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StomataTracker:利用原位視頻和深度學習揭示小麥氣孔晝夜節(jié)律

2023/8/29
植物氣孔是由葉表皮細胞上的保衛(wèi)細胞圍成的小空隙,是植物適應陸地環(huán)境的關鍵器官。氣孔作為植物與環(huán)境之間氣體(如二氧化碳和水)交換的重要通道,在調(diào)節(jié)光合作用、蒸騰作用和水分利用方面發(fā)揮著關鍵作用。氣孔行為已被證明受晝夜節(jié)律的影響。在大多數(shù)植物中,生物鐘被認為是一種內(nèi)源性的、自主的計時機制。生物鐘能預測生物對環(huán)境變化的反應,調(diào)節(jié)生理和外在行為,如葉片運動、開花、氣孔開閉等。了解氣孔的行為對完善植物生理學理論和指導實際應用具有重要意義。

本文首次提出了一種基于深度學習的氣孔追蹤器(StomataTracker),由4個計算機視覺任務組成,包括多目標跟蹤、二分類、語義分割和OCR。首次引入多目標跟蹤算法,將同一氣孔與前后幀中唯一的ID相關聯(lián),不僅可以提取氣孔狀態(tài)和解剖特征,還可以分析它們在種群和個體尺度上的時間動態(tài)特征。與半自動方法(ImageJ)相比,開源的StomataTracker可將氣孔面積、周長、長度和寬度等性狀的提取效率從207秒大幅提高到1.47秒,四個氣孔性狀的 R2 范圍為 0.620 至 0.752。該研究首次從長期、連續(xù)、非破壞性的視頻數(shù)據(jù)中證實了氣孔的晝夜節(jié)律,并揭示了氣孔在完全黑暗的環(huán)境下也可以打開。夜間氣孔關閉時間與氣孔性狀呈負相關,相關系數(shù)為 0.583 至 0.855。氣孔行為的異質(zhì)性還明顯表明,較小的氣孔在夜間具有較長閉合時間的節(jié)律模式??傊撗芯繛橹参餁饪籽芯刻峁┝艘粋€新的視角,有利于深入探索氣孔運動的機制,加快氣孔晝夜節(jié)律在小麥高產(chǎn)育種中的應用。


StomataTracker:利用原位視頻和深度學習揭示小麥氣孔晝夜節(jié)律

圖片圖1  StomataTracker的工作流程。( a )來自氣孔視頻數(shù)據(jù)的代表性輸入圖像。( b )輸入圖像的StomataTracker目標輸出,其中" ID "是視頻連續(xù)幀中氣孔的唯一標記;邊界框上方的“打開/關閉”表示氣孔狀態(tài);邊界框下方的' S '和' C '代表氣孔面積和周長。( c ) StomataTracker多目標跟蹤的工作流程,為每個氣孔分配唯一的ID,二分類識別氣孔開閉狀態(tài),并對氣孔和非氣孔區(qū)域進行語義分割,以獲得氣孔的長度、寬度、面積和周長等氣孔特征。

StomataTracker:利用原位視頻和深度學習揭示小麥氣孔晝夜節(jié)律
圖2  種群內(nèi)氣孔的晝夜節(jié)律。( a )所有觀測實驗的疊加面積圖,其中橫軸代表時間,縱軸代表開放氣孔的數(shù)量。虛線矩形框標出了2020年12月17日的數(shù)據(jù),如圖3 ( a )所示。( b )人工氣候箱內(nèi)溫濕度的時間變化曲線。

StomataTracker:利用原位視頻和深度學習揭示小麥氣孔晝夜節(jié)律
圖3  2020年12月17日觀測的氣孔晝夜節(jié)律。( a )氣孔開放數(shù)量的時間變化曲線。( b )開燈前的代表性觀測圖像。( c )開燈后的代表性觀測圖像。( d )是 ( b )和( c )兩種情況下各氣孔面積的差異。

StomataTracker:利用原位視頻和深度學習揭示小麥氣孔晝夜節(jié)律
圖4  單個氣孔(除ID3的氣孔外)的晝夜節(jié)律。( a ) 24 h內(nèi)切換各氣孔的開閉狀態(tài)。( b )氣孔休息時間柱狀圖。( c )氣孔寬度與氣孔開閉時刻的變化趨勢。

StomataTracker:利用原位視頻和深度學習揭示小麥氣孔晝夜節(jié)律
圖5  StomataTracker的GUI軟件

文獻來源:Sun, Z.; Wang, X. ; Song, Y. et al. StomataTracker: Revealing circadian rhythms of wheat stomata with in-situ video and deep learning. Computers and Electronics in Agriculture. Volume 212, 2023, 108120. https://doi.org/10.1016/j.compag.2023.108120.

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