关于穇子表型组学与基因组学的现状与展望

关于穇子表型组学与基因组学的现状与展望

穇子(Eleusine coracana L. Gaertn)是世界半干旱地区至关重要的粮食和营养安全作物,兼具印度和非洲种质类型的独特特征,植物表型资讯简介如下:

穇子(Eleusine coracana L. Gaertn)是世界[……]

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利用生物刺激剂对干旱胁迫的辣椒植株进行动态生理表型研究

本文介绍了一个高通量功能表型分析系统(HFPS),可以在几种处理下同时、直接测量与其产量相关的生理性状,能够比较植物在动态环境中对不同环境条件的动态反应,植物表型资讯简介如下:

在非生物胁迫下提高作物产量是农业科学界面临的最大挑战之一[……]

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通过改进无人机高度估计在玉米成熟前进行产量预测

通过改进无人机高度估计在玉米成熟前进行产量预测

2017年间,德克萨斯大学试验站 G2F(Genome to Fields)混合试验中利用两个无人机系统(UAS)在三个环境胁迫处理下,每周对玉米实验田进行UAS图像收集,植物表型资讯简介如下:

实验结果显示,高空(120米)固定翼U[……]

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PhénoField®:管理和表征植物非生物胁迫的高通量表型平台

本文将通过2017年的小麦试验数据,重点介绍PhénoField®的生产能力,植物表型资讯简介如下:

为了评估水分亏缺对田间环境的影响,研究人员(或育种人员)必须在非常严格的田间环境中建立大型实验网络。PhénoField®平台是欧盟[……]

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Codelplant:利用回归RGB图像处理的颜色模型对植物图像进行分割

本文提出了一个具有通用性及开源性的方法——Codelplant,可用于生成表征数字图像中特定子集的颜色模型,植物表型资讯简介如下:

近年来,由于成像设备成本的降低、图像分辨率以及处理分析能力的提高,数字图像的颜色分析在植物研究中获得了[……]

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基于CV模型的植物活体气孔自动分割与测量方法

基于CV模型的植物活体气孔自动分割与测量方法

本研究旨在为不同植物活体气孔的全自动分割与测量提供一种通用方法。该方法利用水平集理论和图像处理技术,在通用性等方面都优于现有的基于阈值和骨架的气孔分割和测量方法,植物表型资讯简介如下:

植物气孔主要调节植物内外环境之间的气体交换和水分[……]

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通过连续地面和空中测量冠层温度重复性评估小麦表型

本文旨在确定小麦CT重复性最高的时间点(在整个季节和一天之内),以指导CT在小麦育种研究中的应用,植物表型资讯简介如下:

红外冠层温度(CT)是气孔导度的公认替代指标,目前已有充分证据表明气孔导度的基因型变异与小麦的籽粒产量有关。本文[……]

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利用深度学习自动估算水稻抽穗期

利用深度学习自动估算水稻抽穗期

本文提出了一个简单的系统,用于从水稻地面RGB图像中检测含有稻穗的区域,植物表型资讯简介如下:

水稻抽穗期的精准估计有助于育种人员了解不同作物品种在特定地区的适应性。抽穗期对研究粮食产量也起着至关重要的作用。目前对作物抽穗期进行人工视[……]

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利用无人机图像估算混合生长早期作物密度

利用无人机图像估算混合生长早期作物密度

本文以红花为例,介绍了一种基于模板匹配的方法,利用无人机图像在红花早期混合生长阶段进行幼苗计数估计,并详述了一系列后续图像分析策略,植物表型资讯简介如下:

近年来,配备轻型传感器的无人机(UAVs)对田间作物表型研究已产生巨大的影响。[……]

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一种基于多光谱自动成像系统的微根窗

一种基于多光谱自动成像系统的微根窗

本文介绍了一种基于多光谱自动成像系统的微根窗,并详述了一系列后续图像分析策略,植物表型资讯简介如下:

根系是植物的重要器官,但根系相关性状的评估却比较困难,特别是在自然条件下的深层土层中。研究人员在田间或半田间条件下研究根系生长时通常[……]

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利用无人机高光谱成像和深度神经网络对小麦产量进行高通量表型分析

为此,为方便优质品种的筛选,本研究开发了一个自动化的选育框架。植物表型资讯简介如下:

作物产量需要以可持续的方式增加,以满足日益增长的全球粮食需求。为了鉴别具有高产潜力的作物品种,植物科学家和育种学家在几年内评估了多个地区数百个小麦品[……]

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利用下一代人工智能加快气候适应性植物育种

利用下一代人工智能加快气候适应性植物育种

本文介绍了基因组学和表型组学的现状,通过下一代人工智能(AI)实现多组学大数据集成的新方法和挑战,并提出可行的改进途径。植物表型资讯简介如下:

为确保持续的粮食安全、生物量生产和生态系统服务,科学家们迫切需要培育高产且对新气候以及多变[……]

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叶片计数回归的深度神经网络

叶片计数回归的深度神经网络

本文提出一项旨在了解深度神经网络(DNN)如何在回归任务中做出决策的研究,主要探讨了叶片计数这一常见植物表型任务中的深度学习方法。植物表型资讯简介如下:

近年来,深度学习方法在各种计算机视觉应用中的普及和成功不断增加。然而,由于缺乏对[……]

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氮、水胁迫下玉米中期生长相关性状的图像衍生

氮、水胁迫下玉米中期生长相关性状的图像衍生

本研究的重点是在最大水胁迫(反映植物生理特性的性状)和实验结束时(反映植物结构和生物量相关的性状)进行测量。植物表型资讯简介如下:

在受控培养条件下进行表型测量对于获得植物受环境影响的反应机制以及因此在自然田间条件下的性能改善至关重要[……]

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针对整株植物活性氧的活体成像

针对整株植物活性氧的活体成像

本文针对土壤中生长的成熟植株介绍了一种简单、稳健的ROS全植物活体成像方法。植物表型资讯简介如下:

活性氧(ROS)是许多亚细胞、细胞和系统信号的关键调节因子,在植物中作为多种不同激素、生理和发育途径的组成部分发挥作用,并在对不同生物[……]

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基于语义分割的作物检测遥感数据融合

基于语义分割的作物检测遥感数据融合

本文提出了一种融合多遥感图像和卷积神经网络(CNN)进行语义分割的方法,并将其应用于农作物的识别。植物表型资讯简介如下:

数据融合通常是多传感器遥感图像集成环境中的重要过程,其目的是丰富融合过程中传感器所缺乏的特征。这项技术引起许多行[……]

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基于功能建模的叶片分割

基于功能建模的叶片分割

本文提出了一种基于形状的叶片分割方法——该方法利用连续函数对叶片进行分割,并为叶片边缘生成精确轮廓。植物表型资讯简介如下:

近年来,无人机(UAV)逐渐成为田间植物表型数据收集的最新趋势。在高空飞行时,UAV通常只能捕获较低空间分辨率[……]

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基于【植物表型资讯】公众号的表型进展nano综述

基于【植物表型资讯】公众号的表型进展nano综述

南京农业大学硕士研究生孙壮壮利用爬虫技术研究了过去三年里植物表型资讯分享的文章,得出一些非常有意思的结果。植物表型资讯分享如下:

借助python的爬虫(BeautifulSoup)软件包,以植物表型资讯微信公众号近三年分享的文章为对[……]

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length phenotyping与感兴趣点检测

length phenotyping与感兴趣点检测

本文提出了一种基于目标检测、感兴趣点识别和3D测量三个阶段的长度测量通用技术。植物表型资讯简介如下:

植物表型分析是测量植物性状的重要工作。科学家将植物感兴趣点检测的长度定义为“length phenotyping”。最近,低成本RG[……]

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一种植物无损快速振动表型分析方法

一种植物无损快速振动表型分析方法

2019年6月,Plant Phenomics刊发了由来自巴黎综合理工大学等机构的科学家撰写的题为Nondestructive and Fast Vibration Phenotyping of Plants 的研究论文,介绍了一种用于植物[……]

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利用对抗性无监督域自适应进行无注释叶片计数

利用对抗性无监督域自适应进行无注释叶片计数

为了减少源数据集和目标数据集(领域)之间的差异,本文解决了在新目标但未标记图像上调整先前训练模型的问题。植物表型资讯简介如下:、

近年来,深度学习在植物表型和农业方面取得了一定的进展。但是,经过预训练的模型需要对不同实验的新目标数据集[……]

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RGB叶绿素荧光成像数据增强在拟南芥叶片分割中的应用

本文研究了利用叶绿素荧光成像提高拟南芥叶片分割性能的各种方法。植物表型资讯简介如下:

由于叶片大小和形状不一、以及叶片之间相互遮挡,从计算机视觉角度进行叶片分割具有一定的挑战性。本文研究了利用叶绿素荧光成像提高拟南芥叶片分割性能的各种[……]

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利用RGB和NIR成像技术对葡萄进行干旱表型研究

利用RGB和NIR成像技术对葡萄进行干旱表型研究

本研究考察了干旱胁迫葡萄(Vitis vinifera L.)的形态生理特征(即叶面积、植物水分消耗、叶水势等)是否可以利用非破坏性RGB和NIR成像技术来确定,从而实现经济型表型研究。植物表型资讯简介如下:

植物表型平台示意图

[……]

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利用近红外光谱分析亚麻荠种子品质的高通量表型

利用近红外光谱分析亚麻荠种子品质的高通量表型

本研究采用近红外光谱(NIRS)方法对种子品质性状进行了非破坏性高通量表型分析,植物表型资讯介绍如下:

快速、无损地测定亚麻荠(Camelina sativa(L.)Crantz)的种子组成,有利于评估重要农艺性状的种质资源。本研究采[……]

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unPAK项目的分布式表型揭示了突变的影响

unPAK项目的分布式表型揭示了突变的影响

本文介绍的大学生拟南芥表型敲除计划(unPAK:The undergraduates Phenotyping Arabidopsis Knockouts)在单一拟南芥基因组背景下产生了数千个非致死插入突变株的表型数据。植物表型资讯简介如下:[……]

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利用图像表型分析鉴定冬小麦田间存活率的QTL

利用图像表型分析鉴定冬小麦田间存活率的QTL

本文利用图像表型分析方法对冬小麦进行冬季存活全基因组关联,观察到9个QTL,其中3个具有候选基因,植物表型资讯简介如下:

冬季存活是生长在高风险地区的冬小麦(Triticum aestivum L.)的一个基本特征。本文利用图像表型分[……]

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