19-食叶昆虫的高通量筛选：小菜蛾和欧洲玉米螟

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食叶昆虫的高通量筛选：小菜蛾和欧洲玉米螟


图像处理

LemnaTec Scanalyzer HTS 能检测各种各样的多孔板（可多达 96 个孔），根据实验设计、目的和通

量来选择。在幼虫的饲喂试验中，图像处理软件 LemnaTec SAW Bonit Move 可以同时获得叶面积和昆虫

生长状态的量化参数，以研究不同处理下昆虫死亡率、进食抑制和趋避的表现差异。

小菜娥（Diamondback moth）的检测

图 3：原始图像（18 天后）图 4：颜色分类图像（18 天后）

图 1 至图 4 显示了一个 24 孔板上离体叶片和小菜蛾幼虫在不同饲喂时间后的变化。完整的叶片分

类为绿色，幼虫分类为红色。由于使用了农药，一些叶圆片在检测期间被分类为蓝色和黄色。根据这些

数据，LemnaTec Scanalyzer 可以对叶片受害的程度、农药的效果和昆虫进食抑制（叶片仍完整，幼虫还

在孔中）进行分类。由于在这个测试方案中幼虫的运动性降低，运动的分析无法提供重要的其它信息。

Scanalyzer HTS 选配的紫外灯、闪光或热可诱发幼虫更多的运动。通过使用 HTS Bonit Move 软件中的选

择分类方案，数据可以被编译成运动模式或症状模式。所有数据在数据库中可以进行高度灵活的分类并

计算。下图中选中的孔显示了幼虫的进食抑制（叶片和幼虫都正常）。有农药和幼虫趋避的孔并没有选

中，因为这些对于杀虫剂没有意义。所有分类根据选择方案中设置的影响水平自动完成。用户可以自行

定义选中的理由。



图 5：在饲喂小菜蛾 18 小时后，根据图 4 的颜色分类进行中选分级。根据测试的目的，可以设置多达九个不同类型的中

选级别

欧洲玉米螟幼虫检测（Ostrinia nubilalis）

在第二个测试中，用离体的玉米叶片饲喂玉米螟幼虫。在这个示范试验中没有对叶片用任何农药处

理，幼虫经过长时间的禁食后更容易为害叶片。在 12 和 24 小时后分别使用 LemnaTec Scanalyzer HTS

进行成像。

图 6 原始图像（12 小时）



图 7 颜色分类图像（12 小时）

图 8 运动的颜色分类成像（12 小时）。绿色代表强烈的运动，红色代表运动较少包括轻微的背景噪音，显示了运动检测

的高灵敏度。观察时间为 10 秒

图 9 原始图像（24 小时）



图 10 颜色分类图像（24 小时）

图 11 运动的颜色分类成像（24 小时）。绿色代表强烈的运动，红色代表运动较少包括轻微的背景噪音，显示了运动检测

的高灵敏度。观察时间为 10 秒

图 12 只对特别的幼虫进行颜色识别成像。根据大小和形状，采用特殊的算法和分类可以区分类似颜色的物体之间的差异，

此处将粪便、残骸与幼虫区分开。



这个方案可以非常详细地分析昆虫的大小与进食量的关系。因此，可以定义生长抑制的选择标准。

利用 LemnaTec Scanalyzer HTS 图像采集和分析系统，大量不同的效果可以量化并随后被分类。对于较

小的生物和试验装置，每个 96 孔板可以采集 9 个图像，并提供极高的分辨率（每像素 0.03 毫米）。对

于更高的分辨率则有其它镜头系统可以利用。甚至深孔板 12M 像素那么大的图像也不会失真，而得到

佳视野。通过使用其他镜头系统， 96 孔板的每个孔都可以成像（相当于每个 96 孔板达到 110M 像素）。

HTS Bonit Move 图像分析结果

通过 LemnaTec SAW Move 分析图像，可以得出以下信息：

叶片受害量：根据实验用的叶片和昆虫类型，包括对完全可食的叶片和叶脉高度复杂的颜色分析。

颜色分类：在同一个试验中，剩余叶片的颜色分类可用于检测植物毒性作用或进食抑制物。

总的运动量：检测每个样品的运动总量可以定量地表示昆虫的活动情况。这有助于区分进食抑制、致死

或活动减少。

生物体的颜色：生物体的颜色可以代表它的活力。

低重叠生物体的总数：如果分辨率和对比度足够高，重叠程度较低的生物体总数可从原始图像中获得。

可以用特殊的图像处理技术将互相重叠的物体分开。计数可能用来补偿孔中不同生物体初的数量差

异。使用这种方法，亚致死效果也可以显示，比如由于进食抑制造成昆虫体形减小。

附加参数

根据用户需要定制，可以在 HTS Move 单元增加特殊的图像处理模块，以适应研究对象的形状并做

运动分析。

数据库

在 SQL 服务器数据库存储以下信息：

一个原始图像；

如果用 SAW Move 代替 HTS Bonit 从一系列图像中计算，得到运动图像；

所有被量化的的图像处理结果（如数量，面积，颜色）；

所有图像中找到的目标，可在以后做进一步的精细分析如形状分析；

LemnaTec Hit Finder 的中选分类。这样可以对定量检测所产生的不同效果进行自动分类；

所有的图像采集和图像处理条件（时间、人员、方法）；

与孔有关的所有信息（板的编号，孔的编号，药物鉴定等），全部输入到数据库（LIMP 系统）；

其他信息，如手工注释、结果输出的后确定。

在 HTS Scanalyzer 系统中，通过条形码阅读器进行识别，自动地将获得的数据配置在 LIMP 数据库中。

数据库全部都可以搜索并不需要专门的数据库应用知识。PHP 模块使每一台连接到服务器的计算机都可

以使用数据库。数据库内所有必要的的信息都可以通过 SQL 协议和其它电子设备之间实现导入和导出，

并适应各种文件格式（如*.xls，*.txt，*.HTML 等）。




图像处理和生物学试验的正相关

为小动物设计的高通量筛选，在图像处理和生物学试验设计之间有很高的和基本的正相关性：对人

工评价来说，在试验开始前对样品间的均匀性要求很高。快速定量图像处理可以检查试验开始到结束时

测试条件的关系。被吃掉的叶片数量和幼虫的数量或形体大小在试验开始和结束时是有关联的。因此，

图像处理可以减少对试验材料均匀性的需要。如果生长发育或进食的动力学是决定性的评估参数，每个

孔可以鉴定多个数据点，例如，死亡时间/活动抑制的影响，因毒性作用而造成的发育滞后。

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