Plant Phenomics | 基于RGB圖像的基因型×環(huán)境型×管理相互作用下的玉米葉片方向變化分析

玉米是目前全球最重要的作物之一，近幾十年來，玉米產(chǎn)量增加是育種、農(nóng)藝和栽培模式共同作用的結(jié)果，玉米的豐產(chǎn)離不開對其表型特征的研究�，F(xiàn)有的關(guān)于玉米結(jié)構(gòu)性狀研究，特別是關(guān)于葉片重定位的研究，大多都僅限于1或2個基因型，這使得研究人員很難探究其基因型×環(huán)境型×管理相互作用�，F(xiàn)場人工測量玉米的結(jié)構(gòu)性狀，如葉片方向，是耗時耗力的，這限制了許多有關(guān)不同基因型處理的實驗研究。目前還沒有研究人員試圖開發(fā)出間接的、自動化的方法來描述田間不同基因型玉米葉片的方向，在野外條件下自動跟蹤實際冠層葉片方向變化仍然是一個挑戰(zhàn)。

2023年4月，Plant Phenomics在線發(fā)表了法國阿瓦利斯植物研究所和法國阿維尼翁大學(xué)題為Analyzing Changes in Maize Leaves Orientation due to GxExM Using an Automatic Method from RGB Images 的研究論文。

研究主要分為兩個方面：首先，提出一種基于中脈檢測的自動葉片方位角估計的算法（ALAEM），自動檢測玉米田地垂直RGB圖像內(nèi)葉脈的走向從而描述描述冠層葉片方向；ALAEM提供的分布反映了在密集的冠層中上部葉片的方向，而不是在垂直剖面上的完整分布，與田間試驗使用光學(xué)儀器測量的原理是類似的。通過多次的觀察（例如，每3到5天）來跟蹤頂層葉片方向的動態(tài)，以實現(xiàn)每個葉片等級的完整分布。在致密的冠層中建立表型信息雖然具有挑戰(zhàn)性，但對于監(jiān)測和理解在田間條件下優(yōu)先葉片取向的開始非常有用；其次，描述在法國南部2個不同地點播種2個密度（6株每平方米和12株每平方米）和2行間距（0.4米和0.8米）的5個玉米雜交種葉片方向的基因型和環(huán)境差異。ALAEM算法對葉片方向的原位注釋進行了驗證，結(jié)果表明，在播種模式、基因型和位點上，垂直于行方向的葉片比例的一致性令人滿意（RMSE = 0.1，R2 = 0.35）。從ALAEM的結(jié)果可以確定與葉片種內(nèi)競爭相關(guān)的葉片取向的顯著差異。
 

圖 1以2021年和2022年阿維尼翁和蒙塔頓試驗地點4葉和12葉期不同時期的日照時間，以及R1（種植矩形度為1）處理和URBANIX G5基因型在兩個地點的葉片方向分布為例，葉片方位角測量與分布圖

在兩個實驗中，當(dāng)播種模式的矩形度從1（6株每平方米,0.4米行距）增加到8（12株每平方米,0.8米行距）時，垂直于行的葉片比例逐漸增加。5個品種間存在顯著差異，其中2個雜種系統(tǒng)地表現(xiàn)出更具可塑性的行為，葉片垂直方向的比例顯著增加，以避免在高矩形處與相鄰植株重疊。在平方播種模式（6株每平方米,0.4米行距）中，葉片方向也存在差異，表明在種內(nèi)競爭較低時，光照條件可能導(dǎo)致葉片朝向優(yōu)先偏向東西方向。另外，本研究結(jié)果表明，在高矩形處理下，雜交種之間的葉片重新定位能力存在顯著差異。5個雜種在不同矩形度播種處理下的葉片取向分布均存在顯著差異，表明種內(nèi)競爭具有一定程度的結(jié)構(gòu)可塑性。
 

圖2試驗所采取的兩種不同種植模式的示意圖

本文的主要作者為Mario Serouart博士和Frédéric Baret教授，所屬研究單位為法國阿瓦利斯植物研究所和法國阿維尼翁大學(xué)。J. Boron 和 C. Amilhastre博士主要進行了田間數(shù)據(jù)的測量，建立了田間數(shù)據(jù)集。Mario Serouart主要負責(zé)代碼編寫、實驗結(jié)果分析和論文評審工作。這項研究的項目基金主要來源于法國應(yīng)用農(nóng)學(xué)研究所和法國校企聯(lián)合培養(yǎng)博士生計劃。

論文鏈接：

https://doi/10.34133/plantphenomics.0046

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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。采用開放獲取形式，刊載植物表型組學(xué)交叉學(xué)科熱點領(lǐng)域具有突破性科研進展的原創(chuàng)性研究論文、綜述、數(shù)據(jù)集和觀點。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DOAJ、Scopus、PMC、EI和SCIE等數(shù)據(jù)庫收錄�？祁Ｎò睯CR2022影響因子為6.5，位于農(nóng)藝學(xué)、植物科學(xué)、遙感一區(qū)。中科院農(nóng)藝學(xué)、植物科學(xué)一區(qū)，遙感二區(qū)，生物大類一區(qū)（TOP期刊）。2020年入選中國科技期刊卓越行動計劃高起點新刊項目。

說明：本文由《植物表型組學(xué)》編輯部負責(zé)組稿。
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排版：張婕（南京農(nóng)業(yè)大學(xué)）
審核：孔敏、王平