以下文章來源于作物栽培研究圈

南農(nóng)大聯(lián)合作物表型組學(xué)研究院發(fā)布
多物種氣孔表型原位高效群體監(jiān)測黑科技產(chǎn)品
李慶1, 2, 4，孫壯壯1，張睿男1，
閔海江1，陳佳瑋1, 3, 4，姜東1, 2, 3*
1南京農(nóng)業(yè)大學(xué)小麥生理生態(tài)與生產(chǎn)管理課題組, 2農(nóng)業(yè)農(nóng)村部小麥區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新中心,3南京農(nóng)業(yè)大學(xué)作物表型組學(xué)交叉研究中心, 4南京慧瞳作物表型組學(xué)研究院有限公司

1.研發(fā)背景
1.1 氣孔的重要性
氣孔是由植物葉片表皮組織上的保衛(wèi)細胞所圍成的小孔，是植株與外界進行H2O和CO2等氣體交換的重要門戶，直接影響植株蒸騰和光合作用，進而影響植物的產(chǎn)量和品質(zhì)。氣孔表型很大程度上影響植物的生理（如：脅迫響應(yīng)）和生態(tài)過程（如：固碳和蒸騰）。例如，干旱缺水會使葉片氣孔開度變小，抑制蒸騰和光合，導(dǎo)致作物籽粒產(chǎn)量驟減；病原體可通過氣孔侵入植株內(nèi)部，導(dǎo)致小麥等植物的條銹、白粉及赤霉病等病害爆發(fā)，嚴重影響作物籽粒品質(zhì)的形成。因此，探究葉片氣孔形態(tài)及其變化規(guī)律，對深入解析其在植物生長及環(huán)境響應(yīng)中的作用，闡明氣孔對植物的生長發(fā)育和產(chǎn)質(zhì)形成的影響，及保障我國糧食生產(chǎn)安全都具有重要意義（如下圖所示）。

1.2 氣孔的靜動態(tài)表型特征概述
氣孔表型大體分為靜態(tài)（形態(tài)學(xué)）和動態(tài)（運動學(xué)）表型兩類。一般而言，氣孔的靜態(tài)表型參數(shù)主要包含氣孔數(shù)量、氣孔長度、氣孔寬度、氣孔面積、氣孔周長、氣孔開度、氣孔密度等形態(tài)學(xué)指標；氣孔的動態(tài)表型主要是指氣孔在內(nèi)源信號和外界環(huán)境因子的刺激下，引起保衛(wèi)細胞內(nèi)外膨壓發(fā)生改變，進而導(dǎo)致氣孔孔徑變化而產(chǎn)生的運動學(xué)特征。需要指出的是，氣孔生長發(fā)育及其形態(tài)學(xué)建成主要受基因和外界環(huán)境因素的調(diào)控，而氣孔的運動學(xué)表型特征可能更偏向受植物的內(nèi)源信號和外界環(huán)境因子（例如：光照、溫度和CO2濃度等）刺激的共同調(diào)控（如下圖所示）。前人研究表明，氣孔孔徑變化呈現(xiàn)出空間變異性（斑駁氣孔）和時間動態(tài)性（晝夜節(jié)律）兩大特征，斑駁氣孔即同一觀測區(qū)域中的氣孔可能有開有閉，又或氣孔開度大小不均勻，晝夜節(jié)律即植物氣孔一般呈現(xiàn)白天張開、夜晚關(guān)閉的運動特點。氣孔的辯駁性和晝夜節(jié)律是許多植物共有的生理學(xué)特性。然而，由于缺乏有效的氣孔動態(tài)觀測手段，對氣孔的斑駁性和晝夜節(jié)律等運動學(xué)表型的探究進展十分緩慢。

1.3 傳統(tǒng)氣孔表型觀測方法的局限性
氣孔原位動態(tài)監(jiān)測是分析植物氣孔形態(tài)及運動學(xué)表型的基礎(chǔ)。印跡法等傳統(tǒng)氣孔觀測方法是將指甲油等粘性材料均勻涂抹在葉表，待風(fēng)干后將其與葉片分離，從而得到氣孔形態(tài)的印跡，雖原理簡單、觀測成本低，但需將印跡制片并置于臺式顯微鏡觀察，觀測結(jié)果受葉片質(zhì)地和制片效果等的多重影響，且不能原位活體、無損連續(xù)觀測。在個體尺度，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中小麥等植物的氣孔實時監(jiān)測對農(nóng)田的水肥管理具有重要的監(jiān)測預(yù)警作用，但現(xiàn)有顯微成像設(shè)備體積笨重、供電接線雜亂，操作繁瑣、集成度低，協(xié)同性差，難以滿足氣孔晝夜節(jié)律及其響應(yīng)環(huán)境變化研究時的原位、無損、動態(tài)連續(xù)觀測的需求；在群體尺度，若想通過正向遺傳學(xué)等手段進行氣孔相關(guān)候選基因挖掘，則需通過人工收集或構(gòu)建自然群體、自交系群體等材料，結(jié)合測序數(shù)據(jù)與群體氣孔表型數(shù)據(jù)進行全基因組關(guān)聯(lián)分析。前人基于氣孔監(jiān)測需求開發(fā)了各種觀測技術(shù)，他們各有特點（如表所示），然而，國內(nèi)外至今仍無相關(guān)設(shè)備可用于大群體材料的氣孔表型圖像的同步高效采集。

1.4 傳統(tǒng)氣孔表型分析方法的局限性
目標氣孔檢測與分析是研究氣孔形態(tài)學(xué)及運動學(xué)表型的核心問題。以前通過人工方式對圖像中的氣孔計數(shù)，該過程費時費力，且長時間看圖會導(dǎo)致眼疲勞，增加出錯概率。隨后，學(xué)者們開發(fā)出了各種半自動化的氣孔圖像處理算法，例如，人們可通過Image-J等通用圖像處理軟件進行半手工測量，可用于長度、寬度、面積及周長等氣孔表型參數(shù)的提取，但類似的軟件通常要求使用者先手動調(diào)整每幅圖像的參數(shù)去較準確的實現(xiàn)氣孔像素分割，還需用戶手動標記氣孔孔隙和氣孔復(fù)合體邊界等興趣區(qū)，然后才能進行氣孔相關(guān)表型參數(shù)的計算提取。這種復(fù)雜的圖像分析流程非常占用時間，且基于圖像調(diào)參的方法往往難以準確描繪氣孔邊緣，更難以準確計算氣孔的表型參數(shù)，因此，大群體材料的氣孔表型監(jiān)測與分析往往令相關(guān)學(xué)者望而生畏。開發(fā)適用于多物種、大群體、可實現(xiàn)氣孔形態(tài)學(xué)與運動學(xué)表型監(jiān)測與分析的、輕便、靈活和高度集成的系統(tǒng)，已成為植物優(yōu)良品種選育、抗逆高產(chǎn)優(yōu)質(zhì)生產(chǎn)栽培管理、碳匯及水循環(huán)等領(lǐng)域研究的迫切需求。

2.研發(fā)成效
2.1 多物種氣孔表型原位高效群體監(jiān)測設(shè)備突破
為攻克上述問題，南京農(nóng)業(yè)大學(xué)小麥生理生態(tài)與生產(chǎn)管理課題組、作物表型組學(xué)交叉研究中心聯(lián)合南京慧瞳作物表型組學(xué)研究院有限公司（市新型研發(fā)機構(gòu)、國家高新技術(shù)企業(yè)），累計投入10名碩/博研究生，歷經(jīng)6年的潛心鉆研積累，成功研發(fā)出適用于室內(nèi)外多場景的多物種氣孔表型原位高效群體監(jiān)測系統(tǒng)（如下圖）。

多物種氣孔表型原位高效群體監(jiān)測系統(tǒng)可實現(xiàn)24小時晝夜不間斷的植物葉表氣孔圖像的采集與氣孔表型的實時解析，為分析微觀視野下植物氣孔對光、溫、水、肥、氣等環(huán)境因子變化的形態(tài)學(xué)（靜態(tài)）及運動學(xué)（動態(tài)）表型響應(yīng)提供了一個低成本、全自動、高通量的活體原位無損檢測方案。該系統(tǒng)由PC端控制站點、無線信號基站以及多物種氣孔表型監(jiān)測終端三部分構(gòu)成。系統(tǒng)以現(xiàn)代物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為基礎(chǔ)，基于“無線互聯(lián)”的設(shè)計理念，首先通過微型信號基站發(fā)射WIFI信號覆蓋整個試驗區(qū)，隨后在信號覆蓋范圍內(nèi)布設(shè)具備WIFI無線通訊功能的氣孔表型監(jiān)測終端，最后通過信號基站、監(jiān)測終端及PC端之間的無線互聯(lián)，耦合多個氣孔監(jiān)測終端，實現(xiàn)PC端對系統(tǒng)內(nèi)多個監(jiān)測終端的遠程無線控制、大規(guī)模的氣孔監(jiān)測終端的集群化部署及氣孔圖像的多終端協(xié)同采集與回傳。其中，系統(tǒng)內(nèi)的每個氣孔表型監(jiān)測終端都包含獨立的太陽能供電系統(tǒng)，能有效避免野外農(nóng)田等應(yīng)用場景中設(shè)備的接電困難、電線拉扯雜亂等難題，極大的增加了設(shè)備使用的便捷性；此外，為應(yīng)對不同物種間氣孔大小及形態(tài)差異較大的問題，各個終端可靈活更換顯微物鏡（放大倍率：18-450），可實現(xiàn)對絕大多數(shù)植物葉片表皮氣孔圖像的高清動態(tài)采集。

2.2 多物種氣孔表型原位高效群體監(jiān)測算法突破
同時，我們基于采集的多物種的海量氣孔圖像數(shù)據(jù)集，利用YOLO、U-Net、Mobile-Net等深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)框架（如圖所示），開發(fā)了適用于多物種的氣孔目標檢測、語義分割、單目標跟蹤及多目標跟蹤等算法，歷經(jīng)三次的迭代升級，實現(xiàn)了氣孔形態(tài)學(xué)（靜態(tài)）及運動學(xué)（動態(tài)）表型參數(shù)的高通量提取，目前正在進行多物種通用算法的開發(fā)，屆時可廣泛應(yīng)用于小/大麥、玉米、大豆、棉花、紅薯、花生、油菜等大田作物以及梨樹、菊花、茶葉等園藝作物的氣孔表型監(jiān)測。

基于上述氣孔表型提取算法，配套開發(fā)氣孔表型參數(shù)分析軟件，簡化科研，賦能探索，具有以下優(yōu)點：
一鍵簡易分析：用戶無需復(fù)雜編程知識，只需簡單點擊，選擇圖片或視頻文件，系統(tǒng)便會自動完成參數(shù)分析，讓科研變得更加輕松。
數(shù)據(jù)多維解析：集成交互式圖表、靜態(tài)表格和動態(tài)視頻等多種分析方式，幫助用戶從不同維度深入探索表型變化趨勢。
批量高效分析：支持單次任務(wù)處理多張圖像，提高分析效率。
個性化定制分析：提供靈活的參數(shù)設(shè)置，用戶可以根據(jù)研究需求重點自定義分析參數(shù)，提高分析效率。
技術(shù)迭代與支持：團隊將持續(xù)更新軟件，優(yōu)化算法精度、分析指標與使用體驗，并提供專業(yè)的用戶支持服務(wù)。

2.3 多物種氣孔表型原位高效群體監(jiān)測系統(tǒng)可提取的主要參數(shù)

2.4 多物種氣孔表型原位高效群體監(jiān)測系統(tǒng)的主要技術(shù)特點
獨特葉夾設(shè)計：夾固葉片零損傷，適應(yīng)多物種葉形，滿足長周期原位監(jiān)測需求。
光源亮度可調(diào)：確保圖像高質(zhì)量采集，有效避免氣孔原有生理規(guī)律受擾。
野外靈活安裝：高功率太陽能充電+鋰電池供電，電力充沛、保障連續(xù)采集；穩(wěn)定集成，無線化部署，簡化安裝過程、避免接線困擾，真正做到插拔即用！
遠程無線控制：WIFI6.0技術(shù)，超1800Mbps傳輸速率，超5公里信號覆蓋范圍，鏈路穩(wěn)定、高速暢行、無線互聯(lián)，支持一千套設(shè)備的集群化部署與遠程協(xié)同操控。
實時高清采集：氣孔圖像可實時預(yù)覽，可高清晰精準捕捉氣孔靜動態(tài)表型細節(jié)并實現(xiàn)多終端協(xié)同采集與回傳，為相關(guān)研究分析提供高質(zhì)量原始圖像。
智能高效提�。�整合目標檢測/分類、語義分割、單/多目標跟蹤等深度學(xué)習(xí)算法，全自動提取氣孔輪廓、追蹤不同氣孔靜動態(tài)表型變化，高效解析海量氣孔表型。
適用范圍廣泛：設(shè)備/算法通用性強，大田及室內(nèi)等多種使用場景適用、多物種適用、植物物種差異、生長發(fā)育及環(huán)境響應(yīng)監(jiān)測等多種需求適用，野生種質(zhì)/人造種質(zhì)/栽培品種等群體監(jiān)測適用，且支持設(shè)備及模型的定制化開發(fā)和自訓(xùn)練拓展。

3.研發(fā)歷程及應(yīng)用案例
3.1研發(fā)歷程
南京農(nóng)業(yè)大學(xué)小麥生理生態(tài)與生產(chǎn)管理課題組與小麥氣孔的“愛恨情仇”始于團隊首席科學(xué)家姜東教授2007年在丹麥訪學(xué)期間，相關(guān)內(nèi)容請閱讀《小麥葉片氣孔實時觀測系統(tǒng)研發(fā)與應(yīng)用》。

多物種氣孔表型原位高效群體監(jiān)測系統(tǒng)的自主研發(fā)之路，則始于2018年初，2017年，時任南京農(nóng)業(yè)大學(xué)科學(xué)研究院院長的姜東教授牽頭成立全國首個作物表型組學(xué)交叉研究中心，中心引進多個研究團隊，專業(yè)涵蓋光電傳感、自動化、智能制造、數(shù)學(xué)等學(xué)科，吸引了一批機械與自動控制、物聯(lián)網(wǎng)、光電、圖像分析、人工智能、植物表型組學(xué)、大數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域的優(yōu)秀人才。隨后，姜東教授聯(lián)合小麥生理生態(tài)與生產(chǎn)管理團隊與作物表型組學(xué)交叉研究中心，依托南京慧瞳作物表型組學(xué)研究院有限公司（市新型研發(fā)機構(gòu)、國家高新技術(shù)企業(yè)），正式啟動植物氣孔表型監(jiān)測設(shè)備的研發(fā)，期間累計投入10余名碩士/博士研究生，歷經(jīng)6年的潛心鉆研積累至今，完成了植物氣孔表型監(jiān)測與分析設(shè)備及算法的四次升級優(yōu)化。相關(guān)研發(fā)進展如下：

在植物氣孔表型監(jiān)測設(shè)備的方面，完成植物氣孔表型觀測設(shè)備的四次迭代升級。初代設(shè)備實現(xiàn)了小麥氣孔圖像的原位無損長周期動態(tài)采集；第二代設(shè)備在第一代設(shè)備的基礎(chǔ)上，進行了結(jié)構(gòu)和外觀優(yōu)化，從而使其適用于室內(nèi)外多種場景下的小麥氣孔圖像的原位、無損、連續(xù)的采集；第三代設(shè)備在第二代設(shè)備的基礎(chǔ)上繼續(xù)優(yōu)化，能夠靈活更換顯微物鏡，適用于多物種葉表氣孔圖像的高清動態(tài)采集，有效解決了不同物種間氣孔大小及形態(tài)差異較大的問題；而最新的第四代設(shè)備，基于“無線互聯(lián)”的設(shè)計理念，在保留第三代功能的基礎(chǔ)上，整合太陽能供電、無線通訊等物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)再次優(yōu)化升級，突破了電力供應(yīng)、多應(yīng)用場景、多物種適用及遠程多終端協(xié)同控制等因素限制，真正意義實現(xiàn)了多物種氣孔表型的原位、無損、高通量的集群式連續(xù)監(jiān)測，暨本次發(fā)布的多物種氣孔表型原位高效群體監(jiān)測系統(tǒng)（四代系統(tǒng)如下圖所示）。

在植物氣孔表型參數(shù)提取算法方面，研發(fā)團隊完成了小麥氣孔表型分析算法的三次迭代升級，初步建成了多物種氣孔圖像數(shù)據(jù)集及算法庫。第一代的氣孔表型提取算法利用目標檢測方法完成了開閉狀態(tài)監(jiān)測及計數(shù)等初步的小麥氣孔靜態(tài)指標的提取；第二代算法在第一代算法的基礎(chǔ)上，結(jié)合單目標跟蹤以及語義分割等深度學(xué)習(xí)方法，成功捕獲小麥保衛(wèi)細胞所圍成的小孔，暨氣孔開孔面積的動態(tài)變化；第三代算法基于研發(fā)團隊前期采集積累的2000多萬張小麥氣孔圖像，耦合目標檢測、語義分割、多目標跟蹤等多種深度學(xué)習(xí)算法，實現(xiàn)了小麥的氣孔形態(tài)學(xué)（靜態(tài)）及運動學(xué)（動態(tài)）表型參數(shù)的高通量提�。ㄈ�次算法迭代如下圖）。最近，第四代，暨多物種氣孔表型提取通用算法即將完成，屆時可應(yīng)用于小麥、大麥、玉米、大豆、棉花、紅薯、花生、油菜等大田作物及梨樹、菊花、茶葉等園藝作物的氣孔表型監(jiān)測。

3.2部分應(yīng)用案例
多物種氣孔表型原位高效群體監(jiān)測與分析系統(tǒng)，可用于高通量的定性和定量分析單個或群體氣孔的形態(tài)學(xué)（靜態(tài)）及運動學(xué)（動態(tài)）表型差異，極大地提高了氣孔表型觀測與分析效率，揭示了一些前人未曾揭示的氣孔生物學(xué)規(guī)律，主要發(fā)現(xiàn)如下：

①氣孔比我們想象的更“勤奮”，氣孔可在黎明前內(nèi)源性地打開，不受外界環(huán)境因素影響（沒有光，氣孔也會開放）；

②氣孔存在斑駁性，氣孔的開閉狀態(tài)及開孔面積并不統(tǒng)一，且氣孔晝夜節(jié)律與氣孔本身的解剖學(xué)特征密切相關(guān)，小氣孔的夜間休眠時間（關(guān)閉時長）更長；

③氣孔存在大小之分，小麥的小氣孔在響應(yīng)非生物脅迫的過程中具有更快地響應(yīng)速度，具有“先鋒”作用；

④氣孔具有“記憶”功能，鍛煉可提高小麥氣孔對干旱脅迫等非生物脅迫的響應(yīng)能力，即經(jīng)鍛煉后的植株氣孔在脅迫下提早關(guān)閉，在脅迫解除后提早開放。

上述相關(guān)研究成果在發(fā)表在國內(nèi)外知名學(xué)術(shù)期刊Journal of Integrative Agriculture (2024)、Computers and Electronics in Agriculture (2023)、Frontiers in Plant Science (2023)、Plant Phenomics (2021)及農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(2019)，授權(quán)國家發(fā)明及實用新型(CN202210730549.0; CN202011071627.8; CN202022480211.3)等專利3項。

系統(tǒng)目前被南京大學(xué)、南京農(nóng)業(yè)大學(xué)、香港大學(xué)、浙江大學(xué)、石河子大學(xué)及新疆省農(nóng)科院等高校院所的多個團隊應(yīng)用，應(yīng)用市場表現(xiàn)良好。

4.免費試用及經(jīng)銷商招募

始于2018，自主研發(fā)之路走了6年，歷經(jīng)四次迭代升級，現(xiàn)今，南京慧瞳作物表型組學(xué)研究院正式推出多物種氣孔表型原位高效群體監(jiān)測系統(tǒng)—PheyeStomata，一個有潛力將植株的光合/蒸騰視像化的氣孔表型監(jiān)測與分析系統(tǒng)，現(xiàn)誠邀全國區(qū)域經(jīng)銷商加入，讓我們一起共謀行業(yè)發(fā)展，見證品牌發(fā)展。

4.1客戶免費試用報名條件

全國范圍內(nèi)與農(nóng)、林、草、園藝等植物領(lǐng)域相關(guān)的高校在職科研人員；

全國范圍內(nèi)與農(nóng)、林、草、園藝等植物領(lǐng)域相關(guān)的院所在職科研人員；

全國范圍內(nèi)與農(nóng)、林、草、園藝等植物領(lǐng)域相關(guān)的公司所屬科研人員。

4.2代理商招募條件

具備一定的行業(yè)客戶基礎(chǔ)，擁有相關(guān)專業(yè)背景知識。

有意者請聯(lián)系下方微信

          陳佳瑋                             李慶

南農(nóng)作物表型組學(xué)研究中心  南農(nóng)小麥生理生態(tài)生產(chǎn)管理課題組

南京慧瞳作物表型組學(xué)研究院    農(nóng)業(yè)農(nóng)村部小麥技術(shù)創(chuàng)新中心

5.研發(fā)團隊簡介

南京農(nóng)業(yè)大學(xué)小麥生理生態(tài)與生產(chǎn)管理課題組：

南京農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)學(xué)院小麥生理生態(tài)與生產(chǎn)管理團隊以長江中下游麥區(qū)小麥高產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)高效生產(chǎn)為目標，以技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)品創(chuàng)制及推廣服務(wù)為主要途徑，致力于小麥多維度、多尺度表型高通量獲取與分析平臺研發(fā)應(yīng)用、品質(zhì)生理生態(tài)與品質(zhì)調(diào)優(yōu)、非生物逆境脅迫記憶與抗逆豐產(chǎn)、小麥資源高效利用機制與安全清潔生產(chǎn)、營養(yǎng)功能食品開發(fā)和利用等領(lǐng)域的研究。

團隊現(xiàn)有固定人員10名，其中教授5名，副教授2名，鐘山青年研究員2名，實驗師1名。獲“CJ學(xué)者”講座教授榮譽1人，“杰青”1人，“萬人計劃”科技創(chuàng)新領(lǐng)軍人才1人，省“333工程”高層次人才2人。依托農(nóng)業(yè)部作物生理生態(tài)與生產(chǎn)管理重點實驗室，建設(shè)有農(nóng)業(yè)農(nóng)村部小麥區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新中心，建成了設(shè)施一流、配備精良、功能齊全的的科研基地和實驗室。

近年來，團隊承擔國家自然科學(xué)基金重點項目、國家863計劃、面上項目、國家重點研發(fā)計劃、農(nóng)業(yè)部公益性行業(yè)科技專項以及部省科研課題等20余項。累計發(fā)表論文360余篇，其中SCI論文180余篇。授權(quán)國家發(fā)明專利20余項、實用新型和軟著50余件；發(fā)布《小麥微課》、《圖說小麥》等多個視頻、專著和教材。團隊成員以主要完成人先后獲國家科技進步二等獎2項、省部科技進步一等獎2項、省科技進步二等獎2項、農(nóng)業(yè)部全國農(nóng)牧漁業(yè)豐收獎一等獎1項、江蘇省農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣一等獎1項，2項技術(shù)入選農(nóng)業(yè)農(nóng)村部糧油生產(chǎn)主推技術(shù)，制定地方標準3項。

南京農(nóng)業(yè)大學(xué)作物表型組學(xué)交叉研究中心：

南京農(nóng)業(yè)大學(xué)是中國最早開展表型組學(xué)相關(guān)研究的單位之一，2017年設(shè)立了國內(nèi)首個“作物表型組學(xué)交叉研究中心”，并于2020年正式納入我校前沿交叉研究院實體化運行，著力打造“人才特區(qū)、學(xué)術(shù)特區(qū)”，統(tǒng)籌協(xié)調(diào)推進交叉學(xué)科發(fā)展所需師資、經(jīng)費、空間和人才培養(yǎng)等事宜。中心現(xiàn)有科研辦公場地共約25000㎡（含衛(wèi)崗校區(qū)辦公空間約1000㎡，實驗空間約2000㎡，以及位于白馬基地的植物表型研發(fā)大樓，總建筑面積22120㎡）。中心擁有國際一流的植物表型組學(xué)研究平臺設(shè)施，總價值近4000萬元。學(xué)校年均投入教學(xué)、科研等運行經(jīng)費逾500萬元。現(xiàn)已初步構(gòu)建了一支多學(xué)科交叉融合、國內(nèi)外頂尖專家匯聚的師資團隊，擁有國外兼聘+校內(nèi)專聘PI團隊6個，專任教師16人。

南京慧瞳作物表型組學(xué)研究院有限公司：

南京慧瞳作物表型組學(xué)研究院有限公司是一家從事農(nóng)業(yè)科技研發(fā),生物科技研發(fā),軟件科技研發(fā)等業(yè)務(wù)的公司，成立于2019年，企業(yè)的經(jīng)營范圍為:農(nóng)業(yè)科技、生物科技、軟件科技研發(fā)；作物栽培與耕作學(xué)研究、作物遺傳育種研究技術(shù)咨詢、技術(shù)服務(wù)；植物組織培養(yǎng)、栽培和表型分析科學(xué)實驗外包；水、氣體、土壤、植物樣品檢測和研究服務(wù)；開展農(nóng)業(yè)科學(xué)知識的普及、傳播和推廣農(nóng)業(yè)先進技術(shù)；組織農(nóng)業(yè)科技培訓(xùn)和農(nóng)業(yè)科學(xué)教育活動；物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)咨詢、技術(shù)服務(wù)、技術(shù)轉(zhuǎn)讓；機械設(shè)備、機電設(shè)備、人工智能系統(tǒng)、自動化控制系統(tǒng)設(shè)備的技術(shù)研發(fā)、技術(shù)服務(wù)、銷售、數(shù)據(jù)處理；植物表型檢測儀器設(shè)備研發(fā)、制造、銷售；成像儀器設(shè)備設(shè)計、生產(chǎn)、銷售和維修。

入選南京市新型研發(fā)機構(gòu)，國家高新技術(shù)企業(yè)，企業(yè)成立至今擁有表型工廠面積約3000㎡，申請專利143項，授權(quán)發(fā)明專利23項，實用新型專利52項，軟件著作權(quán)6個，申請PCT專利19項，研發(fā)創(chuàng)制具有自主知識產(chǎn)權(quán)的多元傳感器、植物多器官多表型高通量分析系統(tǒng)、扁根盒及圓根盒式植物根系形態(tài)表型原位動態(tài)觀測系統(tǒng)、種子萌發(fā)表型原位動態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)、氣孔表型原位動態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)、籽粒切片表型分析系統(tǒng)、田間龍門及無軌索驅(qū)式表型平臺等20多款植物室內(nèi)外多維度、多尺度形態(tài)及生理表型高通量獲取與分析平臺，參與海南省崖州灣種子實驗室揭榜掛帥，江蘇省種業(yè)振興揭榜掛帥及江蘇省自主創(chuàng)新等多項省市級科研項目。

6.相關(guān)文章及專利

6.1 涉及論文

[1] Zhuangzhuang Sun#, Yunlin Song#, Qing Li, Jian Cai, Xiao Wang, Qin Zhou, Mei Huang, Dong Jiang* An Integrated Method for Tracking and Monitoring Stomata Dynamics from Microscope Videos. Plant Phenomics, 2021, 2021(23), 1-11.中科院一區(qū)

[2] Zhuangzhuang Sun#, Xiao Wang#, Yunlin Song, Qing Li, Jin Song, Jian Cai, Qin Zhou, Yingxin Zhong, Shichao Jin*, Dong Jiang* StomataTracker: Revealing circadian rhythms of wheat stomata with insitu video and deep learning, Computers and Electronics in Agriculture, 2023, 212, 108-120.中科院一區(qū)

[3] Qing Li, Zhuangzhuang Sun, Xiao Wang*, Chuan Zhong, Wenliang Wan, MagujeMasa Malko, Linfeng Xu, Zhaofeng Li, Zihan Jin, Qin Zhou, Jian Cai, Yingxin Zhong, Mei Huang, Dong Jiang*. Time-course transcriptomic information unravel the mechanisms of improved drought tolerance by drought-priming in wheat, Journal of Integrative Agriculture, 2024.中科院一區(qū)

[4] Mengxiang Yang, Jiawei He, Zhuangzhuang Sun, Qing Li, Jian Cai, Qin Zhou, Bernd Wollenweber, Dong Jiang, Xiao Wang. Drought priming mechanisms in wheat elucidated by in-situ determination of dynamic stomatal behavior. Frontiers in Plant Science, 2023.中科院二區(qū)

[5] K.H. Cheng, Zhuangzhuang Sun*, Wanlu Zhong, Zhihui Wang, Zhengbing Yan, Ruinan Zhang, Jingrong Zang, Yingyi Zhao, Shuwen Liu, Shichao Jin, Jin Wu* Enhancing wheat crop physiology monitoring through spectroscopic analysis of stomatal conductance dynamics, Remote Sensing of Environment, 2024. (Accepted)，中科院一區(qū)TOP

[6] 孫壯壯, 姜東, 蔡劍, 王笑, 周琴, 黃梅, 戴廷波, 曹衛(wèi)星. 單子葉作物葉片氣孔自動識別與計數(shù)技術(shù)[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報, 2019, 35（23）, 170-176.

6.2授權(quán)專利

[1] 孫壯壯 金時超 李慶 姜東，植物葉片氣孔個體行為檢測分析方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)，發(fā)明專利，CN202210730549.0，2023年。

[2] 孫壯壯 李慶 蔡劍 王笑 姜東，一種植物葉片氣孔開閉狀態(tài)的實時監(jiān)測系統(tǒng)及方法，發(fā)明專利，CN202011071627.8，2024年。

[3] 李慶 孫壯壯 蔡劍 王笑 姜東，一種用于氣孔開閉狀態(tài)監(jiān)測的葉片固定裝置及系統(tǒng)，實用新型，CN2020101269037.3，2021年。