64-种子表型研究—大小，形状与颜色

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种子表型研究——大小，形状与颜色

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介绍

对于育种的品质控制与丰收程度，种子的分析显得越来越重要。尤其对于种子表型研究的课题，从中获

得的信息自然越多越好。

快速简便地获取基于图像的测定结果可以提供大量与发芽和发育相关的遗传特性数据。

下面的实例无法涉及该系统所有的功能与应用，而是鼓励种子方面的研究人员把样品送到 LemnaTec 进

行分析，并使其意识到该系统如何在提高数据质量的同时，还提高了测定方法的合理性。

种子成像

摄影与获取图片

该系统使用灵活的变焦镜头系统并在背景灯照明条件下进行成像。当种子颜色是非常重要的数据时，也

可以采用顶部成像模式。为了减少有光亮种子产生反光，也可以使用阴天照明模式。

除了可见光成像，LemnaTec 可以提供在可见光范围内使用荧光技术的照明与成像系统（GFP 等），还可

以使用在对 1000 与 1700nm 波长之间非常敏感的近红外相机。特殊的滤光片可以提供多样化的信息，比

如可以提供水分含量的信息。

样品准备

为了进行快速高效的分析，第一种方法是把种子放在浅平容器中，使其摊平即可，没有特殊的排列要求。

这种情况下，容器边上的种子可能被分开或者在成像时完全被排除。

特殊情况下，比如种子需要被单独跟踪研究，那么可以在多孔板上进行成像，并通过其在多孔板的位置

进行识别定位。如果需要固定种子的摆放方向，LemnaTec 系统可以调整，整合或者开发特定的种子固定

装置对种子进行固定。

根据形状进行成像分析

应用实例：拟南芥

下图以拟南芥种子为例，在背景光照明下以 40 像素/mm 的分辨率进行成像。通过改变相机的焦距使用

较低的分辨率对较大的种子进行成像，可以获得样品较大的成像面积。

通过图像处理把所有种子（也包括有残缺的种子）与背景分离之后，附着在边上的种子也会被自动分离

或者完全排除以避免因重叠产生的错误结果（看图中红色箭头的部分）。随后每粒种子可以进行高达 30

个形状参数的测定。根据每粒种子的大小，形状与颜色分析的数据都会单独进行保存，这样可以对每个

样品使用可能用到的全部多参数统计。下文中介绍了几个重要参数。当用到简单的几何形状时，很多参

数是多余的，它们会产生不同的结果，产生更复杂的形状，或者有时没有意义。所以，需要从获得的大

量参数中筛选几个用于特定分析目的的相关联的参数即可。所以数据都保存在数据库中，所以在未来的



任何时间都可以根据相同的形状参数与分类方法对保存的图像进行统一的（再）分析。新的形状参数不

断增加，所以如果需要根据生物学要求或者通行标准获取特定的参数，请与 LemnaTec 公司联系。

种子面积

在图像中直观的种子面积（投影面积）是非常好的参数，与整合参数比如重量或者“大小”有关。对于

不同样品间对于合理测定与仔细对比的基本要求：基本上需要同一个平面上种子的方向一致。

由原始数据计算出来的种子完整率

根据种子的投影面积与周长（见图 1），诸如完整率等其它的几何参数可以在数据库中自动计算出来。

由原始数据计算出来的种子体积

对于形状规则的种子，通过分析（种子长度，面积，直径等）可以获得的所有与形状有关的重要参数，

或者根据可测定的经验性校准因子，都可以计算出其体积。这样的计算可用 LemnaMiner 自动执行，并

且可以获得大量数据。在非常特殊情况下，可以通过 3-D 激光扫描技术对种子体积进行测定。

长度/直径测定

长度是最简单的测定参数（单也是最枯燥的）。图 1 为通过图像分析进行的长度测定。

图 1：长度/直径测定为图中每粒种子的最大长度。根据种子的形状，任何长度测定（手动或者自动）的可重复性与显著

性都小于下面的几个参数。

种子可通过的最小圆周

图 2 显示了每粒种子的最小圆周。这种测定类似于筛选，但是需要获得机器筛选无法测定的最大长度。



图 2：允许种子通过的最小圆周。对于形状变化较大的种子，该值需要非常可靠的种子长度数据。

第二矩和他们比例

第二矩是根据种子的全部面积进行的对象整合。实际上，惯性矩的两个主要轴都进行了计算。看起来像

椭圆，与种子的第二矩完全相同（图 3）。即使某些弯曲种子的种子直径，长度或者宽度很难测定的时候，

此值依然非常有效。两个第二矩之间的比率即使对于弯曲或者不规则的种子，也是一个描述长比宽很多

的参数。

图 2：图中矩为黄色椭圆，椭圆中或长或短的直径为第二矩。第二矩比率越大，种子越长。

群体差异检测——柱状图与分类图

根据种子各自的数据，所有的种子要么可以根据特定种类进行分类（比如受伤/未受伤，圆/椭圆，长短

等），要么根据平均值进行群体分类，或者使用可以看出具体参数（比如：大小）分布情况的柱状图来



描述更详细的差异。所有这些方法的优势都在于可以进行个体的完全定量测定。

种子分组

普通的人工种子分级必需一个人来做，而 LemnaMiner 只需要设定参数（群）的开始就可以获得分级。

一个或者多个参代表的特定性状可以进行分级并命名，所有属于此级的种子将一同计算（比如“短小”

级意味着这些种子都小于设定值的大小）。类似的分级通过 LemnaMiner 完成，结果会保存在数据库以备

未来分析之用。

平均值/更多值

任何测定参数的平均值与样品特定参数的最大或者最小值都可以自动计算出来。

柱状图

图 4 为不同遗传背景的拟南芥种子

图 2：三种不同拟南芥种子，根据不同的形态参数对其进行比较，后面以蓝色（左），红色（中）和绿色（右）表示。

图 2：三种不同遗传背景的拟南芥种子柱状图，根据种子大小与直径的不同，可以看出不同的分布区间。

从种子大小（测定面积参数）与直径柱状图（图 5）中可以看出：只有参数与柱状图结合才会获得全面

的信息，因为（以面积与直径为例）发现面积与直径之间并不是完全相关的（如下图所示）。

颜色分类



颜色特征也可以作为种子的一个参数，可以用来区分不同的种子，鉴定感病种子或者特殊形状。下图介

绍了荧光差异图（图 6），感染率（图 7）和玉米粒角质率（图 8）。

图 6：系统可使用可见光，荧光或者 NIR 成像技术对种子进行测定。如图，拟南芥种子可以根据 GFP（绿色），RFP（红

色），都有（桔红）和都没有（蓝色）进行分类。这种分析可以用于分类测定或者与后期生长阶段表型行为相关的特征

测定。

测定污染率

图 7：根据可见光三种颜色通道的计算出的污染率。污染率既可以用已污染种子表面积的百分比表示，也可以用污染个数

与种子总数的比例来表示。图中为被红色真菌高度污染的大麦种子。右边的伪彩图显示的是感染率。

从上面的图可以看出红色真菌污染产生的颜色比例（种子为黑色，伪彩图中鲜红及红色为真菌感染的种

子），下图中则没有相对感染的区域，因而在白色背景的右图中也没有伪红色。



图 8：使用相同的方法对没有被真菌污染的种子进行成像。右图也没有以颜色表示的真菌感染区域。

玉米种子成像

为了测定单个玉米种子的角质率，可以在背光条件下使用多孔板成像方法。这种方法只需要把玉米种子

放入孔中即可。

使用此法是为了实现高通量，无损的角质率测定。以这种方法测定角质（黄色）与粉质（较黑）面积可

以避免人类视觉的主观误差。

使用三种颜色（黄色，浅绿色与深绿色，图 9 第二行）对原始种子（图 9 第一行）进行颜色分类。颜色

面积测定的结果可以根据角质面积占总面积的比例来分类，也可以根据角度与粉质的比例（黄色与浅

绿）。

同一排种子可以使用五种颜色来划分角质程度（图 9 第三行）。

图 9：图像处理后的角质率分类。第一行：原始图像；第二行：颜色分类；第三行：经过等级排列后的指示颜色。（绿色

=高角质率，绿色=低角质率）

表 1：根据颜色种类进行的计算与分类



结论

LemnaLauncher 软件，扫描成像单元以及 LemnaMiner 数据分析设备一同可以作为种子表型研究的强大

工具。多种相机与包括荧光的多种波长成像模式可以实现种子样品的快速、高效、无损测定。

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