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摘要:成像和圖像處理已經(jīng)*改變了植物的表型,現在是表型特征測量的主要工具。在這里,本文通過(guò)檢查三個(gè)重要特征來(lái)回顧植物表型系統:通量、維度和分辨率。首先,強調了整株表型系統以及自動(dòng)化方面的進(jìn)步,這些進(jìn)步使通量顯著(zhù)增加。然后討論器官和細胞水平的表型分析及其工具(通常以較低的通量運行),作為以較高的空間和時(shí)間分辨率獲得高維表型數據的一種手段。顯示了傳感器技術(shù)的新發(fā)展對獲取植物形態(tài)和生理相關(guān)性狀的重要性??偟膩?lái)說(shuō),應該講注意力集中在空間和時(shí)間分辨率上,因為這些是植物表型系統成像程序的關(guān)鍵方面。
植物表型是一個(gè)復雜問(wèn)題,涉及許多的系統和工具
表型組學(xué)被認為是生物學(xué)中的一門(mén)新學(xué)科,涉及在多個(gè)組織層次上收集高維表型數據,以便與全基因組測序類(lèi)似,朝著(zhù)完整描述基因組表型的方向發(fā)展。當然,這一最終目標仍將是假設性的;然而,植物表型和表型組學(xué)的當前和未來(lái)發(fā)展可能得益于對維度、通量和分辨率的考慮,因為我們對植物過(guò)程的總體理解,特別是基因型-表型關(guān)系的理解還遠未完成。植物表型本質(zhì)上是復雜的,因為它們是基因型與多種環(huán)境因素相互作用的結果。這種相互作用一方面影響植物的發(fā)育程序和生長(cháng),可以通過(guò)結構特征來(lái)描述,另一方面影響植物的功能,可以通過(guò)生理特征來(lái)描述(圖1)。結構和生理特征最終決定了植物在生物量和產(chǎn)量方面的表現。不同組織級別或不同類(lèi)別的表型特征可能在一個(gè)特定或多個(gè)環(huán)境中表現出高度相關(guān)性(依賴(lài)性變異)。如果穩健,這些可能會(huì )降低表型的復雜性(即,需要測量的不同性狀的數量),但這是否需要取決于生物學(xué)問(wèn)題。
圖1.從植物表型到表型組學(xué)
總體而言,植物表型組學(xué)似乎在高通量、低分辨率表型和低通量和高分辨率的深度表型之間有些分歧。這種差異目前在植物發(fā)育營(yíng)養階段的表型中最為突出。本綜述側重于營(yíng)養枝條和根系表型的技術(shù)方面,涵蓋生物體(整株植物)到細胞水平。 通過(guò)檢查三個(gè)關(guān)鍵特征——通量、維度和分辨率來(lái)討論表型系統和工具。突出顯示了可以提高高通量和低通量系統維度的新技術(shù)。
整株植物表型自動(dòng)化
在植物突變體集合中,探索性表型分析用于檢測“異常”性狀(普通的是野生型表型),而自然和隔離種群則用于評估理想性狀,這可能是對干旱或低溫等壓力環(huán)境條件的響應。大量基因型集合的表型分析能夠鑒定與性狀相關(guān)的基因組區域并最終進(jìn)行基因克隆,并建立可能有助于基于標記的種質(zhì)選擇的遺傳標記。篩選目的通常需要處理大量植物,優(yōu)選通過(guò)高通量系統,以測量表型性狀,通常在整株植物或生物體水平(即,莖或根系統)。一般來(lái)說(shuō),當耗時(shí)或重復的手動(dòng)干預和分析可以被以下全部或部分方法取代時(shí),自動(dòng)化工作流程可以提高通量:(i) 非侵入性傳感器,(ii) 自動(dòng)化數據處理以獲得感興趣的表型特征, (iii) 自動(dòng)將植物傳送到傳感器,反之亦然,(iv) 自動(dòng)植物培養,以及 (v) 數據管理管道中處理數據的自動(dòng)分析(圖2)。
圖2.通量、分辨率和維數是植物表型系統的關(guān)鍵方面,影響著(zhù)數據質(zhì)量
植物表型系統自動(dòng)化的最后一個(gè)途徑是開(kāi)發(fā)與平臺相關(guān)的數據管理管道,包括專(zhuān)用和注釋數據庫,以及表型特征數據的標準化分析。此外,由于許多機器人化平臺每天都要采集千兆字節的數據,包括圖像、表型特征值、環(huán)境傳感器生成的數據和實(shí)驗元數據,因此有必要適當考慮數據管理。已采取措施促進(jìn)表型系統普遍采用數據管理,因為這可能促進(jìn)基因型-表型圖譜和植物模型的發(fā)展,并支持元分析。最近,關(guān)于高通量篩選遺傳微妙性的“表型瓶頸”有很多討論。全株生長(cháng)性狀僅構成結構、生理和性能相關(guān)性狀矩陣的一小部分(圖1)。提高維度的一種方式是以更高的空間和時(shí)間分辨率考慮組織的多個(gè)層次(即器官、組織和細胞)的特征,盡管這仍然可能以通量為代價(jià)(圖2)。
器官和細胞水平的植物表型分析
莖和根系生長(cháng)是單個(gè)器官、葉片和根系發(fā)育的累積結果,這些器官、葉片和根系本身整合了兩個(gè)基本過(guò)程,即細胞分裂和擴展。”當通過(guò)不同的補償發(fā)育途徑獲得相同的植物或葉表面積時(shí)。此外,這些生長(cháng)過(guò)程受環(huán)境條件的影響,或直接(例如)土壤水分虧缺對葉片伸長(cháng)率的負面影響,或間接通過(guò)對植物發(fā)育階段的影響。
盡管已經(jīng)有可能從根系圖像中獲得(半)自動(dòng)器官大小測量值,但植物莖的圖像通常不適用于單個(gè)葉子尺寸的測量,因為葉子可能不是(*)可見(jiàn),或者它們可能由于復雜的非平面排列而重疊。此外,在發(fā)育的最早階段,葉子要么太小而無(wú)法通過(guò)常規成像進(jìn)行可視化,要么它們一直隱藏在葉鞘內直到出現。單子葉植物葉片的長(cháng)度和伸長(cháng)率仍然是手動(dòng)或通過(guò)位移傳感器測量的。雙子葉植物葉表面積通常是通過(guò)物理解剖芽和在成像前排列出現的葉子來(lái)破壞性地確定的(圖3B)。大多數處理這些圖像的工具提供葉表面積、高度、寬度和周長(cháng),而其他工具則專(zhuān)門(mén)開(kāi)發(fā)用于以定量方式表達葉片形狀和葉片鋸齒的程度。除了大小和形狀外,確定葉脈模式以研究生長(cháng)與葉片水力結構建立之間的關(guān)系也很有趣;在這種情況下,葉子被固定、清除并通過(guò)暗視野顯微鏡成像(圖 3C)。與葉子相比,用于確定根生長(cháng)速率的伸長(cháng)根的動(dòng)態(tài)分析以及根對諸如向重彎曲等刺激的反應是非破壞性的,并且已在培養皿中透明培養基上生長(cháng)的植物中實(shí)現自動(dòng)化。
圖3.在多個(gè)組織級別進(jìn)行植物表型分析
增加維度以更好地理解表型
表型由結構、生理和性能相關(guān)的特征以及它們在多個(gè)組織層次上的相互作用組成。因此,可以通過(guò)包括生理特征以及有助于解釋生理特征的結構特征來(lái)增加維度以更好地理解表型。首先描述了旨在提取植物固有3D結構、發(fā)育和功能的技術(shù),然后是具有報告植物生理狀態(tài)潛力的新型傳感器。
關(guān)于通量、分辨率、維度和質(zhì)量的觀(guān)點(diǎn)
工作流程中的機器人硬件和自動(dòng)化促進(jìn)了植物表型,尤其是在整個(gè)植株層面(圖2)。將歷史意義上的遙感(即衛星圖像采集和基于特定波長(cháng)衍生指數的分析)應用于野外、溫室和實(shí)驗室規模,可能會(huì )在未來(lái)幾年提供大量數據。此外,應該提高維度,因為將包括植物生理學(xué)相關(guān)性狀。然而,在枝條的3D記錄和重建、枝條結構性狀的動(dòng)態(tài)定量分析以及單葉水平上仍然可以取得重要進(jìn)展。定量3D分析很重要,因為可以提高葉級性狀的通量,如長(cháng)度和面積一樣簡(jiǎn)單,或者更復雜的葉位置和角度,迄今為止這些性狀是手動(dòng)測量、破壞性或根本沒(méi)有測量。將同時(shí)確定莖和葉性狀,從而提高對表型的理解。在細胞水平上,由特定研究問(wèn)題或問(wèn)題驅動(dòng)的微觀(guān)系統的發(fā)展可以在成像水平上進(jìn)行改進(jìn)。事實(shí)上,高通量顯微成像正在進(jìn)入植物研究。