Une équipe de recherche a récemment publié une étude complète sur l'intégration innovante de données spectrales et de modèles phylogéographiques pour étudier la variation génétique des plantes. Les résultats démontrent l'efficacité de la technologie de télédétection pour identifier et analyser les variations génétiques des plantes dans différentes régions géographiques.
Cette méthodologie approfondit non seulement notre compréhension de la diversité et de l'évolution des plantes, mais présente également des applications prometteuses pour l'amélioration des pratiques agricoles et les efforts de conservation des ressources naturelles.
Dans le domaine de la génétique végétale, étendre l’analyse de la diversité génétique pour englober des zones vastes et géographiquement diverses pose un défi considérable. Les études génétiques traditionnelles sont souvent entravées par des contraintes logistiques et l'incapacité de traiter rapidement de vastes ensembles de données.
La technologie de télédétection offre une alternative puissante, permettant l’observation des variations génétiques sur de vastes paysages. Cependant, l'intégration et l'interprétation des volumineuses données collectées restent complexes.
L'étude, publiée dans Grass Research le 6 mai 2024, démontre la puissante capacité des données spectrales à découvrir les structures génétiques qui sous-tendent les traits phénotypiques et leurs adaptations environnementales.
La recherche confirme que les données de télédétection jouent un rôle central dans la réalisation d’un phénotypage sur le terrain à haut débit. Des satellites et des véhicules aériens sans pilote (UAV) ont été utilisés pour collecter des données spectrales, qui ont ensuite été analysées à l'aide de méthodes informatiques avancées. Cette approche permet de cartographier la diversité génétique et aide à identifier les bases génétiques des traits adaptatifs.
Divers types de données de télédétection, y compris celles obtenues à partir de caméras proche infrarouge (NIR) et infrarouge à ondes courtes (SWIR), de capteurs hyperspectraux, de capteurs de détection et de télémétrie par la lumière (LiDAR) et de capteurs thermiques, ont joué un rôle déterminant dans l'évaluation des caractéristiques qui indiquent des variations génétiques. , tels que la hauteur des plantes, la teneur en eau des feuilles et les réponses physiologiques aux stress environnementaux.
La capacité de surveiller ces variations à l'échelle mondiale et en temps réel fournit des données critiques qui peuvent être utilisées pour prévoir la façon dont les populations végétales pourraient réagir au changement climatique, aux variations d'utilisation des terres et à d'autres pressions écologiques.
Selon le chercheur principal de cette étude, Xuebing Yan, "Essentiellement, les études phylogéographiques offrent des informations théoriques sur la compréhension des mécanismes génétiques sous-jacents à la variabilité fonctionnelle observée dans les données spectrales de télédétection.
"Tirer parti des progrès technologiques rapides dans les approches de télédétection et de fusion de données mènera à une nouvelle compréhension de la diversité génétique végétale et de l'importance fonctionnelle des caractéristiques des plantes."
En résumé, cet article de synthèse met en lumière les progrès significatifs dans l’intégration des données spectrales et des modèles phylogéographiques pour évaluer les variations génétiques des plantes. L'avenir de la recherche en télédétection offre des perspectives prometteuses pour traduire ces connaissances scientifiques avancées en applications pratiques qui améliorent les pratiques agricoles, préservent les ressources naturelles et gèrent efficacement les écosystèmes.
À mesure que la technologie de télédétection continue d'évoluer, elle soutiendra de plus en plus notre capacité à sauvegarder et à gérer durablement la richesse biologique de la Terre.
Plus d'informations : Jingxue Zhang et al, Intégration de données spectrales et de modèles phylogéographiques pour étudier la variation génétique végétale :une revue, Grass Research (2024). DOI :10.48130/grares-0024-0009
Fourni par l'Académie chinoise des sciences