ਅਸਮਾਨ ਤੋਂ ਫੀਨੋਟਾਈਪਿੰਗ: ਯੂਏਵੀ-ਅਧਾਰਤ ਵਾਤਾਵਰਣਕ ਕਰਨਲ ਸਪਾਰਸ ਆਲੂ ਟੈਸਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਜੀਨੋਮਿਕ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹਨ

ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜਲਵਾਯੂ ਪਰਿਵਰਤਨ ਅੰਤਰ-ਸਾਲਾਨਾ ਮੌਸਮ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪੌਦਿਆਂ ਦੇ ਪ੍ਰਜਨਨ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ 'ਤੇ ਦਬਾਅ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਵਿਭਿੰਨ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਜੀਨੋਟਾਈਪਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਫੀਨੋਟਾਈਪਿੰਗ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਬੰਧਨਯੋਗ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਵਿਰਲੇ ਟੈਸਟਿੰਗ - ਪ੍ਰਤੀ ਸਥਾਨ ਜੀਨੋਟਾਈਪਾਂ ਦੇ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਉਪ ਸਮੂਹ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ - ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਹੱਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਭਰਨ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਅਧਿਐਨ ਵਿਗਿਆਨਕ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡਰੋਨ ਇਮੇਜਰੀ ਤੋਂ ਹਾਈ-ਥਰੂਪੁੱਟ ਫੀਨੋਟਾਈਪਿੰਗ (HTP) ਅਜਿਹੇ ਹਾਲਾਤਾਂ ਵਿੱਚ ਜੀਨੋਮਿਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਬਦਲ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਤਿੰਨ ਸਵੀਡਿਸ਼ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ (2020-2021 ਵਿੱਚ ਦੋ ਸਥਾਨਾਂ) ਵਿੱਚ 256 ਆਲੂ ਕਲੋਨਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ UAV-ਅਧਾਰਿਤ RGB ਚਿੱਤਰਾਂ ਤੋਂ ਸਮਾਂ-ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਬਨਸਪਤੀ ਸੂਚਕਾਂਕ, ਕੈਨੋਪੀ ਕਵਰ ਅਤੇ ਪੌਦੇ ਦੀ ਉਚਾਈ ਕੱਢੀ। ਇਹਨਾਂ ਚਿੱਤਰ-ਪ੍ਰਾਪਤ ਗੁਣਾਂ 'ਤੇ ਪ੍ਰਿੰਸੀਪਲ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ (PCA) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਇੱਕ "ਵਾਤਾਵਰਣ ਕਰਨਲ" (E-ਕਰਨਲ) ਬਣਾਇਆ ਜੋ ਟੈਸਟਿੰਗ ਸਾਈਟਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਮਾਨਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ ਅਤੇ 10% ਤੋਂ 66% ਤੱਕ ਦੇ ਡੇਟਾ ਸਪਾਰਸਿਟੀ ਪੱਧਰਾਂ ਦੇ ਤਹਿਤ ਸਟੈਂਡਰਡ ਜੀਨੋਮਿਕ ਰਿਲੇਸ਼ਨਸ਼ਿਪ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ (G-ਕਰਨਲ) ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਇਸਦੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਨਤੀਜੇ ਹੈਰਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਹਨ: 50% ਡੇਟਾ ਸੰਪੂਰਨਤਾ ਵਾਲੇ ਦੋ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ, ਈ-ਕਰਨਲ ਨੇ ਸਾਰੇ ਗੁਣਾਂ ਵਿੱਚ ਜੀ-ਕਰਨਲ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸੁਮੇਲ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਛਾੜ ਦਿੱਤਾ, ਕੁੱਲ ਕੰਦ ਉਪਜ ਲਈ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ 60% ਅਤੇ 50-60 ਮਿਲੀਮੀਟਰ ਆਕਾਰ ਦੇ ਅੰਸ਼ ਲਈ 62% ਵਧਾਇਆ। 33% ਸੰਪੂਰਨਤਾ 'ਤੇ, ਸਟਾਰਚ ਸਮੱਗਰੀ r² > 0.5 ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕੋ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਸੀ, ਅਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਈ-ਕਰਨਲ ਨੇ ਹੀ ਉਸ ਪੱਧਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ। ਜੀਨੋਮਿਕ ਕਰਨਲ ਸਿਰਫ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਪਾਰਸਿਟੀ (10-20%) ਦੇ ਅਧੀਨ ਵਧੇਰੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਸਾਬਤ ਹੋਇਆ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਰਵਾਇਤੀ ਮੌਸਮ ਵਿਗਿਆਨਕ ਕੋਵੇਰੀਏਟਸ ਨੇ ਨੇੜਲੇ ਸਥਾਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਵਿਤਕਰਾ ਕਰਨ ਦੀ ਸੀਮਤ ਯੋਗਤਾ ਦਿਖਾਈ। ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ, G ਅਤੇ E ਕਰਨਲ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਨਾਲ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਨਹੀਂ ਹੋਇਆ, ਜੋ ਕਿ ਓਵਰਲੈਪਿੰਗ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਲੇਖਕ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ - ਮਾਮੂਲੀ ਨਮੂਨਾ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਲੀਕੇਜ - ਪਰ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਚਿੱਤਰ-ਅਧਾਰਤ ਵਾਤਾਵਰਣ ਕਰਨਲ ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ, ਸਕੇਲੇਬਲ, ਅਤੇ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਟੈਟਰਾਪਲਾਇਡ ਆਲੂ ਵਰਗੀਆਂ ਹੌਲੀ-ਚੱਕਰ ਵਾਲੀਆਂ ਫਸਲਾਂ ਲਈ ਕੀਮਤੀ ਹਨ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਸਰੋਤ-ਸੀਮਤ ਪ੍ਰਜਨਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਵਿੱਚ ਜੈਨੇਟਿਕ ਲਾਭ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਮਾਰਗ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਉਪਜ-ਸਬੰਧਤ ਗੁਣਾਂ ਲਈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਮੁੜ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ HTP ਡੇਟਾ ਦੁਆਰਾ ਫੀਨੋਟਾਈਪਿੰਗ ਬੋਝ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ।