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Breeder friendly phenotyping

生物 集合(抽象数据类型) 数据科学 计算机科学 程序设计语言
作者
Matthew Reynolds,Scott Chapman,Leonardo Crespo‐Herrera,Gemma Molero,Suchismita Mondal,Diego Noleto Luz Pequeno,Francisco Pinto,Francisco J. Piñera‐Chávez,Jesse Poland,Carolina Rivera‐Amado,Carolina Saint Pierre,Sivakumar Sukumaran
出处
期刊:Plant Science [Elsevier]
卷期号:295: 110396-110396 被引量:184
标识
DOI:10.1016/j.plantsci.2019.110396
摘要

The word phenotyping can nowadays invoke visions of a drone or phenocart moving swiftly across research plots collecting high-resolution data sets on a wide array of traits. This has been made possible by recent advances in sensor technology and data processing. Nonetheless, more comprehensive often destructive phenotyping still has much to offer in breeding as well as research. This review considers the ‘breeder friendliness’ of phenotyping within three main domains: (i) the ‘minimum data set’, where being ‘handy’ or accessible and easy to collect and use is paramount, visual assessment often being preferred; (ii) the high throughput phenotyping (HTP), relatively new for most breeders, and requiring significantly greater investment with technical hurdles for implementation and a steeper learning curve than the minimum data set; (iii) detailed characterization or ‘precision’ phenotyping, typically customized for a set of traits associated with a target environment and requiring significant time and resources. While having been the subject of debate in the past, extra investment for phenotyping is becoming more accepted to capitalize on recent developments in crop genomics and prediction models, that can be built from the high-throughput and detailed precision phenotypes. This review considers different contexts for phenotyping, including breeding, exploration of genetic resources, parent building and translational research to deliver other new breeding resources, and how the different categories of phenotyping listed above apply to each. Some of the same tools and rules of thumb apply equally well to phenotyping for genetic analysis of complex traits and gene discovery.
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