在RGB和NIR数据上的不相似度测量对甘克隆的歧视的洞察和协议
Luiz Alexandre Peternelli1, Andréa Carla Bastos Andrade1
1Department of Statistics, Federal University of Viçosa, Viçosa, MG, Brazil.
PloS one
|July 20, 2023
概括
本研究引入了一种使用RGB图像和近红外光谱的新方法,用于在基因型选择的简化系统 (SS) 中区分甘茎. 开发的协议有效地区分了单个甘基因型,提高了育种效率.
科学领域:
- 农业科学 农业科学
- 植物育种 植物育种
- 生物技术是生物技术.
背景情况:
- 甘育种依赖于早期的高效基因型选择.
- 基因型选择的简化系统 (SS) 面临的挑战是区分家庭中的个体茎.
- 目前的方法可能会导致由于差别歧视导致低于最佳的基因型的选择.
研究的目的:
- 开发和验证一种方法,在SS中区分不同基因型的甘茎.
- 评估RGB图像和近红外 (NIR) 光谱对基因型歧视的有效性.
- 为了比较欧几里德距离 (D) 和马哈拉诺比斯距离 (D2) 的不相似度.
主要方法:
- 收集了RGB图像和NIR光谱,来自两个实验区的31个甘家庭的1型叶样本.
- 应用欧几里德距离 (D) 和马哈拉诺比斯距离 (D2) 对图像和光谱数据的差异性测量.
- 进行了两阶段的分析:初步分类能力评估和使用RGB图像和D2.2的协议开发/验证.
主要成果:
- 使用欧几里德距离 (D) 的初步分析显示,基于组合属性的基因型有区别的潜力.
- 来自RGB图像的红色 (R) 带被确定为有效歧视的关键属性.
- 使用Mahalanobis距离 (D2) 验证的协议在区分甘茎方面表现出显著的有用性,特别是在同一个家族内.
结论:
- 与Mahalanobis距离 (D2) 结合的RGB成像提供了在简化系统中区分甘基因型的强有力的方法.
- 这种方法提高了茎选择的准确性,克服了传统方法的局限性.
- 开发的协议可以显著提高甘育种计划的效率和有效性.
