西北農林科技大學基于數字圖像的多維性狀評價小麥種質遺傳變異的途徑

種質資源是作物育種的重要基礎，作物種質遺傳變異的評估一直是農業研究的重要課題。作物種質的遺傳變異是由自然遺傳漂變和人類主導的選擇共同決定的，賦予作物適應不同環境條件的能力。
 

2023年11月，Plant Phenomics 在線發表了由西北農林科技大學聯合中國農業大學合作完成的題為 A Pathway to Assess Genetic Variation of Wheat Germplasm by Multidimensional Traits with Digital Images 的研究論文。本文提出了一種新的途徑，通過數字圖像生成的小麥種子多維性狀來評估種質遺傳變異。
 

本研究首先建立了機器視覺平臺，從小麥種子的全方位圖像序列中重建小麥種質3D模型。然后，利用小麥種質3D模型進行多維性狀分析，包括種子長度、寬度、厚度、表面積、體積、最大投影面積、圓度，以及2個新性狀，分別為心形衍生面積和調整指數（J指數）。為評估小麥種質的遺傳變異，采用提取的15份小麥種質的形態學性狀，進行了表型變異系數（PCVs）技術、方差分析（ANOVA）、聚類和定義的遺傳變異因子（GVF）計算。三維重建模型的相關系數（R）和均方根誤差（RMSE）證明了測量精度。PCVs在所有性狀中表現出多維性狀的重要性，如種子體積（22.4%）、心形衍生面積（16.97%）和最大投影面積（14.67%）。方差分析顯示所有種質之間存在高度顯著差異。GVF的結果反映了從親本到子代的基因型變異和表型性狀之間的聯系。
 

研究結果證實了基于圖像的重建方法在測量小麥種子多維性狀和評估遺傳變異的可行性。未來的研究可以將基于圖像的三維重建算法應用于其他作物和性狀的遺傳變異分析，并將其與基因分型研究相結合，以更好地服務農業育種。
 

圖1 三維重建流程圖。
 

圖2 機器視覺平臺。整個平臺由5個部分組成：（1）吸取機構，（2）樣品，（3）CCD相機，（4）環形燈和（5）真空泵。吸收機構由4部分組成：（6）步進電機，（7）連接軸，（8）空氣管，（9）吸嘴。
 

圖3 遺傳變異評估圖。

論文鏈接：

https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0119

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About Plant Phenomics

《植物表型組學》（Plant Phenomics）是由南京農業大學和美國科學促進會（AAAS）合作創辦的英文學術期刊，于2019年1月正式上線發行。采用開放獲取形式，刊載植物表型組學交叉學科熱點領域具有突破性科研進展的原創性研究論文、綜述、數據集和觀點。具體范圍涵蓋高通量表型分析的最新技術，基于圖像分析和機器學習的表型分析研究，提取表型信息的新算法，作物栽培、植物育種和農業實踐中的表型組學新應用，與植物表型相結合的分子生物學、植物生理學、統計學、作物模型和其他組學研究，表型組學相關的植物生物學等。期刊已被DOAJ、Scopus、PMC、EI和SCIE等數據庫收錄。科睿唯安JCR2021影響因子為6.5，位于農藝學、植物科學、遙感一區。2023年中科院期刊分區位于農林科學大類一區。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》編輯部負責組稿。
中文內容僅供參考，一切內容以英文原版為準。
撰稿：張帆航（南京農業大學）
排版：趙倩瑩（南京農業大學）
審核：孔敏、王平