学术中心
基于图像的方法评估拟南芥离体叶片真菌病症状进展和严重程度
发布时间:
2021-02-26
来源:
本站
作者:
PhenoTrait
基于图像的植物病害症状评分是将植物抗病性与基因型联系起来的有力工具。技术的进步使新的成像和图像处理策略能够用于基于时间过程实验的统计分析。目前存在几种可用于分析作物叶片和果实症状的工具,但几乎没有可用于模式植物拟南芥(Arabidopsis thaliana)的。拟南芥和模式真菌灰霉病菌组成了一个有效的模式病理系统,用于鉴定针对这种广泛宿主范围的坏死营养真菌的免疫信号通路。本文提出了两种策略来评估随着时间进展,拟南芥叶片霉病菌感染的严重程度和症状。
拟南芥叶感染工作流程
RGB(红-绿-蓝)和Chlf1(叶绿素荧光)图像的处理工作流程
首先,基于一种像素分类策略,使用红-绿-蓝(RGB)图像的色调值和随机森林算法来建立坏死、褪绿和健康的叶面积。然后,利用叶绿素荧光(ChlFl)成像,测定光系统II的最大量子产量(Fv/Fm)来确定病区及其占总叶面积的比例。最后,采用RGB和ChlFl成像策略跟踪病害随时间的进展。
灰霉病病害评分的RGB像素分类策略的验证
推理的建模策略
综上所述,本文提供了一种用于检测敏感或抗性遗传背景的鲁棒且敏感的方法,该方法可以描述了植物培养到数据分析的完整方法流程。
来源:
Pavicic M, Overmyer K, Rehman A, et al. Image-Based Methods to Score Fungal Pathogen Symptom Progression and Severity in Excised Arabidopsis Leaves. Plants 2021, 10(1), 158; https://doi.org/10.3390/plants10010158.
推荐新闻
视频展示