Plant Phenomics | 基于葉綠素?zé)晒鈭D像的高通量玉米圖像分割和性狀提取
玉米是人們生活中必不可少的作物,它產(chǎn)量高、用途廣,廣泛應(yīng)用于食品、飼料及生物質(zhì)能源的生產(chǎn)中。為了應(yīng)對未來幾十年世界人口快速增長所帶來的物質(zhì)需要,人類對玉米產(chǎn)量的需求正在不斷增加。目前,研究者們?yōu)榱藴p輕氣候和環(huán)境條件變化對玉米產(chǎn)量的影響,已在識別、改良和培育玉米新品種上做出了許多努力。
形態(tài)變化是植物應(yīng)對干旱脅迫所作出的復(fù)雜調(diào)控之一,并且已被廣泛研究。然而,由于缺乏對表型性狀尤其是莖葉水平性狀的高通量提取,使得從分子層面對玉米干旱脅迫響應(yīng)的解讀明顯落后于植物生理學(xué)發(fā)展的整體趨勢。目前,大部分植物表型數(shù)據(jù)都是通過手動以及有破壞性的方式采集的,人工采集數(shù)據(jù)的通量低、費(fèi)時費(fèi)力、數(shù)據(jù)可靠性也不盡人意,且人工采集局限于特定的生育時期,無法反映干旱脅迫對全生育期內(nèi)玉米植株的總體影響。
集成式高通量表型(HTP)分析設(shè)施的出現(xiàn),使得連續(xù)、自動化、無損和多模態(tài)測量植物性狀成為了可能,并提高了表型數(shù)據(jù)的時空分辨率。在大多數(shù)高通量表型設(shè)施中,植株都生長在給定體積的盆內(nèi)。在林業(yè)或園藝領(lǐng)域,在不影響種植效果的前提下縮小盆體積一直是研究的重點(diǎn),但在表型相關(guān)研究中少有對盆栽大小對植株性能影響的研究。
近日,Plant Phenomics 在線發(fā)表了題為High-Throughput Corn Image Segmentation and Trait Extraction Using Chlorophyll Fluorescence Images的研究論文。
在該文中,作者基于一種基于RGB圖像的高通量植物表型分析系統(tǒng),充分利用了葉綠素?zé)晒庑盘枌τ衩字仓赀M(jìn)行了分割,還開發(fā)了能夠提取玉米莖葉性狀的圖像分析算法(Figure 3,4),并進(jìn)行了實(shí)證試驗(yàn)(Figure 1),以驗(yàn)證提取到的性狀在評估玉米植株干旱脅迫響應(yīng)中的效用。
實(shí)證試驗(yàn)的數(shù)據(jù)記錄了玉米植株在不同的水處理或不同大小的盆中生長的表現(xiàn)。結(jié)果表明,基于植株熒光圖像的高通量分析是有效且可靠的(Figure 7);此外,在環(huán)境受控設(shè)施中進(jìn)行植物表型試驗(yàn)時,使用統(tǒng)一大小的種植盆也十分重要。
Figure 1: Proof-of-concept experimental design.
Figure 3: Segmentation and skeletonization: the image analysis processes started with building the binary mask using the gray-scale chlorophyll fluorescence (CF) images; subsequently, the skeleton was created as a two-dimensional wireframe of the plant (image scale 1/4).
Figure 4: Canopy traits extraction: extraction based on the points of interest calculated in the skeleton.
Figure 7: Image-based vs. ground-truth measurements.
論文鏈接
https://spj.sciencemag.org/journals/plantphenomics/2021/9792582/
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About Plant Phenomics
《植物表型組學(xué)》(Plant Phenomics)是由南京農(nóng)業(yè)大學(xué)和美國科學(xué)促進(jìn)會(AAAS)合作創(chuàng)辦的英文學(xué)術(shù)期刊,于2019年1月正式上線發(fā)行,是Science合作出版的第二本期刊。采用開放獲取形式,刊載植物表型組學(xué)交叉學(xué)科熱點(diǎn)領(lǐng)域具有突破性科研進(jìn)展的原創(chuàng)性研究論文、綜述、數(shù)據(jù)集和觀點(diǎn)。具體范圍涵蓋高通量表型分析的最新技術(shù),基于圖像分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的表型分析研究,提取表型信息的新算法,作物栽培、植物育種和農(nóng)業(yè)實(shí)踐中的表型組學(xué)新應(yīng)用,與植物表型相結(jié)合的分子生物學(xué)、植物生理學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、作物模型和其他組學(xué)研究,表型組學(xué)相關(guān)的植物生物學(xué)等。期刊已被CABI、CNKI、DOAJ、PMC、SCIE和Scopus數(shù)據(jù)庫收錄。
說明:本文由《植物表型組學(xué)》編輯部負(fù)責(zé)組稿。
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編輯:張威(實(shí)習(xí))、鞠笑、孔敏
審核:尹歡