基于形态学描述符的植物形态表型特征提取模型


发布时间:

2022-03-17

来源:

本站

作者:

PhenoTrait

  植物的形态学特征与许多重要的植物功能特性有关,如辐射截获、抗倒伏能力、气体交换效率、个体或物种间的空间竞争和抗病性等。随着分子育种策略的不断改进,植物表型技术的重要性日益凸显,但植物表型技术的发展仍然存在较多障碍,包括测量数据和表型真值之间的差异较大、表型量化能力较低和由于缺乏形态表征模型而导致的低通量。在这篇综述中,我们介绍了几种可以表征植物形态特征的形态学描述符,分别为通用几何形态计量模型、拓扑数据分析(Topological data analysis, TDA)模型和理论形态模型。根据几何形态计量模型,植株每个单元的形态特征均被量化为形状(或形式),而不会被高估或低估(图1和图2)。即使植株表现为不定数量的多重元素组成的分层结构,利用TDA也可以从拓扑结构的角度表示这种复杂的形态特征(图3)。此外,当植株具有数学的、几何的、发育的或者其他形态的规律时,利用理论形态模型可以对这种复杂的植物形态进行量化(图4)。利用这些形态描述符可以构建植物的形态学表征模型,有助于实现基于模型的植物表型分析,而将基于模型的植物表型分析方法应用于有限数据集时,能够表现出更强的鲁棒性,从而可以加速表型数据的积累。因此,将基于模型的表型分析方法与基因测序技术相互结合,可以有效提高作物改良进程,具有极其广阔的应用前景。

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  图1 形状(Shape)作为几何不变量。A. 在几何形态计量模型中,形式(Form)被定义为平移和旋转的几何不变性。 1-3两个三角形为相同形式,但1-2和2-3则不同。 B. 形状被定义为平移、旋转和缩放的几何不变量。通过平移和旋转不能将两个三角形匹配,但通过进一步缩放后可以匹配。 C. Procrustes 分析是一个提取形状的过程,即去除位置、方向和尺寸信息。通过Procrustes 分析,分布在配置空间中的地标数据被约束到子空间。D.在预形状空间中,形状被表示为等价类旋转的轨迹。利用最大圆形距离表示轨迹间的差异,即Procrustes距离

 

  图2 椭圆傅里叶分析。A.可以用极性傅里叶描述符量化的轮廓形状(左)和不能用极性傅里叶描述符量化的轮廓形状(右)。如果极点和轮廓上一点之间的线段与轮廓的另一部分相交,则沿极角的径向距离是一个高阶函数。B.椭圆傅里叶描述符。轮廓参数的x和y坐标分别构建为其他函数。C.通过傅里叶逆变换重建轮廓形状。利用傅里叶系数等数据可以重建轮廓形状,而利用椭圆傅里叶描述符则可以量化轮廓形状。轮廓形状的分辨率由傅立叶系数的n阶决定,当n=1时,轮廓近似为椭圆

 

  图3 持续同调分析。A. 基于点云数据的持续同调分析示例。B.模拟植物叶片的持续同调分析示例

 

  图4理论形态模型构建的睡莲形态空间和特征空间。A.理论形态模型的形态空间。两个参数分别调节花被的横向或纵向长度变化。B.映射在形态空间上的特征空间。理论形态模型的凸包周长与轮廓周长之比为凸度(Convexity),轮廓面积与凸包面积之比为坚固度(Solidity)。上面两个空间是根据模型的俯视轮廓计算的,下面两个空间则是根据侧视轮廓计算的

 

  来源:Koji Noshita, Hidekazu Murata, Shiryu Kirie. Model-based plant phenomics on morphological traits using morphometric descriptors. Breeding Science, 2022, 2: 106711.

  

  编辑:段博

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