在高通量植物表型(HTPP)系统中，播种时间通常作为拟南芥(Arabidopsis thaliana)实验的时间参考(而这是在种子萌发均匀假设的前提下)。然而，即使在相同环境条件下，每粒种子的发育轨迹也不同。因此会导致定量表型方法差异增加。为了克服这一问题，本文开发了植物发育数字平差(DAPD)标准化方法。DAPD通过参考植株早期发展阶段，以自动化的方式进行HTPP测量。每个测量系列时间线被转移到同一个参考时间，由时间序列测量的多个时间点的相互关系确定标准化，可能包括莲座面积、叶大小和数量。

在相同环境条件下生长的2株邻近拟南芥幼苗(生态型Col-0)的发育差异

DAPD方法通过减少数量性状在时间序列上的统计离散度，提高表型测量准确性。本文应用DAPD评估拟南芥植株的相对生长速率，并证明了它提高测量值的一致性，允许个体之间进行信息比较。结果发现，与播种时间相比，应用DAPD的标准化方法处理的方差减少了5倍。在非标准化数据集上，DAPD方法也比任何其他集中趋势技术识别出更多的异常值。

非标准化和标准化投影莲座丛数据集的均值和标准差

非规范化和规范化数据集之间的标准差(SD)比较

综上所述，DAPD是控制植物表型数据集中发育时间差异的有效方法。原则上，它可以应用于来自任何物种/性状组合的HTPP数据，可以定义相关的发育规模。

使用DAPD自动检测出具有异常生长特征的病原体感染植物

来源：

Lozano-Claros D, Meng X, Custovic E, et al. Developmental normalization of phenomics data generated by high throughput plant phenotyping systems. Plant Methods (2020) 16:111. https://doi.org/10.1186/s13007-020-00653-x.