Pflanzenbilder enthalten eine Fülle von Informationen, die wichtige phänotypische Merkmale wie Farbe, Form, Wachstum und Gesundheitszustand der Pflanzen widerspiegeln. Die Hochdurchsatztechnologie zur Sammlung phänotypischer Pflanzen wird in der Pflanzenphänomik weit verbreitet eingesetzt und erzeugt zahlreiche Bilder und bildbasierte Merkmalsdaten (i-Traits). Diese Daten dienen als wichtige Ressourcen für verschiedene landwirtschaftliche Anwendungen, darunter Keimplasma-Screening, Identifizierung von Pflanzenschädlingen und Krankheiten sowie die Gewinnung agronomischer Merkmale.
Der Aufbau einer Plattform zur Verwaltung von Pflanzenbildern und zugehörigen Merkmalsdaten ermöglicht eine zentrale Verwaltung, Analyse und gemeinsame Nutzung von Pflanzenbildern und zugehörigen Merkmalsdaten. Die Plattform erleichtert nicht nur die Abfrage, den Zugriff, die Interoperabilität und die Wiederverwendung von Daten, sondern trägt auch zur Standardisierung von Bildmetainformationen und phänotypischen Daten bei. Solche Bemühungen stellen eine entscheidende Unterstützungsplattform für die Anwendung der Pflanzenphänomik dar, die durch intelligente Landwirtschaft vorangetrieben wird.
Das Beijing Institute of Genomics der Chinesischen Akademie der Wissenschaften (China National Center for Bioinformation) und das Institut für Genetik und Entwicklungsbiologie der Chinesischen Akademie der Wissenschaften haben gemeinsam das Open Archive of Plant Image and Traits (OPIA) entwickelt, das Folgendes bereitstellt: öffentlicher Dienst für in- und ausländische Forscher zur Übermittlung und Weitergabe von Bild- und Merkmalsdaten von Pflanzen. Die Studie wurde online veröffentlicht in Nukleinsäureforschung.
Das OPIA-Team hat mithilfe eines standardisierten manuellen Kurationsprozesses 56 hochwertige Pflanzenbilddatensätze integriert, die 11 Arten und sechs Gewebetypen mit 566.225 Bildern und 2.417.186 kommentierten Instanzen abdecken. Bemerkenswert ist, dass es 56 i-Merkmale von 93 Reis- und 105 Weizensorten auf der Grundlage von 18.644 einzelnen RGB-Bildern umfasst. Diese i-Merkmale werden auf der Grundlage des Plant Phenotype and Trait Ontology (PPTO) weiter annotiert und mit dem GWAS-Atlas vernetzt.
Darüber hinaus wird jedem Datensatz in OPIA eine Bewertungsbewertung zugewiesen, die die Anzahl der Bildbeispiele, die Bildqualität, den Reichtum der Bildbeispiele und die Ausgewogenheit der Bildbeschriftungskategorien berücksichtigt, was Benutzern eine intuitive Bewertung der Datenqualität ermöglicht. OPIA bietet außerdem Tools für die Bildvorverarbeitung und intelligente Vorhersage, um die Batch-Bilddatenerweiterung und -vorverarbeitung zu unterstützen.
Als umfassendes Ressourcenarchiv für Pflanzenbilder und verwandte Merkmale spielt OPIA eine wichtige Rolle bei der Integration der Analyse von Pflanzenphänomikdaten aus verschiedenen Erfassungsplattformen, Gewebetypen und phänotypischen Merkmalen.
Durch die Anwendung von Bildproben und entsprechenden Etikettendaten verschiedener Sensortypen werden Forscher dazu ermutigt, die Genauigkeit intelligenter Vorhersagemethoden weiter zu verbessern, das dynamische Gesetz des Pflanzenwachstums aufzudecken und dann die Innovation und Entwicklung im Bereich der globalen Pflanzenphänomik voranzutreiben.
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Yongrong Cao et al, OPIA: ein offenes Archiv von Pflanzenbildern und verwandten phänotypischen Merkmalen, Nukleinsäureforschung (2023). DOI: 10.1093/nar/gkad975