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南京農(nóng)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(diào)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。
相關論文信息：
https://www.nature.com/articles/s41467-025-56752-7
文獻引用
南京農(nóng)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(nóng)業(yè)大學鐘山青年研究員焦武博士，使用托普云農(nóng)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(diào)控機制。為未來高產(chǎn)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(xiàn)農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。
本研究中，研究人員使用托普云農(nóng)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(shù)量等關鍵參數(shù)，這為研究根系發(fā)育可塑性提供了可靠數(shù)據(jù)，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。
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。
一鍵操作，多參數(shù)輕松獲取：
根系整體參數(shù)：根總數(shù)、總根長、根尖數(shù)、總表面積、總體積、總投影面積、交疊數(shù)量、根系密度、R/G/B等；
根系顏色分析參數(shù)：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(shù)量等；
根系連接分析參數(shù)：分支角度、連接數(shù)量、各段詳細參數(shù)等；
根瘤：根瘤個數(shù)、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(shù)、長度、體積等參數(shù)，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(shù)等。
分段測量：通過直徑、投影面積、表面積、體積和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(shù)，并輸出數(shù)據(jù)直方圖 ，實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化。
云平臺支持：可以將分析數(shù)據(jù)保存到云端，隨時隨地查看，可通過PC端或手機app實現(xiàn)數(shù)據(jù)的查看和導出。
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