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● 高通量表型和全基因组关联分析：研究揭示水稻的自然遗传变异
(Nat Commun,2014)
通过使用高通量测序技术对植物基因组学的研究迅速发展，传统的植物表型测试已远远落后。此文的作者开发了一个高通量水稻表型测定设施（HRPF），用于监测水稻生育期的13个传统农艺性状和2个新定义的性状。利用15个性状的全基因组关联研究（GWAS），他们确定了141个相关基因位点，其中25个包含已知基因，如‘绿色革命’半矮生基因SD1。 基于对HRPF和GWAS结果的性能评估，此文证明高通量表型分析具有取代传统表型分型技术的潜力，并且可以提供有价值的基因识别信息。多功能表型分型工具HRPF和GWAS的结合，实现对重要性状遗传结构的深入了解。
使用三种表型方法进行鲜重，地上部干重和绿叶面积的测量后，GWAS结果之间的比较
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● 细胞到整株水平的表型分析时代
（Trends Plant Sci，2013）
成像和图像处理已成为植物表型研究的革命性技术，是表型性状测量的主要工具。 此文作者通过检查三个重要的特征来评估植物表型系统：通量，维数和分辨率。首先，整个植物表型分析系统与自动化技术的进步相结合，能够显着提高通量。然后讨论器官和细胞水平表型及其工具（通常以较低的通量操作），作为在升高的空间和时间分辨率下获得高维表型数据的手段。此文认为未来需要集中注意力在空间和时间分辨率的研究上，因为这些成像程序在植物表型系统应用中是关键方面。
表型分析的时空分辨率
多维度的表型分析示意图
模式植物拟南芥叶片组织、叶肉细胞表型分析
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