基于图像表型分析的水培盐胁迫筛选新策略：双单倍体水稻耐盐性选择的创新方法

本研究通过图像表型分析（IBP）结合统计建模，开发了双单倍体（DH）水稻水培盐胁迫筛选的高效方法。研究建立了形态计量（总叶面积、绿色面积）和比色（绿色面积百分比、CIVE、GLI）双指标模型，验证了其与生理参数（MDA、Proline、RWC）、离子稳态（Na+/K+）及盐碱地产量的关联性，为加速耐盐基因型鉴定提供了新工具。

　　

引言

全球变暖导致土壤盐渍化加剧，威胁水稻生产，尤其对沿海地区（如印度尼西亚）影响显著。传统盐胁迫筛选依赖主观评分，而双单倍体（DH）水稻因其纯合遗传背景，成为理想研究材料。本研究创新性结合图像表型分析（IBP）与多维度统计方法，旨在建立客观、高效的耐盐性筛选体系。

材料与方法

实验采用裂区设计，主区为NaCl浓度（0 mM与120 mM），副区为10个基因型（含7个DH系及对照品种Pokkali、IR 29）。通过RGB相机获取植株图像，利用ImageJ提取形态计量（如总叶面积）和比色参数（如GLI）。结合最佳线性无偏估计（BLUE）、胁迫耐受指数（STI）、主成分分析（PCA）及因子分析，筛选关键指标，并通过生理参数（叶绿素、MDA、Proline）及盐碱地产量验证模型。

结果

1. 1.

   选择标准鉴定：总叶面积、绿色面积与株高、鲜重显著相关（r>0.85），构成形态计量指数；绿色面积百分比、CIVE和GLI通过因子分析（累计方差99.3%）确定为比色指数核心指标。

2. 2.

   生理验证：比色指数与叶绿素含量（r=0.88）、RWC正相关，与MDA（r=-0.79）、Proline负相关，证实其反映氧化损伤与渗透调节能力。

3. 3.

   模型构建：形态计量指数（权重：总叶面积0.58，绿色面积0.51）评估生长维持能力；比色指数（GLI权重0.46）预测叶绿素稳态，二者交互将基因型分为三类：耐受组（如Pokkali）、过渡组（如HS4-15-1-63）及敏感组（如IR 29）。

4. 4.

   田间验证：比色指数与盐碱地产量显著相关（r=0.72），其中HS4-15-1-63产量达6.45 t·ha^-1，证实其预测实用性。

讨论

1. 1.

   创新性：首次将IBP应用于DH水稻盐胁迫筛选，克服传统评分主观性。形态计量指数反映避盐机制（Na⁺外排），比色指数指示耐盐机制（叶绿素保护）。

2. 2.

   应用价值：比色指数可早期预测盐碱地适应性，如GLI高值基因型产量提升20%。但需注意品种特异性（如Ciherang虽敏感却因广适性保持产量）。

3. 3.

   局限性：当前模型基于幼苗期数据，需进一步验证与生殖期耐盐性的关联。

结论

研究构建的IBP双指数模型（形态计量与比色）为DH水稻耐盐筛选提供高效工具，其中比色指数是盐碱地适应性的可靠预测指标。未来可扩展至突变体库筛选，推动耐盐育种进程。

（注：全文严格依据原文数据，未添加非文献支持结论；专业术语如CIVE-Color Index of Vegetation Extraction、GLI-Green Leaf Index等均保留原文缩写及格式。）