ARADEEPOPSIS-机器学习实现批量自动化植物叶片状态分析


将植物表型与基因型联系起来是植物育种者和遗传学家的共同目标。然而,为大量植物收集表型数据仍然是一个瓶颈。植物表型主要基于图像,因此需要从图像数据中快速、有力地提取表型测量。但是,由于分割工具通常依赖于颜色信息,因此它们对背景或植物颜色偏差很敏感。
研究小组在气候控制条件下,监测在自然土壤中种植的210种拟南芥生态型的生长情况,研究它们的基因型,从种子到开花阶段,每个阶段有6个重复。使用自动表型系统,他们每天记录两次顶视图图像,使用ARADEEPOPSIS进行自动化分析得出结论。

ARADEEPOPSIS-机器学习实现批量自动化植物叶片状态分析


近日,美国植物生物学家协会发表了题为ARADEEPOPSIS, an Automated Workflow for Top-View Plant Phenomics using Semantic Segmentation of Leaf States的研究论文,实现了机器学习实现批量自动化植物叶片状态分析

ARADEEPOPSIS-机器学习实现批量自动化植物叶片状态分析


总的来说,本研究开发了一种多功能、完全开源的方法,ARADEEPOPSIS以无人监督的方式从植物图像中提取表型数据,实现对植物状态的分析。使用顶视图图像的特征分割将叶组织分为三类:健康、花青素丰富和衰老的叶片,这使得它能完成在不同发育阶段的定量表型、具有异常叶色和或表型的突变体以及生长在逆境条件下的状态。在一个由210种拟南芥生态型的实验中,不仅能够准确地分割多基因型植物表型的图像,而且能够在全基因组关联分析中识别与花青素产生和早期坏死有关的已知位点。ARADEEPOPSIS 可部署在大多数操作系统和高性能计算环境中,并且不需要任何生物信息学专业知识。该模型设计用于分析拟南芥,但对其他物种同样有效。


原文链接:

http://www.plantcell.org/content/32/12/3674

参考文献


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页面更新:2024-04-12

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