種子表型組學(xué)：用于表征麻瘋樹(shù)種子質(zhì)量的多光譜和X射線圖像

摘要

背景：在農(nóng)業(yè)工業(yè)和作物育種中，使用較少人為干擾的非破壞性方法引起了人們的極大興趣?，F(xiàn)代成像技術(shù)能夠自動(dòng)顯示用于表征生物樣品的多參數(shù)，從而降低主觀性并優(yōu)化分析過(guò)程。此外，兩種或多種成像技術(shù)的結(jié)合有助于發(fā)現(xiàn)新的物理化學(xué)工具和實(shí)時(shí)解釋數(shù)據(jù)集。

結(jié)果：我們提出了一種基于多光譜和X射線成像技術(shù)相結(jié)合的種子質(zhì)量自動(dòng)表征的新方法。我們提出了一種使用X射線圖像研究?jī)?nèi)部組織的方法，因?yàn)榉N子表面輪廓可能會(huì)受到負(fù)面影響，但不會(huì)到達(dá)種子的重要內(nèi)部區(qū)域。油籽植物（麻瘋樹(shù)）被用作模型物種，它也是一種在世界范圍內(nèi)具有經(jīng)濟(jì)重要性的多用途作物。我們的研究包括應(yīng)用歸一化典型判別分析 (nCDA) 算法作為監(jiān)督變換構(gòu)建方法，以獲得不同種子塊上的空間和光譜模式。我們使用基于線性判別分析 (LDA) 的反射率數(shù)據(jù)和 X 射線類別開(kāi)發(fā)了分類模型。單獨(dú)或組合的分類模型使用 940 nm 的反射率和 X 射線數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)正常幼苗、異常幼苗和死種子等質(zhì)量性狀，顯示出較高的準(zhǔn)確度 (> 0.96)。

結(jié)論：多光譜和X射線成像與種子生理性能密切相關(guān)。 940 nm 的反射率和 X 射線數(shù)據(jù)可以有效地預(yù)測(cè)種子質(zhì)量屬性。這些技術(shù)可以成為未來(lái)快速、高效、可持續(xù)和無(wú)損表征種子質(zhì)量的替代方法，克服傳統(tǒng)種子質(zhì)量分析的內(nèi)在主觀性。

種子方向與基于多光譜反射率區(qū)分種子地塊無(wú)關(guān)（圖 2）。紫外（365 nm）和可見(jiàn)光（405-690 nm）區(qū)域的波長(zhǎng)顯示出低反射強(qiáng)度（< 20%），很難區(qū)分批次。 然而，在較長(zhǎng)波長(zhǎng)處獲得的數(shù)據(jù)，特別是在近紅外 (NIR) 區(qū)域（從 780 到 970 nm）中獲得的數(shù)據(jù)清楚地能夠區(qū)分種子區(qū)，并且具有高活力的種子顯示出的反射強(qiáng)度（批次 2）。

圖2.三個(gè)不同活力水平的麻瘋樹(shù)種子表面在19個(gè)波長(zhǎng)下每個(gè)感興趣區(qū)域內(nèi)的平均光譜圖

對(duì)多光譜數(shù)據(jù)應(yīng)用主成分分析(PCA) 以減少變量，結(jié)果顯示前兩個(gè)主成分占種子批次間數(shù)據(jù)變異性的大部分（占總數(shù)據(jù)方差的 98.66%）。貢獻(xiàn)直方圖表示基于 95% 置信閾值（截止）的信息量最大的波長(zhǎng)，由紅色虛線表示，它顯示只有780到970nm 的五個(gè)帶寬，主要對(duì)PC1和PC2有貢獻(xiàn)（圖 3a）。基于PC1和PC2的聚類分析將三個(gè)種子區(qū)明顯分開(kāi)（圖 3b）。

圖3. a 響應(yīng)變量對(duì)維度1和2 的貢獻(xiàn)；b麻瘋樹(shù)種子區(qū)（批次1、2 和 3）中多光譜反射率的主成分分析 (PCA) 雙圖。 780~970 nm的5個(gè)波長(zhǎng)顯著解釋了種地間的差異

為了驗(yàn)證PCA模型，對(duì)應(yīng)于五個(gè)最重要波長(zhǎng)（780、850、880、940 和 970 nm）的多光譜數(shù)據(jù)，如先前由 PCA 的，被用于典型判別分析（CDA）（圖 4） .批次1和3的活力較低，這些波長(zhǎng)將批次1和3與批次 2（高活力）正向區(qū)分開(kāi)來(lái)，這表明這些波長(zhǎng)是區(qū)分活力較低的麻風(fēng)樹(shù)種子的良好預(yù)測(cè)指標(biāo)。

圖4.在780、850、880、940和970nm處獲得的反射率數(shù)據(jù)的典型判別分析(CDA)從三個(gè)不同活力水平的麻瘋樹(shù)苗木中獲得

麻風(fēng)樹(shù)種子有厚而黑的外皮。圖5顯示了基于發(fā)芽能力和在940nm 捕獲的相應(yīng)反射率圖像和X射線圖像從種子腹面和背面獲得的 RGB 圖像。由于CDA模型在940和970nm 之間顯示出共線性（圖 4），我們選擇在940nm 捕獲的反射率圖像（圖5），因?yàn)樵摬ㄩL(zhǎng)與脂肪組織的吸收峰密切相關(guān)，這與油籽研究相關(guān) .在發(fā)芽試驗(yàn)中，從反射圖像中像素值較低而X射線圖像中像素值較高的種子產(chǎn)生正常幼苗。與那些產(chǎn)生異常幼苗或不發(fā)芽（死種子），其中死種子在反射率和X射線圖像中分別表現(xiàn)出像素值。

圖5.麻瘋樹(shù)種子腹側(cè)和背側(cè)表面的原始RGB圖像，基于發(fā)芽能力和在940nm處捕獲的相應(yīng)反射圖像（使用nCDA算法的灰度和轉(zhuǎn)換圖像）以及X射線圖像

基于種子組織完整性和發(fā)芽試驗(yàn)中的種子性能，從所有種子地獲得的射線照相圖像分為三個(gè)不同的類別（圖6a）。軟組織與退化的組織有關(guān)，當(dāng)X射線束穿過(guò)組織時(shí)它們吸收的X射線束較少，因此，這些區(qū)域在X射線照相圖像中顯得較暗。同時(shí)，具有高灰度強(qiáng)度的區(qū)域表明 X 射線的更大穿透力與更高的組織密度（健康組織）直接相關(guān)。1類種子*填滿或胚乳與種皮之間有微小空隙（≤1.23 mm），這些種子主要產(chǎn)生正常的幼苗。2類種子在胚乳和種皮之間出現(xiàn)較大的空隙（> 1.24 mm）或未達(dá)到胚軸的組織退化，產(chǎn)生的多為異常幼苗。最后，第3類包括組織退化的種子到達(dá)胚軸、畸形和空種子，這些種子與死種子直接相關(guān)。 CDA 方法（圖 6b）顯示 Lot 1 與 2 類和死種子呈正相關(guān)。異常幼苗變量沒(méi)有出現(xiàn)在模型中，因?yàn)樗c死種子共線。Lot 2 的種子與 Class 1 和正常幼苗的 X 射線圖像呈正相關(guān)，與 Lot 1 和 Lot 3 *相反。940 nm 的反射數(shù)據(jù)區(qū)分 Lot 3 與 Lot 1 和 Lot 2，其中種子數(shù)量較高第 3 類和死種子 (F=10.22, df=2, 12, P=0.0014) 

圖6.A麻瘋樹(shù)種子根據(jù)組織完整性分為三個(gè)不同類別的X射線圖像

B三個(gè)不同活力水平

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