2019年8月，Plant Phenomics刊發(fā)了由來自美國倫斯勒理工學(xué)院（Rensselaer Polytechnic Institute）、美國農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)研究中心（USDA-ARS）、康奈爾大學(xué)的Andrew Bierman等人撰寫的題為High-Throughput Phenotyping System Using Machine Vision to Quantify Severity of Grapevine Powdery Mildew的研究論文，介紹了一種利用機(jī)器視覺量化葡萄白粉病嚴(yán)重程度的高通量表型系統(tǒng)。USDA-ARS/康奈爾大學(xué)的Lance Cadle-Davidson教授為本文通訊作者。

葡萄白粉病對基于成像的表型分析系統(tǒng)提出了特殊的挑戰(zhàn)。本研究在之前開發(fā)的低通量、定量的顯微鏡方法（用于數(shù)千個(gè)葡萄葉盤樣品的白粉菌表型抗性的遺傳分析）的基礎(chǔ)上開發(fā)了針對葉盤上白粉病嚴(yán)重程度的自動(dòng)成像和分析方法。該系統(tǒng)將一個(gè)4600萬像素的CMOS傳感器相機(jī)與一個(gè)可提供3.5倍放大、X-Y樣本定位和Z軸調(diào)焦的長工作距離鏡頭配對，在13.5-26秒的時(shí)間內(nèi)，以3-10張聚焦疊加圖像的形式捕捉了直徑為1厘米的葉盤的78%的區(qū)域。每個(gè)圖像像素代表葉盤的1.44 m2。使用基于GoogLeNet的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）檢測每個(gè)葉盤（約800幅子圖像）是否存在白粉菌菌絲作為嚴(yán)重程度的評估，訓(xùn)練驗(yàn)證精度為94.3%。對于一個(gè)獨(dú)立的圖像集，CNN與人類專家的一致性為89.3%-91.7%。

Assembled system for image capture.

這種實(shí)時(shí)成像方法是非破壞性的，并且重復(fù)測量感染的時(shí)間過程顯示出了易感，中性和抗性樣品之間的差異。該系統(tǒng)每天處理超過1000個(gè)樣品，具有良好的準(zhǔn)確性，可以評估葡萄對白粉菌的宿主抗性，化學(xué)或生物學(xué)功效及其他表型反應(yīng)。此外，新的CNNs可以很容易地在不同病理系統(tǒng)中進(jìn)行表型分析，或用于分析適合葉圓片的各種性狀。

How to Cite this Article

Andrew Bierman, Tim LaPlumm, Lance Cadle-Davidson, et al., A High-Throughput Phenotyping System Using Machine Vision to Quantify Severity of Grapevine Powdery Mildew,  Plant Phenomics, vol. 2019, Article ID 9209727, 13 pages, 2019.

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about Plant Phenomics

《植物表型組學(xué)》（Plant Phenomics）是由南京農(nóng)業(yè)大學(xué)和美國科學(xué)促進(jìn)會(huì)（AAAS）合作創(chuàng)辦的英文學(xué)術(shù)期刊，于2019年1月正式上線發(fā)行，是Science合作出版的第二本期刊。采用開放獲取形式，刊載植物表型組學(xué)交叉學(xué)科熱點(diǎn)領(lǐng)域具有突破性科研進(jìn)展的原創(chuàng)性研究論文、綜述、數(shù)據(jù)集和觀點(diǎn)。具體范圍涵蓋高通量表型分析的最新技術(shù)，基于圖像分析和機(jī)器學(xué)習(xí)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(nóng)業(yè)實(shí)踐中的表型組學(xué)新應(yīng)用，與植物表型相結(jié)合的分子生物學(xué)、植物生理學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、作物模型和其他組學(xué)研究，表型組學(xué)相關(guān)的植物生物學(xué)等。2019年8月，已正式被DOAJ數(shù)據(jù)庫收錄。

翻譯：孫港 

編輯：孔敏 

審核：尹歡、陳文珠