2020年2月，Plant Phenomics刊发了美国诺贝尔研究所（Noble Research Institute）Larry M.
York课题组题为RhizoVision Crown: An Integrated Hardware and Software Platform
for Root Crown Phenotyping的研究论文，本文介绍了用于根冠表型分析的软硬件集成平台——RhizoVision
Crown。
根冠表型测量作物根系的顶部，可用于标记辅助育种、基因定位以及了解根系如何影响作物对土壤资源的获取。现已存在几种成像协议和图像分析程序，但是它们并未针对高通量，可重复且鲁棒的根冠表型进行优化。RhizoVision
Crown平台集成了成像单元，图像捕获软件和图像分析软件，这些软件经过优化，可以从大量根冠中提取可靠的测量数据。硬件平台采用背景灯和单色机器视觉相机捕捉根冠轮廓。RhizoVision
Imager和RhizoVision Analyzer是免费的开源软件，通过直观的图形用户界面简化图像捕获和图像分析。RhizoVision
Analyzer使用铜线进行物理验证，并且使用双子叶植物和单子叶植物根系的10464张模拟真实图像对获取到的特征进行广泛验证。之后，使用该平台对大豆和小麦根冠进行表型分析。本研究对187个株系的2799个大豆(Glycine
max)根冠和186个株系的1753个小麦(Triticum
aestivum)根冠进行了表型分析。主成分分析表明，两个物种的特征之间存在相似的相关性。大豆的最大遗传力为0.74，小麦的最大遗传力为0.22，这表明需要考虑物种和种群之间的差异。集成的RhizoVision
Crown平台制定了一个可以进行基准测试的开放植物表型分析平台的标准，在一定程度上可促进作物根冠高通量表型分析的发展。
Fig.1：RhizoVison Crown hardware and software for root crown imaging.
RhizoVision
Imager允许实时取景，以便用户可以验证图像是否具有高对比度和正确构图，正确的存储相机设置以及是否开启了将图像与样品标识一起保存的条形码扫描模式。使用来自公共数据集的10464张双子叶植物和单子叶植物根系模拟图像，对RhizoVision
Analyzer提取到的特征进行了广泛验证。使用Analyzer提取到的根长、根尖数、根冠面积、根冠最大宽度、最大深度等数据与模拟图像公布的数据之间存在极佳的一致性。
Fig.2：Regression between diameters
extracted using the RhizoVision Analyzer of copper wires imaged with the
camera-based hardware and caliper-measured diameters (each diameter has
two points).
总之，RhizoVision
Crown是一个性价比高的高通量平台，有望促进根冠表型分析技术的发展。该平台建立在之前的平台的基础上，通过使用背光灯和条形码优化图像采集，同时使用为表型设计的自定义成像软件和为批处理设计的具有简单图形界面的图像分析软件，优化了之前的平台。所有软件在Windows
10上都是免费的并且随时可以使用。该平台已经使用模拟数据集进行真实检测并通过了验证，同时成功地从田间挖掘的谷物和豆类作物的根冠中提取到了根的表型性状。该平台使用的工效学、硬件和软件集成以及广泛的验证测试为其他植物表型平台提供了一个基准。该技术将增加根冠表型的获取途径，还可作为获取功能性表型组学数据、遗传图谱的一种方法，同时可在育种计划中使用，并利用其认识如何使用根系表型解决农业不可持续性和粮食不安全等问题。
How to Cite this Article
Anand Seethepalli ,Haichao Guo ,Xiuwei Liu ,Marcus Griffiths ,Hussien
Almtarfi, Zenglu Li ,Shuyu Liu ,Alina Zare ,Felix B. Fritschi ,Elison
B. Blancaflor ,Xue-Feng Ma ,and Larry M. York , “RhizoVision Crown: An
Integrated Hardware and Software Platform for Root Crown
Phenotyping,” Plant Phenomics, vol. 2020, Article ID 3074916, 15 pages,
2020.https://doi.org/10.34133/2020/3074916
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About Plant Phenomics
《植物表型组学》（Plant Phenomics）是由南京农业大学和美国科学促进会（AAAS）合作创办的英文学术期刊，于2019年1月正式上线发行，是Science合作出版的第二本期刊。采用开放获取形式，刊载植物表型组学交叉学科热点领域具有突破性科研进展的原创性研究论文、综述、数据集和观点。具体范围涵盖高通量表型分析的最新技术，基于图像分析和机器学习的表型分析研究，提取表型信息的新算法，作物栽培、植物育种和农业实践中的表型组学新应用，与植物表型相结合的分子生物学、植物生理学、统计学、作物模型和其他组学研究，表型组学相关的植物生物学等。2019年8月，已正式被DOAJ数据库收录。
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