表皮蜡 (EW) 是植物抵御环境中生物和非生物因素的第一道防线。在小麦中，EW 与对热和干旱胁迫的恢复力有关，然而，目前对 EW 表型的限制限制了这种次要性状与小麦育种管道的整合。在这项研究中，我们评估了使用光反射率作为 EW 负载的代理，并开发了一种有效的间接方法来选择具有高 EW 密度的基因型。


通过用 HPLC 氯仿 (CHCl3) 去除 EW 涂层得出的a吸光度、b 透射率和 c 反射率的变化。这些变化表现为蜡涂层去除后叶片光谱特征的差异减去蜡涂层就位后叶片的光谱响应。线性回归模型（d）的斜率拟合为Y=a+bX，其中Y对应自变量EW（mg·dm^−2） ，X是一纳米分辨率下的光反射率百分比，a和b分别是拟合模型的截距和斜率。模型的统计显著性为P≤0.05P≤0.05或更小

表皮蜡影响植物反射，吸收和透射的光。统计上与 EW 相关的窄光谱区域与植物中与光合辐射 (500 nm)、类胡萝卜素吸光度 (400 nm) 和水分含量 (~ 900 nm) 相关的波段重叠。利用单叶反射率，窄光谱指数预测了该性状变异的65% (EWI-13)和44% (EWI-1)。然而，归一化差异指数 EWI-4 和 EWI-9 提高了所有田间试验中冠层反射率的表型效率。与使用化学方法进行表型分析相比，使用 EWI-4 和 EWI-9 间接选择 EW 的选择效率为 70%。回归模型EWM-7集成了8个窄波长，并准确预测了EW负荷变化的71%（mg·dm^−2） 叶片反射率，但在现场条件下，单波长模型一致估计EW，平均RMSE为1.24 mg·dm^−2利用地面和空中冠层反射率。


三个主要偏最小二乘分量与水含量(mg·dm^−2)的相关系数a和用偏最小二乘模型预测的水负荷与化学法测得的水负荷的关联系数b

总体而言，指数EWI-1、EWI-13和模型EWM-7是基于叶片反射率间接选择EW的可靠工具，指数EWI-4、EWI-9和模型EWM-1是基于冠层反射率进行选择的可靠工具。然而，需要进一步的研究来确定冠层的背景效应和几何形状如何影响这些表型分析方法的准确性。

来源：Plant Methods.High-resolution spectral information enables phenotyping of leaf epicuticular wax in wheat.Fátima Camarillo-Castillo, Trevis D. Huggins, Suchismita Mondal, Matthew P. Reynolds, Michael Tilley & Dirk B. Hays
https://plantmethods.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13007-021-00759-w