背景
歐盟的農(nóng)業(yè)生物科技公司——荷蘭KeyGene公司,是一家專注于提供基因型-表型分析和性狀及關(guān)聯(lián)基因挖掘服務(wù)的公司。自從2011年由KeyGene公司和德國LemnaTec共同建立的歐洲植物表型平臺PhenoFab投入運轉(zhuǎn)后,迅速積累了大量的基因型-表型測量和分析經(jīng)驗,并取得了異常出色的結(jié)果,從而導(dǎo)致PhenoFab一直處于滿負(fù)荷運轉(zhuǎn)狀態(tài)。
基于大量的PhenoFab使用經(jīng)驗和數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ),KeyGene研發(fā)出了一款國際上最小的便攜式植物表型平臺KeyBox。
KeyBox的是為了解決PhenoFab工作人員在實際應(yīng)用中遇到的問題而面世的,并且從設(shè)計最初就要求能夠操作簡單、不需進(jìn)行復(fù)雜的軟件學(xué)習(xí),即使是育種公司的一般工作人員也容易掌握。
KeyBox已經(jīng)被大量實驗證明是非常高效、有價值的。正如世界聞名的集科研育種、種子生產(chǎn)及開發(fā)銷售為一體的專業(yè)化蔬菜育種公司——荷蘭安莎種子集團(tuán)公司(ENZA ZADEN)的育種家Martijn van Stee所說“我們用KeyBox在世界各地進(jìn)行了高通量的表型分析,它在將表型量化方面被證明非??煽俊?。
快速打包設(shè)計
考慮到KeyBox可能需要經(jīng)常帶到溫室、野外或其它地方進(jìn)行測量,因此它被設(shè)計成可快速拆卸、打包的樣式。將KeyBox打包后,就成為一個拉桿箱,方便運輸和攜帶。
工作狀態(tài) | 打包后 |
主要功能
對植物體進(jìn)行整株或器官(果實、種子、根系、葉片、幼苗等)的表型成像
便攜可折疊式設(shè)計,方便帶到溫室或野外使用
標(biāo)準(zhǔn)光照環(huán)境,數(shù)據(jù)可重復(fù)
經(jīng)驗豐富的專家根據(jù)應(yīng)用經(jīng)驗設(shè)計的軟件,操作簡單,解決農(nóng)業(yè)應(yīng)用中遇到的問題
內(nèi)置顏色校正和讀取電子標(biāo)簽的程序
可選一系列的功能程序模塊,并不斷升級中
應(yīng)用領(lǐng)域
表型性狀分析/挖掘,基因型-表型關(guān)聯(lián)
農(nóng)業(yè)育種
園藝學(xué)、農(nóng)業(yè)信息學(xué)
果實品質(zhì)分析
植物病理研究
生物量分析
種子萌發(fā)研究
抗逆研究
工作軟件Pheno-suite
KeyBox的工作軟件Pheno-suite由KeyGene公司強大的生物信息學(xué)和軟件團(tuán)隊開發(fā),充分考慮在實際應(yīng)用的需求,操作簡單,功能強大。
Pheno-suite的工作模塊包括:
基礎(chǔ)整合模塊。內(nèi)置在軟件中,是軟件的基本組成部分。
選配模塊。功能強大,針對應(yīng)用的每個算法是一個模塊,客戶可以根據(jù)需求選配。
基礎(chǔ)整合模塊:顏色校準(zhǔn) Color correction
在拍照時,將標(biāo)準(zhǔn)色卡護(hù)照(ColorChecker Passport)放入KeyBox內(nèi)一起成像。拍照結(jié)束后,利用Pheno-suite軟件的“Color correction”功能,可以根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)色卡還原被攝物體的真實顏色。
基礎(chǔ)整合模塊:標(biāo)簽識別 Label recognition
Pheno-suite軟件可以協(xié)助生成由10位數(shù)字組成的標(biāo)簽并打印出來。在拍照時,將標(biāo)簽條一起成像。利用Pheno-suite軟件的“Label recognition”功能,可以自動將標(biāo)簽條識別并讀取出來??蛻艨梢詫D片文件與標(biāo)簽關(guān)聯(lián)起來,方便數(shù)據(jù)管理。
基礎(chǔ)整合模塊:灰度圖轉(zhuǎn)換 Gray scale conversion
利用Pheno-suite軟件的“Gray scale conversion”功能,可以將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖,供客戶使用。
功能強大的模塊:生物量測量 Biomass detection
利用Pheno-suite軟件的“Biomass detection”功能,可以計算樣品的像素大小、樣品的長度和寬度(將樣品包圍起來的方形盒的長度和寬度)、樣品性狀偏離圓形的程度(deviation from circle)。
Plant pixel size
Length/width bounding box
Deviation from circle
功能強大的模塊:形態(tài)大小測量 Tomato size
利用Pheno-suite軟件的“Tomato size”功能,可以計算樣品的像素大小、樣品的長度和寬度(將樣品包圍起來的方形盒的長度和寬度)、樣品的橢圓度(軸長、最小軸長、朝向)。
Plant pixel size Height/width bounding box Elipse (same second central moment) Major axis length Minor axis length Orientation 命名為“Tomato size”并不代表只能測量番茄,而是適用于所有樣品 |
功能強大的模塊:種子萌發(fā)測量 Seed germination in tray
利用Pheno-suite軟件的“Seed germination in tray”功能,可以計算樣品的總像素大小、樣品的平均像素大小、樣品像素大小的標(biāo)準(zhǔn)差等。這些可以用于判斷種子的萌發(fā)率。
Total pixel size Average object pixel size STDEV object pixel size |
功能強大的模塊:葉片大小測量 Leaf size detection
利用Pheno-suite軟件的“Leaf size detection”功能,可以計算樣品數(shù)目,以及每個樣品的總像素大小、樣品的長度和寬度(將樣品包圍起來的方形盒的長度和寬度)、樣品性狀偏離圓形的程度等。 # Objects Per Object Total pixel size Length/width bounding box Deviation from circle |
實際應(yīng)用舉例
葉片尺寸測量
下圖中,利用KeyBox測量了一個葉片像素面積(area)、長度(height)、寬度(width)、長軸(Major Axis)、短軸(Minor Axis)、偏心率(Eccentricity)和周長(Perimeter)。
種子發(fā)芽率研究
下圖中,利用KeyBox測量了一個104孔的芽盤中,種子的萌發(fā)情況,精確識別萌發(fā)的種子和未萌發(fā)的種子,計算出萌發(fā)率。
番茄果實性狀分析
下圖中,利用Keybox儀器對三個櫻桃番茄果實性狀進(jìn)行了分析,共獲得緊湊度(Compactness)、圓度(Roundness)、像素面積(Area)、長軸(Major Axis)和短軸(Minor Axis)等10個參數(shù),對番茄果實的各項參數(shù)進(jìn)行分析。
瓜果性狀分析
將瓜類果實放在Keybox儀器中進(jìn)行成像,利用軟件可以計算出果實的尺寸大小(Pixel size)、長度(Length)、寬度(Width)、顏色(Color)、裂縫(Cracks)、黑點數(shù)(Dark spots)和圓度(Roundness of melon)。
Size of melon(Pixels) Length & width melon Color Cracks Dark spots Roundness of melon |
玉米棒性狀分析
將玉米棒放到Keybox儀器,成像后分析,可以得到玉米棒長度(Length cob)、玉米棒寬度(Width cob)、顏色(Color)和圖像中谷粒數(shù)(Kernels on cob)。
Length cob Width cob Color Number of kernels in length Estimate of total kernels on cob |
葉片病害性狀分析
對感病葉片進(jìn)行分析,葉片顏色(Color leaf)、黃色部分面積(Quantify area yellow)、棕色葉片面積(Quantify area brown)和對照葉片之間比較(Compare with control plants)。
Color leaf
Quantify area yellow
Quantify area brown
Compare with control plants
芽橄欖性狀分析
Keybox儀器可以同時對多個芽甘藍(lán)進(jìn)行成像和分析,可以計算每個樣品的長度、寬度、周長、偏離圓形程度、顏色分級(綠色、棕色和黃色)、計算參數(shù)(平均面積、長寬比、標(biāo)準(zhǔn)偏差)、大小分類、均勻性和形狀
# Objects Size parameters per object: Length Width Perimeter Deviation of circle Object size (pixels) Color per object: Color classes (green, yellow, brown) % green of surface (or brown/yellow) Calculated parameters: Average object size (pixels) STDEV object size (pixels) Ratio length/width % too small % too brown % wrong shape Reference parameters: Size classes (e.g.18-23mm) Color classes Uniformity Shape classes |
產(chǎn)地:荷蘭