智慧農業的基本功-病蟲害防治走向AI的前奏曲(下)(姚美吉講師)
介紹AI影像辨識在農作物害蟲監測上的應用,強調建立完整害蟲影像資料庫是提升判讀準確度的基礎;內容說明米象與煙甲蟲等儲藏型害蟲多於源頭即存在,預防與清潔管理重於事後治療;並建議以低溫冷藏及真空脫氧包裝降低繁殖風險;同時探討昆蟲於生物防治與替代蛋白質領域的多元應用,推動智慧化與精準農業發展。
MENU
草莓因風味及營養價值備受喜愛,使高品質果實的育種的尤為重要,但這些性狀由多個複雜的基因控制,且如何在高品質育種與維持遺傳多樣性間取得平衡,以傳統育種方式難以達到。在最新的研究報告中,法國波爾多大學(University of Bordeaux)藉由全基因組關聯性分析(Genome wide association studies, GWAS),成功找到關於品質性狀的候選基因及關鍵的分子標誌,使未來能制定更精準的育種策略,以培育更多汁、保鮮期更長的草莓。
研究人員使用的種原庫共有223個種原,大多來自於歐洲(尤其是法國)、部分為北美,發布的時間跨度由育種初期1950年代至今。利用GWAS確認與11個品質性狀如果種、硬度、光澤度等,相關的71個候選基因座,除驗證已知的基因(硬度與糖度)外,也發現新的數量性狀基因座(quantitative trait loci, QTL),大部分關於硬度、果實光澤度、表皮耐性、易撞傷相關QTL都位於第3D條染色體上。此外,有6個高品質相關基因座,在現代的品種中已沒有多型性(polymorphism),顯示在育種選拔的過程中,逐漸失去了遺傳多樣性,其中3個基因座與光澤度及表皮耐性有關,這兩個性狀對於提升果實外觀及儲價壽命相當重要,但目前缺乏相關研究。研究結果發表於Horticulture Research期刊上。
這項研究全方位的檢視草莓遺傳多樣性及其與水果品質的關聯性,對育種計劃具有重大意義,藉由新發現的分子標誌,育種者可以更有效提升水果品質,不僅能改善消費者體驗,也能減少採後的損失。
【延伸閱讀】-使用全基因組關聯分析大豆中的菌根菌定殖基因