菌病原体的叶病耐药性现象学:基于图像的方法来绘制谷物胚胎中的定量耐药性
Matthew Ulrich1, Linda Brain1, Jianqiao Zhang1
1La Trobe Institute of Sustainable Agriculture & Food (LISAF), Department of Ecological, Plant and Animal Sciences, School of Agriculture, Biomedicine and Environment, La Trobe University, Bundoora, VIC, 3086, Australia.
概括
基于图像的表型化有助于在谷物中发现新的植物疾病耐药性等位基. 这种高吞吐量方法为全基因组关联研究 (GWAS) 提供了准确的数据,这对可持续农业至关重要.
科学领域:
- 植物病理学与遗传学
- 农业科学
- 生物信息学
背景情况:
- 对于可持续的谷物生产来说,宿主植物对真菌病原体的抵抗是关键.
- 谷物基因库提供多种疾病抵抗等位基因,得到先进的基因组资源的支持.
- 全基因组关联研究 (GWAS) 对于识别新的耐药基因至关重要.
研究的目的:
- 审查基于图像的表型,以评估谷物中的宿主植物耐药性.
- 突出GWAS在基因库集合中的高吞吐量表型化的有用性.
- 讨论用于疾病耐药性查的宏观和微观图像分析.
主要方法:
- 传统视觉疾病评估与先进的基于图像的表型化.
- 讨论定量图像分析技术,包括传统和人工智能算法.
- 专注于将这些方法应用于宏观和微观宿主-病原体相互作用.
主要成果:
- 基于图像的表型为叶子疾病耐药性查提供准确,公正的数据.
- 这种方法支持各种谷物集合的全基因组关联研究 (GWAS).
- 包括人工智能在内的定量图像分析可以提高复杂的抗性特征的评估.
结论:
- 基于高通量图像的表型化对于利用谷物基因库来抵抗疾病至关重要.
- 准确的表型确定对于确定持久的定量抵抗 (QR) 和金字塔基因至关重要.
- 先进的图像分析方法,特别是人工智能,为谷物中的遗传发现提供了强大的工具.
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