种子表型组学、种子学、种质资源研究设备与系统

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种子表型组学、种子学、种质资源研究设备与系统

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来源：北京欧亚国际科技有限公司

多光谱种子表型成像系统

VideometerLab 4多光谱种子表型成像系统是丹麦理工大学与丹麦Videometer公司开发，是当今世界上研究种子先进的多光谱表型成像设备，广泛为种子检验协会ISTA、ESTA欧洲种子检验协会、John Innes Centre、奥胡斯大学等等，利用该系统发表的文章已经超过300篇。

Videometer种子表型表型成像系统可测量种子如尺寸、颜色、形状等，间接测定种子参数如种子纯度、发芽百分比、发芽率、种子健康度、种子成熟度、中寿命等。种子活力综合种子活力是种子发芽和出苗率、幼苗生长的潜势、植株抗逆能力和生产潜力的总和（发芽和出苗期间的活性水平与行为），是种子品质的重要指标，具体包括吸涨后旺盛的代谢强度、出苗能力、抗逆性、发芽速度及同步性、幼苗发育与产量潜力。种子活力是植物的重要表型特征，传统检测方法包括低温测试、高温加速衰老测试、幼苗生长测定等。

该系统也可以对细菌、虫卵、真菌等进行高通量成像测量，进行病理学、毒理学或其它研究。对于拟南芥等冠层平展的植物，可以进行自动的叶片计数等。

Videometer Lab 4是一款新型、功能强大且性价比较高的表型成像测量系统。通过控制系统就可以进行高分辨率多光谱成像。基础模块包括可见光成像，UV紫外成像以及NIR成像。可固定摄像头或移动摄像头。因拍照速度迅速，可实现较高通量成像。可以测量较小的样品，比如拟南芥等小植株、用多孔板培养的植物、多孔板里的叶圆片、以及植物的种子等，分析软件功能强大。

Videometer通过测量样品在19种不同波长的LED频闪光下的成像来获取有用的信息。这些图像可以独立分析使用，也可以叠加起来合成高分辨率的彩色图像。Videometer备选模块包括叶绿素荧光成像模块，能够实现叶绿素荧光成像（叶绿素a和叶绿素b）。

Videometer种子表型活力成像系统包括种子形态测量、种苗多光谱荧光成像检测等现代技术，全面检测种子的形态、发芽及其抗逆性，是目前种子表型活力较全面的无损检测系统，是种子及种苗表型分析的较佳组合。

主要技术特点

LED光源技术，测量样品在19个波段下成像获取种子各种信息。
VideometerLab多光谱荧光成像技术，高通量、高灵敏度检测种苗表型、叶绿素含量、活力、光合效率及抗逆性等，进一步分析种子的反射光谱及种子含水量等。种子形态测量参数：种子数量、长度、宽度、体积大小、表面积、周长及颜色分析
种子、种质资源库建设
种子叶绿素荧光成像测量，可用于小植株表型测量以及生态学研究，研究植物密度、宽度、叶柄长、叶片数、叶色、叶长、叶面积、叶颜色、叶病斑、绿度指数，花径、花面积、花、色分级、画图像提取，果实品质、纵径、果形指数、果实颜色分级，如小侧根、绒毛研究等。

叶绿素含量测量以及生物钟节奏研究。叶绿素含量多少与种子活力密切相关，可用此作为种子活力筛选的一个重要指标，系统还可用于Marker标记测量，如GFP绿色荧光蛋白等。

世界知名种子检验机构如ISTA、ESTA、英国LGC英国化学家集团、John Innes Centre、Aarhus大学、歌本哈根大学等先进种子、植物学研究机构等全采用该系统进行种子、表型研究，目前利用该系统发表的文章已经超过300多篇。

利用Videometer多光谱表型研究平台发表的部分文章

1、Classification of Processing Damage in Sugar Beet (Beta vulgaris) Seeds by Multispectral Image Analysis
最近，来自Aarhus大学的Birte 教授研究团队发表了题为Classification of Processing Damage in Sugar Beet (Beta vulgaris) Seeds by Multispectral Image Analysis 的文章，对多光谱成像技术在种子质量控制的应用进行了深入研究。VideometerLab 多光谱成像系统是的光谱、计算机等技术集成设备，体现了近视距多光谱研究的世界水准，广泛为机构如ISTA等等广泛使用。

2、Systematic establishment of colour descriptor states through image-based phenotyping

来自University of the Philippines 的科学家最近发表了题为Systematic establishment of colour descriptor states through image-based phenotyping的文章，文章研究用到了VideometerLab多光谱表型成像系统。

3、利用多光谱成像系统结合化学计量法无损鉴别高品质西瓜种子的可行性。

研究使用了主成分分析法（PCA），最小二乘支持向量机(LS-SVM)，BP神经网络(BPNN),以及随机森林法（RF）来测定种子品质。结果显示，光谱学和形态学特征在区分西瓜种子品质时非常重要。高品质西瓜种子与其它西瓜种子的显著区别，如死种子和低活力种子进行视觉化，区分度极好（Julong品种精度92%（LS-SVM）和Xiali品种91%（RF模型）。结果显示多光谱成像可用于快速、有效无损监测西瓜种子品质。

4、Genebank seed accession phenotyping through spectral imaging

T.T. Chang Genetic Resources Center拥有超过100000序列的水稻。对每个序列而言，都有一小批采集的最原始材料，存储在基因库中。每次将该序列的种子再次繁育来替换种子库存，需要将收获种子与种子档案进行比较以确保表型匹配。该对比工作由经验极丰富的基因库人员进行。近年来，研究表明有限数据集光谱成像可用于区分不同品系种子，从而用于替代或协助基因库人员确保种子表型在更替换代时的稳定。现研究工作已经扩展到更大数据集，将成像特征与水稻的特定表型特征相关联。研究中使用了365nm-970nm的紫外、可见光与红外波段。特征向量包括尺寸、性状、光谱以及纹理特征，特征经过计算并进一步利用机器学习算法处理。特征选择用于鉴别特征集并获取单个特征和特定特征子集的通用描述信息。该技术可用于基因库领域，来确保种子表型在多代次繁育后仍与最原始材料匹配。该技术也可用将现有序列批次与新进入材料进行比较，避免不必要重复。

5、Recent Applications of Multispectral Imaging in Seed Phenotyping and Quality Monitoring—An Overview

作为光谱学和成像技术集成，光谱成像模块是用以解决食品和农业领域评估的难题，提供了多种有效、实际的设计。因具有在宽范围内获取系列电磁波谱内的空间光谱数据获取优势，该先进多光谱成像技术结合不同变量分析场景广泛应用于食品质量、安全控制目的以及面临苛刻研究挑战的种子科学技术领域。本文为系统基本配置提供了一种思路并综述了在种子质量评估以及种子表型不同应用领域所有近期获取、处理、生成多光谱图像的方法。本综述始于前期综述结束之时，仅聚焦于不同批次种子品质评估的全操作多光谱成像系统。本综述全面重点介绍了真正全操作型多光谱成像系统进行的切实可行研究，并未考虑仅用高光谱数据分析中的几个主要提取波段（即未构建独立多光谱成像系统）的研究。本文是第一次尝试对所有出版的在种子表型和品质监控领域进行综述的文章，提供了鉴别生理化学品质性状、预测生理参数、检测缺陷、虫害以及种子健康检测。

6、Utilization of computer vision and multispectral imaging techniques for classifcation of cowpea (Vigna unguiculata) seeds
最近法国科学家利用VideometerLab 3多光谱成像系统对豇豆种子进行分类研究，Videometerlab多光谱成像系统是先进的多光谱成像系统以及种子表型、种质资源库建设工具。

背景:传统种子评估方法通常用破坏性取样方法，之后进行机械、生理、生物化学和分子检测。尽管证实有效，此类方法广受质疑的一点是具有破坏性，耗时、耗力、需要有经验种子分析人员参与。该研究的目标是探讨计算机视觉以及多光谱成像系统结合多变量分析法在高通量鉴别豇豆种子上的应用。研究中采用了自动机器视觉生成系统（VideometerLab3），无间断监控种子（休眠和萌发阶段）来区分不同类别的单个种子。利用从多光谱图像中提取的单个豇豆种子的光谱特征，开发了基于线性判别式分析(LDA)的不同多变量分析模型，依据年龄、活力、发芽条件以及发育速度将种子进行分类。

结果: 结果显示 LDA 模型在区分“老化”和“非老化”种子方面的全面正确区分率 (OCC) 分别达到97.51, 96.76 一级 97%, ‘发芽’ 和‘非发芽‘种子全面正确区分率为81.80, 79.05 和81.0%, ‘初步萌发’, ‘中度萌发’和‘死’种子的 OCC分别为77.21, 74.93 以及68.00% 。在给出“正常”以及“异常”发芽的训练集、交叉验证以及独立验证数据集的OCC值分别为 68.08, 64.34 以及 62.00%。研究开发了图像处理流程，利用像素区分模型，探索多光谱成像系统在对不同类种子视觉区分的应用潜力。

结论: 结果显示多光谱成像系统可在紫外、可见光以及短波近红外波段提供必要的将单个豇豆种子区分到不同类别的信息。考虑到拍摄时间短以及制备样品有限等情况，该多光谱成像方法以及化学计量分析法对需要在线对种子进行经济分类、实时分拣以及评级过程来说极有价值，系统不仅提供了形态学和物理学特征，还提供了检测种子的化学信息。开发执行针对种子品质检测的图像处理算法、降低成本并增加计算机硬件的使用，在种子品质自动检测领域使用计算机集成系统将对业界有巨大吸引力。

7、Final report: Application of multispectral imaging (MSI) to food and feed sampling and analysis FSA Contract Reference No.: SEP-EOI-05
Project Deliverable: 5

二、种子结构表型研究系统

计算机断层扫描系统CT

植物作为地球上常见到的景物,是组成地球生态系统非常重要的一部分,多年来,研究者一直在探索植物生命及其生长过程的奥秘并取得一定成果。花朵是植物重要的器官之一,不仅种类繁多,并且具有复杂的形态结构和生命特性,高精度、高真实感的花朵对象模型仍然是研究热点问题之一。但是由于花朵本身结构复杂、内部组织贴合紧密等原因,使得三维植物器官数据场分割工作一直是一项具有挑战性的课题。为解决植物器官CT图像的分割和可视化问题,可以植物花朵器官为研究对象,利用X射线计算机断层扫描系统(CT)获取花朵体数据信息,并对获取的花朵体数据信息进行分割处理,采用形态学细化算法对每幅分割后的植物器官图像进行骨架提取,获取特征端点的,从而为植物器官的表面重建提供数据支撑。

计算机断层扫描技术还可用于种子质量控制以及种子检测标准确立，该系统能检测细微的内部结构（种皮、外壳、胚芽、空腔）。

对每一粒种子检测，都需要复杂的处理流程。检测的目的是为了保证其不变高品质。尽管有各种实验方法可以选择，但是在种子检测方面，X射线仍是比较可靠的方法，通过影响处理系统，CT设备可监测到每一粒种子。自2003年起，Frauhofer EZRT开始了种子CT断层扫描系统的研究，近年来，对植物材料的研究已经从种子扩展到植物根、茎、果实等领域，走在CT植物表型研究的前列。其中一款自动化系统，种子无需单独分开，软件可将每粒种子从混合种子中分离，从而简化了样品制备，能在一次实验中实现大量种子检测。此外，也可实现自动机械臂取料，托盘内科放置多个小盒。操作界面简单，校准或系统射线管温度控制均为独立。该设备可实现对种子内部结构的稳定、清晰成像，几何分辨率约为50um。

Fraunhofer植物计算机断层扫描表型成像系统采用微焦点X射线成像原理进行分辨率三维成像，可以在不破坏样品（无需染色、无需切片）的情况下，获得高精度三维图像，显示样品内部详尽的三维信息，并进行结构、密度的定量分析，适用于观察植物化石样品结构和植物活体组织的细胞结构，近年来被广泛应用于结构学、组织学、生物学特别是古生物学等研究领域，例如花、果实、种子、根系等研究。

计算机断层扫描技术还可用于种质资源采集、种子表型、种子质量控制以及种子检测标准确立，该系统能检测细微的内部结构（种皮、外壳、胚芽、空腔）。

种子内部结构计算机断层扫描系统

Fraunhofer研究院的EZRT研究所科研人员，利用该系统发表了题为Drought and heat stress tolerance screening in wheat using computed tomography的论文，研究使用计算机断层扫描系统对麦穗进行了断层扫描研究，可对种子结构例如种子变形等进行预测和测量，文章发表在Plant Methods上。

Fraunhofer植物计算机断层扫描系统采用微焦点X射线成像原理进行超高分辨率三维成像，可以在不破坏样品（无需染色、无需切片）的情况下，获得高精度三维图像，显示样品内部详尽的三维信息，并进行结构、密度的定量分析，适用于观察植物化石样品结构和植物活体组织的细胞结构，近年来被广泛应用于结构学、组织学、生物学特别是古生物学等研究领域，例如花、果实、种子、根系等研究。

Fraunhofer研究院是著名的应用技术研究院，很多工业技术都源自于该研究所。Fraunhofer专门成立的植物表型CT研究组致力于CT技术应用在植物的表型研究上。与传统医学CT不同，植物CT研究需要独特算法和软件等，Fraunhofer研究院在该研究领域位于领先位置。与传统医学CT不同，植物CT研究需要独特算法和软件等。Frauhofer研究院在该研究领域位于世界前沿

近年来，Fraunhofer团队一直致力于将计算机断层扫描技术应用于植物表型研究领域，特别是专注于植物结构高分辨率无损检测。其中一个研究方向为研究外在胁迫因素对植物微观结构的影响，研究方向有木质部结构如何对胁迫，如干旱做出反应。在干旱环境下，一些植物不再为叶片或整个枝条提供水分。研究另外一个方向是不同植物基因品系的内部微观结构特征。

Fraunhofer开发出了便携式、台式、落地式以及高通量等多个系列专门针对植物表型研究开发的计算机断层扫描系统。

便携式种子断层扫描仪

应用于对植物种子、小型果实内部结构变化的研究。可以无损地探索不同植物种子腔体、胚和胚乳的变化，测量种子内部的三维结构和小型果实的内部变化，设备小巧便携，操作简单，具有中分辨率和高分辨率两种选择。

台式种子断层扫描成像系统

广泛应用于植物对植物根系、茎杆的内部结构变化的研究。可以无损地探索盆栽中不同植物的根系变化，也可以测量茎杆等植物器官的3D结构。

Drought and heat stress tolerance screening in wheat using computed tomography

Jessica Schmidt 1, Joelle Claussen 2, Norbert Wörlein 2, Anja Eggert 2, Delphine Fleury 1 3, Trevor Garnett 1, Stefan Gerth 2

Abstract

Background: Improving abiotic stress tolerance in wheat requires large scale screening of yield components such as seed weight, seed number and single seed weight, all of which is very laborious, and a detailed analysis of seed morphology is time-consuming and visually often impossible. Computed tomography offers the opportunity for much faster and more accurate assessment of yield components.

Results: An X-ray computed tomographic analysis was carried out on 203 very diverse wheat accessions which have been exposed to either drought or combined drought and heat stress. Results demonstrated that our computed tomography pipeline was capable of evalsuating grain set with an accuracy of 95-99%. Most accessions exposed to combined drought and heat stress developed smaller, shrivelled seeds with an increased seed surface. As expected, seed weight and seed number per ear as well as single seed size were significantly reduced under combined drought and heat compared to drought alone. Seed weight along the ear was significantly reduced at the top and bottom of the wheat spike.

Conclusions: We were able to establish a pipeline with a higher throughput with scanning times of 7 min per ear and accuracy than previous pipelines predicting a set of agronomical important seed traits and to visualize even more complex traits such as seed deformations. The pipeline presented here could be scaled up to use for high throughput, high resolution phenotyping of tens of thousands of heads, greatly accelerating breeding efforts to improve abiotic stress tolerance.

Keywords: Genetic diversity; High-throughput; Phenotyping; Seed morphology; X-ray; Yield.

三、种子形态生理表型与结构表型综合分析

高通量种子表型与精准播种一体化系统

整合各种相机模块的高通量种子表型与精准播种一体化系统

SeQso种子表型播种一体化系统是利用多种设备高通量测量种子表型并对种子大数据进行分析，同时可对种子进行播种，将萌发幼苗与对应种子相关联。该种子表型播种一体化系统是一款多功能种子测量与分析平台。硬件包括种子进样器来分离并计量种子，系统可选配多种测量模块来鉴别种子并将种子播种。播种装置可将种子播种在微量滴定板或定制播种盘或种子载体。系统可以对所有种子进行测量并追溯单个种子，每个单个种子都生成大量数据集。如需要播种装置，每种种子的数据可与播种相关联，例如将幼苗萌发数据或性状与较初种子相关联。