Extreme weather events, water scarcity and excessive heat threaten agriculture management and food security. In this scenario, the selection of more adaptable crops is mandatory. Breeding programmes are still time consuming and costly. The exploitation of novel sensing technology can significantly accelerate the selection of superior genotypes under adverse environmental conditions such as drought and heat. In this work we demonstrate how the use of the OECT-based sensor called bioristor, can accelerate the selection of improved genetic material for drought and heat stress resilience. The response of plants exposed to stress was monitored with bioristor allowing for the classification and identification of different response belonging to different genotypes, in terms of tolerance and resilience to the stress. This demonstrated the feasibility to apply the bioristor in pre-breeding programs and its crucial role in deepening the knowledge on the dynamic of the defense response to drought and heat. Here, bioristor was integrated in a High-Throughput Phenotyping platform and its function validated in monitoring in realtime, in vivo and in continuous plant growth and responses to drought. The exploitation of bioristor in frame of a smart agriculture approach in plant monitoring in developing countries adds value to the ongoing research.

Eventi climatici estremi, scarsità d’acqua e caldo eccessivo minacciano la gestione dell’agricoltura e la sicurezza alimentare. In questo scenario, la selezione di colture più adattabili è obbligatoria. I programmi di breeding sono ancora lunghi e costosi. Lo sfruttamento di nuove tecnologie di rilevamento può accelerare in modo significativo la selezione di genotipi superiori in condizioni ambientali avverse come la siccità e il caldo. In questo lavoro dimostriamo come l’uso di un sensore basato sugli OECT, chiamato bioristor, possa accelerare la selezione di materiale genetico migliore per combattere la siccità e agli stress termici. La risposta delle piante esposte allo stress è stata monitorata con il bioristor, consentendo di classificare e identificare le diverse risposte appartenenti a diversi genotipi, in termini di tolleranza e resilienza allo stress. Ciò ha dimostrato la fattibilità dell’applicazione del bioristor nei programmi di pre-breeding e il suo ruolo cruciale nell’approfondire le conoscenze sulla dinamica della risposta di difesa alla siccità e al calore. In questa tesi, il bioristor è stato integrato in una piattaforma di fenotipizzazione High-Throughput e la sua funzione convalidata nel monitoraggio in tempo reale, in vivo e in continuo della crescita delle piante e delle risposte alla siccità. Lo sfruttamento del bioristor nell’ambito di un approccio di smart agriculture per il monitoraggio delle piante nei paesi in via di sviluppo aggiunge valore all’attuale ricerca.

Il Bioristor: un nuovo sensore in vivo per la fenotipizzazione e la selezione delle varietà

Edoardo, Marchetti
2024

Abstract

Extreme weather events, water scarcity and excessive heat threaten agriculture management and food security. In this scenario, the selection of more adaptable crops is mandatory. Breeding programmes are still time consuming and costly. The exploitation of novel sensing technology can significantly accelerate the selection of superior genotypes under adverse environmental conditions such as drought and heat. In this work we demonstrate how the use of the OECT-based sensor called bioristor, can accelerate the selection of improved genetic material for drought and heat stress resilience. The response of plants exposed to stress was monitored with bioristor allowing for the classification and identification of different response belonging to different genotypes, in terms of tolerance and resilience to the stress. This demonstrated the feasibility to apply the bioristor in pre-breeding programs and its crucial role in deepening the knowledge on the dynamic of the defense response to drought and heat. Here, bioristor was integrated in a High-Throughput Phenotyping platform and its function validated in monitoring in realtime, in vivo and in continuous plant growth and responses to drought. The exploitation of bioristor in frame of a smart agriculture approach in plant monitoring in developing countries adds value to the ongoing research.
The Bioristor: a novel in vivo sensor for plant phenotyping and variety selection
26-giu-2024
ENG
Eventi climatici estremi, scarsità d’acqua e caldo eccessivo minacciano la gestione dell’agricoltura e la sicurezza alimentare. In questo scenario, la selezione di colture più adattabili è obbligatoria. I programmi di breeding sono ancora lunghi e costosi. Lo sfruttamento di nuove tecnologie di rilevamento può accelerare in modo significativo la selezione di genotipi superiori in condizioni ambientali avverse come la siccità e il caldo. In questo lavoro dimostriamo come l’uso di un sensore basato sugli OECT, chiamato bioristor, possa accelerare la selezione di materiale genetico migliore per combattere la siccità e agli stress termici. La risposta delle piante esposte allo stress è stata monitorata con il bioristor, consentendo di classificare e identificare le diverse risposte appartenenti a diversi genotipi, in termini di tolleranza e resilienza allo stress. Ciò ha dimostrato la fattibilità dell’applicazione del bioristor nei programmi di pre-breeding e il suo ruolo cruciale nell’approfondire le conoscenze sulla dinamica della risposta di difesa alla siccità e al calore. In questa tesi, il bioristor è stato integrato in una piattaforma di fenotipizzazione High-Throughput e la sua funzione convalidata nel monitoraggio in tempo reale, in vivo e in continuo della crescita delle piante e delle risposte alla siccità. Lo sfruttamento del bioristor nell’ambito di un approccio di smart agriculture per il monitoraggio delle piante nei paesi in via di sviluppo aggiunge valore all’attuale ricerca.
Biosensor
Smart agriculture
Precision Agriculture
Plant Monitoring
Breeding
Plant Selection
ING-IND/22
AGR/07
Andrea, Zappettini
Università degli Studi di Parma. Dipartimento di Scienze chimiche, della vita e della sostenibilità ambientale
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.14242/196164
Il codice NBN di questa tesi è URN:NBN:IT:UNIPR-196164