2020年5月2日
，Plant Phenomics刊发了由中国科学院遗传与发育生物学钻研所和华中农业大学作物遗传改进国度沉点尝试室合作
，题为Nondestructive 3D Image Analysis Pipeline to Extract Rice Grain Traits Using X-Ray Computed Tomography的钻研论文
，本文介绍了一种基于CT成像的水稻3D谷粒性状无损测定及分析技术。

我国是水稻出产和消费大国
，随着水稻栽培技术的提高
，我国粮食产量稳步上升。然而受气象变动、病虫害、人丁增长等成分影响
，我国的粮食产量仍难以满足未来人丁增长需要。因而
，急剧筛选和造就高产优质抗病虫的水稻种类已成为科学家们共同钻营的指标。稻穗作为直接影响水稻产量的最直接器官
，其性状在产量评估、种类分类、水稻育种和栽培治理中拥有沉要作用
，但传统的产量有关性状丈量步骤重要依附人为
，存在费时和误差大等弊端。目前
，也有部门基于机械视觉的稻穗谷粒表型性状丈量步骤
，重要蕴含两类：一类是以高通量数字化考种系统为代表
，丈量前必要先脱粒
，而后获取二维谷粒图像进而提取谷粒性状
；另一类步骤不必要脱粒
，但必要人为将稻穗平铺于扫描仪扫描成像
，获取稻穗二维图像后再进行鉴别和提取性状。但上述两种步骤都只能提取谷粒2D性状
，无法提取和分析体积、粒厚等谷粒3D性状
，也无法活体动态观测稻穗籽粒灌浆等成长发育情况。

本钻研开发了一种基于X-ray CT的稻穗3D图像自动分析步骤
，并将其用于水稻谷粒3D性状提取和分析。利用自主研发高通量CT系统对1个野生型种类和8个经EMS诱变产生的突变体水稻种类共计104个稻穗进行扫描采集图像
，得到三维沉建后的稻穗3D图像。而后开发了一种基于X-ray CT的稻穗3D图像自动分析步骤提取谷粒3D性状
，蕴含谷粒数
，粒长
，？
，粒厚
，谷粒体积等23个表型性状。通过与数字化水稻考种机测得的数据比力
，发现粒数、粒长的R²值别离达到0.98和0.96。同时
，通过度析谷粒总沉量与所提取的性状之间的有关性
，发现谷粒总体积与谷粒总沉量拥有最高的有关性
，其R²值高达0.98
，为水稻产量估计提供了新蹊径。

更有趣的是
，为了进一步验证该步骤是否合用于整株水稻稻穗无损丈量
，作者对整株水稻稻穗分析成效进行了测试
，了局批注该步骤能较好的鉴别并宰割出单个谷粒
，为水稻稻穗无损动态发育钻研提供了一种新技术和步骤。且单个样本的CT数据采集、CT沉建、3D稻穗图像分析以及谷粒性状提取总耗时约为2分钟。简而言之
，与现有步骤相比
，本文研发了一种基于CT成像的无损、高通量（~2分钟/样本）的水稻谷粒3D表型性状识此外新技术步骤
，且有望利用于水稻稻穗动态发育以及水稻优质高产等钻研
，推进水稻职能基因组和水稻育种技术发展。