AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThe integration of phenotyping and molecular technologies has the potential to accelerate the development of superior varieties adapted to climate change, offering a robust infrastructure for the sustainable agricultural systems of the future.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
The rapid growth of the world population and the pressure of climate change on agricultural production have made the effectiveness of phenotyping processes in plant breeding a strategic priority. This narrative review aims to comprehensively examine high-throughput phenotyping (HTP) tools used in plant breeding programs within the framework of sensors, imaging systems, analytical software platforms, and data management components. In this context, current imaging and sensing technologies, primarily RGB, near-infrared (NIR), thermal, and hyperspectral cameras, as well as analytical tools such as PlantCV, HTPheno, IAP, and LemnaGrid, are reviewed, and the infrastructure required for the management and processing of high-volume data produced by large-scale automated phenotyping systems is discussed. According to the findings of this review, HTP systems can measure morphological, physiological, and biochemical traits that cannot be detected by human senses with high accuracy, significantly shortening classical breeding cycles. However, critical research gaps persist in the areas of cost-benefit balance, data standardization, and adaptability to field conditions. The integration of phenotyping and molecular technologies has the potential to accelerate the development of superior varieties adapted to climate change, offering a robust infrastructure for the sustainable agricultural systems of the future.
Özet
Dünya nüfusundaki hızlı artış ve iklim değişikliğinin tarımsal üretim üzerindeki baskısı, bitki ıslahında fenotipleme süreçlerinin etkinliğini stratejik bir öncelik haline getirmiştir. Bu anlatımsal derleme; bitki ıslah programlarında kullanılan yüksek kapasiteli fenotipleme (HTP) araçlarını sensörler, görüntüleme sistemleri, analitik yazılım platformları ve veri yönetimi bileşenleri çerçevesinde kapsamlı biçimde ele almayı amaçlamaktadır. Bu doğrultuda RGB, yakın kızılötesi (NIR), termal ve hiperspektral kameralar başta olmak üzere güncel görüntüleme ve algılama teknolojileri ile PlantCV, HTPheno, IAP ve LemnaGrid gibi analitik araçlar incelenmiş; büyük ölçekli otomatik fenotipleme sistemlerinin ürettiği yüksek hacimli verinin yönetimi ve işlenmesi için gereken altyapı tartışılmıştır. Derleme bulgularına göre, HTP sistemleri insan duyularıyla tespit edilemeyen morfolojik, fizyolojik ve biyokimyasal özellikleri yüksek doğrulukla ölçebilmekte ve klasik ıslah döngülerini önemli ölçüde kısaltmaktadır. Bununla birlikte, maliyet-fayda dengesi, veri standartlaşması ve saha koşullarına uyarlanabilirlik alanlarında kritik araştırma boşlukları varlığını sürdürmektedir. Fenotipleme ve moleküler teknolojilerin bütünleştirilmesi, iklim değişikliğine uyumlu üstün çeşitlerin geliştirilmesini ivmelendirme potansiyeli taşımakta ve geleceğin sürdürülebilir tarım sistemlerine güçlü bir altyapı sunmaktadır.