06-LemnaTec高通量筛选—拟南芥形态学表型评价

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拟南芥形态学表型评价


拟南芥整株自动化表型定量

LemnaTec新的形态学评价工具箱（MAT）几乎可以不受限制的把形态学参数很容易地和生物学效

应联系起来。大量的各种自动量化的参数可以随着时间的推移进行综合性、高通量筛选并进行形态学模

式及其变化的统计分析。下面的例子是拟南芥的参数化，但类似的方法可广泛应用于多种其他生物学研

究。

在所有情况下的数据都以可见的参数值显示在一个XY -图中，还有成组显示的例子，根据所使用的

是哪些参数和形态特征来进行分组。基于由LemnaTec MAT提供的数据，用先进的统计程序使多维分组

成为了可能。这些数据集可理想的用于QTL定位研究，对样本数据集进行客观的大批量重复是QTL研究

所必需的。下文显示的参数虽然是人可以看到的，但进一步的分析和参数之间的特殊相关性，可能揭示

极显著相关性不是那么容易被“看到”，但我们推测如果能找到生物学上的相关性，那将是很有价值的。

此外，如需要对任何其它附加的可视表型（尚未明确在分析和量化后有任何参数可以表示的）进行

筛选，随时都可以取出储存的图像，对所有植株的所有图像进行再分析，而其生长情况是一致的。原始

数据的保存可以大大减少研究的成本和时间，提升了植物数据库的价值和重要性，而重复代价高昂的试

验是不必要的。另一方面，可重复的定量分析要考虑到高水平的质量控制，如用对照植物来监测生长条

件或测试表型发育在生物学上的重现。下面所述的所有参数都来源于整株植物。生长模式相关的表型特

征和单叶形态可参考其它应用文献（LemnaTec感谢来自图尔库大学的Eevi Rintmäki教授提供的具有不同

表型的拟南芥基本图像，见文中图1-8,10。）

紧密型（Compactness）

紧凑性根据植株旋转动量计算，不考虑植株大小，上图显示了紧凑性与叶面积的比较。紧凑性可以

描述为叶片到形心距离的远近，比如叶柄的长度是其中一个参数。橙色的植株在大小上与红色的显然不

同，这说明了怎样设定分类标准以区别表型特征。如果不依赖于大小，就紧凑性的值本身来说，红色和

橙色植株在同一个分类范围内。绿色植株显然非常紧凑，而黄色植株是中间型，这清楚地反应出紧凑性

的参数。

旋转对称性（Rotational Symmetry）



完整植株的旋转对称可根据不依赖于大小的二阶矩主轴的比例计算。这个参数整合植株的全部形态

而且与大小无关。旋转对称可描述为叶片在多大程度上反映一个对称植株的的整体表现。可以很容易地

看出它导致了与前面提到的紧凑性完全不同的分类。由于有两个优势的叶片，现在两个蓝色标记的植株

很明显地和其它植株分开。即使是在红色和橙色植物之间差异较小，在数据上也反映出橙色植株的对称

度更高。截至这种差异在何种程度的价值有一个独特的生物基础，或只是正常的生物变异是一个有趣的

科学问题，要通过分析来自同一菌株类似条件下的植物的数量较高者回答。在数值上的这种差异到何种

程度有独特的生物学基础，或者仅仅是正常的生物学变异，这提出了一个有趣的科学问题。要回答这个

问题必须分析相似的条件下同一品种的大量植株。LemnaTec Scanalyzer HTS 软件可以提供连续的可重复

的数据，只要在统计学上证明是显著的，任何小的差异都可以被检测并做为一个分类器。这可能会出现

非常重要的新观点，例如：在 QTL 的定位分析中，可以帮助有经验的表型鉴定人员，把他们的经验和

直觉转为明确的数字化。

偏心率（Excentricity）

虽然使用不同的算法，偏心率（图3）提供的分组结果与旋转对称十分相似（见图2）。尽管如此，

相对于用旋转对称分组，橙色植株A02与红色植株A01和A03的差别更显著。这个例子表明，有非常广泛

的形态学算法可以方便地用于寻找最合适的分类参数。

表面覆盖率（Surface Coverage）



表面覆盖率是植株面积与可覆盖植株的圆面积的比值。此参数是为了提供一个值以显示植物覆盖在

其生长区域的土壤上的密集程度。显然绿色的植物是最密集的，有意思的是，尽管非常不对称，高度不

对称的植株并没有比A02和 A04（全为红色）的表面覆盖率低很多。

中度叶宽指数（Medium Leaf Width Index）

中等叶宽指数：植物骨架长度的平方除以植物面积得到的数值。为此，植物骨架是来自于通过图像

处理的整个植株面积，见图4。中等叶宽指数描述了不依赖于植株大小的“叶宽”的差异，它整合了叶柄、

叶片和重叠效应。虽然蓝色的植株具有最小的叶子，但较长的叶柄使它的中等叶宽指数很高。而其他植

株指数差异较小，尤其是黄色和绿色的只在叶面积上有区别。这与人眼观察到的很相符：综合叶宽和叶

柄来看，这些植物是比较相似的。红色和橙色的植物表现出较高的值，叶片小，叶柄短，比较厚。

面积/周长（Area/Circumference）



当还有一些依赖于大小的性状时，叶面积除以周长的比率可以允许对更多的形态性状进行分类。这

种分类是根据两个以上的形态参数对植株进行分组的一个很好的例子，可以显示和应用于一个XY-图。

最好的方法是求出两个参数合理的比率。使用LemnaTec HTS Bonit 软件可以相当容易地获得比率这样的

二次衍生参数。识别这样的参数和比率为分子生物学数据提供了大范围QTL定位研究中测得的的参数。

在某些情况下，把表型参数与大小联系起来有特别的意义，尤其是如果X轴上的参数不是大小，而

是植株的生育期、用于干旱或水利用率研究的水积累。这些例子表明了快速得到可用的定量数据的能力，

而自动化LemnaTec图像处理很容易得到这些数据。

粗壮（Stockiness）

粗壮是对球形的一个精确的描述。但是球形这个术语更适用于蛋形与圆球形物体的比较。当应用标

准形态学算法研究生物体时，参数的生物学解释会经常用到。粗壮应用于分析拟南芥图像时，可以用来

区分无形的或相对短粗和长细的叶柄。绿色的植株有长叶柄和长形叶，蓝色的植株有圆形叶和相对较短

的叶柄。红色植株的叶柄更短和粗，似乎完全看不见。

两组植物区分应用（Application to Separate Two Groups）

下面这个实例的目的是把两组植株区别开。这个方法用粗壮和紧凑性做为分离因子很好地区分了两

组植株。



结论

1、LemnaTec新的形态学评价工具箱（MAT）提供了一个非常有力的工具来评估广泛的植物形态参数。

不同的形态学参数都是可重复的而且不同的组易于辨别。本文集中讨论了整株参数的选择，如紧凑性、

旋转对称、偏心率、表面覆盖度、中等叶宽指数、面积周长比、粗壮。关于单叶的更多参数在其它文章

中阐述。

2、定量和可重复的评估允许先进的分组算法。每个参数涉及不同的形态性状并可用于高通量筛选，如

QTL定位分析。

3、由于所有的图像都进行存储，从而大量原始数据在测试后保留下来，LemnaTec图像系统可以对所有




数据在广泛和长久的筛选时进行连贯再分析，即使一些参数当初进行评估时尚未明确。这种植物的筛选

库是每个实验室的巨大财富，因为它缩短筛选时间并同时降低成本。没有测试必须重复进行，因为筛选

时额外出现的评估已经同步进行了。

4、对照样品的常规使用可以对测试条件自动和定量进行质量控制，这可以最大化测试结果的质量和可

重复性。

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