58-番茄表型研究

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番茄表型研究

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为什么使用基于成像的高通量表型监测方法？

随着基因研究成果的稳步增加，基因型与表型间的关系正逐步成为热点。这些关系的了解将会加快传统

育种的速度，并使其成为焦点，也使得对分子育种效果的验证成为可能。

内部变异与交叉变异的有效区分非常需要大量的植物试验。只有全面的定量表型研究才能提供用于生物

统计的海量数据。

因为育种程序与监测需要成百上千的植株在不同的季节与地点进行，所有一套可靠并具有可重复性的形

态学参数对于使获得数据具备有效性，可对比性与全面性就显得尤为关键。在固定条件下进行基于图像

的表型研究正好可以提供满足数据解析的高标准要求。即使一些特定，尤其是有趣的参数也只是特定项

目启动或者结束之后几年才发现的，保存在数据库里的图像可以在未来新参数出现后进行再分析。

整个生活周期都生长在研究或者育种温室中的植株一共需要花费 800 美金。从保存的图像用提取额外的

信息并用于再分析的技术设备（并非进行新试验）可以减少几十万美金的开支并同时加速新品系的育种

速度。

所有的因素都可以用于指导育种研究，它们对于种子筛选甚至更为重要。本文只是少量种子用于常规的

种子品质的常规繁殖工作，对表型感兴趣的研究人员分散在世界各地。他们通常没见过自己所感兴趣的

种子样本。

全面的高通量表型研究不仅包括常规培养植物的直观结果，也可以提供动态信息，比如：气孔的张开与

闭合（基于红外成像技术），对特定胁迫因子的响应（热，干旱，有害物质等等）。

温室中传送带上的植物在白天通常是移动的，这就减少了温室中热量或者温度引起的区域效应，因此它

们的排放是完全随机的。这些设置可以有效减少因生长条件差异引起的植物变异，并保证了植株生长条

件的一致性。进行适当的统计（平均值，中间值，像 T-检测等重要试验）甚至可以检测源于基因背景的

潜在差异引起的微小效应。对于比如 QTL 等方法，这样先进的数据处理是鉴别基因与发育或者表型特征

之间关系的强大工具。

另外，水分利用程度与灌溉策略可以通过灌溉站完全﹑高效的进行调控，因而对于全面的表型研究可以

增加新的重要参数或者工具。

3-D 表型与传送带技术

该系统提供了一整套研究单元以供用户选择。所有单元的基本原则都是为了在可重复进行试验的封闭成

像空间进行成像，因而可以对图像进行比对。植株主要是通过顶部与自动旋转 90 度之后的两次侧面完

成成像。如果需要，可以进行超过两次的多次侧面成像。植株通过条形码或者 RFID 进行自动识别。因

此即使高通量测定也没有搞错植株各自的身份。

根据需要的通量与温室结构的需要，该系统可选配不同的成像单元类型。通常，植株在发育阶段多次进

行成像以及时的对生长发育的重要表型特征进行定量研究。



图 1：每套 3-D 成像系统包括顶部与侧面成像单元。可以手动调整，非常适用于中等或者低通量的单一成像模式（尤其

是远红外成像）



图 2：3-D 成像系统的传送带单元包括至少一个短传送带，植株可以放置在传送带上进行成像。这就给使用多种成像模式

进行高通量以及后续成像（比如红外与近红外成像等）。根据使用方法的不同，该单元可能会包括自动门或者成像暗室。



图 3：使用 3-D 传送带单元或者温室处理系统，整个温室（或者至少有一部分空间）要额外装配传送带。植物会在传送

带上完成它们整个生活周期，当不进行成像测定时，它们在温室的空间位置是随机排列的。如果灌溉与喷淋也完全按程

序进行，那么这样的单元特别适合用于大盆种植的大批量材料测定。

灌溉

所有类型的传送带都可以装配灌溉站与称重站，植物可以通过它们在移动的时候进行称重并记录水分缺

失的数据，数据都保存在数据库中。根据程序设定与数据库指令，灌溉水量将被控制在特定重量以确保

土壤水分含量尽可能稳定或者防止产生涝害。

可见光成像

测定植物表型的方法基本上都在可见光范围内进行成像。顶部与侧面照明产生的统一背景光条件可以进

行不同植物材料以及统一材料不同时期之间的对比（可以材料之间以及不同发育时期间的差异）。

该系统使用了工业级标准的高品质彩色摄影与变焦镜头系统，可以通过数据库中的设置进行控制以获取

重复性极高的图片。这种可重复性能对于研究植物的发育与品种差异非常重要。

成像功能非常灵敏，并可以根据需要定制特殊单元，可以进行连续叶绿素荧光或者 GFP（或相对荧光）

的滤光图像。如果需要获得多波段光谱，可以选配高级光谱过滤器。

近红外成像

使用近红外成像可以了解叶片的水分状况以及叶片对水分亏缺的响应。下图是 8 个小时之内玉米叶片对

干旱胁迫的响应过程。



图 4：图片显示了 8 个小时之内玉米叶片对中毒干旱胁迫的响应过程（上部，左下）。深绿色代表水分 NIR 最大吸收范

围（高水分含量），浅绿色，黄色与红色代表水分含量较少值。图片显示了叶片随着时间的绝对值变化情况（右上）与

相对变化情况（右下）。

当植物叶片在白天期间在生长的同时（但是生长速度最终会下降），叶片水分会明显降低。这表明植物

正处于水分亏缺状态，此参数可以通过该系统进行监测。

表型结果研究

植物表型结果

LemnaTec 系统将从顶部及至少两个侧面对植株进行成像。因为每天番茄生长没有明确的对称轴（主轴，

基本轴），所以在对番茄成像时推荐使用四个侧面成像。根据需要分析的参数，可以根据四个侧面图像

计算平均值或者计算值，也可以累积这些信息以获得每个植株更全面的信息。

为了获得最好的照明效果，下图只是显示一个侧面的图像。

成像后的第一步：所有植株与背景，木根支架，盆钵进行分离。



图 5: 6 盆番茄植株的侧面投影叶片图（只是一个侧面成像）。

这样的图像可以使用一整套定量分析参数进行分析，并与表型特征一同出现在下列图表中。

表 1：整套植物表型特征的多个形态参数

上图中的紧实度参数可以用来测定叶片的密度。这个参数对于合适的光照产量与叶片间的遮蔽部分很重

要。另外可以用于了解叶片风干的速度，避免湿度过大引起的真菌着生。

下图为测定参数的示意图。紧实度的维度可以通过软件获取（根据植物形态可能看起来叶片间的面积或

大或小）。

图 6：投影区域（红色）与遮蔽或者位于植株内部的投影区域（灰色）间的关系。

可以根据植株大小，生长速度以及形态学参数的特征进行分类。

另一个植物形态学的研究方法是研究多少高度的植株地上部分可以产生多少生物量。比盆钵面积还小的

植株区域可能是阴性结果，也可能是因为田间特定的植物叶片会在土壤中腐烂。



图 7：根据地上部分的高度对投影区域进行分析。蓝色区域为下垂到

土壤表面的叶片。

左图：使用相同的颜色组对 6 个植株不同高度的区域进行分类。结果

非常有意思：植株的色彩分析可以与这种数据类型有关，对叶片与果

实进行的色彩分析也于地上部分的高度有关（数据未显示）。

叶片与分支表型研究

用于整株植株的表型参数也可以用于研究剪下的叶片或者分支。

这可能会揭示更多的重要性状，因为植物的分支形态也由其基因背景决定。

果实表型

该系统的另一个功能是对果实进行成像，这对于收获高品质果实是非常重要的（比如可以减少因为大小，



颜色或者形状有问题而必须丢弃的果实的数量。）

下图是通过果实成像获取的参数实例。下面为根据番茄的特定参数进行分类的实例。

图 8：基于番茄侧面图像进行的色彩分析。选择多种颜色使重要性状的差异表现出来。

如果一步增加表型参数的数量，这样做的目的是为了揭示这些参数之间的相关性，并纂写了一份可行性

报告用于揭示植物特征与有关表型参数的相关性。把番茄按照三行六列（A,B,C 行与 1—6 列）进行分类。

左图为每种颜色面积的绝对值，右图为百分比。



图 9：基于同色的分类方法。根据番茄不同的颜色，对番茄进行分组。这种方法可以帮助用户分析结果，根据自己设定的

标准进行分类，获得相应的生物类型。这些类型包括：红色，暗桔红色，桔红色，黄色，黄绿色和红绿色。

图 10：根据侧面成像的形状进行分类，这种分类基于果实轮廓的首先八因子椭圆傅里叶转换。这种方法可以对差异大的

对象进行高度客观而显著的区分。

植物生长动力学研究——动态表型

上面提到的所有参数（甚至还有更多）可以用于随时间变化的动态表型研究。从生长速度，常绿期，花

期，成熟变化，对胁迫因子（热，干旱，虫害等）与营养元素的响应这些过程，都可以从中提取数据。

数据保存与数据挖掘

经过成像与多参数的分析，最终的结果数据仍会保存在相关的数据库中。这确保了用户在未来人后时候

都可以对所有图片进行再分析，甚至可能用于全新的研究领域。所以进行全新的试验时使用系统的整套




程序会有两大优势：只花几分钟或者几个钟头就可以拿到有价值的数据。考虑到温室中单个植株全部生

活周期的花费高达 800 美金，所以使用这套系统是非常便宜的。

所有数据都保存在服务器中的高速硬盘组，并且完全达到用户的安全设计要求（Raid 系统，备份策略）。

所有的数据与图像都可以非常简便的通过 LemnaMiner 进行数据挖掘。该软件界面是专门设计用来帮助

有兴趣的专家简单快速地获取数据。他们不需要数据库背景知识，因而也不必使用 IT 专业服务器。

结论

LemnaTec 高通量分析系统是一套可以用来对番茄全生活周期的形态性状进行研究的全方位表型分析平

台。上述实例只是该系统用于番茄（也适用于其它植物材料）研究的强大功能之一瞥。相关的生物学参

数获取的结果都是具备可重复性的。

LemnaTec 系统可以根据用户的需要定制各种应用模块与各种通量。

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