доза чор такрор истифода гардид.

Растаниҳо дар шкафи парвариши HB-301SP-0 (Hanbaek Science, Korea) дар ҳарорати 26±3°C ва фотопериоди 12-соата парвариш шуданд.

Озмоиш 2: популятсияи тасдиқии аз ҷиҳати генетикӣ гетерогенӣ

Дар озмоиши тасдиқӣ популятсияи гибридии F2, ки аз дурагакунии сояи GM бо сояи ваҳшӣ (Glycine soja Sieb. and Zucc., IT 182932) ба даст омадааст, истифода шуд. Популятсия ҳам шахсони тобовар ва ҳам ҳассосро дар бар мегирифт. Дар ҳар яке аз чор такрор 24 шахс, дар маҷмӯъ 96 растанӣ арзёбӣ гардид.

Дар озмоиши доза-ҷавоб маводи трансгенӣ ва ғайритрансгении ҳамон навъ муқоиса мешуд, дар ҳоле ки заминаи генетикии фарқкунандаи популятсияи тасдиқӣ имкон дод, ки усул дар шахсони бештар гетерогенӣ низ санҷида шавад. Бо вуҷуди ин, ин натиҷаҳоро ба ҳамаи генотипҳои соя ба таври автоматӣ умумӣ кардан мумкин нест; муаллифон тасдиқи иловагиро дар популятсияҳои калонтар ва гуногун зарур мешуморанд.

Глуфосинат чӣ гуна истифода шуд?

Гербицид дар марҳилаи VC-и растаниҳои соя ба баргҳо истифода шуд. Дар озмоиши доза-ҷавоб шароити 0, 90, 180, 360 ва 720 g моддаи фаъол ha^-1 истифода гардид. Манбаъ қайд мекунад, ки ин дозаҳо ба 1/16 то 1/2 қисми дозаҳои тавсияшудаи 1,440 g моддаи фаъол ha^-1 мувофиқанд.

Ин дозаҳо ҳамчун тавсияи истифодаи тиҷоратӣ не, балки барои омӯзиши дозаҳои таҷрибавӣ истифода шуданд, ки метавонанд ҷавобҳои тасвирии растаниҳои тобовар ва ҳассосро аз ҳам ҷудо кунанд.

Истифода бо системаи пошиши фишордори тасмагии R&D Sprayers ва соплои Spraying Systems 8001 flat-fan анҷом дода шуд; ҳаҷми пошиш ба 500 L ha^-1 танзим гардид. Растаниҳо фавран пас аз истифода ба ҳуҷраи парвариш гузаронида шуда, дар тарҳи блоки тасодуфӣ бо чор такрор ҷойгир карда шуданд.

Дар озмоиши тасдиқӣ танҳо 180 g моддаи фаъол ha^-1 глуфосинат истифода шуд. Ин доза ҳамчун пасттарин дозае интихоб гардид, ки дар озмоиши аввал дар ҳамаи индексҳои RGB, IR термалӣ ва CF байни растаниҳои тобовар ва ҳассос фарқ гузошта тавонист.

Индексҳои NDI ва ExG ранги баргҳои сояро чӣ гуна ба таври миқдорӣ ифода мекунанд?

NDI ва ExG дар ин таҳқиқот индексҳои тасвирии беандозаанд, ки бо истифода аз арзишҳои пикселии сурх, сабз ва кабуди камераи RGB сабзии баргро миқдорӣ мекунанд. Аввал каналҳои R, G ва B ба равшании умумӣ тақсим шуда, арзишҳои нормализатсияшудаи r, g ва b ҳосил мешаванд; баъдан NDI фарқи нормализатсияшудаи байни сабз ва сурхро ва ExG зиёдатии канали сабзро нисбат ба ду канали дигар чен мекунад.

Муодилаи 1: нормализатсияи каналҳои RGB

\(r=\frac{R}{R+G+B},\quad g=\frac{G}{R+G+B},\quad b=\frac{B}{R+G+B}\)

1. Формула чиро ҳисоб мекунад? Ҳиссаи ҳар як канали RGB-ро дар маҷмӯи се канал ҳисоб мекунад.

2. Тағйирёбандаҳо: \(R\), \(G\) ва \(B\) арзишҳои хоми пикселҳои сурх, сабз ва кабуд мебошанд. \(r\), \(g\) ва \(b\) шаклҳои нормализатсияшудаи онҳо мебошанд.

3. Воҳид: Азбаски таносуби арзишҳои пиксел гирифта мешавад, r, g ва b беандоза мебошанд.

4. Нақши математикӣ: Барои се канали нормализатсияшуда \(r+g+b=1\) мешавад. Бо ин роҳ индекс бештар ба тақсимоти нисбии таркиби ранг, на ба равшании мутлақ, тамаркуз мекунад.

5. Маънои тасвирӣ: Дар як минтақаи растанӣ ҳангоми зиёд шудани ҳиссаи нисбии канали сабз g меафзояд; ҳангоми зиёд шудани ҳиссаи сурх r меафзояд.

6. Шарти эътибор: \(R+G+B\) дар махраҷ набояд сифр бошад. Таҳқиқот пас аз сегментатсияи растанӣ арзишҳои пикселии баргро истифода мебарад.

7. Тафсир: r, g ва b худ аз худ синфи тобоварӣ нестанд; онҳо тағйирёбандаҳои мобайнӣ барои сохтани NDI ва ExG мебошанд.

Муодилаи 2: NDI

\(NDI=\frac{g-r}{g+r}\)

1. Формула чиро ҳисоб мекунад? Фарқи байни ҷузъҳои нормализатсияшудаи сабз ва сурхро нисбат ба маҷмӯи онҳо миқёс мекунад.

2. Тағйирёбандаҳо: g ҷузъи пикселии сабзи нормализатсияшуда, r ҷузъи пикселии сурхи нормализатсияшуда мебошад.

3. Воҳид: Беандоза.

4. Нақши математикӣ: Вақте g аз r калон аст, сурат мусбат мешавад. Бо кам шудани сабзии барг ва зиёд шудани вазни нисбии ҷузъи сурх, NDI метавонад паст шавад.

5. Маънои биологӣ/тасвирӣ: Дар таҳқиқот камшавии қавитари NDI дар сояҳои ҳассос пас аз глуфосинат нисбат ба сояҳои тобовар ҳамчун ифодаи миқдории стресси ранги намоён истифода шуд.

6. Шарт: NDI дар ин таҳқиқот индексест, ки аз тасвири RGB ҳисоб шуда ва дар манбаъ бо Муодилаи 2 дақиқ таъриф шудааст.

7. Тафсир: Паст шудани NDI худ аз худ далели молекулавии тобоварӣ ба глуфосинат нест; дар ин таҳқиқот он хусусияти тасвириест, ки бо синфҳои тобоварӣ пас аз гербицид алоқаманд аст.

Муодилаи 3: ExG

\(ExG=2g-r-b\)

1. Формула чиро ҳисоб мекунад? Ба ҷузъи сабзи нормализатсияшуда вазни дукарата дода, ҷузъҳои сурх ва кабудро тарҳ мекунад ва сигнали “сабзии зиёдатӣ”-ро ҳосил мекунад.

2. Тағйирёбандаҳо: r, g ва b ҷузъҳои нормализатсияшудаи RGB мебошанд.

3. Воҳид: Беандоза.

4. Нақши математикӣ: Бо зиёд шудани g, ExG майли зиёдшавӣ дорад; бо зиёд шудани r ё b майли камшавӣ дорад.

5. Маънои тасвирӣ: Нишондиҳандаи рангест, ки метавонад барои ҷудо кардани бофтаи сабзи растанӣ аз замина ё бофтаи тағйирёфтаи ранг истифода шавад.

6. Шарти таҳқиқот: Пас аз сегментатсия аз арзишҳои RGB-и баргҳои соя ҳисоб карда шудааст.

7. Тафсир: Дар ин таҳқиқот NDI нисбат ба ExG фарқгузории устувортари тобовариро таъмин кард; ExG танҳо дар шароити муайяни доза фарқи маънонок нишон дод.

Системаи тасвирбардории RGB

GSD (ground sampling distance) нишон медиҳад, ки як пиксели тасвир дар сатҳи физикии тасвиршаванда тақрибан ба чӣ қадар масофа мувофиқат мекунад. Манбаъ барои ин таҷҳизот тақрибан 0.13 mm/пиксел гузориш медиҳад.

Чаро тасвирбардории IR термалӣ тавонист аз RGB барвақттар фарқгузорӣ кунад?

Тасвирбардории IR термалӣ ба ҷойи интизор шудани зардшавии намоёни барг тағйири ҳарорати баргро, ки бо стресси гербицид ҳамроҳ мешавад, чен мекунад; аз ин рӯ дар баъзе дозаҳо байни сояи тобовар ва ҳассос аз RGB барвақттар фарқ нишон дода тавонист. Мувофиқи баҳси манбаъ, болоравии ҳарорат дар растаниҳои ҳассос метавонад бо боздории фотосинтез, баста шудани стомаҳо ва камшавии транспиратсия ва/ё осеби ҳуҷайравии аз стресси оксидонӣ вобаста бошад; аммо ин механизмҳо дар ин таҳқиқот мустақиман алоҳида чен нашуда, бар асоси адабиёт тафсир шудаанд.

Танзими системаи IR термалӣ

Тасвирҳои термалӣ бо камераи радиометрӣ калибршудаи FLIR A65sc гирифта шуданд. Камера ҳалнокии 640×512 пиксел дорад ва дар баландии 60 cm болои канопии растанӣ собит карда шуд. Ҳангоми тасвирбардории термалӣ ҳуҷраи парвариш дар 33°C нигоҳ дошта шуд.

Тасвирҳои IR мустақиман ба сегментатсияи мустақил дода нашуданд. Бо тасвирҳои RGB, ки аз ҳамон кунҷи дид гирифта шудаанд, нуқтаҳои мувофиқ дастӣ интихоб шуда, табдили геометрӣ ва ҳамоҳангсозӣ дар MATLAB 2021b анҷом дода шуд. Сипас ниқоби растанӣ, ки дар тасвири RGB муайян шуда буд, ба тасвири термалӣ татбиқ гардид, пикселҳои ҳарорати замина хориҷ шуданд ва танҳо ҳароратҳои вобаста ба бофтаи соя гирифта шуданд.

Муодилаи 4: фарқи ҳарорат

\(\Delta T=T_h-T_0\)

1. Формула чиро ҳисоб мекунад? Фарқи байни ҳарорати барги растании бо глуфосинат коркардшуда ва ҳарорати барги назорати коркарднашудаи ҳамон навъ ва ҳамон вақти арзёбиро ҳисоб мекунад.

2. Тағйирёбандаҳо: \(T_h\) ҳарорати барги растании бо глуфосинат коркардшуда; \(T_0\) ҳарорати барги растании назоратии коркарднашуда мебошад.

3. Воҳид: Азбаски ҳар ду ҳарорат °C мебошанд, фарқи ҳарорат ҳам °C аст.

4. Нақши математикӣ: Ба ҷойи ҳарорати мутлақ, дуршавӣ аз шароити назоратро чен мекунад.

5. Маънои физикӣ: Бо кам кардани ҷузъи умумии вобаста ба ҳарорати муҳит, кӯшиш мекунад ҷавоби нисбии термалии вобаста ба истифодаи гербицидро намоён кунад.

6. Шарт: Муқоисаи назорат бояд ба ҳамон навъ ва ҳамон вақти арзёбӣ тааллуқ дошта бошад.

7. Тафсир: Фарқи калони мусбати ҳарорат нишон медиҳад, ки растании коркардшуда аз назорати худ гармтар аст; аммо ҳарорат танҳо аз гербицид таъсир намегирад.

Муаллифони манбаъ махсус таъкид мекунанд, ки ҳарорати барг метавонад аз бисёр тағйирёбандаҳои муҳитӣ, аз ҷумла намии хок, ҳарорати ҳаво, намии нисбӣ, норасоии фишори буғ, радиатсия ва меъмории канопӣ таъсир гирад. Аз ин рӯ, муваффақияти фарқи ҳарорат дар муҳити назоратшуда маънои онро надорад, ки ҳамон ҳадҳо дар саҳрои кушод бетағйир кор мекунанд.

Индексҳои флуорессенсияи хлорофилл Fv/Fm, ΦPSII, Fd/Fm ва NPQ чиро чен мекунанд?

Индексҳои флуорессенсияи хлорофилл рафтори фотосистемаи II-ро дар истифодаи энергияи нур ва пароканда кардани энергияи зиёдатӣ бо таносубҳои гуногуни математикӣ ифода мекунанд. Дар таҳқиқот Fv/Fm, ΦPSII, Fd/Fm ва NPQ истифода шуданд. Растаниҳои тобовар пас аз глуфосинат ин индексҳоро дар сатҳҳои нисбатан баланд нигоҳ доштанд, дар ҳоле ки дар растаниҳои ҳассос, махсусан дар дозаҳои баланд, коҳишҳои барвақт ва шадид ба вуҷуд омаданд.

Шароити тасвирбардории флуорессенсияи хлорофилл

Тасвирҳои CF бо истифода аз SNU-KIST 2 imaging system аз баландии 60 cm болои канопии растанӣ гирифта шуданд. Растаниҳо пеш аз ченкунӣ 30 дақиқа ба торикӣ мутобиқ карда шуданд. Арзиши миёнаи флуорессенсияи пикселҳои растанӣ гирифта шуда, замина бо усули Otsu thresholding хориҷ карда шуд.

Муодилаи 5: ҳосили максималии квантӣ Fv/Fm

\(\frac{F_v}{F_m}=\frac{F_m-F_0}{F_m}\)

1. Формула чиро ҳисоб мекунад? Таносуби флуорессенсияи тағйирёбандаро байни флуорессенсияи асосӣ ва максималӣ, ки дар ҳолати ба торикӣ мутобиқшуда чен шудааст, ба флуорессенсияи максималӣ медиҳад.

2. Тағйирёбандаҳо: Мувофиқи манбаъ \(F_0\) арзиши асосии CF дар ҳолати ба торикӣ мутобиқшуда; \(F_m\) арзиши CF дар сонияи 1, вақте ки растанӣ флуорессенсияи максималӣ медиҳад.

3. Воҳид: Таносуби арзишҳои флуорессенсия; беандоза.

4. Нақши математикӣ: \(F_m-F_0\) флуорессенсияи тағйирёбандаро ифода мекунад; тақсими он ба \(F_m\) таносуби миқёсшударо медиҳад.

5. Маънои биологӣ: Манбаъ Fv/Fm-ро ҳамчун ҳосили максималии квантии PSII истифода кардааст.

6. Шарт: Дар протоколи манбаъ растаниҳо пеш аз ченкунӣ 30 дақиқа ба торикӣ мутобиқ карда шуданд.

7. Тафсир: Камшавии бештарии Fv/Fm дар растаниҳои ҳассос пас аз глуфосинат нишондиҳандаи тасвирии ҷавоби стресси фаъолияти PSII мебошад.

Муодилаи 6: ҳосили квантии PSII — ΦPSII

\(\Phi_{PSII}=\frac{F'_m-F_s}{F'_m}\)

1. Формула чиро ҳисоб мекунад? Фарқи байни флуорессенсияи максималӣ дар ҳолати ба нур мутобиқшуда ва истилоҳи \(F_s\), ки дар Муодилаи 6 истифода шудааст, ба флуорессенсияи максималии ба нур мутобиқшуда нисбат дода мешавад.

2. Тағйирёбандаҳо: Манбаъ \(F'_m\)-ро ҳамчун арзиши CF дар шиддати максималии флуорессенсия, ки дар ҳолати ба нур мутобиқшуда чен шудааст, таъриф мекунад. Аммо аломати \(F_s\) дар муодила дар тавзеҳи манбаъе, ки бевосита пас аз муодилаҳо омадааст, алоҳида таъриф нашудааст. Аз ин рӯ Verianla таъриферо, ки дар манбаъ нест, ҳамчун маълумоти қатъии манбаъ илова намекунад.

3. Воҳид: Таносуби беандоза.

4. Нақши математикӣ: Ҳар қадар \(F_s\) ба \(F'_m\) наздик шавад, сурат хурд мешавад ва ΦPSII кам мешавад.

5. Нақши биологӣ: Манбаъ ин метриро ҳамчун PSII quantum yield истифода кардааст.

6. Шарт: Арзишҳо аз протоколи тасвирбардории CF-и дар манбаъ зикршуда гирифта шудаанд.

7. Тафсир: Камшавии шадид дар растаниҳои ҳассос яке аз нишондиҳандаҳои тасвирист, ки вайроншавии ҷавоби фотосинтетикиро пас аз глуфосинат дастгирӣ мекунад.

Муодилаи 7: таносуби коҳиши флуорессенсияи хлорофилл Fd/Fm

\(\frac{F_d}{F_m}=\frac{F_m-F'_m}{F_m}\)

1. Формула чиро ҳисоб мекунад? Фарқи байни флуорессенсияи максималии ба торикӣ мутобиқшуда ва флуорессенсияи максималии ба нур мутобиқшударо нисбат ба \(F_m\) миқёс мекунад.

2. Тағйирёбандаҳо: \(F_m\) CF-и максималии ба торикӣ мутобиқшуда; \(F'_m\) CF-и максималии ба нур мутобиқшуда мебошад.

3. Воҳид: Беандоза.

4. Нақши математикӣ: Ҳангоми кам шудани \(F'_m\), \(F_m-F'_m\) меафзояд; аммо натиҷа бояд бо арзёбии якҷояи ҳар ду арзиши флуорессенсия тафсир шавад.

5. Ном дар манбаъ: Chlorophyll fluorescence decrease ratio.

6. Шарт: Аз тасвирҳои CF мувофиқи протоколи манбаъ ҳисоб шудааст.

7. Тафсир: Дар таҳқиқот арзишҳои растаниҳои ҳассос пас аз глуфосинат нисбат ба растаниҳои тобовар хеле бештар тағйир ёфтанд.

Муодилаи 8: NPQ

\(NPQ=\frac{F_m-F'_m}{F'_m}\)

1. Формула чиро ҳисоб мекунад? Фарқи байни \(F_m\) ва \(F'_m\)-ро ба флуорессенсияи максималии ба нур мутобиқшуда нисбат медиҳад.

2. Тағйирёбандаҳо: \(F_m\) CF-и максималии ба торикӣ мутобиқшуда, \(F'_m\) CF-и максималии ба нур мутобиқшуда мебошад.

3. Воҳид: Беандоза.

4. Нақши математикӣ: Сурат ва махраҷ якҷоя таносуби нисбии вобаста ба тақсимоти энергияро ҳосил мекунанд.

5. Маънои биологӣ: NPQ дар манбаъ non-photochemical quenching номида шуда, ҳамчун нишондиҳандаи парокандашавии ғайрифотокимиявии энергия истифода шудааст.

6. Шарт: Сигналҳои флуорессенсияи истифодашуда аз системаи тасвирбардории SNU-KIST 2-и манбаъ гирифта шудаанд.

7. Тафсир: Коҳиши тези NPQ дар растаниҳои ҳассос дар байни 6-24 соат яке аз нишондиҳандаҳои асосии CF мебошад, ки фарқгузории барвақт аз растаниҳои тобоварро таъмин кардааст.

Дар манбаъ ду амали гуногуни нормализатсия мавҷуд аст

Ду сатҳи нормализатсия вуҷуд дорад, ки хонанда набояд онҳоро омехта кунад. Якум, нормализатсияи RGB дар сатҳи пиксел дар Муодилаи 1: арзишҳои R, G ва B ба маҷмӯи худ тақсим мешаванд. Дуюм, нормализатсияи назоратӣ дар таҳлили оморӣ: индексҳои RGB ва CF ба миёнаи назорати коркарднашудаи ҳамон навъ ва ҳамон вақти арзёбӣ тақсим шудаанд. Figure 5 ва Figure 7-и манбаъ аз сабаби ин амали дуюм натиҷаҳоро дар шакли “% control” нишон медиҳанд.

Чаро ченкунии 6 HAT ҳолати махсус аст?

Тасвири 6 HAT дар озмоиши доза-ҷавоб дар давраи шаб гирифта шудааст. Манбаъ маънонок набудани фарқгузории IR термалӣ дар ҳамаи дозаҳо дар ин вақтро бо механизми таъсири ба нур вобастаи глуфосинат алоқаманд мекунад. Муаллифон бо такя ба таҳқиқоти қаблӣ, ки ҳосилшавии ROS-и вобаста ба глуфосинат нур талаб мекунад, муҳокима мекунанд, ки таъсир дар ченкунии шабона метавонад сусттар бошад.

Ин як ҷузъиёти муҳими тарҳи таҷрибавӣ аст: ҳамаи тасвирҳои 4, 6, 24 ва 48 HAT дар озмоиши тасдиқӣ дар давраи рӯшноӣ гирифта шудаанд. Аз ин рӯ, муваффақияти баланди таснифи IR термалӣ дар 6 HAT-и озмоиши тасдиқӣ бо ченкунии шабонаи 6 HAT-и озмоиши доза-ҷавоб дар ҳамон шароити рӯшноӣ нест.

Арзёбии чашмӣ чӣ гуна анҷом дода шуд?

13 арзёбандаи мустақил, ки таҷрибаи қаблии таҳлили тасвир надоштанд, тасвирҳои RGB, IR термалӣ ва CF-и озмоиши тасдиқиро ҳамчун тобовар ё ҳассос тасниф карданд. Тасвирҳо дар 4, 6, 24 ва 48 HAT арзёбӣ шуданд.

Азбаски самтҳои миқёсҳои pseudo-color дар тасвирҳои IR термалӣ ва CF аз ҳам фарқ мекарданд, барои кам кардани омехтагӣ ҳар навъи тасвир дар блоки алоҳида пешниҳод ва тартиби тасвирҳо дар дохили блок тасодуфӣ карда шуд.

Кластербандии PAM чӣ гуна кор кард?

Partitioning Around Medoids (PAM) усули омӯзиши мошинии беназорат аст, ки бидуни омӯзонидани синфи қаблан тамғагузоришудаи тобоварӣ ба модел намунаҳои маълумотро аз рӯи монандӣ ба кластерҳо ҷудо мекунад. Дар таҳқиқот таҳлили PAM дар R 3.2.3 иҷро шуда, шумораи кластерҳо пешакӣ ду муайян шуд: тобовар ва ҳассос.

Се хусусияти асосӣ истифода шуд: NDI аз тасвири RGB, ҳарорати барг аз тасвири IR термалӣ ва NPQ аз тасвири CF. PAM аввал ду кластери маълумот сохт; баъд кластерҳо мувофиқи самти ҷавобҳои спектралии дар озмоиши доза-ҷавоб мушоҳидашуда тобовар ё ҳассос номгузорӣ шуданд.

Ин сохтор як маҳдудияти муҳим дорад. Шумораи кластерҳои PAM дар ин ҷо пешакӣ ду муқаррар шудааст. Муаллифон қайд мекунанд, ки усул дар популятсияҳое, ки шахсони тобовар хеле каманд, метавонад маҳдуд шавад ва дар чунин ҳолатҳо усулҳои омӯзиши мошинии назоратшаванда муносибтар бошанд.

“%100 Дақиқӣ” дар таҳқиқот маҳз чӣ маъно дорад?

Қимати ҷолибтарини %100 дар таҳқиқот маънои онро дорад, ки дар озмоиши тасдиқӣ бо 96 растанӣ таснифи PAM бо истифодаи ҳарорати барги IR термалӣ дар 6 HAT бо истиноди тобоварӣ/ҳассосии муайяншуда бо PCR пурра мувофиқат кардааст. Ин маънои “усули ташхисӣ, ки дар ҳар муҳит ва ҳар генотипи соя %100 дақиқ кор мекунад”-ро надорад. Ғайр аз ин, қиматҳои %100 барои Fine Tree дар мақола таҳлили ҷудогонаанд ва онҳо дақиқии тести мустақил не, балки дақиқии миёнаи кросс-валидатсияи такрорӣ дар маълумоти омӯзишӣ гузориш шудаанд.

Муодилаи 9: дақиқии тасниф

\(\text{Accuracy}=\frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}\)

1. Формула чиро ҳисоб мекунад? Таносуби намунаҳои дуруст таснифшударо ба ҳамаи намунаҳои таснифшуда ҳисоб мекунад.

2. TP чист? True positive; шахси воқеан тобовар, ки дуруст ҳамчун тобовар тасниф шудааст.

3. TN чист? True negative; шахси воқеан ҳассос, ки дуруст ҳамчун ҳассос тасниф шудааст.

4. FP чист? False positive; шахси воқеан ҳассос, ки нодуруст ҳамчун тобовар тасниф шудааст.

5. FN чист? False negative; шахси воқеан тобовар, ки нодуруст ҳамчун ҳассос тасниф шудааст.

6. Воҳид: Таносуби беандоза; ҳангоми зарб ба 100 ҳамчун фоизи дақиқӣ ифода мешавад.

7. Тафсир: %100 accuracy маънои набудани FP ва FN-ро дар маҷмӯи намунаҳои омӯхташуда дорад; худ аз худ кафолат намедиҳад, ки ҳамин таносуб дар муҳит, паҳншавӣ, генотип ё шароити дигари сенсор нигоҳ дошта мешавад.

Чаро PCR ҳамчун “ground truth” истифода шуд?

Барои арзёбии дурустии пешгӯиҳои ба тасвир асосёфта синфи воқеии тобоварии шахс бояд бо истиноди мустақил маълум бошад. Дар таҳқиқот ин истинод ҳамчун ҳолати тобоварӣ ба глуфосинат аз протседураи қаблан муайяншудаи тасдиқи PCR истифода шуд. Ҳамин тавр натиҷаи тасвир ё PAM худро худаш тасдиқ накард, балки бо тамғаи тобоварии аз берун муайяншуда муқоиса шуд.

Озмоиши омӯзиши мошинии назоратшаванда аз PAM чӣ фарқ дорад?

PAM усули кластербандии беназорат аст, ки ҳангоми омӯзиш тамғаҳоро истифода намекунад. Дар моделҳои назоратшаванда бошад, тамғаҳои тобоварӣ/ҳассосӣ барои омӯзиши модел истифода мешаванд. Муҳаққиқон бо MATLAB 2021b Classifier Learner дар маҷмӯъ 34 алгоритми назоратшавандаро барои NDI, ҳарорати барг ва NPQ арзёбӣ карданд.

Аз 96 шахс 63 нафар тобовар ва 33 нафар ҳассосанд. Маҷмӯи маълумот бо таносуби 7:2:1 ба омӯзиш, тасдиқ ва тест тасодуфӣ тақсим шуд; мутаносибан 68, 19 ва 9 растанӣ истифода гардид. Дар маҷмӯи омӯзишӣ барои оптимизатсияи гиперпараметр кросс-валидатсияи панҷқабата 10 маротиба такрор шуд; маҷмӯи тести мустақил танҳо барои арзёбии ниҳоии иҷроиш ҷудо карда шуд.

PDF-и асосӣ ҳамаи ҷадвалҳои гиперпараметр ва иҷроиши 34 алгоритмро дар бар намегирад; барои ин маълумот ба Supplementary Table 1, Supplementary Table 2, Supplementary Table 3 ва Supplementary Data Sheet 1 ишора шудааст. Аз ин рӯ дар ин ҷо қиматҳои алгоритмии тест, ки дар PDF-и асосӣ дида намешаванд, сохта нашудаанд.

Натиҷаи муҳими ML-и назоратшаванда, ки дар матни асосӣ дода шудааст, чунин аст: ҳангоми истифодаи таснифгари Fine Tree ҳарорати барги IR дар 6 HAT ва NPQ дар 24 HAT ба %100 дақиқии миёнаи кросс-валидатсия расид. Ин изҳорот набояд ба маънои он табдил дода шавад, ки маҷмӯи тести мустақили 9 растанӣ дар ҳамин вақтҳо %100 тасниф шудааст.

Усул ва Натиҷаҳои Таҳқиқот

Хулосаи тарҳи озмоиш

Натиҷаи умумии озмоиши доза-ҷавоб

Ҳар се навъи тасвир — RGB, IR термалӣ ва CF — пас аз глуфосинат дар сояҳои тобовар ва ҳассос намунаҳои гуногуни ҷавобро нишон доданд. Фарқҳо бо гузашти вақт ва махсусан дар дозаҳои баланд равшантар шуданд. Тасвирбардории IR термалӣ ва CF ҳатто дар дозаҳои паст, ба монанди 90 g a.i. ha^-1, пеш аз нишонаҳои намоёни RGB фарқҳои физиологиро нишон дода тавонистанд.

Дар ANOVA-и сеомилаи repeated-measures таъсирҳои асосии навъи соя, доза ва вақт дар ҳамаи индексҳои спектралӣ маънонок буданд. Таъсири навъ барои ExG дар сатҳи P<0.05 ва барои ҳамаи индексҳои дигар дар сатҳи P<0.001 буд. Баландтар будани арзишҳои F барои таъсири навъ дар индексҳои IR термалӣ ва CF нисбат ба индексҳои RGB нишон медиҳад, ки ин ченакҳо дар озмоиш байни навъҳои тобовар ва ҳассос фарқгузории қавитар доштанд.

Манбаи Table 1: натиҷаҳои ANOVA-и сеомилаи repeated-measures

Ҳангоми вайрон шудани фарзияи sphericity барои таъсирҳои вақти within-subject ислоҳи Greenhouse-Geisser истифода шуд. Азбаски вақт дар ҳамон растанӣ пай дар пай чен карда мешуд, истифодаи repeated-measures ба ҷойи ANOVA-и гурӯҳҳои мустақил барои ба ҳисоб гирифтани он аст, ки ченкуниҳои пайдарпай аз як шахс мустақил нестанд.

Таъсири мутақобилаи сегонаи T×V×D дар ҳеҷ як индекси спектралӣ маънонок набуд. Баръакс, маънонок будани T×V дар ҳамаи индексҳо нишон медиҳад, ки фарқи байни навъи тобовар ва ҳассос бо вақт тағйир меёфт. Таъсири V×D дар IR термалӣ ва ҳамаи индексҳои CF маънонок буд, аммо дар NDI ва ExG маънонок набуд.

Натиҷаҳои RGB: нишонаи намоён кай пайдо шуд?

Дар тасвирҳои RGB-и ҳар ду навъи соя то 24 HAT тағйироти визуалии равшан мушоҳида нашуд. Аз 48 HAT сар карда баргҳои растаниҳои ҳассос дар ҳамаи дозаҳо ба зардшавӣ оғоз карданд; бо зиёд шудани доза ва вақт chlorosis ва necrosis пеш рафт. Растаниҳои тобовар ҳатто дар дозаҳои баландтарин дар давоми озмоиш асосан сабз монданд.

NDI дар сояҳои ҳассос бо зиёд шудани доза зудтар ва қавитар коҳиш ёфт. Дар 96 HAT дар растаниҳои ҳассос дар дозаҳои 90 g a.i. ha^-1 нисбат ба назорат тақрибан %43.8 коҳиш ва дар 720 g a.i. ha^-1 %100 коҳиш гузориш шуд. Дар растаниҳои тобовар коҳиши 96 HAT дар байни %24.2 ва %36.4 боқӣ монд.

NDI дар дозаҳои 180-720 g a.i. ha^-1 ду навъро ба таври маънонок ҷудо кард ва фарқ аз 24 HAT сар шуд. ExG бошад камтар пайдарпай буд; фарқи маъноноки навъ танҳо дар шароити 360 g a.i. ha^-1 ёфт шуд ва ҳатто дар 720 g a.i. ha^-1 фарқгузории доимии маънонок таъмин нашуд.

Натиҷаҳои IR термалӣ: фарқи ҳарорат чиро нишон дод?

Дар сояҳои ҳассос тағйири ҳарорат нисбат ба назорат аз растаниҳои тобовар бештар буд. Дар дозаҳои пасти 90 ва 180 g a.i. ha^-1 дар вақтҳои барвақт фарқи маънонок мушоҳида нашуд, аммо аз 24 HAT фарқгузорӣ имконпазир шуд. Дар дозаҳои баланд фарқи маъноноки термалӣ байни ду навъ ҳатто дар 4 HAT пайдо шуд.

Дар 24 HAT миёнаи фарқи ҳарорат дар растаниҳои ҳассос дар ҳамаи дозаҳо 1.79°C ва дар растаниҳои тобовар 0.22°C гузориш шудааст.

Дар 6 HAT дар ҳеҷ як доза фарқи маъноноки тобовар-ҳассос ёфт нашуд. Манбаъ ин натиҷаи махсусро бо он шарҳ медиҳад, ки тасвирҳои 6 HAT шабона гирифта шуданд ва таъсири глуфосинат аз рӯшноӣ вобаста аст. Ин тафсир на ба маълумоти мустақиман ченшудаи ROS ё glutamine synthetase дар ин таҳқиқот, балки ба тавзеҳи механизмӣ бар асоси адабиёт такя мекунад.

Натиҷаҳои CF: стресси фотосинтетикӣ пеш аз зарари намоён муайян шуд

Дар тасвирҳои CF pseudo-color дар растаниҳои ҳассос бо зиёд шудани доза ва вақт торикшавии равшан мушоҳида шуд; тағйирот дар сояҳои тобовар маҳдудтар буд. Фарқҳои CF байни растаниҳои ҳассос ва назорат ҳатто дар 4 HAT пайдо шуданд ва пеш аз нишонаҳои намоёни RGB мушоҳида гардиданд.

Fv/Fm дар ҳамаи дозаҳои глуфосинат ва аксари вақтҳои арзёбӣ навъҳои тобовар ва ҳассосро ба таври маънонок ҷудо кард. Дар дозаҳои баландтарини 720 g a.i. ha^-1 фарқ дар 4 HAT, дар дозаҳои дигар аз 6 HAT муайян шуд.

Коҳиши максималии Fv/Fm дар сояҳои ҳассос дар дозаҳои 90, 180, 360 ва 720 g a.i. ha^-1 мутаносибан %28.9, %33.0, %39.7 ва %38.6 гузориш шудааст. Коҳиши максималӣ дар сояҳои тобовар дар сатҳи %14.0 боқӣ монд.

ΦPSII умуман намунаи монанд ба Fv/Fm нишон дод. Аммо дар дозаҳои баландтарин фарқгузории маънонок ба ҷойи 4 HAT аз 6 HAT имконпазир гардид.

Fd/Fm ва NPQ дар дозаҳои пасти 90 ва 180 g a.i. ha^-1 аз 24 HAT ва дар дозаҳои баланди 360 ва 720 g a.i. ha^-1 аз 4 HAT фарқгузориро таъмин карданд. Дар растаниҳои ҳассос Fd/Fm баъдтар то %35.5 ва NPQ то %26.7 коҳиш ёфт. Арзишҳои минималӣ дар растаниҳои тобовар мутаносибан %71.7 ва %64.1 буданд.

Чаро натиҷаи биомассаи 10-рӯза муҳим аст?

Барои арзёбии он, ки фарқҳои барвақтии тасвир танҳо садои муваққатии сенсор нестанд, ҳамин растаниҳо 10 рӯз пас аз истифодаи глуфосинат ҷамъоварӣ шуда, вазни тарии қисми болои замин чен карда шуд. Дар сояҳои ҳассос бо зиёд шудани доза фишори қавии рушд ба вуҷуд омад, дар ҳоле ки дар сояҳои тобовар биомасса асосан нигоҳ дошта шуд.

Манбаъ дар Figure 8 ин натиҷаро бо диаграммаи сутунӣ нишон медиҳад. Азбаски матни асосӣ вазни дақиқи тарии ҳар як сутунро ҳамчун ҷадвал намедиҳад, Verianla аз график арзишҳои бардурӯғи дақиқи пикселӣ ҳосил накардааст.

Озмоиши тасдиқӣ: чаро 180 g a.i. ha-1 интихоб шуд?

180 g a.i. ha^-1 ҳамчун пасттарин дозае, ки дар озмоиши аввал дар ҳамаи индексҳои RGB, IR термалӣ ва CF байни растаниҳои тобовар ва ҳассос фарқгузорӣ фароҳам овард, ба озмоиши тасдиқӣ интиқол дода шуд.

Дар ин озмоиш се индекси асосӣ интихоб шуданд: NDI, ҳарорати барг ва NPQ. Ҳамин тавр аз ҳар як оилаи тасвир як хусусияти асосӣ истифода шуд.

Натиҷаҳои таснифи чашми инсон

Дақиқии инфиродии таснифи 13 арзёбанда вобаста ба меъёрҳои субъективии қарор аз %73.3 то %93.0 тағйир ёфт. Ин тағйирёбӣ нишон медиҳад, ки тасниф бо чашми инсон гарчанде метавонад амалӣ бошад, аз нозир вобаста аст.

Натиҷаҳои миқдории таснифи PAM

Ин ҷадвал танҳо арзишҳоеро ҳамчун рақами дақиқ меорад, ки матни асосии манбаъ онҳоро ошкоро додааст. Гарчанде сутунҳои дигари Figure 10-ро метавон визуалӣ хонд, чун рақамҳои хом дар матн дода нашудаанд, хондани тахминии график ҳамчун маълумоти дақиқ навишта нашудааст.

Натиҷаҳои ML-и назоратшавандаро чӣ гуна бояд тафсир кард?

Дар байни 34 таснифгари назоратшаванда хусусиятҳои IR термалӣ ва CF умуман нисбат ба хусусияти RGB NDI иҷроиши барвақттар ва баландтари тасниф нишон доданд. Матни асосӣ намунаи Fine Tree-ро махсус таъкид мекунад: ҳарорати барг дар 6 HAT ва NPQ дар 24 HAT ба %100 дақиқии миёнаи кросс-валидатсия расид.

Аммо се қабати иҷроиш бояд аз ҳам ҷудо шаванд:

• Таснифи чашмӣ: қарорҳои 13 арзёбандаи инсон аз рӯи тасвирҳо.
• PAM: таснифи беназорат, ки индексҳои тамоми популятсияи тасдиқиро ба ду кластер ҷудо мекунад.
• 34 модели назоратшаванда: моделҳое, ки дар маълумоти ба 68 омӯзиш, 19 тасдиқ ва 9 тести мустақил тақсимшуда таҳия шудаанд.

Аз ин рӯ, дақиқии %100-и PAM дар 6 HAT ва натиҷаи %100-и миёнаи кросс-валидатсияи Fine Tree дар 6 HAT аз ҷиҳати математикӣ натиҷаи як озмоиши иҷроиш нестанд.

Усулҳои оморӣ

Индексҳои спектралӣ аввал бо ANOVA-и сеомилаи repeated-measures таҳлил шуданд. Вақт ҳамчун омили within-subject, доза ва навъи соя ҳамчун омилҳои between-subject муайян гардиданд. Ҳангоми вайрон шудани фарзияи sphericity ислоҳи Greenhouse-Geisser истифода шуд.

Ҳангоми ёфтани таъсирҳои маънонок муқоисаи сояҳои тобовар ва ҳассос бо усули Fisher's LSD анҷом дода шуд. Фарқҳои байни дақиқии арзёбии чашмӣ ва таснифи ML дар ҳар нуқтаи вақт бо paired t-test муқоиса гардиданд. Дар таҳлилҳои оморӣ SPSS Version 29 ва R 3.2.3 истифода шуданд.

Оё ин натиҷаҳо исбот мекунанд, ки усул дар саҳрои воқеӣ бо ҳамон дақиқӣ кор мекунад?

Не. Таҳқиқот дар шароити ҳуҷраи парвариши назоратшаванда гузаронида шудааст ва махсусан ҳарорати барги IR термалӣ ба тағйирёбандаҳои муҳитӣ ҳассос аст. Муаллифон қайд мекунанд, ки ҳарорати ҳаво, намии нисбӣ, норасоии фишори буғ, ҳолати обии хок, шиддати радиатсия ва меъмории канопӣ метавонанд ченаки термалиро тағйир диҳанд. Аз ин рӯ, ин таҳқиқот исбот намекунад, ки усул дар саҳрои воқеӣ бо ҳамон ҳадҳо ва ҳамон дақиқии тасниф кор мекунад; тасдиқи саҳроӣ дар генотипҳо ва шароити гуногуни муҳитӣ зарур аст.

Натиҷаҳое, ки таҳқиқот дастгирӣ мекунад

• Тасвирбардории RGB, IR термалӣ ва CF пас аз глуфосинат дар сояҳои тобовар ва ҳассос ҷавобҳои гуногуни спектралӣ/физиологиро муайян кардааст.
• Индексҳои IR термалӣ ва CF тавонистанд пеш аз зарари намоёни RGB фарқгузорӣ кунанд.
• NDI нисбат ба индекси RGB-асоси ExG фарқгузории устувортари тобовариро нишон дод.
• Дар дозаҳои баланд IR термалӣ ва баъзе индексҳои CF ҳатто дар 4 HAT фарқи маънонок нишон дода тавонистанд.
• Дар озмоиши тасдиқӣ таснифи PAM-и ҳарорати барг дар 6 HAT ба %100 дақиқӣ расид.
• Тасвирҳои IR термалӣ барои арзёбандагони инсон низ муваффақияти баланди таснифи визуалиро таъмин карданд.
• Дар популятсияи омехтаи F2 аз 96 растанӣ хусусиятҳои тасвир дар заминаҳои гуногуни генетикӣ дубора тасдиқ шуданд.
• Фарқҳои барвақтии спектралӣ бо самти ҷавоби биомасса пас аз 10 рӯз мувофиқ буданд.

Натиҷаҳое, ки таҳқиқот дастгирӣ намекунад

• Нишон дода нашудааст, ки усул дар ҳамаи шароити саҳро бо %100 дақиқӣ кор мекунад.
• Натиҷаи %100-и PAM дар 6 HAT маънои онро надорад, ки ҳамаи моделҳои омӯзиши мошинӣ %100 дақиқии тести мустақил доранд.
• Нишон дода нашудааст, ки фарқи ҳарорати термалӣ танҳо ба глуфосинат хос аст.
• Таҳқиқот ҳамаи навъҳои соя ё ҳамаи механизмҳои тобоварӣ ба глуфосинатро дар бар намегирад.
• Тасдиқ нашудааст, ки PAM дар популятсияҳои воқеии мониторинг, ки шахсони тобовар хеле каманд, ҳамон муваффақиятро нишон медиҳад.
• Дар ин озмоиш мустақиман санҷида нашудааст, ки усул дар алафҳои бегонаи ба глуфосинат тобовар муваффақона кор мекунад; ин истифода ҳамчун имконияти оянда муҳокима шудааст.
• Glutamine synthetase inhibition, ammonia accumulation ё истеҳсоли ROS дар ин озмоиш алоҳида ба таври биохимиявӣ чен нашудаанд; онҳо контексти баҳси бар адабиёт асосёфта барои шарҳи механизми таъсири глуфосинат мебошанд.

Ҷиҳатҳои қавии таҳқиқот

Ҷиҳати қавии аввал ин аст, ки тамоми растанӣ бидуни вайронкунӣ дар ҳамон шахс дар тӯли вақт пай дар пай тасвирбардорӣ шудааст. Ҳамин тавр ҷавобҳои барвақтии 4-96 соат дар ҳамон шахсони биологӣ пайгирӣ шуданд.

Ҷиҳати қавии дуюм арзёбии якҷояи се физикаи гуногуни тасвир аст: ранги намоён, ҳарорати сатҳ ва флуорессенсияи хлорофилл. Бо ин роҳ афзалияти сенсорҳои дигар дар марҳилаи барвақт, вақте ки як сенсор камбудӣ дорад, муқоиса карда шуд.

Ҷиҳати қавии сеюм он аст, ки натиҷаҳои аввалини доза-ҷавоб ба ҳамон мавод маҳдуд нашуда, дар популятсияи F2 бо заминаи дигари генетикӣ тасдиқ шуданд.

Ҷиҳати қавии чорум он аст, ки таснифи тасвир танҳо бо чашми инсон ё танҳо бо як усули ML арзёбӣ нашуда; арзёбии инсон, кластербандии PAM ва алгоритмҳои назоратшаванда алоҳида омӯхта шуданд.

Маҳдудиятҳои асосӣ

Муҳимтарин маҳдудият шароити ҳуҷраи парвариши назоратшаванда аст. Азбаски махсусан ҳарорати барг метавонад ба тағйирёбандаҳои муҳитӣ сахт вобаста бошад, иҷроиши саҳроӣ бояд алоҳида тасдиқ карда шавад.

Маҳдудияти дуюм он аст, ки популятсияи тасдиқӣ бо 96 растанӣ маҳдуд буд. Дар таҳияи модели назоратшаванда дар маҷмӯи тести мустақил танҳо нӯҳ растанӣ буд. Муаллифон зарурати тасдиқро дар популятсияҳои калонтар ва гуногун ошкоро қайд мекунанд.

Маҳдудияти сеюм ин аст, ки шумораи кластерҳои PAM пешакӣ ду муайян карда шудааст. Ин равиш барои ҳолатҳое мувофиқ аст, ки шахсони тобовар ва ҳассос якҷоя мавҷуданд; дар популятсияҳое, ки шахсони тобовар хеле каманд, иҷроиши кластербандӣ метавонад паст шавад.

Маҳдудияти чорум талаботи 30-дақиқаи dark adaptation дар системаи CF мебошад. Манбаъ муҳокима мекунад, ки ин талаб метавонад истифодаи амалиро маҳдуд кунад ва индексҳое чун ΦPSII, ки дар ҳолати ба нур мутобиқшуда чен мешаванд, дар баъзе барномаҳо бартарӣ дошта метавонанд.

Маҳдудияти панҷум он аст, ки PDF-и асосӣ гиперпараметрҳои муфассал ва ҳамаи натиҷаҳои 34 алгоритми назоратшавандаро дар бар намегирад. Онҳо ба Supplementary Material гузаронида шудаанд. Verianla танҳо натиҷаҳои дар PDF-и асосии боршуда ошкоро мавҷудбударо ҳамчун маълумоти дақиқ истифода кардааст.

Маънои амалӣ

Муаллифон муҳокима мекунанд, ки усул метавонад ба скрининги зудтари шахсони дорои трансген дар сояи GM-и ба глуфосинат тобовар, интихоби наслҳо дар озмоишҳои ҷараёни ген ва дар оянда ба скрининги баландмаҳсули алафҳои бегонаи ба гербицид тобовар густариш ёбад.

Аммо таҳлили тасвир набояд ҳамчун ҷойгузини мутлақ, ки тасдиқи молекулавии PCR ё усулҳои бар сафеда асосёфтаро барҳам медиҳад, пешниҳод шавад. Ин таҳқиқот равиши тасвирбардориро ҳамчун воситаи зуд ва бидуни вайронкунӣ барои скрининг дастгирӣ мекунад. Хусусан дар ҳолатҳое, ки идоракунии хавф ё қарори танзимӣ талаб мешавад, нақши таснифи тасвир бояд вобаста ба контексти истифодаи ҳадаф алоҳида тасдиқ карда шавад.

Ёддошт оид ба Манбаъ ва Усул

Унвони аслӣ: Early identification of glufosinate-resistant soybeans using plant image analysis.

Муаллифон ва тартиб: Min-Jung Yook, Bo-Kyung Chang, Tae-Kyeong Noh, Do-Soon Kim.

Саҳми баробар: Дар PDF-и манбаъ аломати саҳми баробар/ҳаммуаллифи якуми баробар дида намешавад.

Муаллифи масъул: Do-Soon Kim.

Аффилиатсия: Department of Agriculture, Forestry and Bioresources, Research Institute of Agriculture and Life Sciences, College of Agriculture and Life Sciences, Seoul National University, Seoul, Republic of Korea.

Маҷалла: Frontiers in Plant Science.

Бахши маҷалла: Crop and Product Physiology.

Навъи нашр: Original Research.

Ҷилд / рақами мақола: Volume 17, Article 1886688.

DOI: 10.3389/fpls.2026.1886688.

Пайванди расмӣ: https://doi.org/10.3389/fpls.2026.1886688

Платформаи нашр/ношир: Frontiers.

Ирсол: 20 May 2026.

Бознигарӣ: 26 June 2026.

Қабул: 20 July 2026.

Нашр: 4 August 2026.

Муҳаррир: Yuxiang Zeng.

Доварон: Damrongvudhi Onwimol ва Zhongzhong Niu.

Ҳолати доварӣ: Мақолаи маҷаллаи доваришуда аст; PDF-и манбаъ муҳаррир ва доваронро ошкоро номбар мекунад.

Иҷозатнома: Creative Commons Attribution License (CC BY). Манбаъ бо истиноди дурусти академӣ истифода, паҳнкунӣ ва бозистеҳсолро иҷозат медиҳад.

Маблағгузорӣ: Korea Institute of Planning and Evaluation for Technology in Food, Agriculture and Forestry (IPET), Ministry for Food, Agriculture, Forestry and Fisheries, Republic of Korea; Project No. 321056-05-1-HD050.

Бархӯрди манфиатҳо: Муаллифон изҳор кардаанд, ки ягон муносибати тиҷоратӣ ё молиявие, ки метавонад ҳамчун бархӯрди эҳтимолии манфиатҳо тафсир шавад, вуҷуд надорад.

Дастрасии маълумот: Зикр шудааст, ки саҳмҳои аслии таҳқиқот дар мақола ва Supplementary Material ҷойгиранд; саволҳои иловагӣ метавонанд ба corresponding author фиристода шаванд.

Саҳми муаллифон: MY: Investigation, Writing – original draft, Writing – review & editing. BC: Investigation, Methodology, Writing – review & editing. TN: Investigation, Methodology, Writing – review & editing. DK: Conceptualization, Funding acquisition, Supervision, Writing – review & editing.

Изҳороти Generative AI: Муаллифон изҳор кардаанд, ки ҳангоми омодасозии мақола generative AI истифода нашудааст. Frontiers алоҳида қайд кардааст, ки матнҳои алтернативии шаклҳо шояд бо дастгирии AI сохта шуда бошанд.

Ҳудуди асосии таҷрибавӣ: Ҳама озмоишҳо дар шароити ҳуҷраи парвариши назоратшаванда гузаронида шудаанд. Истифодаи саҳроӣ ё дақиқии тасниф дар муҳити табиӣ дар ин таҳқиқот санҷида нашудааст.

Ҳудуди омӯзиши мошинӣ: Дақиқии %100-и IR термалии PAM ва дақиқии %100-и миёнаи кросс-валидатсияи Fine Tree таҳлилҳои гуногунанд. PDF-и асосӣ барои Fine Tree дар маҷмӯи тести мустақил натиҷаи %100 гузориш намекунад.

Ҳудуди Supplementary Material: Рӯйхати пурраи 34 алгоритми supervised, ҷузъиёти гиперпараметр ва ҳамаи оморҳои иҷроиши модел дар PDF-и асосӣ нестанд, балки дар маводи иловагӣ дода шудаанд; арзишҳое, ки берун аз манбаи асосии боршудаанд, дар ин мақола сохта нашудаанд.