High-throughput phenotyping by RGB and multispectral imaging analysis of genotypes in sweet corn
AUTOR(ES)
Silva, Marina F e; Maciel, Gabriel M; Gallis, Rodrigo BA; Barbosa, Ricardo Luís; Carneiro, Vinicius Q; Rezende, Wender S; Siquieroli, Ana Carolina S
FONTE
Horticultura Brasileira
DATA DE PUBLICAÇÃO
2022
RESUMO
RESUMO O milho doce (Zea mays subsp. saccharata) destina-se principalmente ao processamento industrial. Otimizar tempo e custos durante o melhoramento de plantas é fundamental. Uma alternativa é o uso de fenotipagem de alto rendimento (HTP) indiretamente associada a caracteres agronômicos e teores de clorofila. Este trabalho teve como objetivo (i) verificar se a HTP por imagens digitais é útil para a seleção de genótipos de milho doce e (ii) investigar as correlações entre as características avaliadas por métodos convencionais e obtidas por imagens. Dez características foram avaliadas em sete populações S3 de milho doce e em dois híbridos comerciais, três características por fenotipagem clássica e as demais por HTP baseado em análises de imagens RGB (red, green, blue) e imagem multiespectral. Os dados foram submetidos à análise de variância e teste de Scott-Knott. Em adição, foi obtido um gráfico de correlação fenotípica. Os híbridos foram mais produtivos que as populações S3, demonstrando uma avaliação eficiente. As características extraídas por HTP e pela fenotipagem clássica apresentaram alto grau de associação. A HTP foi eficiente na identificação de genótipos de milho doce com maior e menor produtividade. Os índices VCA (vegetative canopy area), NDVI (normalized difference vegetation index) e VARI (visible atmospherically resistant index) estiveram fortemente associados à produtividade de grãos.
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