突破性的成像技术可能会挑战标记辅助育种和遗传定位方面的植物表型瓶颈。在这种情况下，X射线计算机断层扫描技术(computed tomography，CT)可以准确地获得根系统结构(root system architecture，RSA)的数字孪生，但量化RSA特征并分析其随时间变化的计算方法是有限的。RSA性状对农业生产力影响极大。基于X射线计算机断层扫描的4D数据开发了一种时空根构型建模方法。考虑到处理数据的成本效益时间以及结果的准确性和稳稳性，这种新方法针对高通量表型进行了优化。

　　该实验是在美国西拉法伊特普渡大学的Ag校友种子表型研究中心(AAPF)进行的。本研究中番茄和玉米的根样品如图1。

　　图1 本研究使用的番茄(a)和玉米(b)根样品的可视化

　　基于数字孪生模型提取了根伸长率、根数、根长、根生长角、根高、根径、根轴和侧根分枝图、根体积等显著根构型特征。分为两个主要步骤，如图2。首先，基于约束拉普拉斯平滑算法计算曲线骨架。这种骨骼结构决定了随着时间的推移根的定位;随后，RSA被稳健地建模为一个圆柱形拟合，在空间上量化几个特征。

　　图2 该方法的工作流程:首先从根的数字孪生体中提取曲线骨架来记录同一根的时间序列，然后通过灵活的圆柱拟合对RSA进行空间建模

　　扫描三个不同时间的番茄植株样本和三个不同时间的玉米植株样本的根，如图3和图4。检测到的分支数量的错误可能是由分割问题引起的，另一种常见的错误是数字孪生和RSA模型之间的体积差异，如图5。

　　图3 番茄根样品:数字孪生X射线CT系统(a);曲线-骨架提取基于约束拉普拉斯算子的平滑算法，网格是橙色和骨骼是红色的(b);和RSA模型基于一个灵活的圆柱拟合,其中每个分支在不同的颜色(c)。

　　图4 玉米根样品:数字孪生X射线CT系统(a);曲线-骨架提取基于约束拉普拉斯算子的平滑算法，网格是橙色和骨骼是红色的(b);和RSA模型基于一个灵活的圆柱拟合,其中每个分支在不同的颜色(c)。

　　图5 由于在分割过程中失去跟踪而导致的检测分支数量的错误。分支以不同颜色标示，并以红色圆圈标示(a);和数字孪生体之间的体积差异，用密集点表示，RSA模型用类似颜色的多面体表示(b)

　　RSA模型的相对体积与通过Cloud Compare软件测量的数字孪生的相对体积进行比较。对番茄达成R2为0.82和0.74玉米P < 0.001，图6显示。当番茄和玉米同时测量时，R2提高到0.83。基于来自根网格的骨骼主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)的注册过程来临时分析根动力学，对骨骼的PCA分析能够准确、稳健地记录时间根如图7。图8显示了凸包单独计算的相同时间样本以及时间变化。PCA结果受到分割过程的影响，分割的越好，得到的PCA结果越准确。

　　图6 RSA模型与每个扫描样本的数字孪生体之间的体积相关性:番茄(a)和玉米(b)

　　图7 2019年7月2日和18日的番茄根样本，通过骨骼PCA注册(a)和3D映射的延伸率(b)

　　图8 7月2日(a)和18日(b)的番茄根样本的网格和凸包。两个凸面都在固体和透明面上注册和叠加(c)

　　所开发的方法旨在从非侵入性x射线CT获得数字孪生，自动提取RSA表型数据，能够分析空间和时间的根系动态。这种方法是全自动、快速、精确和足够健壮的，可以为高通量根表型分析提供可扩展性。确定根系结构性状对作物生产性能的贡献对于克服气候变化、环境退化和粮食不安全问题至关重要。

　　此外，从x射线数据中准确提取根系结构性状将有助于更好地理解生态系统中植物表型组与植物功能之间的关系，这也是功能表型组学的最终目标。这种低计算成本的工作流程将潜在地增加成像技术的可用性，可用于育种计划中的遗传定位和表型选择方面的高通量表型分析。

　　来源：Herrero M , Meline V , Iyer-Pascuzzi A S , et al. 4D Structural Root Architecture Modeling From Digital Twins By X-Ray Computed Tomography. 2021. Plant Methods, 17:123

　　编辑：王春颖