小麥穗部結(jié)構(gòu)是決定小麥產(chǎn)量的重要因素，對(duì)穗部形態(tài)特征的詳細(xì)研究有助于解釋小麥產(chǎn)量以及不同農(nóng)藝學(xué)和遺傳學(xué)的影響。然而，穗形特征的量化是非常有限的，因?yàn)樗蕾嚭臅r(shí)的手工測(cè)量。
沿著Maris Widgeon（左）和Siskin（右）的穗的小麥小穗分布的三維可視化。同一小穗的谷物以相同的顏色顯示。數(shù)字表示小穗的順序是從小穗的底部到頂部
本研究利用X射線計(jì)算機(jī)斷層掃描成像技術(shù)，提出了一種基于歐氏距離和相對(duì)位置對(duì)小麥籽粒進(jìn)行聚類，從而高效檢測(cè)小麥穗和組成小穗三維結(jié)構(gòu)的方法。以兩個(gè)商業(yè)小麥品種為例，一個(gè)是老麥Maris Widgeon，另一個(gè)是新麥Siskin，兩個(gè)品種的平均粒體積沒有差異，但Siskin每穗籽粒更多，因此每穗總粒體積更大。兩個(gè)品種的穗長(zhǎng)和小穗數(shù)差異不顯著，但是Siskin穗粒密度（單位穗長(zhǎng)小穗數(shù)）更高。空間分布分析表明，單株小穗粒數(shù)、平均粒體積和總粒體積隨穗長(zhǎng)而變化，與Maris Widgeon相比，Siskin從小穗6開始具有更多的谷粒和更大的每小穗谷粒體積，但小穗1–5沒有。兩個(gè)小麥品種的平均穗粒數(shù)分布相似。
小麥穗粒CT掃描及圖像處理流水線實(shí)例。a有9個(gè)小麥穗的樣本架，b重建的CT體積的橫截面，c分離的小麥穗的縱向截面，d重新定向的小麥穗，e谷物的分割，f谷物的3D可視化，g在同一小穗中顯示相同顏色的小麥小穗可視化
該方法能有效地提取不同小麥品種的穗、小穗和籽粒形態(tài)特征，有助于更詳細(xì)地了解小麥籽粒產(chǎn)量庫(kù)。
來(lái)源：Plant Methods.Determination of wheat spike and spikelet architecture and grain traits using X-ray Computed Tomography imaging.Hu Zhou, Andrew B. Riche, Malcolm J. Hawkesford, William R. Whalley, Brian S. Atkinson, Craig J. Sturrock & Sacha J. Mooney
/articles/10.1186/s13007-021-00726-5
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