近日，南京農(nóng)業(yè)大學作物表型組學交叉研究中心周濟教授作為第一通訊作者與英國約翰.英納斯中心（John Innes Centre）的Steven Penfield教授、先正達種業(yè)集團（Syngenta Seeds，歐洲區(qū)）的Rene Benjamins博士共同在國際植物學著名期刊《新植物學家》（New Phytologist，影響因子8.512）上發(fā)表了關(guān)于種子發(fā)芽表型自動化采集和基于機器學習分析的高通量作物種子發(fā)芽表型監(jiān)測平臺——SeedGerm: a cost‐effective phenotyping platform for automated seed imaging and machine‐learning based phenotypic analysis of crop seed germination。
文中介紹了自主開發(fā)的自動化表型采集和分析平臺SeedGerm，對如何完成作物種子發(fā)芽的自動化時序拍攝、基于圖像的表型分析和基于監(jiān)督式機器學習的、針對不同作物類型的高通量性狀分析進行了詳細的介紹。本研究推出的SeedGerm系統(tǒng)，基于經(jīng)濟型的硬件和開源軟件設計涵蓋了對小麥、大麥、玉米、番茄、辣椒和油菜等不同作物類型的種子發(fā)芽試驗、發(fā)芽時序圖像，泛化圖像處理、實時訓練和基于機器學習的表型性狀分析；最終，生成可靠的發(fā)芽性狀分析數(shù)據(jù)集以供量化分析。本文還從統(tǒng)計上分析了幼根突破種皮的時間和評價標準，通過和生物學家的評判相關(guān)性、動態(tài)發(fā)芽曲線、多個發(fā)芽率梯度等重要發(fā)芽性狀，對88個油菜品種進行基因型-表型關(guān)聯(lián)分析，并定位到了一個關(guān)于脫落酸（abscisic acid，ABA）信號轉(zhuǎn)導的相關(guān)基因。此外，本文還介紹了開源SeedGerm系統(tǒng)在作物發(fā)芽研究、育種和種子監(jiān)測中的應用，顯示了其在科學研究和生產(chǎn)實踐中廣泛的應用前景。
SeedGerm的硬件設備（兩種類型：有線和無線連接）
SeedGerm的軟件系統(tǒng)
SeedGerm的核心分析算法
SeedGerm用于檢測88種具有不同發(fā)芽特性的甘藍型油菜的遺傳差異
特別是隨著基因組學和測序技術(shù)的飛速發(fā)展，基因型數(shù)據(jù)海量擴充，而高質(zhì)量表型數(shù)據(jù)的匱乏已經(jīng)逐步成為鑒定基因-性狀關(guān)聯(lián)、解析環(huán)境對性狀的影響，進而實現(xiàn)作物改良和加快植物研究的瓶頸。近年來，信息技術(shù)、人工智能和農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)等新興研究領(lǐng)域的不斷完善，多學科交叉為高通量、自動化作物表型組研究奠定了堅實的基礎。以植物生命史和田間生產(chǎn)的起點——發(fā)芽為例，種子發(fā)芽和幼苗建成不僅是自然界植物群落形成的主要瓶頸，也是糧食作物和很多園藝作物在田間快速、整齊生長發(fā)育的關(guān)鍵步驟。在科學研究和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中都是考評品種表現(xiàn)、栽培管理水平的重要依據(jù)。當前大部分種子發(fā)芽表型的獲取依然依靠人工識別，對經(jīng)驗和專業(yè)知識有較高要求，通量也收到極大的限制。此外，不同科研人員之間在評判上會有一定的偏差，很難實現(xiàn)完全客觀的量化分析。因此可用于多物種的種子發(fā)芽表型性狀的高通量、高精度、標準化獲取和分析方法的開發(fā)尤為重要和迫切。
南農(nóng)大作物遺傳與種質(zhì)創(chuàng)新國家重點實驗室、作物表型組學交叉研究中心和江蘇省現(xiàn)代作物生產(chǎn)協(xié)同創(chuàng)新中心為第一通訊單位。此外，上海農(nóng)科院農(nóng)業(yè)生物基因中心和南農(nóng)大工學院盧偉副教授也參與了本項目。英國國立農(nóng)業(yè)植物研究所（National Institute of Agricultural Botany, NIAB）下屬的劍橋作物研究中心（Cambridge Crop Research Centre）也共同參與了本項目的研發(fā)、分析和測試。
周濟，中國國籍，英國皇家生物學會會士 (The Fellow of the Royal Society of Biology，F(xiàn)RSB)；南京農(nóng)業(yè)大學作物表型組學交叉研究中心特聘教授，周濟實驗室主任，博導；英國國立農(nóng)業(yè)植物研究所、劍橋作物研究中心數(shù)字科學研發(fā)部門主管（Head of Data Sciences）、創(chuàng)新實驗室主任，博導。在傳統(tǒng)表型采集和分析算法基礎上，依托南農(nóng)大、劍橋大學植物科學系和超算中心，專注于高通量植物表型分析算法、計算機視覺和人工智能算法在表型分析中的開發(fā)和應用。2011年博士畢業(yè)至今，以生物信息學專家的身份參與完成多項交叉基礎、應用研究項目。做為主要完成者在Nature，Nature Plants，Plant Cell，New Phytologist, GigaScience和Horticulture Research等國際頂級期刊撰寫發(fā)表學術(shù)論文25篇，總影響因子超過180，自2015年起被引證超過1000次，其中以第一、通訊、共同通訊作者發(fā)表論文18篇。定期為多家國際頂級學期刊審稿。獲得國際發(fā)明專利1項，英國發(fā)明專利1項。研究成果多家歐洲媒體報道或?qū)ＴL，包括英國國家媒體如ITV，BBC，Guardian，Cambridge Network等。
原文鏈接：
Colmer, J., O'Neill, C.M., Wells, R., Bostrom, A., Reynolds, D., Websdale, D., Shiralagi, G., Lu, W., Lou, Q., Le Cornu, T., Ball, J., Renema, J., Flores Andaluz, G., Benjamins, R., Penfield, S. and Zhou, J. (2020), SeedGerm: a cost‐effective phenotyping platform for automated seed imaging and machine‐learning based phenotypic analysis of crop seed germination. New Phytol. doi:10.1111/nph.16736.