07-LemnaTec高通量筛选—拟南芥的时空评价

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拟南芥的时空评价

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拟南芥植株大小的单点评估

在人工评估拟南芥时，经常用到可视的单点评估。这个方法能够进行分类，如果需要更全面的方式，

也可以对植株大小和颜色在特定时间进行半定量估计。识别最大和最小的植株或粗糙的大小分类也是可

能的。如果要进行量化，评估的参数仍然会受限于密集的工作量，如花环直径、生长阶段。因此问题仍

然是高劳动投入、定性分类缺乏可重复性和连续的定量数据不足。图像处理提供可靠的定量数据，使各

种统计分析成为可能：计算处理组的平均值，鉴定微小但有显著差异的区别。但是关于植物大小和颜色

变化过程的信息仍然非常有限。

图像 1 拟南芥分类，四个大的植株，最大的植株，最小的植株（注：分别对应图中的颜色）

图 1：LemnaTec Scanalyzer 提供的定量面积测量和颜色分类结果

拟南芥生长的多点评估

LemnaTec Scanalyzer 3 - D 和 Plant Scanalyzer 保证高度自动化、快速、高效的时间序列成像。

LemnaTec HTS Bonit 软件在成像后自动产生的主要数据结果见图像 2 和图 2。如果植株在第一次被观察

时就比较大，那它在结束测试时往往是最大的植株之一，这个规律同样适用于其它大小的植株。这个观

点很平常，但很重要。



Image 2: LemnaTec HTS Bonit 软件产生的拟南芥颜色分类随时间的变化

图 2：拟南芥的生长曲线，突出显示最大的植株（A04）、两个最小的植株（C04、D04）和其它植株（A01、B01、D03）

在第一个测量点植株大小的差异归因于发芽时间的不同。但是以面积为基础的生长曲线仅仅提供了

原始数据中可用信息极小的一部分。要评估植株之间更多的差异，而不只是找到发芽时间的不同，最适

当的方法是看生长率，因为这里分析的植株的生长阶段显示出其生长模式更接近指数（相对于线性来

说）。具体化生长率的一种方法是用对数化的 Y 轴表示生长曲线。这种情况下，曲线的斜率代表了增长

速度，而直线表示持久不变的指数式生长。图 2 的数据相应表示在图 3。

虽然一开始所见的植株生长极为不同，但植株图像和生长曲线图（fig.2）（如生长率，即曲线的斜率）

对大多数植株来说是相当恒定的。那些最小植株（C04，D04）的生长率不仅在开始阶段，而且在整个



观察期间都保持着较低的水平。与此相反的植株A01 起步较晚，但是从第 4 天开始，生长率就与其它的

非常相似了。如果只显示生长率（如图 4），就可以更加明显地看出，哪些植株的生长有一般规律，而

哪些又是独特的。值得注意的是，所有实例用的都是同一套用过的原始数据，而这套数据来自于无损的

基于图像的叶面积分析，然后需要应用一个适当的生长模式（这里指指数增长）。

图 3 16 个拟南芥植株的生长率曲线，突出显示的是最大的植株（A04）、两个最小的植株（C04,D04），最大平均生长率的

植株(A04)和最低平均生长率的两个植株（B01,D03）

图表显示的生长率很清楚说明，在检测期内，最大的植株（A04）并不总是在生长最快的（A01）。

一些植株的生长模式很有趣（C04，D04），生长慢的（B01，D03）到最后不一定是最小的（C04，D04）。

植株 C04 和 D04 也是一个证明 LemnaTec 系统性能的很好例子，可以显示和定量外部胁迫（干旱、盐碱、

毒性等）或遗传学方面的因素引起的植株生长率改变。

重复性和面积测定

为了评估重复性，可装 16 个植株的托盘（边长约 40 厘米）转动 10 次，每次都对植株的大小进行

了分析。结果显示每个植株都有一个标准差范围：较小的植株为 3.5（±2.1）%，较大的植株为 1.5（±

0.7）%。主要因为大小植株之间标准差的绝对值和成像差异是数字化效果，而这种数字化效果会由于小

的物体边长与面积比较大而导致测量值较大。这表明，即使对整个托盘成像，叶面积测量的可重复性也

非常高。不管是用 Scanalyzer -3D 对 1 或 4 株成像，还是用 Scanalyzer HTS 对整个托盘成多重图像，通

过提高放大倍数来检测更小的影响也是很容易的。在辨别更小影响时成像系统远远超出了人眼的能力，

因此可以量化和评估外部胁迫造成的动态的生长变化。

图像 3 重复性测试植物托盘




结论

1、LemnaTec Scanalyzer 3-D、Scanalyzer HTS 和 Plant Scanalyzer 为评价拟南芥的生长提供了自动、快

速、可重复的全部成像技术。

2、用 LemnaTec Scanalyzer 元件进行非侵入性检测，随时为生长动力学研究和筛选提供全面的数据。

3、生长率可以消除评估中通常不可避免的人为误差，这种误差是由检测开始时植株大小的公差引起的。

4、采用定量、可靠的数据和生长率为基础的计算减少了数据的易变，并为今后更高水平的评估和统计

分析提供了高质量的数据。

5、获得的数据可以为生长动力学提供新的观点，尤其是在胁迫和恢复设计实验中。

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