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【2h】

Digital imaging of root traits (DIRT): a high-throughput computing and collaboration platform for field-based root phenomics

机译：根性状的数字成像（DIRT）：高通量计算和协作平台用于基于字段的根表型

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摘要

BackgroundPlant root systems are key drivers of plant function and yield. They are also under-explored targets to meet global food and energy demands. Many new technologies have been developed to characterize crop root system architecture (CRSA). These technologies have the potential to accelerate the progress in understanding the genetic control and environmental response of CRSA. Putting this potential into practice requires new methods and algorithms to analyze CRSA in digital images. Most prior approaches have solely focused on the estimation of root traits from images, yet no integrated platform exists that allows easy and intuitive access to trait extraction and analysis methods from images combined with storage solutions linked to metadata. Automated high-throughput phenotyping methods are increasingly used in laboratory-based efforts to link plant genotype with phenotype, whereas similar field-based studies remain predominantly manual low-throughput.
机译：背景植物根系是植物功能和产量的关键驱动因素。它们还是满足全球粮食和能源需求的探索目标。已经开发出许多新技术来表征作物根系体系结构（CRSA）。这些技术有可能加速对CRSA的遗传控制和环境响应的了解。将这种潜力付诸实践需要新的方法和算法来分析数字图像中的CRSA。大多数现有方法仅专注于从图像中估计根性状，但尚不存在一个集成平台，该平台允许轻松，直观地访问结合了与元数据链接的存储解决方案的图像中的性状提取和分析方法。在基于实验室的研究中，越来越多地使用自动化的高通量表型方法来将植物基因型与表型联系起来，而类似的基于田间研究仍主要是人工的低通量方法。

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