Application of Near-Infrared Spectroscopy in Plant Breeding Programs

The success of plant breeding programs depends on the availability of genetic variation and efficient data collection processes that allow large-scale screenings of genotypes. When genetic variation is present, the goal is to identify those genotypes that are closest to the breeding objectives. In this context, the evaluation of a large number of genotypes requires optimization of the data collection process in order to provide reliable information for making selection decisions. The process of data collection must yield an accurate and precise assessment of genotypes timely because the information is needed to plan the next generation for breeding and cultivar development. Laboratory NIRS is routinely used in the data collection process of many breeding programs, but it requires the withdrawal of field plot samples and involves manual work. Applications of the near-infrared spectroscopy on choppers (NOC) and near-infrared spectroscopy on combine harvester (NOCH) are a step forward to the automation of data collection processes, by which sampling, labor, and sources of error in the data can be reduced. The objective of this thesis research was to assess the potential of NOC and NOCH for application in breeding programs of grain maize, rapeseed, and silage maize. Plot combine harvesters and choppers were equipped with diode-array spectrometers for collection of near-infrared plot spectra, and used to harvest experimental varieties of breeding programs in Central Europe. Two alternative sample presentation designs (conveyor belt and spout) were used for the NOC systems. The NOCH systems used the conveyor belt as sample presentation design. NOCH showed a high potential for determination of dry matter (DM), crude protein (CP), and starch (ST) contents of maize grain. NOCH calibration models yielded standard errors of prediction (SEP) and coefficients of determination of validation (R2V) of 1.2% and 0.95 for DM, 0.3% and 0.88 for CP, and 1.0% and 0.79 for ST, respectively. The potential of NOCH for determination of DM, CP, oil and glucosinolate contents of rapeseed was also high. NOCH calibration models yielded standard errors of cross validation (SECV) and coefficients of determination of cross validation (R2CV) of 0.3% and 0.96 for DM, 0.6% and 0.69 for CP, 0.9% and 0.71 for oil, and 2.2 μmol/g and 0.40 for glucosinolate, respectively. The NOC systems showed high potential for the determination of DM, ST, and soluble sugars (SS) content of silage maize hybrids. The NOC system equipped with a conveyor belt design yielded calibration models with SEP and R2V of 0.9% and 0.93 for DM, and 2.1% and 0.78 for ST, respectively. For the NOC system equipped with the spout design, the SEP and R2V amounted to 1.4% and 0.84 for DM, 2.3% and 0.75 for ST, and 0.9% and 0.81 for SS. The potential of both NOC systems for determination of fiber contents (CF, ADF, and NDF), digestibility and energy-related traits was lower than for DM, ST, and SS. The precision of NOCH for the determination of DM content in maize grain was higher than by traditional drying-oven method. A higher precision of NOCH is also expected for other traits and may also be extended to the NOC systems because the sampling error associated with traditional processes of data collection is reduced drastically by NOC and NOCH. The investigation of the effects caused by the calibration technique, mathematical transformation of the near-infrared spectra, and scatter correction on the development of NOCH calibration models for the prediction of DM, CP, and ST content in maize grain revealed that calibration technique was the most important factor affecting the prediction ability, whereas the importance of mathematical transformation and scatter correction depended on the particular constituent considered. Presently, there exists high uncertainty about the optimal NOC and NOCH sample presentation designs for agricultural harvesters. The dynamic signal range, i.e., the range of spectral values on which predictions are based, and the amount of plot material measured were identified as guide parameters for optimization of sample presentation designs. In addition, calibration transferability between NOC systems with different sample presentation designs proved to be feasible after merging spectra from both NOC systems in the calibration set. In conclusion, NOC and NOCH show high potential for replacing laboratory NIRS analysis of several traits in a plant breeding context and yield a more accurate and precise evaluation of field plot characteristics. Therefore, technological applications of the electromagnetic radiation is predicted to have a high impact in plant breeding, precision farming, and agriculture.Der Erfolg von Pflanzenzüchtungsprogrammen hängt vom Vorhandensein genetischer Variation und effizienten Prozessen zur Datenerhebung ab. Bei vorhandener genetischer Variation ist es das Ziel, unter einer großen Zahl an Genotypen diejenigen zu identifizieren, die den Zuchtzielen am Nächsten kommen. Die Untersuchung einer großen Zahl an Genotypen erfordert eine Optimierung der Datenerhebungsprozesse, damit die Selektionsentscheidungen auf zuverlässigen Informationen basieren. Der Prozess der Datenerhebung muss eine präzise Bewertung der Genotypen zu einer bestimmten Zeit hervorbringen, da diese Information zur Planung der nächsten Zuchtgeneration benötig wird. Untersuchungen mit Nahinfrarotspektroskopie (NIRS) im Labor werden routinemäßig bei der Datenerhebung in vielen Zuchtprogrammen eingesetzt. Allerdings erfordert diese Technik die Probenahme von Pflanzenmaterial und Handarbeit. Die Anwendung der Nahinfrarotspektroskopie auf Häckslern (NOC) und Mähdreschern (NOCH) ist ein Schritt zur Automatisierung der Datenerhebung bei die Probenahme, der Arbeitsaufwand und die Fehlerquellen bei der Datenerhebung reduziert werden können. Das Ziel dieser Doktorarbeit war es, das Anwendungspotential von NOC und NOCH in Zuchtprogrammen für KörnermaisSilomais und Raps zu untersuchen. Zur Ernte von Experimentalsorten aus Zuchtprogrammen Mitteleuropas wurden Parzellenmähdrescher und Häcksler mit Diode-array Spektrometern ausgerüstet. So konnten direkt bei der Ernte Nahinfrarotspektren des Ernteguts aufgenommen werden. Beim NOC System wurden Spektren der Proben an zwei verschiedenen Positionen des Häckslers erfasst, am Förderband und am Auswurfrohr. Beim NOCH System wurden nur auf dem Förderband Spektren gemessen. Bei Körnermais zeigte NOCH ein hohes Potential zur Bestimmung von Trockensubstanz- (DM), Rohprotein- (CP) und Stärkegehalt (ST). Die Kalibrierungsmodelle mit NOCH lieferten einen Standardfehler der Vorhersage (SEP) von 1,2% und ein Bestimmtheitsmaß der Validierung (R2V) von 0,95 für DM, 0,3% bzw. 0,96 für CP und 1,0% bzw. 0,79 für ST. Bei Raps zeigte NOCH ein hohes Potential zur Bestimmung von DM, CP, Öl- und Glucosinolatgehalten. Die Kalibrierungsmodelle lieferten Standardfehler der Kreuzvalidierung (SECV) und Bestimmtheitsmaße für die Kreuzvalidierung (R2CV) von 0,3% bzw. 0,96 für DM, 0,6% bzw. 0,69 für CP, 0,9% bzw. 0,71 für den Ölgehalt und 2,2 µmol/g bzw. 0,40 für den Glucosinolatgehalt. Bei Silomais zeigte NH ein hohes Potential zur Bestimmung von TS, ST und den Gehalt an löslichen Zuckern (SS) bei Hybriden. Das NOC System, das am Förderband Spektren erfasste, lieferte Kalibrierungsmodelle mit SEP und R2V von 0,9% bzw. 0,93 für DM und 2,1% bzw. 0,78 für ST. Das NOC System, das am Auswurfrohr Spektren erfasste, lieferte Werte für SEP und R2V von 1,4% bzw. 0,84% für DM, 2,3% bzw. 0,75 für ST und 0,9% bzw. 0,81 für SS. Das Potential beider NH Systeme war für die Bestimmung der Merkmale Rohfasergehalt, Verdaulichkeit und Merkmale, die mit Energiegehalt zusammenhängen, niedriger als für die Merkmale DM, ST und SS. Die Genauigkeit für die TS-Gehaltbestimmung von Maiskörnern war mit NM höher als bei der traditionellen Ofenmethode. Eine höhere Genauigkeit wird auch für andere Merkmale erwartet und könnte auch auf das NOC System erweitert werden, da der Versuchsfehler, der bei traditioneller Datenerfassung gemacht wird, durch NOCH und NOC drastisch reduziert wird. Unsere Untersuchungen ergaben ein großen Einfluß der eingesetzten Kalibrationstechnik auf die Güte der Vohersage für DM, CP und ST Gehalt bei Körnermais. Im Gegensatz dazu hängt die Bedeutung der mathematischen Transformation und Streunungskorrektur von der jeweiligen Situation ab. Derzeit herrscht Unsicherheit darüber, welches die optimalen Stichprobentechniken für NOC und NOCH sind. Der dynamische Signalbereich, d.h. der Bereich von Spektralwerten auf dem Vorhersagen basieren, und die Menge an untersuchtem Pflanzenmaterial konnten in unserer Studie als Leitparameter zur Optimierung der Stichprobennahme identifiziert werden. Die Transferierbarkeit von Kalibrationen zwischen NOC Systemen mit verschiedenen Stichprobentechniken erwies sich als aussichtsreich, wenn zuvor die Spektren der beiden Systeme im Kalibrationsdatensatz zusammengelegt wurden. Zusammenfassend läßt sich sagen, dass sowohl NOC als auch NOCH ein hohes Potential aufweisen, NIRS Untersuchungen im Labor für die verschiedensten Merkmale zu ersetzen. Dieses Vorgehen würde eine exaktere Messung wichtiger Merkmale in Feldversuchen ermöglichen. Deshalb erwarten wir, dass in Zukunft die technologische Anwendung von elektomagneteischer Strahlung einen großen Einfluß auf die Landwirtschaft und im besonderen auf die Pflanzenzüchtung haben wird

Mısır Tanesinde Ham Yağ Analizi İçin NIR Kalibrasyonu Oluşturulması

Bu çalışmada ülkemizde ilk defa farklı bölgelerde üretilen mısır tanesinin yağ seviyesinin belirlenmesinde NIR kalibrasyonu oluşturulması hedeflenmiştir. Bu amaçla, Türkiye'nin 7 ayrı bölgesinden toplam 320 mısır numunesi toplanmıştır. Öğütülmüş numunelerin her birinden spektralar toplanmıştır. Daha sonrasında Soxhlet-Henkel referans analizleri yapılan mısır numuneleri için kalibrasyon çalışmaları yürütülmüştür. Oluşturulan kalibrasyon sonucunda kalibrasyon setinin r=0.6853; r2= 0.4696 Standart Sapma =0.4917şeklinde değerleri alınmış, validasyon setinden ise r=0.5894; r2= 0.3474 Standart Sapma = 0.5142 değerleri elde edilmiştir. Kalibrasyon aralığı 1.966 olmuşken, validasyon aralığı 2.044 olarak belirlenmiştir. Sonuç olarak; bu çalışma ile Türkiye'nin 7 ayrı bölgesinde yetişen oldukça geniş bir ham yağ içeriği varyasyonuna sahip tane mısırlar için FT-NIR cihazında tatmin edici kalibrasyonlar şekillendirilebileceği gösterilmiştir.Bu Tez Afyon Kocatepe Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Komisyonu Tarafından 14.SAĞ.BİL.20 Proje Numarası ile Desteklenmişti

Investigating the impact of pre-harvesting sprouting on maize hardness using near infrared (NIR) hyperspectral imaging and X-ray micro-computed tomography (μCT)

Thesis (MSc (Food Sc))--Stellenbosch University, 2016.ENGLISH ABSTRACT: Maize forms an integral part of the human energy intake in South Africa and its quality should always be maintained. A quality attribute important to the dry milling industry is maize hardness. In the milling industry, hard maize hybrids are described as kernels with a higher ratio of vitreous endosperm in comparison to floury endosperm. Certain circumstances such as agricultural conditions (e.g. pre-harvest germination), post-harvest conditions and improper treatments (e.g. no irrigation during periods of insufficient rain or improper drying procedures) will have a negative impact on maize hardness. This study focused on the impact of pre-germination on maize hardness, subsequently observations on the rate of the pre-germination process on three hardness variants (hard, intermediate and soft) were noted. Six maize hybrids with varying hardness levels were pre-germinated (from 0 – 22 h) bi-hourly and three imaging techniques (Scanning electron microscopy (SEM), near-infrared (NIR) h y p e r s p e c t r a l imaging and X -ray m i c r o computed tomography (X-ray μCT)) used to investigate the impact of the process on hardness. From the NIR hyperspectral imaging technique, principal component analysis (PCA) score plots and score images were employed in the investigations due to the amount of data obtained. Three types of endosperm (vitreous, intermediate or floury) were observed in the first principal component (PC1) of the score images. PCA classification plots revealed the three types of endosperm present within a maize kernel. Classification plots (both score plots and images) allowed for the isolation of the vitreous endosperm by removing the two clusters representing the floury and intermediate endosperm. PCA score images depicted decreasing trend in the content of the vitreous endosperm as pre-germination took place. Another observation from the PCA score images was that, the soft maize hybrids showed traces of vitreous endosperm after 8 h of pregermination. The intermediate hybrids showed a decrease in the endosperm content at 12 h and the hard hybrid was noted to be at 18 h. Pixel count (obtained from the PCA score plots) indicated a decreasing trend in all hybrids investigated. The graphs plotted from pixel counts of hard hybrids (i.e. H2 and H3), intermediate (H7) and soft (H9) depicted decreasing curvilinear plots. The rest of the hybrids’ graphs (H6 and H5) depicted a decreasing linear trend. X-ray μCT indicated fissures and shrinkage stress cracks occurring as a results of either or both of the pre-germination and drying processes. Larger fissures were assumed to have developed due to pre-germination and shrinkage stress cracks from the drying process. These (i.e. fissures and shrinkage stress cracks) were observed in all the 10 h and 22 h images, on 2D slices and 3D volumes. The side orientation 2D image slices depicted the intermediate and soft maize hybrids’ endosperm integrity as having deteriorated more than the hard hybrid at 10 h and 22 h incubation time period. The top orientation of the 2D slice images indicated the hard and intermediate deteriorated more than the soft hybrids. It was noted that the fissures and shrinkage stress cracks developed throughout the maize kernel. SEM was used to validate results obtained from the X-ray μCT imaging system, fissures could also be observed on SEM images. Starch and protein matrix deterioration was also observed. iii Stellenbosch University https://scholar.sun.ac.za Starch granules and protein matrix developed numerous pores on the surfaces indicating the extent of deterioration. Single kernel analysis using 2D slices at T8 = 21 h, crevices started to develop and propagated until the end of the pre-germination process at T19 = 143 h. Fissure measurement indicated an increment in all measured areas of the maize kernels, i.e. from the left side of the maize kernel fissures propagated from 1.51 mm at 99 h to 4.22 mm at 143 h, on the right side from 1.86 mm at 99 h to 3.65 mm at 143 h. At T15 = 123 h, a horizontal fissure was observed and measured to be 1.62 mm long while at T19 = 143 h it had propagated to 4.30 mm. The fissures were noted to be pathways used to transport hydrolytic enzymes and monomers (obtained from starch and protein hydrolysis) to the germ where the growing embryo utilises them as a source of nutrition. Volumes of the vitreous endosperm were also determined and a decreasing trend was noticed. At T1 = 0 h the content of the vitreous endosperm was 64.7 mm3 and at T19 = 143 h the content had decreased to 50.5 mm3. Endosperm deterioration due to pre-germination should thus be of great concern to the milling industry as it influences the desired end product.AFRIKAANSE OPSOMMING: Nie beskikbaar nie

Modern Seed Technology

Satisfying the increasing number of consumer demands for high-quality seeds with enhanced performance is one of the most imperative challenges of modern agriculture. In this view, it is essential to remember that the seed quality of crops does not improve

Selected techniques in radioecology: model development and comparison for internal dosimetry of rainbow trout (Oncorhynchus mykiss) and feasibility assessment of reflectance spectroscopy use as a tool in phytoremediation

2014 Spring.To view the abstract, please see the full text of the document

Design of breeding strategies for energy maize in Central Europe

The area of maize (Zea mays L.) grown for production of biogas has tremendously increased in Germany during the past decade. Thus, breeding companies have a keen interest to develop special varieties for this new market segment. A high methane yield per area (MY), which depends multiplicatively on dry matter yield (DMY) and methane fermentation yield (MFY), is required to ensure the efficiency of biogas maize cultivation. However, information on the targeted biogas maize ideotype is still missing and estimates of relevant quantitative genetic parameters for representative material are required to design optimum breeding strategies. We conducted a large field experiment to assess the relevant traits in biogas maize, their variation, and associations among them. In detail, our objectives were to (1) determine MFY and its production kinetics as well as the chemical composition, (2) examine the relationship of MFY and traits related to its kinetics with plant chemical composition and silage quality traits like in vitro digestible organic matter (IVDOM) and metabolizable energy concentration (MEC); (3) examine the potential of near infrared spectroscopy (NIRS) for prediction of traits related to methane production; (4) evaluate a large population of inbred lines and their testcrosses under field conditions for agronomic and quality traits; (5) estimate variance components and heritabilities (h2) of traits relevant to biogas production; (6) study correlations among traits as well as between inbred line per se (LP) and testcross performance (TP); and (7) draw conclusions for breeding maize as a substrate for biogas production. For this purpose, a representative set of 285 dent inbred lines from diverse origins and their 570 testcross progenies with two adapted flint testers was produced. Both material groups were evaluated in field experiments conducted in six environments (three locations, two years) in Germany. For analysis of MFY, samples of a diverse core set of 16 inbred lines and their 32 testcrosses were analyzed using the Hohenheim Biogas Yield Test, a discontinuous, laboratory fermentation assay. The kinetics of methane production was assessed by non-linear regression. Estimates of h2 for MFY measured after short fermentation time (3 days) were high, but genotypic variance and, therefore, also h2 decreased towards the end of the fermentation period (35 days). This was presumably the consequence of a nearly complete degradation of all chemical components during the long fermentation period. This interpretation was supported by strong correlations of MFY with chemical components, IVDOM and MEC for the early, but not the late fermentation stages. Based on the samples in the core set, NIRS calibrations were developed for MFY, parameters related to the kinetics of methane production, and chemical composition. With a coefficient of determination from validation (R2V) of 0.82, accuracy of prediction was sufficiently high for the maximum methane production rate, which is related to the early fermentation phase, but not satisfactory for the time needed to reach 95% of a sample?s final MFY (R2V = 0.51). In agreement with the trend of h2, performance of NIRS to predict MFY on day 35 (R2V = 0.77) was lower than for MFY on day 3 (R2V = 0.85), but still at a satisfactory level, as was the case for concentrations of different chemical components. Hence, NIRS proved to be a powerful tool for prediction of MFY and chemical composition in the main experiment. For TP, estimates of variance components from the main experiments revealed that general combining ability (GCA) was the major source of variation. The very tight correlation of MY with DMY but not with MFY indicated that variation in MY was primarily attributable to differences in DMY. Compared to MEC, MFY showed a weaker association with chemical composition. Genotypic correlation (rg) of MFY was strongest with non-degradable lignin (-0.58). Correlation of MFY with starch was not significant and indicated a lower importance of high cob proportions for biogas maize than for forage maize. Hence, to improve MY, selection should primarily focus on increasing DMY. Results for LP in the main experiment largely confirmed results from testcrosses and favor selection for high dry matter yielding genotypes with less emphasis on ear proportion. Estimates of rg between LP and GCA were highest (> 0.94) for maturity traits (days to silking, dry matter concentration) and moderate (> 0.65) for DMY and MY. Indirect selection for GCA on basis of LP looks promising for maturity traits, plant height, and to some extent also for DMY.In den letzten Jahren hat die Anbaufläche von Mais (Zea mays L.) zur Biogasproduktion in Deutschland stark zugenommen. Für Saatzuchtfirmen lohnt es sich deshalb, dieses Marktsegment mit speziell dafür entwickelten Sorten zu bedienen. Für einen effizienten Biogasmaisanbau muss der Methanertrag pro Fläche, welcher sich aus dem Trockenmasseertrag (TME) und der Methanausbeute zusammensetzt, möglichst hoch sein. Bislang ist der anzustrebende Biogasmais-Idealtyp jedoch noch offen und Schätzwerte für diverse quantitativ-genetische Parameter aus repräsentativem Zuchtmaterial werden benötigt, um effiziente Züchtungsstrategien zu formulieren. Untersuchungsgegenstände der vorliegenden Arbeit waren: (1) die Bestimmung der Methanausbeute, deren Produktionskinetik sowie verschiedener relevanter Inhaltsstoffe; (2) die Assoziation dieser Parameter mit Inhaltsstoffen und Silomais-Qualitätsparametern wie in vitro verdauliche organische Substanz (IVDOM) und umsetzbare Energie (ME); (3) die Erforschung der Einsatzmöglichkeiten von Nah-Infrarot Spektroskopie (NIRS) zur Vorhersage der Methanausbeute und verwandter Merkmale; (4) die Evaluation von Inzuchtlinien und deren Testkreuzungsnachkommen bezüglich agronomischer Eigenschaften und Qualitätsmerkmalen; (5) die Schätzung von Varianzkomponenten und Heritabilität (h2) der für die Biogasproduktion relevanten Merkmale; (6) die Schätzung der Korrelationen zwischen Merkmalen sowie zwischen der Eigenleistung der Inzuchtlinien (LP) und deren Testkreuzungs-Leistung (TP); und (7) Schlussfolgerungen für die Züchtung von Biogasmais. Zu diesem Zweck wurde ein repräsentativer Satz von 285 Dent-Inzuchtlinien verschiedener Herkunft (Europa, US Corn Belt, tropisch) sowie deren 570 Testkreuzungsnachkommen mit zwei adaptierten Flint-Testern erstellt. Beide Materialgruppen wurden in Feldexperimenten in sechs Umwelten (drei Orte, zwei Jahre) in Deutschland evaluiert. Für die Untersuchung der Methanausbeute wurde ein Kernsatz von 16 Inzuchtlinien und deren 32 Testkreuzungsnachkommen mit dem Hohenheimer Biogasertragstest, einem diskontinuierlichen Fermentationsversuch, analysiert. Nicht-lineare Regressionsmodelle wurden verwendet, um die Methan-Produktionskinetik zu beschreiben. Für die Methanausbeute nach kurzer Fermentationszeit (bis 5 Tage) wurden hohe h2-Werte erzielt. Die genotypische Varianz, und somit auch h2, nahm jedoch mit fortschreitender Fermentationszeit ab. Dies ist vermutlich darauf zurückzuführen, dass die meisten Inhaltsstoffe größtenteils abgebaut und somit Unterschiede zwischen Genotypen nivelliert wurden. Diese Interpretation wird bestärkt durch enge Korrelationen zwischen Methanausbeute und diversen Inhaltsstoffen sowie IVDOM und ME nach kurzer, jedoch nicht nach längerer Fermentationszeit. Basierend auf den Proben des Kernsatzes wurden NIRS Kalibrationen für verschiedene Methanmerkmale und Inhaltsstoffe erstellt. Wie für h2 beschrieben, nahm die Güte der Kalibration für Methanausbeute mit zunehmender Fermentationszeit ab (R2V = 0.85 nach 3 und 0.77 nach 35 Tagen), war aber, wie auch für alle Inhaltsstoffe, auf einem akzeptablen Niveau. NIRS kann deshalb zur Bestimmung dieser Merkmale empfohlen werden. Die Analyse der Testkreuzungsnachkommen im Hauptexperiment zeigte, dass die Allgemeine Kombinationsfähigkeit (GCA) die wichtigste Variationsursache war. Da der Methanertrag eine sehr enge Korrelation mit TME, nicht jedoch mit der Methanausbeute zeigte, wird er hauptsächlich durch den TME bestimmt. Die Methanausbeute zeigte eine geringere Abhängigkeit von den Inhaltsstoffen als der ME-Gehalt. Die Methanausbeute korrelierte dabei am stärksten mit dem Gehalt an nicht abbaubarem Lignin (rg = -0.58), jedoch nicht mit dem Stärkegehalt. Dies widerspiegelt die geringere Bedeutung eines hohen Kolbenanteils für Biogasmais im Vergleich zu Silomais. Zur Steigerung des Methanertrags sollte folglich verstärkt auf einen hohen TME selektiert werden. Die Analyse der LP im Hauptexperiment bestätigte im Wesentlichen die TP-Ergebnisse und favorisiert somit auch eine Selektion auf einen hohen TME. Die genotypischen Korrelationen zwischen LP und GCA waren am stärksten (> 0.94) bei den Maturitätsmerkmalen (Blühzeitpunkt, Trockensubstanzgehalt) und lagen in einem mittleren Bereich (> 0.65) bei Trockenmasse- und Methanertrag. Indirekte Selektion für GCA auf Basis der LP während der Mehrstufenselektion scheint erfolgsversprechend für Maturitätsmerkmale, Pflanzenhöhe und, zu einem gewissen Grade, auch für TME