Высокопроизводительный фенотипирование на основе анализа изображений
Натан Миллер из Лаборатории Сполдинга Университета Висконсин-Мэдисон разрабатывает программное обеспечение для анализа изображений и видео растений с целью определения их фенотипа — измеримых физических характеристик.
«Многие аспекты современного фенотипирования теперь основаны на изображениях, — сказал Миллер. — Компьютеры объективнее и быстрее человека. Они могут измерять с точностью, недостижимой для человека».
Генетики, агрономы и ботаники используют цифровую визуализацию для сбора детальных данных о пропорциях семян, структуре корней, форме растущих растений и их частей после сбора урожая. Такие данные помогают выявлять сорта растений с желательными для сельского хозяйства признаками, такими как более крупные плоды или эффективная корневая система.
Миллер в настоящее время управляет шестнадцатью программами для различных проектов по фенотипированию на основе изображений.
Один из проектов анализирует характеристики початка и зерен кукурузы. Исследователи используют планшетные сканеры для получения высококачественных изображений, а программное обеспечение Миллера проводит точные измерения длины и ширины каждого объекта. «Около восьми групп используют этот конвейер на разных уровнях и для разных целей», — отметил он.
Его программа связывает инфраструктуру CyVerse с Open Science Grid (OSG), проектом, финансируемым Национальным научным фондом США. «Я обеспечиваю взаимодействие этих двух технологий. CyVerse управляет пользователями, дисками и хранилищем данных, а также обеспечивает доступ к данным через Open Science Grid». Этот высокопроизводительный метод был опубликован в Plant Journal.
Другое исследование использует программное обеспечение Миллера для измерения гравитропизма — процесса изгибания корней вниз под действием силы тяжести — на примере растения Arabidopsis. «Растение помещают перед камерой, которая делает снимки корней высокого разрешения и измеряет скорость их роста и угол наклона. CyVerse служит репозиторием данных для многочисленных collaborators, использующих этот метод», — пояснил Миллер.
Исследователи загружают тысячи изображений корней ежедневно в инфраструктуру CyVerse, где данные безопасно хранятся до передачи в OSG для анализа.
Сара Тёрнер, аспирант Университета Висконсин-Мэдисон, сотрудничает с Миллером, изучая, как листья моркови влияют на развитие корня. «Одной из проблем было время сбора данных, поэтому мы искали более быстрый способ получения измерений с моркови, собранной в поле», — сказала она.
Миллер разработал специальный алгоритм для сбора измерений фенотипов моркови. «Морковь имеет разнообразную форму корня, что определяет её рыночное назначение, — объяснила Тёрнер. — Этот конвейер улучшает сбор данных и позволяет лучше исследовать генетику формы моркови». Для такой культуры, как морковь, с меньшим объемом финансирования, чем у кукурузы, это значительный прогресс.
Габриэле Монсхаузен, доцент Университета Пенсильвании, использует программы Миллера в курсе «Современные техники и концепции в биологии растительной клетки» для аспирантов. Курс знакомит студентов с автоматизированными процессами фенотипирования.
Студенты используют инструменты Миллера для сбора данных по Arabidopsis, а затем анализируют их с помощью экосистемы CyVerse. Один инструмент позволяет анализировать характер роста корней с пространственным и временным разрешением, недостижимым без вычислительных технологий. Другой может анализировать размер и форму сотен семян Arabidopsis на основе одного отсканированного изображения.
«Это невероятно — иметь доступ к программам Миллера, которые позволяют получать результаты, недостижимые без этих инструментов», — сказала Монсхаузен.
Нирав Мерчант, со-главный исследователь CyVerse, отметил: «Возможность для таких творческих инженеров, как Нейт Миллер, брать наиболее подходящие для их проекта компоненты и создавать платформы для сообществ — важная часть нашей миссии. Очень интересно видеть, как Миллер предоставляет ученым доступ к передовым данным и инструментам для исследований, образования и обучения».