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              便攜式植物表型平臺——KeyBox

              2018-04-12打印閱讀次數:1415返回
                   歐盟最大的農業生物科技公司——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聯基因挖掘服務的公司。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投入運轉后,迅速積累了大量的基因型-表型測量和分析經驗,并取得了異常出色的結果,從而導致PhenoFab一直處于滿負荷運轉狀態。

              Keybox-1.jpg

               

              背景

                      歐盟最大的農業生物科技公司——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聯基因挖掘服務的公司。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投入運轉后,迅速積累了大量的基因型-表型測量和分析經驗,并取得了異常出色的結果,從而導致PhenoFab一直處于滿負荷運轉狀態。

                      基于大量的PhenoFab使用經驗和數據分析的基礎,KeyGene研發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工作人員在實際應用中遇到的問題而面世的,并且從設計最初就要求能夠操作簡單、不需進行復雜的軟件學習,即使是育種公司的一般工作人員也容易掌握。

                      KeyBox已經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、種子生產及開發銷售為一體的專業化蔬菜育種公司——荷蘭安莎種子集團公司(ENZA ZADEN)的育種家Martijn van Stee所說“我們用KeyBox在世界各地進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?。

              Keybox-2.jpg

              快速打包設計

                      考慮到KeyBox可能需要經常帶到溫室、野外或其它地方進行測量,因此它被設計成可快速拆卸、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。

              ADW_131008_Keybox_015.jpgKeybox_020.jpg
              工作狀態打包后

               

              主要功能

              • 對植物體進行整株或器官(果實、種子、根系、葉片、幼苗等)的表型成像

              • 便攜可折疊式設計,方便帶到溫室或野外使用

              • 標準光照環境,數據可重復

              • 經驗豐富的專家根據應用經驗設計的軟件,操作簡單,解決農業應用中遇到的問題

              • 內置顏色校正和讀取電子標簽的程序

              • 可選一系列的功能程序模塊,并不斷升級中

               

               

                 

               

              應用領域

              • 表型性狀分析/挖掘,基因型-表型關聯

              • 農業育種

              • 園藝學、農業信息學

              • 果實品質分析

              • 植物病理研究

              • 生物量分析

              • 種子萌發研究

              • 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和軟件團隊開發,充分考慮在實際應用的需求,操作簡單,功能強大。

              Pheno-suite的工作模塊包括:

              • 基礎整合模塊。內置在軟件中,是軟件的基本組成部分。

              • 選配模塊。功能強大,針對應用的每個算法是一個模塊,客戶可以根據需求選配。

               

              未標題-1.jpg

               

              基礎整合模塊:顏色校準 Color correction

                      在拍照時,將標準色卡護照(ColorChecker Passport)放入KeyBox內一起成像。拍照結束后,利用Pheno-suite軟件的“Color correction”功能,可以根據標準色卡還原被攝物體的真實顏色。

              11.jpg

               

              基礎整合模塊:標簽識別 Label recognition

                      Pheno-suite軟件可以協助生成由10位數字組成的標簽并打印出來。在拍照時,將標簽條一起成像。利用Pheno-suite軟件的“Label recognition”功能,可以自動將標簽條識別并讀取出來??蛻艨梢詫D片文件與標簽關聯起來,方便數據管理。

              Keybox-5.jpg

               

              基礎整合模塊:灰度圖轉換 Gray scale conversion

                      利用Pheno-suite軟件的“Gray scale conversion”功能,可以將彩色圖像轉換為灰度圖,供客戶使用。

              2121.jpg

               

              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

                 biomass detection.jpg

               

               

               

              功能強大的模塊:形態大小測量 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(最大軸長、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

              tomato size.jpg

              功能強大的模塊:種子萌發測量 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、樣品像素大小的標準差等。這些可以用于判斷種子的萌發率。

              Total pixel size

              Average object pixel size

              STDEV object pixel size

              seed germination.jpg

                 

               

              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
              leaf.jpg

               

                 

              實際應用舉例

              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)。

               

              leaf-2.jpg

               

              種子發芽率研究

                      下圖中,利用KeyBox測量了一個104孔的芽盤中,種子的萌發情況,精確識別萌發的種子和未萌發的種子,計算出萌發率。

               germination-2.jpg

              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,對番茄果實的各項參數進行分析。

              tomato-2.jpg

               

              瓜果性狀分析

                      將瓜類果實放在Keybox儀器中進行成像,利用軟件可以計算出果實的尺寸大?。≒ixel size)、長度(Length)、寬度(Width)、顏色(Color)、裂縫(Cracks)、黑點數(Dark spots)和圓度(Roundness of melon)。

              Size of melon(Pixels)

              Length & width melon

              Color

              Cracks

              Dark spots

              Roundness of melon

              bear.jpg

               

               

              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(Kernels on cob)。

              Length cob

              Width cob

              Color

              Number of kernels in length

              Estimate of total kernels on cob

              maize.jpg

               

               

              葉片病害性狀分析

                      對感病葉片進行分析,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進行成像和分析,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(平均面積、長寬比、標準偏差)、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

              small plant.jpg

               

               

               

              產地:荷蘭

                                            

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