根据FAO的2022年最新数据，我国梨树的种植面积占全球梨树种植面积的69%，年产量超过1600万吨。果实品质是决定梨市场竞争力的重要因素，然而，由于我国梨果实品质参差不齐，其经济效益并不理想。梨树栽培中，树体果实负载量是影响梨果实品质的重要因素之一，确定合理负载量的核心方法是叶果比（LFR）法，其本质是光合面积与果实数量的比率，即叶面积果比（LAFR），怎样快速有效分析叶面积并指导科学有效疏果工作成为生产中亟需解决的技术问题。此外，以往研究中在一定程度上忽略了由于叶片/果实年际生长而导致的LFR或LAFR的动态变化，导致前期研究得出的LFR或LAFR建议值可能仅在梨树特定的发育时期有效，而不足以覆盖果实整个发育周期，难以为梨不同阶段的疏果工作提供有效的指导。
2024年9月，Plant Phenomics在线发表了由南京农业大学园艺学院、三亚研究院、前沿交叉研究院和日本东京大学合作完成的题为Study on the Optimal Leaf Area-to-Fruit Ratio of Pear Trees on the Basis of Bearing Branch Girdling and Machine Learning的研究论文。
本研究提出了一种基于结果枝环剥技术和机器学习的梨树不同发育时期最佳LAFR估算方法，并将其应用于梨树栽培实践中，证实了方法的有效性并估算了早熟砂梨5个不同时期（包括幼果期和果实成熟期）的最佳LAFR和LFR，指导不同时期的疏果作业。
图1.(A)实验地点。(B)本研究的工作流程。(1)在环剥实验中，收集了每个样本在不同阶段的果实质量和叶面积数据，使用相关性分析、聚类算法、主成分分析和最小二乘法确定每个时期的最佳LAFR。(2)在田间验证实验中，收集了每棵梨树的LAFR和果实品质数据，通过比较不同LAFR下的果实品质来验证最佳LAFR改善果实品质的能力。
南京农业大学园艺学院/三亚研究院张绍铃院士团队博士生张帆航为本论文的第一作者，博士生王琪为共同第一作者，陶书田教授为通讯作者，南京农业大学前沿交叉研究院穆悦博士和日本东京大学二宫正士教授为共同通讯作者。南京农业大学园艺学院/三亚研究院张绍铃院士、博士生严鑫、已毕业硕士谭志豪和祖啸潮，前沿交叉研究院已毕业博士周钦阳和已毕业硕士李海涛参与了研究工作。该研究得到了江苏省农业科技自主创新资金项目（CX(22)2025和CX(23)1011）、南京农业大学三亚研究院成果转化基金项目（NAUSY-CG-YB06）和国家现代农业（梨）产业技术体系（CARS-28）的资助。
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0233
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https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0191
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https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0078
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《植物表型组学》（Plant Phenomics）是由南京农业大学和美国科学促进会（AAAS）合作创办的英文学术期刊，于2019年1月正式上线发行。采用开放获取形式，刊载植物表型组学交叉学科热点领域具有突破性科研进展的原创性研究论文、综述、数据集和观点。具体范围涵盖高通量表型分析的最新技术，基于图像分析和机器学习的表型分析研究，提取表型信息的新算法，作物栽培、植物育种和农业实践中的表型组学新应用，与植物表型相结合的分子生物学、植物生理学、统计学、作物模型和其他组学研究，表型组学相关的植物生物学等。期刊已被DOAJ、Scopus、PMC、EI和SCIE等数据库收录。科睿唯安JCR2022影响因子为7.6，位于农艺学、植物科学、遥感一区。2023年中科院期刊分区位于农林科学大类一区。2020年入选中国科技期刊卓越行动计划高起点新刊项目、2024年入选江苏科技期刊卓越行动计划领军期刊项目。
说明：本文由《植物表型组学》编辑部负责组稿。
审核：尹欢、孔敏
