2020年5月2日，Plant Phenomics刊發(fā)了由中國科學(xué)院遺傳與發(fā)育生物學(xué)研究所和華中農(nóng)業(yè)大學(xué)作物遺傳改良國家重點實驗室合作，題為Nondestructive 3D Image Analysis Pipeline to Extract Rice Grain Traits Using X-Ray Computed Tomography的研究論文，本文介紹了一種基于CT成像的水稻3D谷粒性狀無損測定及分析技術(shù)。

我國是水稻生產(chǎn)和消費大國，隨著水稻栽培技術(shù)的提高，我國糧食產(chǎn)量穩(wěn)步上升。然而受氣候變化、病蟲害、人口增長等因素影響，我國的糧食產(chǎn)量仍難以滿足未來人口增長需求。因此，快速篩選和培育高產(chǎn)優(yōu)質(zhì)抗病蟲的水稻品種已成為科學(xué)家們共同追求的目標(biāo)。稻穗作為直接影響水稻產(chǎn)量的最直接器官，其性狀在產(chǎn)量評估、品種分類、水稻育種和栽培管理中具有重要作用，但傳統(tǒng)的產(chǎn)量相關(guān)性狀測量方法主要依靠人工，存在費時和誤差大等缺點。目前，也有部分基于機器視覺的稻穗谷粒表型性狀測量方法，主要包括兩類：一類是以高通量數(shù)字化考種系統(tǒng)為代表，測量前需要先脫粒，然后獲取二維谷粒圖像進而提取谷粒性狀；另一類方法不需要脫粒，但需要人工將稻穗平鋪于掃描儀掃描成像，獲取稻穗二維圖像后再進行識別和提取性狀。但上述兩種方法都只能提取谷粒2D性狀，無法提取和分析體積、粒厚等谷粒3D性狀，也無法活體動態(tài)觀測稻穗籽粒灌漿等生長發(fā)育情況。

本研究開發(fā)了一種基于X-ray CT的稻穗3D圖像自動分析方法，并將其用于水稻谷粒3D性狀提取和分析。利用自主研發(fā)高通量CT系統(tǒng)對1個野生型品種和8個經(jīng)EMS誘變產(chǎn)生的突變體水稻品種共計104個稻穗進行掃描采集圖像，得到三維重建后的稻穗3D圖像。然后開發(fā)了一種基于X-ray CT的稻穗3D圖像自動分析方法提取谷粒3D性狀，包括谷粒數(shù)，粒長，粒寬，粒厚，谷粒體積等23個表型性狀。通過與數(shù)字化水稻考種機測得的數(shù)據(jù)比較，發(fā)現(xiàn)粒數(shù)、粒長的R2值分別達到0.98和0.96。同時，通過分析谷粒總重量與所提取的性狀之間的相關(guān)性，發(fā)現(xiàn)谷粒總體積與谷?？傊亓烤哂凶罡叩南嚓P(guān)性，其R2值高達0.98，為水稻產(chǎn)量估計提供了新途徑。


更有趣的是，為了進一步驗證該方法是否適用于整株水稻稻穗無損測量，作者對整株水稻稻穗分析效果進行了測試，結(jié)果表明該方法能較好的識別并分割出單個谷粒，為水稻稻穗無損動態(tài)發(fā)育研究提供了一種新技術(shù)和方法。且單個樣本的CT數(shù)據(jù)采集、CT重建、3D稻穗圖像分析以及谷粒性狀提取總耗時約為2分鐘。簡而言之，與現(xiàn)有方法相比，本文研發(fā)了一種基于CT成像的無損、高通量（~2分鐘/樣本）的水稻谷粒3D表型性狀識別的新技術(shù)方法，且有望應(yīng)用于水稻稻穗動態(tài)發(fā)育以及水稻優(yōu)質(zhì)高產(chǎn)等研究，促進水稻功能基因組和水稻育種技術(shù)發(fā)展。

該研究得到國家重點研發(fā)計劃、國家自然科學(xué)基金、中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項基金、湖北省研發(fā)創(chuàng)新平臺建設(shè)項目資助。中國科學(xué)院遺傳與發(fā)育生物學(xué)研究所胡偉娟博士為第一作者，中國科學(xué)院遺傳與發(fā)育生物學(xué)研究所陳凡研究員和華中農(nóng)業(yè)大學(xué)楊萬能教授為共同通訊作者。

Plant Phenomics原文鏈接：https://spj.sciencemag.org/plantphenomics/2020/3414926/