Ученые создали открытый архив изображений растений и связанных фенотипических признаков

Изображения растений содержат информацию, отражающую ключевые фенотипические характеристики, такие как цвет, форма, рост и состояние здоровья. Высокопроизводительные технологии сбора фенотипических данных широко применяются в феномике растений, генерируя множество изображений и данных признаков на их основе (i-traits). Эти данные служат важным ресурсом для различных сельскохозяйственных приложений, включая скрининг гермоплазмы, идентификацию вредителей и болезней, и анализ агрономических признаков.

Создание платформы для управления изображениями растений и связанными данными признаков обеспечивает централизованное управление, анализ и обмен этими данными. Это способствует стандартизации метаинформации изображений и фенотипических данных, а также служит важной платформой поддержки для применения феномики растений в умном сельском хозяйстве.

Пекинский институт геномики Китайской академии наук (Национальный центр биоинформации Китая) и Институт генетики и биологии развития Китайской академии наук совместно разработали Открытый архив изображений и признаков растений (OPIA). Он предоставляет публичный сервис для исследователей по всему миру для загрузки и обмена данными. Исследование опубликовано в Nucleic Acid Research.

Команда OPIA интегрировала 56 высококачественных наборов данных изображений растений, охватывающих 11 видов и 6 типов тканей, с 566 225 изображениями и 2 417 186 аннотированными экземплярами. Особенно важно, что архив включает 56 i-traits для 93 сортов риса и 105 сортов пшеницы, основанных на 18 644 отдельных RGB-изображениях. Эти i-traits аннотированы с использованием Онтологии фенотипов и признаков растений (PPTO) и связаны с GWAS Atlas.

Каждому набору данных в OPIA присваивается оценочный балл, учитывающий количество образцов изображений, их качество, разнообразие и сбалансированность категорий меток, что дает пользователям интуитивную оценку качества данных. OPIA также предоставляет инструменты для предварительной обработки изображений и интеллектуального прогнозирования для помощи в пакетном увеличении и предобработке данных.

Как комплексный архив ресурсов изображений растений и связанных признаков, OPIA играет важную роль в интеграции анализа данных феномики растений, полученных с разных платформ, типов тканей и фенотипических признаков.

Использование образцов изображений и соответствующих данных меток с разных типов сенсоров позволит исследователям повысить точность методов интеллектуального прогнозирования, раскрыть динамические закономерности роста растений и способствовать инновациям в глобальной области феномики растений.