Современная селекция растений стала высокотехнологичным процессом, где используются алгоритмы машинного обучения и сложные технологии визуализации для отбора нужных признаков. Фенотипирование растений — сбор точной информации и измерений растений — за последние годы значительно усовершенствовалось.

Раньше фенотипирование основывалось на утомительных ручных измерениях. Сегодня автоматизированные конвейеры фенотипирования, оснащённые передовыми сенсорными технологиями и искусственным интеллектом, значительно облегчают эту задачу. Они могут измерять размер и качество плодов, форму и размер листьев и другие параметры роста. Автоматизация не только повышает эффективность, но и позволяет собирать сложные данные, которые человеку трудно собрать в больших масштабах.

Важность точного эталонного материала

Важным аспектом в этом управляемом сенсорами мире селекции растений является наличие точного эталонного материала. Сенсорам нужны данные о "стандартном растении", охватывающие все релевантные характеристики, включая сложные трёхмерные параметры, такие как угол наклона листьев. Поэтому использование реальной "искусственной модели растения" предпочтительнее, чем данные в компьютере или двухмерные изображения. Такая модель может служить эталоном в теплицах или на полевых испытаниях среди реальных растений.

3D-печатная модель для исследований

Новая 3D-модель сахарной свеклы была создана с учетом этих требований и имеет дополнительное преимущество: файлы для её печати доступны для бесплатной загрузки и использования. Это позволяет учёным и энтузиастам по всему миру воссоздавать точные копии эталонной сахарной свеклы, делая исследования более сопоставимыми. Доступность 3D-печати также позволяет использовать этот подход в условиях ограниченных ресурсов, например, в развивающихся странах.

Сбор данных с помощью LIDAR

Для создания точных данных для своей модели, Йонас Бёмер и его коллеги из Института исследований сахарной свеклы (Гёттинген) и Боннского университета использовали технологию LIDAR (обнаружение света и определение дальности). Настоящая сахарная свекла была отсканирована лазером с 12 различных углов, а полученные данные загрузили в коммерческий 3D-принтер для создания модели в натуральную величину. Затем модель протестировали в лабораторных и полевых условиях.

Йонас Бёмер объясняет:

В области трёхмерного фенотипирования растений согласование сенсорных систем, алгоритмов и морфологических параметров — сложная, но важная задача. Применение технологий аддитивного производства для создания воспроизводимых эталонных моделей открывает новые возможности для стандартизации методик и объективного сравнения, что приносит пользу как науке, так и практике селекции растений.

Будущие применения и преимущества

Этот подход не ограничивается сахарной свеклой. Исследование в журнале GigaScience демонстрирует, как сочетание искусственного интеллекта, 3D-печати и сенсорных технологий может способствовать селекции растений будущего, помогая обеспечить мир здоровым и вкусным урожаем.

Крис Армит из GigaScience добавляет:

Ценность 3D-модели в том, что можно распечатать несколько копий, по одной на каждое поле. Это недорогая стратегия фенотипирования, где основная стоимость — это сканер LIDAR. Было бы замечательно увидеть этот подход применённым к другим культурам, таким как рис или африканские бесхозные культуры, где нужны доступные решения для фенотипирования.