基于甘露醇胁迫与判别分析的甘蔗抗旱基因型早期筛选框架及其应用价值

本研究针对干旱胁迫制约甘蔗发育的问题，开发了一种结合临时浸没式生物反应器（TIBs）和判别分析的高通量筛选体系。研究人员通过甘露醇模拟渗透胁迫，利用Python实现的Fisher线性判别模型，成功将150 mM确定为甘蔗基因型应激阈值，为抗旱种质早期选育提供了低成本、高效率的解决方案，显著加速作物遗传改良进程。

　　

干旱胁迫通过限制水分可利用性、破坏渗透平衡以及削弱养分吸收与光合作用效率，严重制约植物生长发育。为应对这些问题，临时浸没式生物反应器(Temporary Immersion Bioreactors, TIBs)提供了一个可扩展的平台，用于实现甘蔗基因型的快速芽增殖及甘露醇诱导渗透胁迫下的离体筛选。这些受控响应往往与大田表现具有一致性，从而支持早期高效筛选。

在本研究中，甘蔗栽培种C-1051-73的顶端分生组织经离体培养后转移至TIBs系统中，并暴露于0至200 mM的甘露醇浓度梯度。研究人员对关键生理参数与生化胁迫标记物进行了定量分析。通过基于Python的机器学习技术实施判别分析，并采用Fisher线性判别函数对胁迫响应进行分类。其中，对照组（0 mM）与高胁迫组（200 mM）作为训练集，中等浓度（50–150 mM）则用于模型验证。

分析结果表明，150 mM被确定为胁迫表现的临界阈值，低于该浓度的处理被归类为非胁迫状态。该分析框架通过实现田间部署前的抗旱基因型早期鉴定，强化了包括选择、杂交、诱变和转基因在内的遗传改良策略。该方法不仅降低了成本、缩短育种周期，还提升了品种选育决策的效率。此外，只要根据物种特异性生理 profile 重新校准判别函数，该策略也可推广至其他作物。

总体而言，TIBs与判别分析的整合为抗旱性筛选提供了一条稳健且经济高效的路径，推动了精准农业的发展，并增强了作物在水分限制条件下的适应力。