PhenoSeed自動化種子發(fa)芽分(fen)(fen)(fen)析(xi)系(xi)(xi)統(tong)(tong)是(shi)由英國Anglia A.I.公司研發(fa)的(de)一款(kuan)可實時對種子發(fa)芽性狀自動分(fen)(fen)(fen)析(xi)的(de)系(xi)(xi)統(tong)(tong)，PhenoSeed系(xi)(xi)統(tong)(tong)可高(gao)通(tong)量分(fen)(fen)(fen)析(xi)種子發(fa)芽的(de)形態(tai)特征、形態(tai)分(fen)(fen)(fen)類、發(fa)芽率等，數據穩定可靠、重復性高(gao)，PhenoSeed系(xi)(xi)統(tong)(tong)完全兼容Jacobsen發(fa)芽床。
應(ying)用領域
適用于小麥、玉米、苜蓿、水(shui)稻、谷子(zi)、高粱、蔬(shu)菜(cai)、花卉、樹(shu)木種(zhong)子(zi)等的種(zhong)子(zi)性狀研究(jiu)，也可根據研究(jiu)需求定制其(qi)它物種(zhong)。
測(ce)量參數
種(zhong)子(zi)(zi)大(da)小(xiao)、顏色、形狀、發芽率、發芽時(shi)間(jian)、種(zhong)子(zi)(zi)排序(xu)(1~5)、種(zhong)子(zi)(zi)活(huo)力（基于形態變化(hua)）、發芽顏色等
對上(shang)述分析的種子(zi)進行種子(zi)分級(ji)
系(xi)統參數
1. PhenoSeed硬件系統：
1.1 發芽床(chuang)：
1.1.1 工作溫度為+4 ~ +40°C
1.1.2 溫度(du)調整(zheng)幅度(du)：±0.1℃
1.1.3 溫(wen)度精確度：±0.5°C
1.1.4 外形尺(chi)寸：1650mm(寬) x 950mm(深) x 1010mm(高(gao))
1.1.5 測量面(mian)積：1450mm(寬(kuan)) x 820mm(深)
1.1.6 冷凝(ning)器：功率230V/ 50Hz, 1.6Kw
1.1.7 照(zhao)明：帶空氣冷(leng)卻(que)的照(zhao)明系統
1.1.8 隔離罩：系(xi)統(tong)配備隔離罩，用于保持發芽環境的濕度(du)
1.2 觸摸(mo)屏：7英寸（用于控制溫度(du)、濕度(du)、光線、晝(zhou)夜循環、定時等）
1.3 帶USB的板載數(shu)據記錄儀功能(neng)
1.4種子萌(meng)發(fa)自動成像系統
1.4.1 成像(xiang)單元：1套(tao)高清自動對焦(jiao)成像(xiang)單元
1.4.2 像素：1800 - 2400萬像素
1.4.3 多光(guang)譜成像(xiang)(xiang)單元：可選(xuan)配多光(guang)譜成像(xiang)(xiang)單元
1.4.4 成像系統尺寸：1650mm(寬) x 950mm(深) x 350mm(高)
1.4.5 結構：鋁(lv)型材框架，可(ke)自(zi)動在(zai)測量(liang)面積內對種子(zi)進行(xing)成像
1.4.6 連接：RJ45以太網(wang)，Wi-Fi
1.4.7 界面(mian)：7寸電容觸摸屏(ping)
1.4.8 電源(yuan)要(yao)求：220~240V交流
1.4.9 成(cheng)像：種子層的俯視圖(tu)，1小時間隔，每(mei)張圖(tu)片1800 - 2400萬像素
2. PhenoSeed控(kong)制軟件：
2.1 用于(yu)二維碼生成和識別(bie)技術的服務器或基于(yu)云(yun)的控制軟(ruan)(ruan)件
2.2 自(zi)動管理多個項目、實(shi)驗、植物(wu)基因型和物(wu)種
2.3 數據可以(yi)下載到USB存儲器或以(yi)編(bian)程方式提取(qu)(RESTful API)用(yong)于(yu)工作流(liu)集成
2.4 采用7英寸觸摸屏界面控(kong)制(zhi)
3. PhenoSeed分析軟件：
3.1 基(ji)于圖形用(yong)戶界面(GUI)的分析軟件，可以(yi)在Windows操作系統(tong)中操作
3.2 基(ji)于GUI的性狀(zhuang)表型分析模(mo)塊：種(zhong)(zhong)子(zi)大(da)小、顏色、形狀(zhuang)、發(fa)芽(ya)率、發(fa)芽(ya)時間、種(zhong)(zhong)子(zi)排序(1~5)、種(zhong)(zhong)子(zi)活(huo)力（基(ji)于形態(tai)變(bian)化）、發(fa)芽(ya)顏色。
3.3 對上(shang)述分析的種子(zi)進行種子(zi)分級（對于多光(guang)譜評估，需(xu)要不同的相機(ji)設置）
3.4 基于數據庫的數據管理
3.5 可下載(zai)的(de)(de)基(ji)于csv的(de)(de)文件、處理過的(de)(de)圖(tu)像(xiang)(.jpg)和(he)發(fa)芽(ya)相(xiang)關特征圖(tu)(.jpg)
應用案例
近日，南京農業大學作物表型(xing)組學交(jiao)叉研究中(zhong)(zhong)心周濟教(jiao)(jiao)授作為第(di)一通訊作者與英(ying)國約翰(han).英(ying)納斯中(zhong)(zhong)心（John Innes Centre）的Steven Penfield教(jiao)(jiao)授、先正(zheng)達種業集團（Syngenta Seeds，歐洲區(qu)）的Rene Benjamins博士共同在(zai)國際植(zhi)物學著名期刊《新(xin)植(zhi)物學家(jia)》（New Phytologist主要出版植物學領域高質量和創新性研究內容，影響因子8.512）上發(fa)表了關(guan)于(yu)種子發(fa)芽(ya)表型(xing)自動化采集和基(ji)于(yu)機器學習分(fen)析的高通量作物(wu)種子發(fa)芽(ya)表型(xing)監測(ce)平臺——SeedGerm: a cost‐effective phenotyping platform for automated seed imaging and machine‐learning based phenotypic analysis of crop seed germination。
本文對自主(zhu)開(kai)發的自動化(hua)表型(xing)采集和(he)(he)分(fen)析平臺(tai)SeedGerm如何(he)完成作物種子發芽的自動化(hua)時序拍攝、基于圖像的表型(xing)分(fen)析和(he)(he)基于監督式的機(ji)器(qi)學習、針對不同作物類型(xing)的高通量性狀分(fen)析進行了詳(xiang)細的介紹。SeedGerm系統基于(yu)經濟型(xing)(xing)的(de)(de)硬件(jian)和開源軟件(jian)設計，涵(han)蓋了對小麥(mai)、大麥(mai)、玉(yu)米(mi)、番茄、辣椒(jiao)和油(you)菜(cai)等不同作物(wu)類型(xing)(xing)的(de)(de)種(zhong)子(zi)發芽試驗、發芽時序圖(tu)像(xiang)，泛化圖(tu)像(xiang)處(chu)理、實時訓練和基于(yu)機器學習的(de)(de)表(biao)型(xing)(xing)性狀分(fen)析(xi)；生成可靠的(de)(de)發芽性狀分(fen)析(xi)數據集以供量(liang)化分(fen)析(xi)。本(ben)文還從統計上分析(xi)了(le)(le)幼(you)根突破種皮的(de)時(shi)間和評(ping)價標準，通(tong)過(guo)生(sheng)物(wu)學(xue)(xue)家的(de)評(ping)判相(xiang)關(guan)(guan)性、動(dong)態發芽(ya)曲線、多個發芽(ya)率梯(ti)度等重要發芽(ya)性狀，對88個油菜品種進行(xing)基因型(xing)-表型(xing)關(guan)(guan)聯分析(xi)，并定位到(dao)了(le)(le)一個關(guan)(guan)于脫落酸（abscisic acid，ABA）信(xin)號轉導的(de)相(xiang)關(guan)(guan)基因。此外，本(ben)文還介紹了(le)(le)開源SeedGerm系(xi)統在作物(wu)發芽(ya)研究、育(yu)種和種子監測中的(de)應用，顯(xian)示(shi)了(le)(le)其在科學(xue)(xue)研究和生(sheng)產(chan)實踐中廣泛的(de)應用前景。
隨著基(ji)因(yin)(yin)(yin)組學和(he)測序(xu)技(ji)術的(de)(de)(de)(de)(de)飛速(su)發(fa)(fa)展，基(ji)因(yin)(yin)(yin)型數據(ju)海(hai)量擴(kuo)充，而高質量表型數據(ju)的(de)(de)(de)(de)(de)匱(kui)乏已經逐步(bu)成為鑒定(ding)基(ji)因(yin)(yin)(yin)-性(xing)狀關聯(lian)、解析環境(jing)對(dui)性(xing)狀的(de)(de)(de)(de)(de)影(ying)響，進而實現作物(wu)(wu)改良和(he)加快植物(wu)(wu)研(yan)(yan)究的(de)(de)(de)(de)(de)瓶頸。近年來，信息(xi)技(ji)術、人(ren)工(gong)智能和(he)農業大數據(ju)等新興(xing)研(yan)(yan)究領域(yu)的(de)(de)(de)(de)(de)不(bu)斷完(wan)(wan)善，多學科交叉為高通量、自動(dong)化作物(wu)(wu)表型組研(yan)(yan)究奠定(ding)了堅實的(de)(de)(de)(de)(de)基(ji)礎。以植物(wu)(wu)生命史和(he)田(tian)間生產的(de)(de)(de)(de)(de)起點——發(fa)(fa)芽為例，種(zhong)子(zi)發(fa)(fa)芽和(he)幼苗建成不(bu)僅是自然界植物(wu)(wu)群落形成的(de)(de)(de)(de)(de)主要(yao)瓶頸，也是糧(liang)食作物(wu)(wu)和(he)很多園藝作物(wu)(wu)在(zai)田(tian)間快速(su)、整齊生長(chang)發(fa)(fa)育的(de)(de)(de)(de)(de)關鍵(jian)步(bu)驟。在(zai)科學研(yan)(yan)究和(he)農業生產中都是考評品種(zhong)表現、栽培管理水平的(de)(de)(de)(de)(de)重要(yao)依(yi)據(ju)。當前大部分(fen)種(zhong)子(zi)發(fa)(fa)芽表型的(de)(de)(de)(de)(de)獲取依(yi)然依(yi)靠人(ren)工(gong)識別，對(dui)經驗和(he)專業知識有較高要(yao)求(qiu)，通量也受到極大的(de)(de)(de)(de)(de)限制。此外，不(bu)同科研(yan)(yan)人(ren)員之(zhi)間在(zai)評判(pan)上會有一定(ding)的(de)(de)(de)(de)(de)偏差(cha)，很難(nan)實現完(wan)(wan)全(quan)客(ke)觀的(de)(de)(de)(de)(de)量化分(fen)析。因(yin)(yin)(yin)此可用于多物種的種子發芽表型性狀的高通量、高精度、標準化獲取和分析方法的開發尤為重要和迫切。
南農(nong)(nong)大作物(wu)(wu)遺(yi)傳與(yu)種(zhong)質創(chuang)新國(guo)(guo)家重點實驗室、作物(wu)(wu)表型組學(xue)交叉(cha)研究中(zhong)心和江蘇省現代(dai)作物(wu)(wu)生產協同創(chuang)新中(zhong)心為第一通(tong)訊單位。此外，上海農(nong)(nong)科院農(nong)(nong)業生物(wu)(wu)基因中(zhong)心和南農(nong)(nong)大工學(xue)院盧偉副教授也參(can)與(yu)了(le)(le)本(ben)項目(mu)。英國(guo)(guo)國(guo)(guo)立農(nong)(nong)業植物(wu)(wu)研究所（National Institute of Agricultural Botany, NIAB）下屬的(de)劍(jian)橋作物(wu)(wu)研究中(zhong)心（Cambridge Crop Research Centre）也共同參(can)與(yu)了(le)(le)本(ben)項目(mu)的(de)研發、分析和測試。
周濟(ji)，中(zhong)國國籍(ji)，英(ying)國皇家生物(wu)學會(hui)會(hui)士 (The Fellow of the Royal Society of Biology，FRSB)；南京農業大學作(zuo)物(wu)表型(xing)組學交叉(cha)研(yan)究(jiu)(jiu)中(zhong)心(xin)特聘教授，周濟(ji)實驗室主任，博(bo)(bo)導；英(ying)國國立農業植物(wu)研(yan)究(jiu)(jiu)所、劍橋作(zuo)物(wu)研(yan)究(jiu)(jiu)中(zhong)心(xin)數字科(ke)學研(yan)發部門主管（Head of Data Sciences）、創新(xin)實驗室主任，博(bo)(bo)導。在(zai)傳統表型(xing)采(cai)集(ji)和(he)(he)(he)分(fen)析算法(fa)基(ji)礎上，依托南農(nong)大、劍橋大學(xue)植物(wu)科學(xue)系和(he)(he)(he)超(chao)算中心，專(zhuan)注于高通(tong)(tong)量植物(wu)表型(xing)分(fen)析算法(fa)、計算機視(shi)覺和(he)(he)(he)人(ren)工智能(neng)算法(fa)在(zai)表型(xing)分(fen)析中的(de)(de)開發(fa)和(he)(he)(he)應用。2011年(nian)博士畢業(ye)至今，以生(sheng)物(wu)信息學(xue)專(zhuan)家(jia)(jia)的(de)(de)身(shen)份參(can)與完成(cheng)多(duo)項(xiang)交叉基(ji)礎、應用研(yan)究(jiu)項(xiang)目。作(zuo)為主要完成(cheng)者在(zai)Nature，Nature Plants，Plant Cell，New Phytologist, GigaScience和(he)(he)(he)Horticulture Research等國(guo)(guo)(guo)(guo)際頂(ding)級期(qi)刊撰寫發(fa)表學(xue)術(shu)論文25篇，總影響因子超(chao)過(guo)180，自(zi)2015年(nian)起(qi)被引證(zheng)超(chao)過(guo)1000次(ci)，其中以第(di)一、通(tong)(tong)訊、共同(tong)通(tong)(tong)訊作(zuo)者發(fa)表論文18篇。定期(qi)為多(duo)家(jia)(jia)國(guo)(guo)(guo)(guo)際頂(ding)級學(xue)術(shu)期(qi)刊審稿。獲得國(guo)(guo)(guo)(guo)際發(fa)明(ming)專(zhuan)利(li)1項(xiang)，英國(guo)(guo)(guo)(guo)發(fa)明(ming)專(zhuan)利(li)1項(xiang)。研(yan)究(jiu)成(cheng)果被多(duo)家(jia)(jia)歐洲(zhou)媒體(ti)報道或專(zhuan)訪，包括英國(guo)(guo)(guo)(guo)國(guo)(guo)(guo)(guo)家(jia)(jia)媒體(ti)如ITV，BBC，Guardian，Cambridge Network等。
產地：英國(guo)Anglia A.I.
