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            VideometerMR根系表型成像系統研究

            閱讀:2199      發布時間:2022-3-30
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            根系是植物的重要組成部分,植物吸收土壤中的水分與養分全依賴根系,所以根系的研究對于植物各學科來說都至關重要,根系是陸地生態系統“隱藏的一半",而且是動態生長的,對其進行準確取樣、觀察和測定存在一定困難。所以,根系研究方法的選擇,相對于對地上部分而言對研究結果具有較大的影響。丹麥Videometer公司開發的根系多光譜原位監測系統是一款*根系多光譜測量系統,整體性能指標處于*水準,已經在丹麥歌本哈根大學使用并取得了成績。

            廣大科研工作者為了研究根系,應用了很多方法,從傳統的挖掘法、根鉆法、玻璃壁法、容器法等等,到現代的根窗法、微根管法等等,取得了很多科研成果。隨著科技的發展,越來越多的現代高精尖技術應用到根系研究中來,多光譜成像技術就是其中一種,它集光譜和圖像為一體,含有海量的光譜信息和空間信息,這些信息體現了植物各種器官、組織的諸多表型特性,該技術圖譜合一的特性使其在根系表型方面具有較大潛力。

            丹麥Videometer公司開發的根系多光譜原位監測系統,是做根系研究的革新性專業裝備,無論對于淺根系蔬菜還是淺根系喬木,都具有現實性研究意義。目前在根系研究領域中,對于玉米根系和小麥根系所作的研究比較多,但大多還采用傳統不可重復的挖掘方法。植物根系原位監測儀的出現,改變了這種情況,使得植物研究人員在對根系進行研究的過程中,可以使用原位的方式,無損傷的進行監測。

            來自歌本哈根大學的科學家利用Videometer公司構建的Radimax發表了題為Semi-field root phenotyping: Root traits for deep nitrate uptake的文章,文章發表于Plant Cell Environ.2021 Nov 21.doi: 10.1111/pce.14227.這已經是利用該設備發表的第五篇文章。該多光譜微根管成像系統專為設施農業設計,也可設計成便攜式,應用于常規根系原位表型和生理生態研究。

            1、半田間根系表型:深層硝酸鹽吸收的根系特征

            深根冬小麥基因型可以減少硝酸鹽淋失,增加氮素吸收。我們旨在研究哪些深根性狀與深氮吸收相關,并估計根系性狀和深根15N示蹤吸收的遺傳變異。兩年間,冬小麥基因型生長在RadiMax(一個半田間根系篩選設施)中。在主要生長季節進行了三次微根管根成像。開花時,在1.8m深度通過地下滴灌注入15N。對注射區域上方的成熟麥穗進行15N含量分析。根據基于微根管圖像的根長數據,構建了82個性狀,描述了根的深度、密度、分布和生長情況。用LASSO回歸分析了它們預測15N吸收的能力。根系性狀預測了兩年內示蹤物吸收變化分別為24%和14%。根系性狀和基因型對示蹤劑吸收均有顯著影響。2018年,基因型和三個LASSO選擇的根系性狀預測了示蹤劑吸收變化為41%,2019年,基因型和一個根系性狀預測的示蹤劑吸收變化48%。在這兩年中,一個根系性狀顯著地介導了基因型對示蹤劑吸收的影響。來自微根管圖像的深根性狀可以預測深氮吸收,表明具有培育深氮吸收基因型的潛力。

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            2、地下收集的大數據有助于科學家開發未來作物

            面對氣候變化,未來的作物需要更具韌性,當歐洲氣候連續第六次面臨春季干旱時,研究人員和育種人員正在努力開發具有更深層根源的品種,以應對未來此類挑戰。

            然而,測量根系生長并非易事,在丹麥創新基金(Danish Innovation Fund)的投資下,歌本哈根大學的一個大型植物根系研究項目部署了RadiMax和大數據和定制軟件來分析地下狀態下的根系,研究人員將使用根篩選平臺以及人工智能技術來加速開發耐旱作物品系。該根篩選設施RadiMax,可以同時測試600個品種。通過有機玻璃管可以監測每條管線中深度達3米的根部。

            進一步需要在田間試驗中測試相同的品種,以便將其脅迫模式與根系特征相關聯。在這里,研究人員還將采用最新的無人機技術來測量脅迫水平。每個品種還將進行基因組分析,以便未來的育種家能夠根據簡單的DNA測試預測新育種材料的根系特性。

            這項技術具有突破性,突破了傳統RGB成像的局限,反映了農學領域的新思維。

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            在丹麥塔斯特魯普的RadiMax根系研究設施,600根5米長的透明管斜入地下。通過它們,多光譜相機捕捉到各種作物根系的圖像。

            之后,哥本哈根大學根項目研究人員仔細研究地下圖像,以確定更強壯的具有更深根的作物品種-抵御干旱的作物品種。

            根圖像過去是手動分析的。為了克服如此大量圖像中的根檢測并提高精度,研究人員已經開始使用人工智能。目標是精確地描繪每個品種的根系形態,并選擇根系體積最深的品種。植物研究人員、計算機科學教授和工程師之間通過卓有成效的合作開發了一種定制的軟件工具,可以對圖像進行解碼,并將其轉換為單個圖像的系統根長測量。該軟件的開發節省了非常長的工作時間,并使科研人員能夠通過手動分析來進行根分析,否則將非常耗時。"

            雖然用于圖像分析的技術沒有什么革命性的變化,但多光譜成像技術的應用是根研究領域的一場革新,分析大數據的軟件工具具有創新性。"

            軟件發現根之間的遺傳變異

            根系研究設施建設的目的是在大麥、小麥、黑麥和黑麥草等作物中尋找根系發育植物品種。這些品種可以挖掘和利用土壤深層的營養物質和水,這是一個巨大的優勢,特別是在現在這樣的干旱的年份。

            通過過去四年的研究,科研人員已經對現代作物的根系生長了解了很多,例如,在禾本科植物中,不同物種和品種之間的根系生長存在顯著差異。當目標是利用遺傳學來提高未來耐旱品種時,這一信息至關重要。"

            在這個項目中,研究人員計劃每年拍攝100多萬張圖像。到目前為止,研究人員已經成功地對5個數據集(每個數據集有30000張圖像)進行了圖像分析。Videometer公司開發的軟件可以區分不同波長的像素反射差異。每個像素被分配一個概率,它是屬于活根,還是屬于土壤和死根。

            在日復一日地手動翻閱圖像后,人們可能會變得疲倦,改變他們對活根的看法。開發的算法從不會感到厭倦或迷惑,它在整個過程中都是均勻解碼的。

            農學和生物學的挑戰

            科研人員認為,農學和生物學研究的數據分析通常是一個非常大的挑戰:獲取收集原始數據的技術不是問題。問題是,它通常會在服務器上終止,傳統方法在小型研究項目中通常已經足夠,但RadiMax項目需要為外部合作伙伴(包括大公司)分析大量數據。這需要數據分析的系統化。

            目前科學家已經利用該系統選用多個品系抗旱草、作物,并發表了多篇多光譜根系研究的文章。該設施的介紹如下:

            丹麥Videometer公司開發的原位根系多光譜表型成像系統,是做根系研究的革新性專業設備,無論對于淺根系園藝蔬菜、作物種質資源、草種質資源還是深根系林木種質資源,都具有現實性研究意義。目前在根系研究尤其是表型研究領域中,對于草類、玉米根系和小麥根系所作的研究比較多,但大多還采用傳統不可重復的挖掘方法。植物根系原位多光譜表型成像系統出現,改變了這種情況,使得植物研究人員在對根系進行研究的過程中,可以使用原位的方式、高分辨率、無損傷的進行監測,多光譜成像技術,因具有圖譜合一的特點,今年成為植物科學研究的熱點。

            原位根系多光譜微根管表型成像系統

            該系統分為單通道原位根系多光譜微根管表型成像系統以及多通道原位根系多光譜微根管表型成像系統,前者可以便攜攜帶,是傳統RGB成像的跨越和升級,后者主要用于設施規劃中的高通量根系成像研究。

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            單通道原位根系多光譜表型成像系統

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            多通道原位根系多光譜表型成像系統

            根系是植物主要吸水、營養物等器官,通過對根系監測和研究,能優化水肥方案,促進農作物、林業等產業增產增效,有利于土地荒漠化治理、土壤修復等。但長期以來,對根系研究主要是采用挖掘法、土鉆法、土柱法、容器法、剖面法、傳統可見光相機成像法等傳統方法,采樣破壞性大、工作量大、區分效果不佳,嚴重阻礙了根系研究的深入開展。《科學》雜志曾出版專輯認為,“人類對自己腳下土壤的了解遠遠不及對宇宙的了解",更是佐證了地下根系研究、生態學研究難度之大。因此,對根系研究方法的選擇和改進,對科研結果影響巨大。

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            5個波段下多光譜成像(405、450、590、660、940)

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            5波段多光譜假彩RGB成像圖

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            四通道5波段多光譜根系微根管成像系統(圖片來自歌本哈根大學)

            丹麥根本哈根大學科學家等利用多光譜成像系統對植物植株、根系進行成像研究,取得了前瞻性的成果。該研究以深根系大麥為研究對象,將大麥下方埋了有3m長的微根管,使用Videometer公司的Videometer MR多光譜成像系統,定期通過根窗透明面對根系成像分析。原始光譜圖像經過Videometer自帶軟件一系列算法處理后得到目標根系圖像,隨后進行閾值分割、模糊聚類等模型分析,得到根系的形態學數據。

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            傳統的RGB可見光成像技術目前是業界使用較多的技術,是利用顏色識別根系,前提是根系和土壤之間要有比較明顯的色差,但實際根系生長在土壤中,顏色差異并不明顯,這樣根系識別可能會造成比較大的誤差,RGB可見光成像技術使用就會受限。歌本哈根將多光譜成像技術和傳統的RGB成像技術進行了對比,顯示多光譜成像技術基于光譜特征在根系識別上的明顯優勢,該系統可對顏色精確定量,符合國際通用的CIE色域空間顏色標準,可以區分異質的物質,如土壤和植物組織,可對土壤和根系分辨進行圖像切割,專門對ROI感興趣區域進行研究,也可區分新根和宿根以及正常根與發生病害的根系,系統分辨率高,可達30um/像素。科學家對多光譜成像的功能進行了探討-即多光譜特征對于根系生化特性的識別(例如細根發生、成熟、衰老、死亡的周轉過程;例如根際分泌物成分的變化等),顯示了多光譜成像技術在根系研究領域的巨大潛力。

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