Plant Phenomics | 一種水稻全生育期表型圖像獲取和分析策略

水稻是我國第一大口糧作物，水稻安全生產直接關乎我國糧食安全和農業的可持續發展。隨著人口的不斷增長及生態環境壓力的持續加大，對水稻的增產優質基因改良及高產優質品種創制提出了更高的要求。水稻育種離不開全面、準確、高效的表型鑒定，植物表型的核心是獲取高質量、可重復的性狀數據，進而量化分析基因型和環境互作效應及其對產量、品質、抗逆等相關的主要性狀的影響。隨著水稻功能基因組學的發展，準確快速獲取大規模群體表型數據對水稻的育種和改良具有重要意義。而傳統的表型數據獲取往往需要進行大量的人工實驗且費時費力，自動化快速的表型提取方法可以突破傳統水稻表型技術瓶頸，加快育種速度。通過對水稻全生育期的多尺度、多維度、連續無損觀測，將水稻生長發育過程進行數字化，挖掘不同品種水稻發育的特征，對水稻育種改良有著重要意義。

2023年6月，Plant Phenomics 在線發表了中國科學院遺傳與發育生物學研究所作物表型組學研究中心和華中農業大學作物表型團隊題為 A Strategy for the Acquisition and Analysis of Image-Based Phenome in Rice during the Whole Growth Period 的研究論文。

本研究建立了多品種水稻全生育期多維度、多尺度表型圖像的采集體系，利用深度學習等技術獲取了全生育期的表型組學大數據，通過對圖像性狀進行加工及生物學注釋獲取了數字化表征水稻全生育期的58個圖像性狀(I-traits)。通過進一步的分析水稻產量表型變異的84.8%可由這些I-traits解釋；水稻不同群體結構和不同育種區域間表型性狀的差異表現出良好的環境適應性，作物生長發育模式在育種區域緯度上也表現出較高的親和性。通過與重測序數據的關聯分析，共檢測到285個與I-traits相關的數量性狀位點，并在時間和器官維度上對I-traits進行主成分分析，結合全基因組關聯分析挖掘水稻動態生長發育相關候選基因。
 

圖1水稻全生育期表型采集分析流程示意圖

綜上所述，本文所開發的基于圖像的水稻表型獲取和分析策略為整個生育期作物表型的提取和分析提供了一種新的方法和不同的思考方向，從而為未來水稻的遺傳改良提供有用的信息。

中科院遺傳發育所作物表型組研究中心高級工程師胡偉娟博士、華中農業大學楊萬能教授為該論文通訊作者，遺傳發育所陳凡組博士生湯芷歆與儲成才組博士后陳倬為該論文共同第一作者，遺傳發育所陳凡課題組和降雨強課題組共同參與了此項工作。該研究得到了中科院先導項目、國家自然科學基金、國家重點研發計劃、湖北省自然科學基金、湖北省科技重大專項等項目的資助。

論文鏈接：

https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0058‍

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《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JCR2022影響因子為6.5，位于農藝學、植物科學、遙感一區。中科院農藝學、植物科學一區，遙感二區，生物大類一區（TOP期刊）。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。
特邀作者：楊萬能
排版：趙倩瑩（南京農業大學）
審核：孔敏、王平