2023年7月，英国学者Philip Coatsworyh等人在Science Advances发表了题为Time-resolved chemical monitoring of whole plant roots with printed electrochemical sensors and machine learning的论文，报道了一种名为TETRIS的实时化学表型监测系统，可用于连续监测多种植物根系环境中的盐度、pH值和过氧化氢含量等化学信号。

doi : 10.1126/sciadv.adj6315

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活体植物表型分析法

图1.TETRIS设置示意图

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处于胁迫下的植物产生的化学信号通常会随胁迫时间而变化，但传统的单点测量无法捕捉动态变化。可以在实验室或温室的环境下结合分析方法来量化生物特征，从而提高自动化表型分析系统的效率和准确性。

图2.TETRIS测定羽衣甘蓝的数据

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TETRIS主要由一个测量室和易用的传感模块组成，可测定植物环境中的化学信号。植物体内的离子一部分是关键营养物质，另一部分则是重金属，因此跟踪各离子吸收情况可以表现植物的盐敏感性和耐盐碱能力。

图3. TETRIS对植物根系环境进行实时化学监测

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该研究使用TETRIS监测羽衣甘蓝、番茄和水稻幼苗里摄取无机盐中各种离子的动态变化。图4结果表明，随植物总数量的增加，集体吸收率也呈线性增加，可能是由于根表面积增加使总体运输率变得更高。

图4.羽衣甘蓝、番茄和水稻幼苗对离子的吸收

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使用TETRIS测定30棵羽衣甘蓝幼苗生长纸盘中盐浓度的变化，并与无植物的纸盘进行对照比较。结果表明，植物体内各离子吸收速率差异可以通过不同吸收方式和运输方法来解释。

图5.不同的盐对标准化摄取率的影响

图6.使用机器学习算法预测标准化摄取率

该研究报道了一个低成本传感系统——TETRIS，用于测定活体植株根系电化学信号变化，并为其开发了一个监督机器学习模型，用于预测植物根系环境中盐的摄取率，也许能克服高通量筛选在选育高产植物研究方面的“瓶颈”。