植物對干旱的響應過程非常復雜，同時植物也有多樣的應答機制來回避和耐受干旱脅迫并維持生長。光合系統被認為是對干旱極為敏感的，因此FluorCam葉綠素熒光成像系統從問世起就被廣泛應用于植物干旱脅迫的研究。

美國懷俄明大學將蕪菁Brassica rapa經過干旱處理后再進行復水，以復水后無法恢復來定義干旱誘導死亡的準確時間。同時使用葉綠素熒光技術進行同步測量。終結果表明葉綠素熒光測量即可對干旱引起的植物死亡進行定義，同時改進的植物特性描述可以用于測試和增強植物干旱死亡預測模型。他們使用了FluorCam封閉式葉綠素熒光成像系統來測量完整葉片的葉綠素熒光參數并展示植物對干旱脅迫響應的空間差異，并通過熒光數據進行植物死亡預測（Guadagno，2017）。

圖1. 左：干旱處理后的蕪菁；右：不同干旱處理的葉綠素熒光成像與死亡預測

但以前的研究很少關注干旱對植物次生代謝的影響，這也是因為缺乏必要的研究技術。FluorCam多光譜熒光成像技術則可以從次生代謝機制上反映植物的響應。如果再加入熱成像分析和高光譜成像分析，就可以對植物干旱響應進行相當全面的植物干旱響應表型研究。目前，浙江大學、中國農科院煙草所等單位就利用FluorCam多光譜熒光成像技術*開展了光合能力和次生代謝的干旱響應表型研究，在這方面研究中位于先列。

圖2. 干旱脅迫的FluorCam葉綠素熒光成像和多光譜熒光成像分析，左、中：浙江大學擬南芥實驗（Yao, 2018）；右：中國農科院煙草所煙草實驗（Khan, 2019）

FluorCam多光譜熒光成像技術還可以與PlantScreen植物表型成像分析技術結合，進行高通量干旱表型研究。捷克Palacký大學提出了一種可重復的室內植物表型分析方法，用于研究大麥種群的水分脅迫狀況和復水過程。這一方法的培養環境控制和表型測量主要都是通過PlantScreen植物表型成像分析系統完成的（Marchetti, 2019）。

圖3. 大麥高通量干旱響應表型實驗流程體系

參考文獻：

1. Guadagno C R, et al. 2017. Dead or alive? Using membrane failure and chlorophyll fluorescence to predict mortality from drought. Plant Physiology, DOI:10.1104/pp.16.00581

2. Khan R, et al. 2019. Transcriptome Profiling, Biochemical and Physiological Analyses Provide New Insights towards Drought Tolerance in Nicotiana tabacum L. Genes 10: 1041

3. Yao J, et al. 2018. Phenotyping of Arabidopsis drought stress response using kinetic chlorophyll fluorescence and multicolor fluorescence imaging. Front. Plant Sci. 9:603

4. Marchetti CF, et al. 2019. A Novel Image-Based Screening Method to Study Water-Deficit Response and Recovery of Barley Populations Using Canopy Dynamics Phenotyping and Simple Metabolite Profiling. Frontiers in Plant Science 10:1252

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