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水稻栽培课题组利用深度学习技术发掘作物生理新性状

发布人: 发布日期: 2020-08-30 浏览次数:

上海快3近日,南京农业大学与中科院植物所合作在Plant Methods在线发表了题为“Leaf to panicle ratio (LPR): a new physiological trait indicative of source and sink relation in japonica rice based on deep learning”的研究论文。该文基于机器学习原理,利用深度学习(deep learning)技术,提出了叶、穗光截获比(Leaf to Panicle Ratio in terms of light interception,LPR)这一整合源(叶片)、库(穗部)关系的新生理性状,并展示了LPR在水稻种质资源鉴定和栽培管理中的应用前景。

该文提出了一种基于端到端的深度学习卷积神经网络(FPN-Mask),实现了对真实田间水稻RGB图像叶片、穗部器官的自动分割(图1)。FPN-Mask以FPN为骨架模型,提取输入图像的多尺度特征,将所有特征进行融合实现语义分割,对水稻穗部、叶片、背景等不同对象进行精确的像素分类。该方法适用于不同生育期、基因型、拍照角度和光照条件下的RGB图像,测试集mIoU均值达0.85,PA达0.94以上。在此基础上,开发了配套识别软件GvCrop,借以计算了叶片和穗部面积的比值(LPR)。

该文首次量化了光能在叶片和穗部器官之间的分布,提出了LPR这一综合表征作物源、库关系的新生理性状;揭示了LPR在不同株型水稻种质材料中的广泛变异(图2),明确了氮素穗肥(图3)和生长调节剂(图4)对LPR的调控效应,提出了定向促控LPR的技术途径。本研究是计算机科学与作物科学交叉研究的一个有益尝试,研究结果有助于高效鉴选种质材料,科学评估群体质量和精准调控作物生长,为育种家和栽培学家提供了新的考量视角和技术手段。

上海快3图1 FPN-Mask模型与GvCrop软件开发流程图

图2 LPR在不同株型水稻材料之间存在显著差异。192份突变体材料LPR的变异范围在1.37~5.60之间;密穗型品种最高,而具芒散穗型品种最低。A,开花当天;B,花后15天;C,花后30天;D,花后45天。WT,野生型;CP,密穗型;CTP,鸡爪穗;IP,中间型;LP,散穗型;LPA,具芒散穗型。

上海快3图3 前氮后移增加了水稻群体的LPR。与对照(N10-0)相比,前氮后移(N5-5)群体的LPR在灌浆中期和后期分别提高了0.45和0.76。试验品种为武运粳30号。A,N5-5;B,N10-0。N5-5和N10-0为氮肥处理,基蘖肥和穗肥的比例分别为5:5和10:0。

上海快3图4 植物生长调节剂可正向和负向调控LPR。芸苔素唑和烯效唑提高了灌浆期群体LPR,油菜素内酯和赤霉素则显著降低了群体LPR。试验品种为宁粳8号。A,抽穗期;B,灌浆期;C,成熟期。CK,纯水;BR,油菜素内酯;BRZ,芸苔素唑;GA,赤霉素;UNI,烯效唑。

上海快32019级博士研究生杨宗锋为本文第一作者,刘正辉教授(南农)、郭庆华教授(植物所)为共同通讯作者,南农丁艳锋教授、李刚华教授,植物所苏艳军、庞树鑫、高上等参与了部分工作。该研究受到国家重点研发计划(2017YFD0300103)、国家自然科学基金(31771719)、863计划(2014AA10A605)等项目资助。

水稻栽培团队长期致力于作物生理学的基础理论与应用研究。近年来与中科院植物所、英国洛桑研究所(Rothamsted Research)等单位合作,在胚/胚乳互作、源库关系、理想株型以及生理性状的发掘与应用中取得新进展。相关研究结果发表在The Crop Journal、Plant Methods、Plant & Cell Physiology、BMC Plant Biology和Plant & Soil等国际期刊。

据悉,作物科学在一定意义上是关于作物性状的靶标选择(遗传改良)与定向促控(栽培管理)的理论与知识体系。作物科学研究的核心对象是性状,其中心任务是提出有农学价值的新性状,揭示其遗传基础、生理机制、环境效应与调控机理,为作物育种和栽培提供新的选择、诊断指标,支撑现代作物育种与智慧化管理。与株高、生物量、收获指数等传统农艺性状(agronomic trait)相比,生理性状(physiological trait)更能表征作物产量、品质与抗逆性的形成机制,是具备现代生物学理论基础的新性状。日新月异的人工智能、表型组学、功能基因组学理论与技术研究成果,为作物生理性状的发掘、利用提供了动力源泉。

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