表型分析涉及评估可观察到的植物特征，对于了解植物的发育和对环境压力的反应至关重要。传统方法通常繁琐、昂贵且具有破坏性，限制了研究范围和规模。一种新的经济实惠、移动且高通量的表型分析工具系统正在使更广泛的用户能够使用该技术。

由博伊斯汤普森研究所 (BTI) 团队开发的“一体化”解决方案包括低成本硬件设计、数据处理流程和用户友好的数据分析平台。BTI 的系统可以在不伤害植物的情况下捕获数据，从而可以持续监测植物生长情况，并随着时间推移提供对植物反应的细致了解。简单的硬件与复杂的计算流程的集成创造了一种有效的高通量表型分析解决方案。

“通过降低先进植物表型分析的成本和技术壁垒，我们的工作使世界各地的研究人员能够以可承受的价格开展数据驱动的研究，”BTI 助理教授、该研究的共同主要作者 Magda Julkowska 表示。“这可以加速培育更具弹性和产量更高的作物，以可持续的方式增强粮食安全。”

研究团队利用其新的表型分析工具集分析了豇豆的抗旱能力，豇豆是干旱地区数百万人的主食作物。他们确定了几个与干旱反应相关的基因位点，为培育更具抗旱能力的品种铺平了道路。这些结果及其创新平台的细节最近发表在《植物生理学》杂志上。

“该技术可以帮助改变缺水地区粮食安全的现状，因为它可以实现对作物在胁迫条件下表现的本地化、经济有效的研究，”BTI 博士后科学家、该研究的共同第一作者 Li'ang Yu 指出。“该系统的适应性意味着它可以用于各种物种，从主要作物到不太常见的植物。”

该系统的突出特点之一是它与易于使用的计算管道集成在一起。BTI 科学家、这项研究的共同第一作者 Hayley Sussman 解释说：“我们开发的 RaspiPheno 应用程序简化了数据分析，提供了一个用于处理和可视化表型数据的交互式平台。这缩短了学习曲线，让研究人员专注于生物学见解而不是技术障碍。”

展望未来，该团队很高兴其他人能够采用和构建该系统。所有硬件设计、软件和详细协议都已公开。“通过开放这些工具，我们希望能够实现新的发现和合作，以帮助解决当今农业面临的一些重大挑战，”BTI 助理教授、这项研究的共同主要作者 Andrew Nelson 说。

该团队的工作是一个引人注目的例子，表明改进表型分析技术可以加速植物生物学研究和转化。随着越来越多的科学家利用这些工具，我们可以期待在理解关键性状和开发更具弹性、更高产的未来作物品种方面取得更快进展。

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