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    新的成像和機(jī)器學(xué)習(xí)方法加快了減少作物對(duì)水需求的努力

    科學(xué)家們開發(fā)并部署了一系列新的成像和機(jī)器學(xué)習(xí)工具,以發(fā)現(xiàn)有助于作物光合作用過程中水分利用效率的屬性,并揭示這些性狀變異的遺傳基礎(chǔ)。這些發(fā)現(xiàn)在伊利諾伊大學(xué)厄巴納-香檳分校研究生 Jiayang (Kevin) Xie 和 Parthiban Prakash 以及博士后研究人員 John Ferguson、Samuel Fernandes 和 Charles Pignon 領(lǐng)導(dǎo)的四篇研究論文中進(jìn)行了描述。

    該研究的負(fù)責(zé)人、伊利諾伊大學(xué)厄巴納-香檳分校植物生物學(xué)和作物科學(xué)教授安德魯·利基 (Andrew Leakey) 表示,我們的目標(biāo)是培育或改造在不犧牲產(chǎn)量的情況下更擅長節(jié)水的作物。

    “干旱壓力比其他任何事情都更能限制農(nóng)業(yè)生產(chǎn),”利基說。“而且科學(xué)家們正在努力尋找方法,在不減少葉子吸收的二氧化碳量的情況下,最大限度地減少植物葉子的水分流失。”

    植物通過葉子上稱為氣孔的小孔“吸入”二氧化碳。二氧化碳驅(qū)動(dòng)光合作用并有助于植物生長。但是氣孔也允許水分以水蒸氣的形式逸出。

    “葉子和大氣之間交換的水蒸氣和二氧化碳的量取決于氣孔的數(shù)量、大小以及它們響應(yīng)環(huán)境信號(hào)而打開或關(guān)閉的速度,”Leakey 說。“如果降雨量少或空氣太熱太干燥,可能沒有足夠的水來滿足需求,導(dǎo)致光合作用、生產(chǎn)力和生存能力下降。”

    為了更好地了解玉米、高粱和狗尾草等植物的這一過程,該團(tuán)隊(duì)分析了葉子上的氣孔如何影響植物的水分利用效率。

    “我們調(diào)查了這些密切相關(guān)物種中氣孔關(guān)閉運(yùn)動(dòng)的數(shù)量、大小和速度,”Leakey 說。“這是非常具有挑戰(zhàn)性的,因?yàn)闇y量這些特征的傳統(tǒng)方法非常緩慢和費(fèi)力。”

    例如,確定氣孔密度以前需要在顯微鏡下手動(dòng)計(jì)算氣孔。Leakey 說,這種方法的緩慢意味著科學(xué)家無法分析大型數(shù)據(jù)集。

    “葉表皮的許多特征通常無法測量,因?yàn)檫@需要太多時(shí)間,”他說。“或者,如果對(duì)它們進(jìn)行測量,則是在非常小的實(shí)驗(yàn)中。而且您無法通過非常小的實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)性狀的遺傳基礎(chǔ)。”

    為了加快工作速度,謝采用了最初開發(fā)用于幫助自動(dòng)駕駛汽車在復(fù)雜環(huán)境中導(dǎo)航的機(jī)器學(xué)習(xí)工具,并將其轉(zhuǎn)換為一個(gè)應(yīng)用程序,可以快速識(shí)別、計(jì)數(shù)和測量每個(gè)葉子樣本中的數(shù)千個(gè)細(xì)胞和細(xì)胞特征。

    Leakey 說:“要手動(dòng)執(zhí)行此操作,僅計(jì)算一季葉子樣本上的氣孔就需要花費(fèi)數(shù)周的時(shí)間。” “而且手動(dòng)測量氣孔的大小或任何其他細(xì)胞的大小需要幾個(gè)月的時(shí)間。”

    該團(tuán)隊(duì)使用復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)方法來識(shí)別基因組區(qū)域和可能控制葉表面氣孔圖案變化的基因列表。他們還在田間和實(shí)驗(yàn)室實(shí)驗(yàn)中使用熱像儀快速評(píng)估葉子的溫度——作為冷卻葉子的水分流失量的代表。

    “這揭示了微觀解剖結(jié)構(gòu)變化與植物生理或功能性能之間的關(guān)鍵聯(lián)系,”Leakey 說。

    Leakey 說,通過在田間試驗(yàn)中將葉片特征與植物的水分利用效率進(jìn)行比較,研究人員發(fā)現(xiàn)“玉米氣孔的大小和形狀似乎比以前認(rèn)識(shí)到的更重要”。

    研究人員表示,隨著對(duì)可能導(dǎo)致這些特征的基因的識(shí)別,這一發(fā)現(xiàn)將為未來培育或基因工程更有效地利用水的作物植物提供信息。

    謝說,新方法提供了對(duì)植物葉子最外層結(jié)構(gòu)和功能的前所未有的了解。

    “關(guān)于表皮的特性,我們有很多不知道的地方,而這種機(jī)器學(xué)習(xí)算法為我們提供了更全面的了解,”他說。“我們可以從我們拍攝的圖像中提取更多關(guān)于特征的潛在數(shù)據(jù)。這是人們以前無法做到的。”

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