利用高通量3D模型分析葉片伸長(zhǎng)的遺傳控制

​谷物是世界大多數(shù)人口的主食，僅在2016年，水稻、小麥和大麥的總產(chǎn)量就達(dá)16億噸（http://www.fao.org/faostat/）。為滿足人口增長(zhǎng)導(dǎo)致的糧食需求，目前谷物產(chǎn)量增長(zhǎng)率必須超過35%（Tester和Langridge，2010年）。未來谷物產(chǎn)量穩(wěn)定性和產(chǎn)量潛力的提高將依賴于資源利用效率的提高和幼苗生長(zhǎng)的優(yōu)化（ Sheehy和Mitchell，2015）。為了優(yōu)化谷物的幼苗生長(zhǎng)和結(jié)構(gòu)，我們需要了解相關(guān)的生理過程、環(huán)境影響和潛在的遺傳控制。雖然使用二維成像高通量測(cè)量幼苗的生長(zhǎng)已經(jīng)取得了進(jìn)展，但大規(guī)模谷物幼苗三維結(jié)構(gòu)的重構(gòu)仍然具有挑戰(zhàn)性。

本文中，Ward B提出了一種利用少量圖像測(cè)量谷物（如小麥、大麥）單葉的方法。為了證明該方法在高通量研究中的適用性，Ward B等對(duì)一個(gè)作圖群體的大麥幼苗進(jìn)行了結(jié)構(gòu)分析，以測(cè)量葉片隨時(shí)間的萌生和伸長(zhǎng)。此外，Ward B等還研究了鹽脅迫對(duì)幼苗生長(zhǎng)和葉片伸長(zhǎng)影響的遺傳機(jī)制。本研究中，RGB圖像捕獲由LemnaTec 3D Scanalyzer表型系統(tǒng)完成，二維圖像分析由LemnaGrid軟件執(zhí)行。
 

幼苗三維建模的圖像處理步驟

二維成像與三維建模特征比較

試驗(yàn)結(jié)果表明，對(duì)于小麥和大麥，葉長(zhǎng)的手動(dòng)和數(shù)字測(cè)量之間高度相關(guān)（R2在0.97和0.99之間）。此外，Ward B等還檢測(cè)到了特定于葉片伸長(zhǎng)的QTL位點(diǎn)，而不是幼苗生長(zhǎng)的QTL位點(diǎn)。尤其重要的是，在3H染色體上檢測(cè)到一個(gè)特定于葉片伸長(zhǎng)對(duì)鹽脅迫早期反應(yīng)的QTL位點(diǎn)，這是一個(gè)使用本研究開發(fā)的計(jì)算機(jī)視覺工具才檢測(cè)到的位點(diǎn)。
 

鹽脅迫對(duì)幼苗生長(zhǎng)的影響

鹽脅迫單葉萌生和葉片伸長(zhǎng)的影響

二維和三維成像特征QTL圖譜
綠色代表對(duì)照條件下檢測(cè)到的QTL位點(diǎn)，紅色代表鹽脅迫下檢測(cè)到的QTL位點(diǎn)

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Ward B, Brien C, Oakey H, et al. High‐throughput 3D modelling to dissect the genetic control of leaf elongation in barley (Hordeum vulgare). The Plant Journal, 2019, 98(3): 555-570.