基于Inception-Resnet的玉米单倍体育性恢复性状分级评价-慧诺瑞德（北京）科技有限公司|叶绿素荧光|光合作用|植物表型

技术与服务

全部分类

基于Inception-Resnet的玉米单倍体育性恢复性状分级评价

发布时间：

2025-11-30

来源：

作者：

双单倍体（DH）技术可以显著缩短育种周期，提高育种效率。评价单倍基因组加倍效果的指标主要包括花药萌发和穗粒结实。目前生育力恢复能力的评价主要通过耗时、主观、标准不一的目视检查。因此，迫切需要开发高效、准确的评价技术，减轻研究人员工作负担。

本研究构建了一个包含1897个具有不同结实率的高分辨率单倍穗图像和6443个具有不同花粉发芽率的雄穗图像的数据集，提出了一个基于Inception-ResNet的单倍体花药萌发和穗粒结实的分级评价模型（Maize-IRNet）。首先，利用Stem和Inception-ResNet模块进行图像特征提取和多尺度特征学习。然后，使用Reduction模块进行空间下采样和特征压缩，并使用全局注意力机制（GAM）增强图像关键区域的识别。

结果表明，Maize-IRNet对花药萌发和穗粒结实的分类准确率分别为84.2%和84.0%，高于六种基线方法（VGG 11_bn、ResNet 50、ResNet 101、ViT-Base-16、gMLP、MLP-Mixer）。另外，为了方便实际应用，作者开发了集成Maize-IRNet模型的移动应用程序，该应用程序支持实时图像采集、上传、分析和分级。

该研究将深度学习与高通量田间表型分型技术相结合，有助于实现育性恢复表型的高通量收集，提高育性恢复的评价效率，降低育种成本，为DH技术工程育种的推广提供技术支撑。

图1. 玉米单倍体育性恢复的表型变异

图2. Maize-IRNet网络的总体结构

图3. 不同模型进行分级预测的混淆矩阵

图4. VGG11_bn、ResNet50、ResNet101和Maize-IRNet的特征注意热图

图5. 单倍体育性程序的主要界面

表1. 数据扩充的模型性能比较

表2. 平衡样本量下不同方法的花药萌发和穗粒结实分级评价结果及独立测试集上的比较结果

来源

Y. Wang, Z. Yao, W. Song, K. Jiao, F. Zeng, J. Deng, Y. Xiao, Z. Zhang, J.Yan, J. Liu, Y. Qu, Grading Evaluation of Haploid Fertility Restoration Traits Based on Inception-ResNet in Maize, Plant Phenomics, https://doi.org/10.1016/j.plaphe.2025. 100140.

编辑

JAYz

推荐新闻

石时之约|韩志国：透过表型数据，看见植物的喜怒哀乐！

本期石时之约，我们将对话慧诺瑞德（北京）科技有限公司总经理、国际植物表型学会（IPPN）执委会委员/工业分会副主席韩志国，一起从表型数据的科学角度，去读懂农作物的喜怒哀乐和前世今生。

慧科研、慧育种、慧种田——慧聚改变的力量

让我们“慧聚”在一起，为“慧科研、慧育种、慧种田”赋能。

高通量植物表型平台建设注意事项

育种，是在给定的环境条件下，选择各种表型指标(产量、品质、抗性)最优的基因型材料的过程(AI育种，从这里起步)。育种工作中大约70%的工作量来自表型观察测量和筛选，是最耗人力物力的过程。

作物生理表型测量基础原理

生理表型测量的核心在于“早、快”，要在肉眼可见之前就能测量并预判出变化趋势，才是这个技术的核心价值。叶绿素荧光成像，恰好满足了这个要求。

视频展示