文．圖／林大鈞 行政院農業委員會農業試驗所生物技術組聘用副研究員
近年全球性極端氣候發生的頻率增加，嚴重影響糧食生產與供應的穩定性，而耐逆境作物選種與精準栽培系統的基礎設施，已成為農業突破困境的解決之道。然而，目前慣用的作物外表型分析方法，耗費人力、時間、不客觀，且常為破壞性取樣，無法連續取得即時的作物性狀分析結果。因此，精準且具再現性之作物外表型數據的取得，目前仍是作物種原篩選、育種及功能性基因體研究等的主要瓶頸。
行政院農業委員會農業試驗所（簡稱農試所）於行政院氣候變遷中長程公共建設計畫，已著手建構「國家植物表型體分析中心」（簡稱表型體中心），並將進一步串連與整合臺灣重要研究團隊與資料庫，進而建立作物設計基礎的快速精準育種平臺，加速國內種苗產業於耐候、淨零等相關議題的育種速度及廣度，進而強化未來產業在因應氣候變遷的調適能力。
農試所在行政院的支持下，將於2021～2024年建置首座整合型的大型表型體分析設施，包含智慧環控溫室及田間等級的表型體影像掃描設施，涵蓋目前最先進的影像分析軟硬體，供農業研究學群、農業生技、種苗產業業者進行精準表型體研究的典範場域，並將進一步結合次世代基因型技術，進一步打造智慧快速精準耐候栽培及育種平臺，維護臺灣糧食的永續生產與安全。
智慧環控＋次世代基因型技術 打造精準耐候栽培及育種平臺
表型體中心預計建置的智慧、節能、穩定的環控溫室，內含自動化輸送帶式表型體分析系統，可將植物自動輸送至光學、雷射等影像分析室，進行生物量等表型體的分析研究，同時具備自動化澆水滴灌系統，可標準化作物於分析期間的栽培管理。後續規畫中，將再增建近遠紅外光、螢光及高光譜偵測器，以應用於植物生理的表型體研究。
同時，於溫室的鄰近田區，引進自動化天車式表型體分析系統，搭載四色雷射光感測器（PlantEye）系統，可自動收集田間作物10種以上的生理參數。相關田區設置微型氣象站，可自動記錄作物栽培期間的氣象資料，供後續相關表型體分析研究的配合應用。
表型體中心未來希望能夠提供的服務內容，包含①開發植物表型體分析與技術平臺；②研究植物結構與功能；③進行作物模式（crop model）的研究；④探討植物、病原菌、益生菌或害蟲間的交互作用；⑤分析植物逆境生理的反應及探勘可能的分子機制；⑥進行種原篩選及品種選育；⑦建立快速精準栽培及育種平臺；⑧開發作物的調適栽培技術。將提供臺灣農業研究學群，進行重要作物表型體資料庫的建立，並與國際表型體研究中心形成跨國表型體研究策略聯盟。
同時，可提供農試所同仁進行植物學、植物生理、重要性狀基因探勘、種原篩選、育種選拔、建立作物模式、植物與病原菌或動物間交互作用等相關研究的重要利器，並可進一步發展快速精準育種平臺。對於農委會轄下改良場所育種者、農業生技公司及種苗業者，則可作為初級試驗的精準篩選場域或是耐候候選品種的最終驗證場域。
基因體Ｘ環境狀態＝表型體 自動化植物表型分析技術
學者現已定義表型體（phenomics），為全株植物的外表型分析結果，更進一步發現，作物的表型體主要是由基因體、環境狀態及此二者間的動態交互作用所決定。然而，作物的栽培管理，是外表型的另一個決定因子。因此，在特定農業系統，作物的表型體是受基因體、環境及栽培管理等複雜交互作用下所表現的結果，更是植物整體性狀的最終表現，是否達到育種目標如耐寒、耐熱、耐旱等特性，可謂是育種成敗的決定因素。
另一方面，作物的重要性狀大都由數量遺傳所調控，其基因的表現亦常受各種環境因子所影響。近年來，由於次世代定序技術大幅加速功能性基因體研究的進展，使數量基因座定位及基因體關聯性研究成為驗證複雜數量性狀的有力工具，而許多重要的作物性狀基因也因此被發現。
然而，傳統的育種外表型調查具有下列缺點：①完全依賴人力、耗時費力；②調查數據不客觀，易受人為及環境影響；③環境因子難以控制；④為基因定位與育種選拔的瓶頸；⑤多仰賴長期的經驗，不易標準流程化，導致重要的育種計畫容易遭遇斷層而停頓。儘管學界已投入了大量的研究工作，但在縮小基因體資訊與複雜性狀外表型間的知識缺口上，作物外表型測量的精準性，仍是關鍵的挑戰。舉例而言，學界在作物耐旱育種的努力，儘管已在全球進行了20年的研究，但上述的知識差距，仍尚未得到解決。
為了有效進行植物外表型分析，促使許多植物學家開始廣泛應用非侵入式外表型分析方法。近來國際研究社群已發展出各種表型體分析平臺，其中以瑞典（Crop Design, LemnaTech）、澳洲（Australian Plant Phenomics Facility,APPF-CSIRO,Australian National University及University of Adelaide）、英國（UK Plant Phenomics）、法國（PHENOARCH,INRA），及跨國農業生技公司，如Syngenta公司，所建置的平臺最為進步。這些高通量且非侵入式的植物表型體分析平臺，其具備：①完全環境控制，結合多種感測器，非破壞性定株調查收集資料；②可在全生育期，連續且即時收集數據；③數據收集客觀、完整及精確；④收集數據豐富完整且可信度高。
概括國際目前所建立的自動化植物表型體分析設施，依規模可區分為：實驗室、溫室及田間3個層級，建置內容則包含：①智慧環境控制或紀錄的場域：意即可控制環境的生長箱或溫室，抑或在具備記錄環境條件下的空間、溫室或是田間；②自動化載具：現有的系統包含輸送帶、天車、自走式機器人、無人機或衛星等載具；③多維度感測器系統：現行最常被應用的感測器有RGB影像、多光譜或高光譜、熱影像、螢光、雷射及斷層掃瞄等影像技術，皆具有高解析影像偵測及分析的潛力，進而得以建立多維度非侵入性外表型分析方法；④植物影像分析軟體：影像分析完整流程包含偵測器、前處理、分割過程、特徵萃取及機器學習演算法等步驟。未來在表型體影像資料庫的使用，將如同國際通用的NCBI（植物分類表）或Uniprot（蛋白質數據庫），在基因體和蛋白質體研究領域上扮演非常關鍵的角色。
設計育種＋精準農業 促進農業第二次綠色革命
國內雖有投入許多生理性狀偵測器，如水分、溫度、光度、VIS、NIR、UV、IR、螢光的開發，亦有影像擷取、儲存及分析系統的開發。但整體而言，仍缺乏整合完善且具高通量的分析平臺。究其原因，表型體分析平臺投入所需的資源極多、規模龐大，有別於一般的研究。在臺灣要發展這種投入資金龐大、高階人才需求較多的新興科技，只能以國家級計畫的方式整合不同的領域團隊，方有可能達成。
這些作物自動化表型體分析平臺的成功建立，可提供植物學家或育種家得以更詳細地了解基因體、環境及栽培管理之間的相互作用外，這種跨學科的表型體分析平臺，更可開闢育種者全新的視角，透過永續農業「設計育種」（breeding by design）策略，以更有效率、精準的篩選過程，育成更適應未來氣候變遷、特定土壤情況，或具備更佳雜草、病害、昆蟲的抗性，並能夠被改進水分、營養或太陽能利用的能力。
此外，這些平臺亦可應用在精準農業(precision agriculture)，並促使植物學家、育種者與農民間建立更密切的互動，進而發展新品種的優化利用。這些分析平臺設施與表型體分析技術的發展，確可促進農業的第二次綠色革命，迎接21世紀的農業挑戰，進而滿足全球未來的糧食需求。
（參考文獻請洽作者）
更多文章請見《豐年雜誌》2022年6月號
