利用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的全自動(dòng)大豆根瘤提取算法SNAP研究植株與根瘤菌關(guān)系

Plant Phenomics | SNAP基于機(jī)器學(xué)習(xí)的全自動(dòng)大豆根瘤提取算法

大豆植株和根瘤菌存在著互惠互利的動(dòng)態(tài)共生關(guān)系：在根瘤中，根瘤菌將大氣中的氮(N2)固定為植株可利用的氨(NH3)，滿足了植株對(duì)氮元素的需求；作為宿主的大豆植株則會(huì)向根瘤菌提供碳元素。氮元素(N)對(duì)植株的氨基酸構(gòu)建、營(yíng)養(yǎng)生長(zhǎng)以及種子內(nèi)的蛋白質(zhì)積累至關(guān)重要。

近日，Plant Phenomics 在線發(fā)表了題為Using Machine Learning to Develop a Fully Automated Soybean Nodule Acquisition Pipeline (SNAP)的研究論文。

大豆根部的根瘤數(shù)量從每株幾個(gè)到幾百個(gè)不等，在不同基因型的植株之間，根瘤的數(shù)量可能有所不同，并沿植株的主根和次生根波動(dòng)(Figure 1)。在結(jié)瘤和未結(jié)瘤親本的比較試驗(yàn)中，生長(zhǎng)階段后期時(shí)，結(jié)瘤植株中的氮含量能夠增加高達(dá)6倍，證明了結(jié)瘤能夠給植株帶來積極影響；然而，植株上的根瘤也并非越多越好，目前已有研究證明了高結(jié)瘤突變體的效率很低，會(huì)導(dǎo)致生物量和產(chǎn)量減少。

Figure 1: Various genotypes grown in the same field environment with (a) low, (b) moderate, and (c) high nodulation.

對(duì)大豆根瘤的定量分析是一項(xiàng)乏味且枯燥的工作。因此，對(duì)根瘤的評(píng)估通常會(huì)在能夠進(jìn)行快速表型分析的尺度上進(jìn)行，使得信息量較少且具有一定的主觀性。

在該文中，作者結(jié)合RetinaNet和UNet深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，提出了用于采集并量化分析大豆根瘤的算法(SNAP，F(xiàn)igure 2)，用于對(duì)根瘤的檢測(cè)和分割。該算法使用了來自不同基因型、生長(zhǎng)期和田間位置的691個(gè)大豆根部數(shù)據(jù)進(jìn)行開發(fā)，具有良好的模型擬合度(R2=0.99)。該算法降低了人工勞動(dòng)的強(qiáng)度及其帶來的數(shù)據(jù)偏差，并同時(shí)獲得與根瘤生長(zhǎng)、位置和根分布相關(guān)的可量化性狀(Figure 3)。由于該算法能夠以更高的通量對(duì)大豆根部的根瘤進(jìn)行表型分析，使得研究者能夠在生育期早期就對(duì)基因和環(huán)境因素以及二者的互作對(duì)根瘤形成的影響進(jìn)行評(píng)估，從而有望增進(jìn)研究者對(duì)植株與根瘤菌關(guān)系的了解。

Figure 2:Overview of the workflow of Soybean Nodulation Acquisition Pipeline (SNAP).

Figure 3:(a) Sample input image. (b) SNAP output image with bounding boxes around predicted nodules. (c) SNAP output image with detected taproot (white) and locations of the center of the bounding boxes (red points).

論文鏈接

https://spj.sciencemag.org/journals/plantphenomics/2021/9834746/

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About Plant Phenomics

《植物表型組學(xué)》（Plant Phenomics）是由南京農(nóng)業(yè)大學(xué)和美國(guó)科學(xué)促進(jìn)會(huì)（AAAS）合作創(chuàng)辦的英文學(xué)術(shù)期刊，于2019年1月正式上線發(fā)行，是Science合作出版的第二本期刊。采用開放獲取形式，刊載植物表型組學(xué)交叉學(xué)科熱點(diǎn)領(lǐng)域具有突破性科研進(jìn)展的原創(chuàng)性研究論文、綜述、數(shù)據(jù)集和觀點(diǎn)。具體范圍涵蓋高通量表型分析的最新技術(shù)，基于圖像分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的表型分析研究，提取表型信息的新算法，作物栽培、植物育種和農(nóng)業(yè)實(shí)踐中的表型組學(xué)新應(yīng)用，與植物表型相結(jié)合的分子生物學(xué)、植物生理學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、作物模型和其他組學(xué)研究，表型組學(xué)相關(guān)的植物生物學(xué)等。期刊已被CABI、CNKI、DOAJ、PMC、SCIE和Scopus數(shù)據(jù)庫(kù)收錄。

說明：本文由《植物表型組學(xué)》編輯部負(fù)責(zé)組稿。

中文內(nèi)容僅供參考，一切內(nèi)容以英文原版為準(zhǔn)。

撰稿：王棟（實(shí)習(xí)）

編輯：張威（實(shí)習(xí)）、鞠笑、孔敏

審核：尹歡