作物氮素利用效率(NUE)普遍较低，60%以上的施氮(N)流失到环境中，增加了生产成本，影响了生态系统和人类栖息地。为了克服这些问题，需要培育具有改良NUE的作物品种，这需要高效的表型分析方法以及分子和遗传方法。

为了开发一种有效的表型筛选方法，在霍舍姆维多利亚植物表型组学(Plant Phenomics Victoria, Horsham)的自动分型平台上，对不同N水平的小麦品种进行了试验。

初步试验结果表明，两个相对氮水平（分别为5 mM和20 mM，分别指定为低氮和最佳氮）非常适合在自动成像表型平台上针对NUE筛选各种小麦种质。在第二次试验中，从数字图像得出的估计的植物参数（例如苗生物量和顶视面积）与播种后7周的表型性状（例如苗生物量和叶面积）具有高度相关性。

霍舍姆维多利亚工厂的自动化系统。(A)放置在传送带系统上的花盆，并设有浇水和称量站。(B)移至影像室的装置，包括一个侧面及一个顶部的RGB摄影机，以收集影像。

低氮水平和最佳氮水平下15个小麦品种的氮利用效率箱图。（A）NUEb是通过收获的生物量计算的氮利用效率（等式1）；（B）NUEg为粮食产量计算的氮素利用效率(公式2)。 *表示方差分析水平，比较N水平内各品种的氮素利用效率(* p≤0.05;** p≤0.01)。

分析表明，相同品种的对照和田间条件之间存在一定的关系，表明温室筛选可以为后续的田间研究提供更有价值的种质资源。研究结果表明，该表型筛选方法具有很高的适用性，可用于营养生长期小麦中氮素高效种质的鉴定。

来源：Front. A Robust Automated Image-Based Phenotyping Method for Rapid Vegetative Screening of Wheat Germplasm for Nitrogen Use Efficiency.Giao N. Nguyen, Pankaj Maharjan, Lance Maphosa, Jignesh Vakani, Emily Thoday-Kennedy andSurya  Kant.https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpls.2019.01372/full