​谷物是世界大多數人口的主食，僅在2016年，水稻、小麥和大麥的總產量就達16億噸（http://www.fao.org/faostat/）。為滿足人口增長導致的糧食需求，目前谷物產量增長率必須超過35%（Tester和Langridge，2010年）。未來谷物產量穩定性和產量潛力的提高將依賴于資源利用效率的提高和幼苗生長的優化（ Sheehy和Mitchell，2015）。為了優化谷物的幼苗生長和結構，我們需要了解相關的生理過程、環境影響和潛在的遺傳控制。雖然使用二維成像高通量測量幼苗的生長已經取得了進展，但大規模谷物幼苗三維結構的重構仍然具有挑戰性。

本文中，Ward B提出了一種利用少量圖像測量谷物（如小麥、大麥）單葉的方法。為了證明該方法在高通量研究中的適用性，Ward B等對一個作圖群體的大麥幼苗進行了結構分析，以測量葉片隨時間的萌生和伸長。此外，Ward B等還研究了鹽脅迫對幼苗生長和葉片伸長影響的遺傳機制。本研究中，RGB圖像捕獲由LemnaTec 3D Scanalyzer表型系統完成，二維圖像分析由LemnaGrid軟件執行。
 

幼苗三維建模的圖像處理步驟

二維成像與三維建模特征比較

試驗結果表明，對于小麥和大麥，葉長的手動和數字測量之間高度相關（R2在0.97和0.99之間）。此外，Ward B等還檢測到了特定于葉片伸長的QTL位點，而不是幼苗生長的QTL位點。尤其重要的是，在3H染色體上檢測到一個特定于葉片伸長對鹽脅迫早期反應的QTL位點，這是一個使用本研究開發的計算機視覺工具才檢測到的位點。
 

鹽脅迫對幼苗生長的影響

鹽脅迫單葉萌生和葉片伸長的影響

二維和三維成像特征QTL圖譜
綠色代表對照條件下檢測到的QTL位點，紅色代表鹽脅迫下檢測到的QTL位點

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Ward B, Brien C, Oakey H, et al. High‐throughput 3D modelling to dissect the genetic control of leaf elongation in barley (Hordeum vulgare). The Plant Journal, 2019, 98(3): 555-570.