当科学家们研究农作物，寻找帮助它们应对气候变化压力和人口增长的方法时，一种新的工具出现了，为他们提供了新的视角：来自地下的视角。
植物很像冰山：它们的大部分质量都是肉眼看不见的，埋藏在它们的根中。根系使植物能够弥补它们在生命中的固定角色，寻找养分，并在干旱时期潜入地下开采水分。
这些能力是粮食安全研究人员希望能够加强的，以开发更耐用的作物，但目前的实验室条件将实验限制在植物发芽的最初几天或几周内。
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计算机科学家出身的植物遗传数学家亚历山大·布克斯奇说，在佐治亚理工学院的博士后工作期间，他致力于寻找一种方法来揭示根系。他惊讶于人们对根系生长的了解如此之少，而且其分支的规模、重叠和多样性与他之前工作中创建的视觉模型中的其他系统如此相似。
他说：“我立即对进入地下产生了兴趣。我们对成熟的根系几乎一无所知，更不用说如何控制性状了。我意识到我可以利用我的技术优势，并将其应用于生物学，从而获得两者的优势。”
布克斯奇汇集了根系遗传学、植物生理学和农业生态学方面的专家，开发了一个计算机程序，该程序使用一种算法来解释从田间提取的成熟根系的数字图像。这使他能够分析足够多的具有高度统一性的根系样本，从而获得具有统计意义的结果。英国诺丁汉大学植物科学教授马尔科姆·贝内特解释说，这可以使未来的研究人员能够操纵一直隐藏的作物的性状。
他说：“一万年来，我们一直在直接选择地上性状，但我们一直无法直接选择隐藏的一半，尽管我们知道根系可以极大地影响我们试图选择的东西。这是朝着能够做我们长期以来想做的事情迈出的令人印象深刻的一步。”
以标准化的方式测量不可见的部分
布克斯奇解释说，理解根系研究人员面临的挑战相当容易。目前的方法要么在可以用磁共振成像（MRI）分析的粘土盆中种植幼苗，要么在使用透明培养基而不是土壤的玻璃盆中种植幼苗。虽然这些技术非常先进，但它们只观察植物生命的一小部分不具代表性的部分，这限制了根系研究，因为许多根系是在生命后期发育或改变的。
布克斯奇说：“在玉米中，你甚至看不到在当前研究中顶部根系的生长。以前，人们工作的时间尺度最多是几周到一个月的，现在我们说的是能够看到几个月甚至更长时间的生长。”
贝内特解释说，这限制了研究人员处理样本的速度，而对于一个不断生长的活体来说，比较几天前收集的数据会变得很棘手。
贝内特说：“我们只是没有足够高的处理能力来处理这些数据。在20世纪20年代，我们开始学习如何在实验室和温室中研究植物根系，但最终你必须走出田野，要做到这一点，你需要一种客观、快速的方法来查看你的发现。”
在20世纪80年代，基于图像的技术被应用于根系研究，以更好地预测它们的生长方式，但这个过程仍然不允许进行基因研究所需的确定性，而且非常耗时。
2011年，来自宾夕法尼亚州立大学的乔纳森·林奇（现为布克斯奇团队的一员）帮助创建了一种替代方法，一种标准化根系采样并产生更精确结果的方法，他称之为“铲子组学”。它要求提取根系，清洗，然后使用量角器板以特定方式进行分类。
但仍然存在一些主观因素。“每个人都会将不同水平的专业知识、领域知识和培训带入他们的解释中，从而使评分具有主观性，”布克斯奇说。“我们希望完全将计数和测量从研究人员手中解放出来，以避免这种情况。”
使用相同的语言
上周发表在《植物生理学》上的新方法，要求研究人员在黑色背景板上拍摄根系样本的照片，并在旁边放置一个圆形来缩放图像。然后将该图像上传到计算机，计算机使用该算法来分析样品中精细和大规模的方面。对于许多根系来说，鉴于它们的高度复杂性，这在以前是不可能实现的。
在这些添加中，还出现了将植物的可见性状与性状的遗传组成相匹配的工具。这是解锁和探索根系适应潜力的必要条件。
布克斯奇说：“我们现在可以了解到植物如何改变以适应其环境。植物过去哪些做法有效，反映在其根系的角度、分支和动态中。”
贝内特补充说，他很钦佩宾夕法尼亚州立大学和佐治亚理工学院的团队在开发这项技术时考虑到的各种因素，确保它足够简单，可以在发展中国家使用。
他说：“他们的处理过程只需花费几美分，无需大量投入，而且速度足够快，可以进行测序并最终获得基因组方面的见解。这对该领域来说是一个巨大的进步，也是朝着帮助我们最终剔除并将理想的表型纳入未来作物迈出的一步。”
布克斯奇相信他们的方法将为所有类型的研究人员提供一种观察成熟植物生命元素的新方法，他说他从未真正怀疑过他们会成功，尽管需要许多不同的专家才能创建最终产品。
他说：“生物学是关于过程的，而这正是算法所描述的；两者只是因为彼此隔离发展而形成了不同的语言。打破这个最初的障碍可能是整个项目中最困难的部分，但一旦我们做到了，我们就知道我们有了一些可以一起使用的东西。”
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