欧亚国际

摘要：

本文采用了一种系统的方法，目的是汇编关于大豆种子质量、性状、处理和分析技术的更有前景的信息。在2017年至2022年间检索到的6899份学术材料中，57份被纳入研究，分为三组：第1组-与种子活力相关的理论材料，可用于生物技术策略和不同物种的改良；第2组-应用大豆种子处理技术的实用材料；第3组-应用技术评估大豆种子活力的实用材料。从所使用的方法中，可以观察到几个基因、蛋白质和QTL与种子活力相关。种子处理技术侧重于生物和物理产品的使用，但缺乏实地验证此类益处的研究。在评估大豆种子活力的方法中，图像分析技术（可见光、LIBS、NIR、FTIR、FT-NIR、HSI-NIR、FHSI、高光谱、荧光光谱）和软件的使用（vigor-S®、SVIS®、SAPL®、IJCropSeed、Ilastik、VideometerLab®、MATLAB、ENVI®）尤为突出。

索引术语：甘氨酸最大值；发芽；无损检测方法；种子分类；种子质量

Videometer Lab4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，是用于种子研究先进的多光谱表型成像设备，典型客户为ISTA国际种子检验协会、ESTA欧洲种子检验协会、John Innes Centre、LGC化学家集团、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。

Systematic Review - State of the Art: strategies for vigor evalsuation and production of high-vigor soybean seeds

Abstract:

A systematic approach was employed with the objective of compiling updated and more promising information on the quality of soybean seeds, traits, treatments and analysis techniques. Among the 6,899 academic materials retrieved between 2017 and 2022, 57 of them were included in the study, separated into three groups: Group 1 - Theoretical materials addressing traits related to seed vigor, which can be used in biotechnological strategies and improvement of different species; Group 2 - Practical materials that apply techniques of treatment of soybean seeds; and Group 3 - Practical materials that apply techniques to evalsuate vigor in soybean seeds. From the approach used, it was possible to observe that several genes, proteins and QTLs are associated with seed vigor. Seed treatment techniques focus on the use of biological and physical products, but there is a lack of studies validating these benefits in the field. Among the methods for evalsuating the vigor of soybean seeds, the techniques of image analysis (visible light, LIBS, NIR, FTIR, FT-NIR, HSI-NIR, FHSI, Hyperspectral, Fluorescence spectral) and the use of software (Vigor-S®, SVIS®, SAPL®, IJCropSeed, Ilastik, VideometerLab®, MATLAB, ENVI®) stand out.

Index terms:
Glycine max; germination; nondestructive methods; seed classification; seed quality

相关阅读

Videometer种子表型组学:种子活力研究-荧光成像

植物病害表型组学：多光谱病害指纹图谱

Videometer种子表型组学：多光谱成像作为菠菜种子健康检测的潜在工具

Videometer种子表型组学：多光谱图像分析在种子种质库管理中的应用

Videometer种子表型组学：利用可见光、近红外多光谱和化学计量学对不同番茄种子品种的分类

Videometer种子表型组学：使用多光谱成像和化学计量学方法在线鉴别水稻种子

Videometer种子表型组学：使用多光谱成像预测蓖麻种子的活力

Videometer种子表型组学：甜菜种子加工损伤的多光谱图像分类

种子表型组学：基于多光谱成像的葵花籽品质特征识别

种子表型组学：利用多光谱成像和化学计量学方法对大豆种子进行无损鉴别

种子表型组学：Videometer多光谱成像种子质量评估的新工具

种子表型组学：聚合物包衣对水稻种子萌发的影响

种子表型组学：基于可见-近红外多光谱图像数据的偏最小二乘判别分析检测菠菜种子的发芽能力和胚芽长度

种子表型组学：使用灰度共生矩阵和机器学习技术识别单倍体玉米种子

种子表型组学：不同成熟度甜菜种子发芽抑制因子去除的优化

种子表型组学：通过射线照相和多光谱图像分析测定小麦种子中的侵染

种子表型组学：用于表征麻疯树种子质量的多光谱和X射线图像

种子表型组学：盐胁迫下九个高羊茅品种的种子萌发和幼苗生长参数

种子表型组学：多光谱成像结合机器学习判别辣椒种子品种

种子表型组学：叶绿素荧光作为花生种子品质评价的新标志物

种子表型组学：基于多光谱和共振成像技术的麻疯树种子健康分析新方法

种子表型组学：多光谱成像结合多变量分析的单株紫花苜蓿种子品种鉴别

基于机器学习和多光谱成像分类的茄子种子分类方法研究

种子表型组学：通过多光谱成像分析对自然老化的紫花苜蓿种子进行无损鉴定

种子表型组学：自动荧光光谱成像作为一种快速、无损和可靠地评估大豆种子质量的创新方法

种子表型组学：一种利用新兴光学技术和人工智能的方法作为新标记评估花生种子质量

种子表型组学：用多光谱成像检测黑燕麦种子中的德雷克斯孢菌

种子表型组学：多光谱成像结合机器学习方法快速无损检测玉米中玉米赤霉烯酮

种子表型组学：多光谱成像如何无损检测苜蓿种子活力表型？

种子表型组学：基于多光谱成像技术快速无损检测紫花苜蓿人工老化种子

种子表型组学-多光谱种子表型成像系统：基于多光谱成像和叠加集成学习的三种苜蓿单种子鉴定

种子表型组学：通过多光谱成像预测水稻酚类和矿物质含量的数学模型