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题名种子动态萌发表型分析算法的研究和软件实现
被引量：2
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作者
赵建华
周洁
戴杰
丁国辉
徐凌翔
关雪莹
周济
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机构
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
南京农业大学人工智能学院
浙江大学农业与生物技术学院
英国国立农业植物研究所/英国剑桥作物研究中心
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出处
《南京农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期1266-1275,共10页
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基金
江苏省基础研究计划项目(BK20191311)
中央高校基本科研业务费专项资金(JCQY201902)。
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文摘
[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。
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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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Keywords
seed germination
dynamic phenotypic analysis
automated image processing
supervised machine learning
wheat
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分类号
TP317.4
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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