种子生产总量在全省同行业中位居前五名助力中国农业腾飞

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用X射线计算机层析成像技术进行种子和果实形态特征的高通量表型
发布时间:2022-08-22 23:30:38 | 来源:亚洲体育平台 作者:亚洲体育登录

  原标题:用X射线计算机层析成像技术进行种子和果实形态特征的高通量表型(二)

  我们尝试了提出的成像策略和3D Pheno-Seed&Fruit软件来从CT图像中提取种子/水果的形态特征。我们的成像策略是将特殊设计的种子/水果容器安装在X射线CT扫描仪的装载传送带上(图1)。

  由于AL-μCT-9002型X射线CT扫描机的有效面积为120 mm×20 mm,我们设计了一系列直径分别为70 mm、80 mm和90 mm的圆柱形容器。这些圆柱形容器的高度被设计为一致的40毫米。由于在螺旋扫描过程中,X射线CT扫描仪装载传送带的最大垂直距离为200 mm,因此一次最多可扫描5个集装箱。为了便于在图像处理步骤中取出容器,我们选择了低密度塑料材料来制作容器,其图像强度远远低于我们的植物组织(图2)。

  为了分批持有种子/水果并将每个种子/水果固定在适当的位置,使用软质聚氨酯泡沫塑料将容器细分为多个子盒,这允许根据以下条件调整子盒的大小种子大小。因此,每个容器可以容纳的种子数量主要取决于种子的类型和大小。作为一个例子,我们通过扫描一堆四个集装箱来测试所提出的成像策略,如图2所示。其中,一个直径为70毫米的容器装满了50粒小麦粒,两个直径为80毫米和90毫米的容器分别装满了30个和36个大豆种子,一个直径为90毫米的容器装满了8个花生、7个松子和6个开心果的组合(图3)。

  四个容器的总扫描时间为5分钟,重建时间为7分钟。最终,我们为四个容器获得了总共1600张CT切片,其中只有一半包含种子,另一半只包含容器和子盒的边缘(表1)。

  根据这一发现,对于大豆和小麦这样的小种子,可以降低圆柱形容器的高度,将更多的容器堆放在一起进行扫描,以提高种子的扫描吞吐量。应用3DPheno-Seed&Fruit软件在几分钟内快速自动提取8种种子表型(长度、宽度、厚度、半径、表面积、体积、紧实度和球形度)(表1)。考虑到分析从四个容器收集的1600个CT切片会消耗太多的内存,从而导致软件在个人计算机上崩溃,因此将每个容器的CT切片一起输入到软件中。提取8种种子表型的平均时间约为每个容器1.5∼2.5min。表2总结了小麦、大豆、花生、松子和开心果的种子表型结果。正如预期的那样,大豆和开心果的大多数种子性状的变异(Cv)值低于小麦、花生和松子,因为在CT图像中,大豆和松子种子的大小和形状比其他作物种子更一致。观测和测量之间的一致性为我们提出的CT方法提供了信心。应用3DPheno-Seed&Fruit软件对矮生俄罗斯扁桃的果实形态表型进行了量化分析。除了提取外部特征外,我们还使用了3DPhenoSeed&Fruit中集成的“InternalPheno”插件来提取水果内部的杏仁种子表型。表2列出了外部杏仁果实和内部杏仁种子所测量的8种形态表型,测量过程如图4所示。

  表2 利用3dpheno软件从扫描图像中提取的俄罗斯杏仁的果实/种子表型

  因此,我们的软件是通用的,非侵入性地评估种子和果实的外部结构及其内部隔室。

  为了验证我们的CT图像方法提取的表型的准确性,我们将它们的表型结果与手工测量的结果进行比较。用3DPheno-Seed&Fruit软件对66个大豆种子和50个小麦种子进行了种子长、宽、厚和半径的手工测量。进行了回归分析,结果如图5所示。这些与大小相关的性状在大豆和小麦种子的手工和CT方法中都高度一致, (表3)高度的一致性证实了我们CT测量的可靠性。

  图5 比较3dpheno种子表型与人工测量的简单线DPheno-种子和果实软件从x射线CT图像中提取大豆、小麦、花生、松果和开心果种子的外部形态表型变异系数(cv)表示每种作物多个种子间变异的相关性(括号中显示了每种作物的种子数量)

  对用CT方法提取的66粒大豆种子的8种表型间的相关性进行了研究。所有8个表型之间的相关系数如图6所示。检测到几个预期的或直观的相关,如种子体积与种子表面积强相关(相关系数R=0.97)。种子体积与种子宽度(R=0.89)、种子半径(R=0.93)与种子厚度(R=0.86)、种子长度(R=0.87)的相关性较高。这些结果表明,种子宽度和半径对种子体积的影响大于种子厚度和长度。在水稻中也观察到了类似的趋势(Hu等人,2020年)。种子紧实度和球形度与其他大小和形状相关性状的相关性较低。种子球度与种子宽度(R=0.0 3)、种子半径(R=0.0 1)、种子厚度(R=−0.0 1)、种子长度(R=−0.15)、种子体积(R=−0.18)呈极显著正相关,表明种子宽度、种子半径、种子厚度、种子长度和种子体积不是影响种子形状的主要因素。

  结论在这项研究中,我们提出了一种高通量的方法,利用X射线CT扫描技术精确地研究种子和果实的形态表型。特别设计的种子果实容器可以批量扫描种子和水果,相应的3D图像分析软件3DPhenoSeed&Fruit可以快速自动分割单个种子/果实,并提取其内部和外部隔室的八个形态特征。利用所提出的方法,我们成功地表征了大豆、花生、小麦、松子和开心果种子的形态特征。利用3DPheno-Seed&Fruit软件对俄罗斯山杏整个果实的外观特征和果实内果皮内的种子表型进行了测定。与2D成像方法相比,我们的方法量化了3D形态特征,如表面积、体积和球度。与其他用于谷物表型鉴定的3D图像分析管道相比,我们的方法提供了一种额外的功能,即非破坏性地测量种子和果实内部隔室的形态表型。图形用户界面设计软件3DPheno-Seed&Fruit界面友好,易于导航,并具有显示表型结果的良好可视化功能。总之,我们的方法是种子和水果3D表型鉴定的强大工具,将提高种子和水果评估的有效性和准确性,最终造福于种子和水果行业和作物育种学会。

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