在植物表型组学应用中使用近红外光谱学的优势和限制

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  回顾了使用近红外光谱作为高通量表型分析工具的优点和局限性。

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  强调了预处理和采样的必要性。

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  讨论了数据、光谱和参考的解释。

研究背景：尽管近红外（NIR）光谱作为分析方法在大量的复杂和无法解析的光谱中被低估，但过去25年间，无创和高通量测量在现场，温室和实验室中的各种重要作物和植物性状的测量（例如，表型组学）中越来越受到关注。 

研究目标：本文提供了使用近红外光谱（接触和高光谱）作为高通量表型分析工具的优点和限制的概述。

研究方法：通过分析和评估近红外光谱分析的优点和局限性，以及在使用这些技术前后需要解决和理解的一些问题和挑战。

主要发现：对近红外光谱作为高通量表型工具的使用进行了概述，强调了预处理和采样的需要，并讨论了数据、光谱和参考的解释。尽管振动光谱等技术的发展使得这个领域的发展成为可能，但在应用这些技术之前和期间，仍然有一些问题和挑战需要解决和理解。

开发近红外光谱方法作为表型分析工具、校准或模型开发、直接使用光谱的步骤。

在未来该近红外光谱可以应用于精准农业、机器人技术、无人机高光谱相机和无人驾驶车辆的应用和发展，以及物联网和数字孪生在作物育种、应激监测和农场管理中的应用，正在影响农业和植物科学。近红外光谱传感器正被融入无人机、无人车等，收集作物和植物的营养、疾病和基因变异数据。

总结：将近红外光谱学应用为高通量表型分析方法需结合化学计量学。在收集和分析光谱前，需定义适当的采样协议。尽管许多研究小组正在使用近红外光谱学作为现场或温室的表型工具，但其常规和商业应用仍在开发中。必须理解各种可能影响系统的变量，包括样品、光谱学背景、数据处理和化学计量学分析知识。推荐指数：⭐