作为一名博士后，植物生物学家克里斯托弗·托普对研究根系发育的常用方法并不满意：在琼脂培养皿上种植植物，然后放在平板扫描仪上测量根的长度和角度。相反，他会定期将装在花盆里、滴着水的植物塞满汽车，从北卡罗来纳州开车 600 多公里到佐治亚州，用物理实验室的 X 射线机对他的样本进行 3D 成像。
五年后，使用详细成像技术研究植物形态和功能的想法已经流行起来。无人机和机器人的使用也在增加，因为研究人员追求“量化植物”——在量化植物中，从根毛的长度到受到胁迫时释放的挥发性化学物质，几乎每个角度的每个性状都经过仔细而精确的测量。这些性状被称为生物体的表型，研究人员正在寻找更快、更全面的方法来表征它。
从 2 月 10 日到 14 日，科学家们将在亚利桑那州图森市聚集一堂，比较他们的方法。有些人将描述配备高科技摄像头的无人机在研究地块上空盘旋；另一些人将讨论在田野中缓慢行进、携带设备记录每株植物生长的机器人。
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希望这些努力将加速植物育种和基础研究，揭示植物生理学的新方面，这些方面可以决定植物是否能在田间茁壮成长。“表型是无限的，”托普说，他现在在密苏里州圣路易斯的唐纳德·丹forth植物科学中心工作。“我们能做的最好的事情就是捕捉它的一个方面——我们想要捕捉我们能捕捉到的最全面的方面。”
DNA 测序成本的暴跌使得寻找基因变得容易得多，但德国于利希研究中心的植物生物学家乌尔里希·舒尔说，弄清楚它们的作用仍然是一个挑战。“现在很容易对大量东西进行测序，”他说。“但结构和功能分析的发展速度与植物分析的发展速度不同步。”
植物育种者也在超越他们过去关注的性状——例如产量和株高——寻找更快的方法来改良作物。“这些性状很有用，但还不够，”智利塔尔卡大学的生态生理学家古斯塔沃·洛博斯说。“为了应对气候变化和粮食安全，一些育种者希望效率更高。”例如，旨在提高耐旱性的研究人员可能会关注植物根系的详细特征，或叶片的排列。
对速度的需求
这些研究人员的需求催生了越来越多的表型分析设施和项目。2015 年，美国能源部宣布了一项 3400 万美元的项目，旨在开发表征高粱（一种生物燃料作物）所需的机器人、传感器和方法。去年，欧盟启动了一个项目，旨在创建一个泛欧表型分析设施网络。随着植物研究人员试图标准化方法和数据分析，学术网络在全球范围内涌现。
阿肯色大学费耶特维尔分校研究植物与昆虫相互作用的菲奥娜·戈金说，大规模表型分析长期以来一直用于工业，但对于学术研究人员来说太昂贵了。她说，现在，相机和无人机的价格下降，以及专注于自制设备的“创客”运动的兴起，正在吸引更多的学者进入该领域。
在华盛顿州立大学普尔曼分校，生物工程师辛杜贾·桑卡兰的实验室正准备部署携带激光雷达（激光雷达是雷达的激光等效物）的无人机。该系统将扫描农田，以收集有关株高以及叶片和枝条密度的数据。桑卡兰还使用传感器来测量植物释放的挥发性化学物质，尤其是在它们受到昆虫或疾病侵袭时。她希望最终将传感器安装在机器人上。
桑卡兰的机械仆从从他们的田间季节带回了数百 GB 的原始数据，分析结果让她的团队一年中的大部分时间都专注于计算机，她说。威斯康星大学麦迪逊分校的植物生物学家埃德加·斯波尔丁说，许多研究人员没有意识到挑选成堆的此类数据所需的精力和计算能力。“表型分析界已经匆忙收集数据，而计算只是事后才想到的。”
明尼苏达大学圣保罗分校的遗传学家内森·斯普林格说，技术标准化是另一个障碍。缺乏每个人都可以使用的设备意味着一些研究人员不得不依赖较慢的数据收集方法。斯普林格一直在与 45 个研究小组合作，以表征在美国和加拿大 20 个不同环境中种植的 1000 个玉米品种。他说，该项目主要依赖于手工测量，而不是无人机和机器人。
托普现在有了自己的机器来收集计算机断层扫描 (CT) 图像，但处理样本对他来说仍然有点慢。他尊敬地谈到英国诺丁汉大学的一个设施，该设施通过使用机器人将植物送入 CT 机来加快扫描速度。但他很高兴自己不必再拖着湿漉漉的货物跨越三个州来进行测量。“可能性是无穷无尽的。”
本文经许可转载，并于2017 年 1 月 25 日首次发表。