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利用新技术可加速作物性状分析
日期:2018-07-03 作者:未知 来源:编译:龚晶 点击:
 

    在一个飞盘大小的盘子上,放置着一颗九叶盆栽玉米植株。植株像大型音乐盒上的装饰物一样开始旋转,每秒旋转三度,两分钟后,植株旋转到了起始位置。
    又过了一分钟,在植株附近的屏幕上出现了苏斯博士(Dr.Seuss)风格的彩色数字3D图像:品红、青绿和黄色。每片叶子都渲染成了不同的色相,但与现实中对应的叶片保持相同的形状、尺寸和角度。
    该渲染技术及其相关数据依靠光学雷达(Light Detection and Ranging, LiDAR)实现,这种技术会向物体表面照射一束脉冲激光,并测量脉冲激光返回所需的时间,间隔越久,距离越长。通过对旋转过程中的植株进行扫描,360度光学雷达技术能够收集到数百万个3D坐标,随后由一种复杂的算法对数据进行聚类处理,并将数据分为植物的不同部分:叶片、茎杆和果穗。
    内布拉斯加大学林肯分校(University of Nebraska-Lincoln, UNL)的葛玉峰(Yufeng Ge)、苏雷士•撒帕(SureshThapa)和其他同事设计了一种方法,来自动、高效地收集植物的表型数据(表型是植物遗传密码所体现出的物理性状)。表型数据收集的速度和精度越高,研究人员就越容易对育种产生的作物或为获取某些特殊性状(最理想的是能够帮助增产的性状)的基因工程作物进行比较。
    研究人员表示,由于全球人口预计将从目前的75亿增长到2050年的近100亿,加快推动这项研究对满足粮食需求至关重要。
    UNL生物系统工程助理教授葛玉峰说,“我们目前已经可以迅速开展DNA测序和基因组研究。为了更有效地利用这些信息,就必须和表型数据进行对比分析,这样能够让我们回过头去更加细致地研究遗传信息。但目前我们的研究遇到了一个瓶颈,因为我们还无法在低成本下达到理想的研究速度。”
    葛玉峰说,该研究小组的装置对每颗植株的研究时间仅需三分钟,比其他大多数表型研究技术都高效许多。但如果没有精确度,速度再快也是徒劳。所以该小组还使用了这一系统来估测玉米和高粱植株的四种性状。前两种性状为单个叶片的表面积和整棵植株所有叶片的表面积,它们可以帮助确定该植株能够进行多少光合作用来产生能量。其他两种性状为叶片从茎干中伸出的角度,以及单个植株各个角度的差别,它们将影响光合作用和作物在田间的种植密度。
    研究人员对比了玉米、高粱植株的系统估测数据和精确测量数据,得到了一些喜人的结果:单个叶片表面积的数据一致性为91%,整棵植株的叶片面积数据一致性为95%。而角度估测数据的精确度整体稍低,但仍然在72%至90%之间,具体取决于变量和植物的种类。

镜头紧张感
    目前,3D表型分析最常见的形式依赖于立体视觉:两台相机同时捕捉同一株植物的图像,根据两张图像对应点间的位置偏差,将各自的视角融合成一张近似的3D图像。
    成像技术尽管在许多方面革新了表型研究,但也有它自身的缺点。葛玉峰表示,成像技术最大的缺点就是在3D向2D的转换过程中,会不可避免地损失空间信息,特别是当植物的某部分遮挡住了相机拍摄另一部分的视线时。
    葛玉峰谈到,“对于叶片面积和叶片角度这些性状来说,成像尤其困难,因为图像无法很好地保存这些性状。”
    研究人员称,360度光学雷达技术则很少遇到这类问题,并且在根据数据生成3D图像的过程中,需要的计算资源也较少。
    UNL生物系统工程博士生撒帕表示,“从生产能力、速度、精确度和分辨率方面来说,光学雷达都具有很大优势,而且这种方法的成本还(比以前)更为低廉。”
    下一步,该研究小组准备在光学雷达装置中加入不同颜色的激光。根据植株反射这些新加入激光的方式,研究人员将了解到植物如何吸收水分和氮(两者都是植物生长的必要成分),也可以了解植株如何产生光合作用所需的叶绿素。
    葛玉峰说道:“如果我们能够解决这三个化学方面的(变量)和其他四个形态学方面的(变量),然后将它们组合起来,我们就可以同时测量七种不同的性状,那么,我将会欣喜万分。”

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