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植物生理学报 2020年第9期56卷 1784-1794页

作者：殷雨萌曾龙军王莉莉郑克志徐大超杨东雷南京农业大学作物遗传与种质创新国家重点实验室南京210095 南京农业大学作物表型组学交叉研究中心南京210095

位于同源染色体的一对等位基因通过减数分裂与受精独立地遗传给子代,在F1及随后的世代中等位基因独立地表达,这一过程中DNA序列是其表达调控与功能的决定因素。但是基因组印记、X染色体失活、副突变等生命现象并不符合孟德尔遗传定律。... 详细信息

位于同源染色体的一对等位基因通过减数分裂与受精独立地遗传给子代,在F1及随后的世代中等位基因独立地表达,这一过程中DNA序列是其表达调控与功能的决定因素。但是基因组印记、X染色体失活、副突变等生命现象并不符合孟德尔遗传定律。在本研究中,利用强启动子35S驱动赤霉素代谢酶编码基因OsGA2ox1,并遗传转化水稻,获得的OsGA2ox1ectopicexpression(GAE)转基因水稻表现出植株矮化、叶色深绿、开花延迟等赤霉素严重缺失的典型表型。在转基因植株的后代中出现了表型恢复、与野生型相同的植株。基因型鉴定发现它们含有35S::OsGA2ox1,但是OsGA2ox1的转录降低到与野生型相当的水平,因此将其命名为OsGA2ox1 silencing(GAS)。进一步研究发现,与矮化的GAE植株相比,GAS的35S启动子上DNA甲基化水平明显升高,表明基因沉默很可能发生在转录水平上。利用这些转基因沉默的GAS与OsGA2ox1超表达的GAE水稻进行正反杂交,所得到的F1代植株都未呈现出赤霉素缺失表型,并且它们35S启动子上的DNA甲基化水平与GAS一样高。在随后的F2、F3代群体中也未出现过矮化的植株。这表明在F1代植株中,GAS沉默的35S::OsGA2ox1与GAE超表达的35S::OsGA2ox1之间发生了相互作用,改变了超表达的35S::OsGA2ox1表观遗传学状态,而且改变后的35S::OsGA2ox1的表观遗传学状态可以稳定地遗传给后代。本研究的发现将为转基因聚合育种提供重要的理论指导。

关键词：水稻副突变 OsGA2ox1 赤霉素基因沉默

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结合轻量级麦穗检测模型和离线Android软件开发的田间小麦测产

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农业工程学报 2021年第19期37卷 156-164页

作者：陈佳玮李庆谭巧行桂世全王笑易福金姜东周济南京农业大学前沿交叉研究院/植物表型组学研究中心/江苏省现代作物生产省部共建协同创新中心南京210095 南京农业大学工学院南京210095 南京农业大学农学院南京210095 南京农业大学经济管理学院南京210095 英国剑桥作物研究中心/英国国立农业植物研究所英国剑桥CB30LE

单位面积麦穗数是重要的产量构成因素之一,通过该性状和不同品种历史数据在田间完成对小麦产量的预估,对育种栽培和农业生产具有非常重要的意义。该研究基于小麦田间栽培试验提出了一套结合轻量级深度学习技术和小麦测产算法在Android(... 详细信息

单位面积麦穗数是重要的产量构成因素之一,通过该性状和不同品种历史数据在田间完成对小麦产量的预估,对育种栽培和农业生产具有非常重要的意义。该研究基于小麦田间栽培试验提出了一套结合轻量级深度学习技术和小麦测产算法在Android(安卓)智能手机上离线分析单位面积穗数和田间测产的技术方案。首先介绍了手机标准化俯拍小麦冠层和手机端图像预处理算法,再根据灌浆期小麦冠层图像构建了MobileNetV2-YOLOV4深度学习模型对单位面积中的麦穗进行识别,然后结合迁移学习和***转换器完成了模型轻量化,最后通过AndroidSDK和SQLite构建了不同小麦品种在手机端的产量数据库和人机交互图形界面。开发的安卓软件"YieldQuant-Mobile"(YQ-M)可离线识别手机拍摄的麦穗数量,并在田间完成产量预测和结果输出等功能。基于从中国各小麦主产区中选择的80个代表性品种(共240个1 m^(2)小区),使用YQ-M完成了这些品种的麦穗检测和小区测产研究。结果显示YQ-M的精确率、召回率、平均精确度和F1分数分别为84.43%,91.05%,91.96%和0.88。单位面积测产结果和实际产量的决定系数为0.839,均方根误差为17.641 g/m^(2)。研究表明YQ-M对麦穗识别精度高,在田间环境下测产结果和算法鲁棒性良好。此外,YQ-M还具有良好的扩展性,可为其他作物的离线智能测产提供借鉴,并为小麦研究和生产实践提供低成本、便捷可靠的田间测产方法。

关键词：模型算法产量轻量级深度学习麦穗计数 Android软件开发小麦

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基于多光谱图像的小麦种子形态和成分性状的自动化检测算法开发

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植物生理学报 2024年第4期60卷 739-752页

作者：李鸿岩戴杰周洁闻桢杰 Phil Howell 周济南京农业大学前沿交叉研究院/工学院/作物表型组学交叉研究中心南京210095 英国国立农业植物研究所/剑桥作物研究中心英国剑桥CB3OLE

在全球气候变化加剧的背景下,小麦(Triticum aestivum)产量与中国粮食安全密切相关,因此,基于小麦种子外部形态与内部成分的快速、无损检测对高通量鉴定其品质和活力意义重大。针对当前种子检测通量及准确性的限制,本研究通过多学科融合... 详细信息

在全球气候变化加剧的背景下,小麦(Triticum aestivum)产量与中国粮食安全密切相关,因此,基于小麦种子外部形态与内部成分的快速、无损检测对高通量鉴定其品质和活力意义重大。针对当前种子检测通量及准确性的限制,本研究通过多学科融合,结合多光谱成像、计算机视觉、自动化图像处理等技术,开发了一种通过多光谱图像从近百粒种子中快速提取单粒、并在单粒尺度完成外部形态(如种子面积、长度、宽度与圆度等)和内部物质成分(如植物色素、淀粉、植物油脂与水分含量等)量化分析的算法。针对所选的15个小麦品种,算法对1 347粒种子形态性状的分析结果与人工测量结果间的决定系数(R2)为面积0.900 (RMSE=1.504)、长度0.981 (RMSE=0.188)、宽度0.911 (RMSE=0.795);对513粒种子的六个关键光谱波段的R2为0.973、0.970、0.983、0.953、0.891、0.893;以上P值均小于0.005。在此基础上,通过形态与光谱性状的聚类和主成分分析,本研究还构建了区分不同品种小麦种子的分类方法,进而探索了重要种子农艺性状(如种子破损区域及种胚检测等)的自动鉴选算法,为种子活力和品质的高通量检测研究提供了新思路和新方法。

关键词：种子形态分析种子成分表征多光谱成像技术自动化图像处理小麦

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基于热红外成像和断根修复算法的玉米根系表型检测方法

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光谱学与光谱分析 2020年第9期40卷 2845-2850页

作者：卢伟韩钊蹇兴亮 Zhou Ji 姜东丁艳锋南京农业大学工学院/江苏省现代设施农业技术与装备工程实验室江苏南京210031 John Innes Centre Earlham InstituteNorwich Research ParkNorwichNR47UHUK 南京农业大学作物表型组学交叉研究中心江苏南京210014

针对土壤遮挡时根系图像信息不全的问题,提出一种热红外成像根系表型检测方法,结合Criminisi改进算法实现根系图像信息的增强和修复,并研究玉米根系表型与种子活力之间的关系。首先,设计一种适应于玉米根系构型的环形双层石英培养装置... 详细信息

针对土壤遮挡时根系图像信息不全的问题,提出一种热红外成像根系表型检测方法,结合Criminisi改进算法实现根系图像信息的增强和修复,并研究玉米根系表型与种子活力之间的关系。首先,设计一种适应于玉米根系构型的环形双层石英培养装置迫使玉米根系贴壁生长,分别将老化0, 1, 3和6 d的玉米种子种植在环形培养装置中。基于水和土壤比热容具有显著差异的特点,利用水对玉米苗根茎进行滴灌,并通过热空气对培养装置中的玉米根系进行短时热激励,再用红外热像仪采集根系红外热像,利用土壤与根土间隙水流温度的差异实现土壤遮挡处根系的热成像。其次,对预处理后的根系热像,进行端点和最佳匹配对判定,并利用Criminisi改进算法对红外热像中的断根连接,实现根系热红外图像的修补。最后,利用以上方法分别对不同老化天数的玉米种子幼苗进行根系表型检测验证。结果表明,所提出的热红外成像方法可有助于土壤遮挡处根系的表型图像信息增强,比彩色图像提取的根系表型参数精度提高约0.5%~10%。玉米种子老化1d后其根系表型参数总根长(RTL)和总根数(RTN)未见明显差异,但老化3d和6d的种子其根系表型参数具有显著差异, RTL减少20%~35%, RTN减少10%~55%,反映了玉米种子长时间老化后其活力存在显著下降。不同老化天数的玉米根系表型参数RTL和RTN均与老化天数呈显著负相关,可作为种子活力的重要指标参数,其中,种子根系RTN参数对老化更为敏感,更能够直观反映种子的活力水平,老化1和3 d的种子发根与未老化种子相比均推迟1 d;老化6 d的种子其发根则推迟2 d,且后续根系发育一直迟缓。所提的基于热红外成像的根系表型检测结合Criminisi改进算法的根系表型检测方法,可用于作物根系表型高通量无损检测,具有广阔的应用前景。

关键词：根系表型热红外成像图像修复种子无损检测

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几种果实表面积的三维激光扫描测定

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园艺学报 2022年第9期49卷 1998-2006页

作者：蒙小玉穆悦胡杨吴潇朱辰王慧敏陶书田张绍铃殷豪南京农业大学梨工程技术研究中心南京210095 南京农业大学作物遗传与种质创新国家重点实验室南京210095 南京农业大学作物表型组学交叉研究中心江苏省现代作物生产协同创新中心现代作物生产省部共建协同创新中心南京210095

利用三维激光扫描测量臂测量果实表面积的新方法,以标准块和乒乓球为对照,精确测定了梨(Pyrus)、苹果(Malus×domestica)、橙(Citrus)、枣(Ziziphus jujuba)、番茄(Solanum lycopersicum)、香蕉(Musa nana)和葫芦(Lagenaria siceraria)7种果实的表面积。与传统公式法相比较,该方法速度快、效率高、稳定性强,适宜应用于园艺作物果实表面积的精确测量。

关键词：果实表面积三维激光扫描测量臂

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加强重大科技创新平台科普工作能力的分析及思考——以重大科技基础设施为例

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实验技术与管理 2021年第6期38卷 36-40页

作者：葛焱南京农业大学党委宣传部江苏南京210095 南京农业大学作物表型组学交叉研究中心江苏南京210095

该文以重大科技基础设施为对象,从社会责任和科普工作对重大科技基础设施建设运行的影响角度出发,分析相关人员的科普责任,并对科普工作面临的现实困境,从建立健全科普工作组织保障体系、打造专兼职结合的高素质科普队伍、提升从事科普... 详细信息

该文以重大科技基础设施为对象,从社会责任和科普工作对重大科技基础设施建设运行的影响角度出发,分析相关人员的科普责任,并对科普工作面临的现实困境,从建立健全科普工作组织保障体系、打造专兼职结合的高素质科普队伍、提升从事科普工作的责任自觉、积极开展科普工作激励与评价等4个方面,提出加强重大科技创新平台科普能力建设的建议。

关键词：重大科技基础设施科普工作能力建设

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基于无人机和地面图像的田间水稻冠层参数估测与评价

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作物学报 2022年第5期48卷 1248-1261页

作者：王泽周钦阳刘聪穆悦郭威丁艳锋二宫正士南京农业大学作物表型组学交叉研究中心/南京农业大学前沿交叉研究院/江苏省现代作物生产协同创新中心/现代作物生产省部共建协同创新中心东京大学农学生命科学研究院生态调和农学机构/国际田间作物表型研究实验室

田间水稻表型监测可用于分析水稻产量相关性状,对指导水稻栽培管理以及产量预测具有重要意义。本研究以3种氮肥处理下6个不同栽培品种的水稻为研究对象,估测并评价了水稻冠层的主要表型参数,以探讨利用图像分析方法评价多品种及栽培环... 详细信息

田间水稻表型监测可用于分析水稻产量相关性状,对指导水稻栽培管理以及产量预测具有重要意义。本研究以3种氮肥处理下6个不同栽培品种的水稻为研究对象,估测并评价了水稻冠层的主要表型参数,以探讨利用图像分析方法评价多品种及栽培环境下田间水稻长势的适用性。基于无人机和田间固定相机图像,本研究通过图像处理、三维建模和机器学习自动测算出田间水稻冠层覆盖度、株高、穗数,并结合实际测量结果进行了精度评价。结果表明:(1)基于无人机图像使用决策树分类模型提取的水稻冠层图像与人工勾绘结果一致性较好(Qseg均值为0.75,方差为0.08),由此计算的冠层覆盖度与人工勾绘计算的冠层覆盖度相关性较高(R~2=0.83,RMSE=5.36%);(2)使用冠层高度模型估测的各小区水稻株高均值与田间实测高度均值相关性较高(R~2=0.81, RMSE=9.81 cm),但整体呈现低估;(3)基于地面图像使用决策树分类和形态参数过滤得到的穗数计数结果与实测穗数相关性较高(R~2=0.83,RMSE=10.99)。总体而言,结合图像分析算法,应用低空无人机遥感技术高通量自动化估测水稻冠层覆盖度、株高的精度较高,而应用地面平台进行稻穗精确识别的潜力很大,可用于分析氮肥施用量对水稻长势指标的影响及不同品种对氮肥的响应情况,对田间水稻表型信息的深入挖掘及实际产量预测具有重要意义。

关键词：水稻表型表型平台长势参数株高冠层覆盖度穗数计数

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种子动态萌发表型分析算法的研究和软件实现

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南京农业大学学报 2022年第6期45卷 1266-1275页

作者：赵建华周洁戴杰丁国辉徐凌翔关雪莹周济南京农业大学前沿交叉研究院/作物表型组学交叉研究中心江苏南京210095 南京农业大学人工智能学院江苏南京210031 浙江大学农业与生物技术学院浙江杭州310029 英国国立农业植物研究所/英国剑桥作物研究中心剑桥CB30LE英国

[目的]种子是植物研究中重要的对象之一,本研究旨在对关键种子萌发表型进行动态监测及量化分析,为了解不同植物生存、生长和繁衍提供表型依据。[方法]本研究以小麦(Triticum aestivum)为研究对象,利用监督式机器学习算法(如K近邻、支持... 详细信息

[目的]种子是植物研究中重要的对象之一,本研究旨在对关键种子萌发表型进行动态监测及量化分析,为了解不同植物生存、生长和繁衍提供表型依据。[方法]本研究以小麦(Triticum aestivum)为研究对象,利用监督式机器学习算法(如K近邻、支持向量机、随机森林),在不同颜色空间上对3种弱筋小麦品种的种子萌发图像序列进行前、背景对象训练及背景分割,然后通过构建自动化图像处理算法进行目标提取,再结合图论和二维骨架动态分析幼根和根尖点的位置变化,实现关键萌发性状的高通量数字化提取。[结果]本研究可获得大量人工难以计量的萌发性状,包括种子长、宽、面积、周长,幼根和幼芽长度及生长速率等。通过与人工统计数据的线性回归分析,关键动态性状如幼根长、根生长速率、芽长的决定系数R 2值分别为0.922(n=188,P<0.001,RMSE=1.727)、0.719(n=191,P<0.001,RMSE=0.406)、0.897(n=115,P<0.001,RMSE=2.726)。[结论]本研究提出的算法能有效获取种子萌发动态表型组,并可扩展至棉花(Gossypium barbadense)和油菜(Brassica napus),为遗传育种和植物研究提供表型分型依据和智能化解析技术。

关键词：种子萌发动态表型分析自动化图像处理监督式机器学习小麦

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基于图像的水稻穗粒相关性状智能检测算法研究

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植物生理学报 2022年第5期58卷 957-971页

作者：王栋陈佳玮沈利言王永春王阿红周济南京农业大学前沿交叉研究院/作物表型组学交叉研究中心南京210095 南京农业大学工学院南京210031 中国科学院分子植物科学卓越创新中心/中国科学院国家基因研究中心上海200233 英国国立农业植物研究所/英国剑桥作物研究中心英国剑桥CB3 OLE

水稻(Oryza sativa)生产对保障中国粮食安全具有重要意义。水稻穗粒相关性状,例如每穗粒数、种皮颜色、穗粒长度和宽度等,是衡量产量和品质的重要依据之一。针对当前水稻穗粒性状分析仍较多依靠人工计数或各类考种设备,时间和经济成本... 详细信息

水稻(Oryza sativa)生产对保障中国粮食安全具有重要意义。水稻穗粒相关性状,例如每穗粒数、种皮颜色、穗粒长度和宽度等,是衡量产量和品质的重要依据之一。针对当前水稻穗粒性状分析仍较多依靠人工计数或各类考种设备,时间和经济成本均较高的情况,本研究通过多学科融合,结合表型分析、图像处理和深度学习等技术,开发了一种无需脱粒、直接通过稻穗图像考察每穗粒数和多种穗粒相关性状的智能表型解析算法。该方法适用于高清照相机、智能手机或扫描仪等成像设备在室内外多种场景下所采集的图像,可从图像中快速提取完整穗粒并量化分析其粒长、粒宽、长宽比、圆形度和颜色等多种穗粒相关性状。对室内定点拍摄的18个水稻品种,算法对每穗粒数分析结果与人工计数比较的决定系数(R^(2))分别为0.95(n=4930粒,P<0.001;基于图像)和0.88(n=4191粒,P<0.001;基于实际稻穗);对室外手机拍摄图像分析,每穗粒数与人工计数的R^(2)分别为0.86(n=2490粒,P<0.001;基于图像)和0.85(n=2645粒,P<0.001;基于实际稻穗)。长宽比分析结果与人工统计的R^(2)分别为0.84(n=1454粒,P<0.001;基于室内图像)和0.71(n=726粒,P<0.001;基于室外图像)。此外,通过聚类分析可将所试18个品种按其穗粒相关性状分为4类,与人工聚类分析结果相似,可高效区分不同水稻品种间的穗粒性状差异。结果表明,本研究构建的算法应用范围广、使用便捷且成本低,性状分析结果具有生物学意义,因此适用于对精确度和泛化性要求较高的穗粒性状快速鉴定及分型工作。研究结果为智能化穗粒性状解析提供新思路和新方法。

关键词：水稻穗粒相关性状自动化图像处理深度学习经济型穗粒表型分析

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人工智能——推动植物研究发展的新动力

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南京农业大学学报 2022年第5期45卷 1060-1071页

作者：周济陈佳玮沈利言戴杰闻桢杰孙港周洁丁国辉丁艳锋南京农业大学前沿交叉研究院/作物表型组学交叉研究中心江苏南京210095 英国国立农业植物研究所/剑桥作物研究中心英国剑桥CB30LE 南京农业大学农学院/江苏省现代作物生产协同创新中心/现代作物生产省部共建协同创新中心江苏南京210095

从20世纪40年代至今,人工智能(artificial Intelligence,AI)及其相关智能系统的发展经历了多次起伏,在过去20年对AI的应用开始步入快速发展的阶段。本文首先介绍了AI发展简史,包括其理论形成、基础算法、分类定义和发展趋势。然后,针对... 详细信息

从20世纪40年代至今,人工智能(artificial Intelligence,AI)及其相关智能系统的发展经历了多次起伏,在过去20年对AI的应用开始步入快速发展的阶段。本文首先介绍了AI发展简史,包括其理论形成、基础算法、分类定义和发展趋势。然后,针对流行的AI开发框架和技术算法及其在植物研究各领域中的应用进行了概述,例如基因挖掘和分子育种、病虫害检测预防、作物栽培和农业生产等。为发挥AI技术对生物大数据的解析优势,本文着重讨论了AI的创新应用并展示了笔者所在的中国和英国联合实验室与此相关的部分最新研究进展,以期为AI技术在中国植物研究中的推广抛砖引玉、集思广益。

关键词：人工智能 AI发展史 AI技术应用植物研究表型组学智能性状解析

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