依托高速发展的无人机成像技术，对小麦衰老自然变异的遗传控制的研究得到了快速发展。该研究利用无人机获取小麦植被指数(Vls)的多光谱图像,结合高密度单核苷酸多态性(SNP)，对小麦衰老进行量化评估，并鉴定相关基因位点。

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气候变化加剧了对植物的胁迫，为了实现小麦产量可持续生产，将表型技术与基因组学相结合，能够帮助更好地探究植物对各类胁迫的反应机制。基于此背景，该研究在E1、E2两地进行田间实验，并提出以下研究目的：

1.基于通过无人机获取的小麦Vls多光谱图像，对小麦从抽穗到成熟期的衰老进行量化；

2.鉴定高度可遗传的预测性状来评估小麦衰老；

3.鉴定导致小麦衰老变异的基因座。

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在田间试验过程中，研究组对双单倍体群体和亲本品种在开花后不同生长时间点的衰老进行检测，并分析衰老对小麦产量的影响。

High-throughput phenotyping of wheat canopy using an UAV.

研究发现相较于利用单一Vls，结合多种不同无人机的Vls来进行缓慢衰老选择具有更好的效果。

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研究组利用660KSNP，鉴定了28个与营养生长、衰老和籽粒产量(GY)相关的数量性状位点(QTL)。其中有17个QTL定位在2B、3A、3D、5A、5D、5B和6D染色体上，且此前没有使用常规表型方法报道过这些新QTL。

Temporal visualization of important VIs. A, CCCI and (B) RNDVI were derived through combining the multispectral pixels of NIR, red and green bands.

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在这些QTL位点中，研究组还发现了一个重要的且从未被报道过的衰老相关位点，该位点在籽粒灌浆期间的所有时间点(TPs)中均显示出高度的表型变异(高达18.1%)。此外，为了验证了该QTL的延缓衰老作用，实验通过在自然群体中开发竞争性等位基因进行特异性PCR标记。

KASP markers validation for QS identified on 5D chromosome.

研究结果表明，基于无人机的高通量表型分析有利于小麦衰老遗传机制的时间评估，并预测籽粒产量。该方法在保持精准的评估效果的同时，兼具低成本的特点，证明了将高通量表型技术与大规模QTL分析相结合，不仅极大地扩展了对小麦发育动态的认识，而且为育种者培育小麦理想型提供了新的策略。

doi:10.1093/plphys/kiab431

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