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利用VideometerLab 4多光譜成像系統(tǒng)進(jìn)行藜麥霜霉病研究

更新時間:2021-06-28 點(diǎn)擊量:1368

介紹

藜麥(Chenopodium quinoa)是一種作物,營養(yǎng)豐富,在多個國家廣有種植。真菌病如霜霉病限制了谷物產(chǎn)量,培育抗性品系,如抗霜霉病品系是藜麥育種的中心目標(biāo)。

利用常規(guī)RGB成像來測量藜麥對霜霉病的表型反應(yīng)(Peronospora variabilis ) 測量比較困難,原因在于來自不同藜麥基因型在葉片上有不同綠色和紅色斑點(diǎn)進(jìn)行干擾,參見圖1和圖2。 

1.目標(biāo)

開發(fā)圖像分析規(guī)程來區(qū)分健康藜麥葉片組織以及感染霜霉病的藜麥葉片組織。研究利用Videometer多光譜成像系統(tǒng)對嚴(yán)重度程度表型和孢子形成進(jìn)行研究。

嚴(yán)重程度是葉片正面損傷的面積占整個葉片面積的百分比。依基因型不同,顏色可為桔色、黃色或紅色。

孢子形成是損傷部上方孢子量,以百分比測量,通過測量葉片正面進(jìn)行評估。 

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圖1 葉片正面嚴(yán)重度癥狀

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圖2 葉片正面孢子形成

2.多光譜圖像分析

研究人員利用VideometerLab 4多光譜成像系統(tǒng)進(jìn)行多光譜成像,積分球確保對樣品的均一照明(圖3)。每個獲取的圖像層由19個不同圖像波段組成,波長涵蓋365nm(UVA)到970nm(NIR)。圖像的每個像素分辨率為~41 µm。每個圖像層的分辨率為2192X2192像素。

圖像分析嚴(yán)重度模型

從G9基因型葉片正面(圖4)清楚看到了黃化現(xiàn)象(A),拍攝了RGB圖像(常規(guī)相機(jī),人眼可見光波段。(B)和(C)顯示了多光譜圖層中的2個波段,藍(lán)光490nm(B)和黃光570nm(C)。對健康植物組織和黃化界定進(jìn)行了初始標(biāo)記,轉(zhuǎn)換建立了模型(D),通過nCDA(歸一化典型判別分析將19個波段信息(圖像中多個圖層),轉(zhuǎn)換為了整個圖層的代表像素范圍值。之后切割(E和F),可用于所有圖像-所有品系和基因型,獲取有黃化組織(E黃色)百分比定量分析,該特定葉片比例為68.0%,或者包括紅色覆蓋孢子區(qū)(F),比例為18,9%,黃化(黃色)比例68%,孢子和黃化區(qū)綜合面積占比75.8%。 

圖像分析孢子形成

在葉片正面(底部),RGB圖像中的G9基因型清晰可見到孢子形成圖像(下底部A和B放大)。盡管在可見光波段很難檢測到單個波段,這里特別標(biāo)出了藍(lán)光波段(490nm)(C)。進(jìn)入NIR(780nm)波段(下左部的D和E放大),清晰看見了孢子。使用該信息(僅標(biāo)識黑灰色孢子)可幫助我們區(qū)分切割孢子像素(F),并將該面積定量,該葉片孢子比例為12.5% (黃色顯示),不包括黃化部分面積。

另外,此處的孢子標(biāo)識與正面圖像分析而言更加保守。 覆蓋的非黑灰區(qū)的像素部分 (像素比單個孢子要大)估計,孢子比例為~23%(此處未予以顯示)。

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4(A) sRGB圖像。(B),490nm(藍(lán)光),(C),570nm(黃色),(D) 轉(zhuǎn)換,(E)(F),2種類型定量分割。

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5(A) sRGB 圖像,(B)490nm(藍(lán)光),(C) 570nm(黃色),(D)轉(zhuǎn)換,(E)定量分割。

 

結(jié)果

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圖6:133個基因型的平均嚴(yán)重程度(%)分布

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表1手工以及基于多光譜表型成像的藜麥霜霉病互作

研究對相關(guān)的132個藜麥基因型對霜霉病的表型反應(yīng)進(jìn)行了研究。設(shè)置了3個實(shí)驗(yàn),每個有4個區(qū)塊,配有復(fù)制控制樣品以及非復(fù)制基因型樣品。找到了對P. variablilis 反應(yīng)變異大的藜麥基因型,發(fā)現(xiàn)了基因型對互作有著顯著影響 (p-value = 1.18 x 10-18) 圖6。研究人員對圖像表型研究結(jié)果進(jìn)行了比較,研究人員正在開發(fā)適合覆蓋整個反應(yīng)的算法。該綜述中,研究者展示了與G9基因型相對應(yīng)的葉片圖像。結(jié)果總結(jié)在表1中,來不同區(qū)塊和試驗(yàn)的分屬不同植株的10片葉子取了平均值。

結(jié)論

多光譜成像如嚴(yán)格按照規(guī)程使用、記錄完善的話,是非常強(qiáng)勁的表型工具。對圖像定量基于算法應(yīng)用,這需融合對疾病反應(yīng)的經(jīng)驗(yàn)和知識。對孢子形成,菌絲萌發(fā),滲透,侵染面積以及健康組織識別可提供更加近似的像素標(biāo)識。

目前研究人員已經(jīng)開發(fā)出了可應(yīng)用于藜麥霜霉病互作的應(yīng)用于損傷組織算法。

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