Digitale fenotypering: meten met een camera

Plantenveredelaars proberen nieuwe rassen te ontwikkelen. Daarvoor maken ze vele kruisingen tussen planten en beoordelen en selecteren ze de nakomelingen. Het beoordelen van de planten is nu nog vaak mensenwerk. Kan het niet handig zijn hiervoor de computer in te schakelen?

Onderzoekers van Plant Research International hebben samen met collega’s van het James Hutton Institute in Schotland onderzoek gedaan naar de mogelijkheden om paprikaplanten in de kas te meten met computer beeldanalyse.

In de plantenverdeling worden jaarlijks grote aantallen planten waargenomen, met als doel die genotypen te vinden die optimaal functioneren in een bepaalde omgeving. Ook willen ze graag genen vinden die een betere smaak of houdbaarheid opleveren, of die de opbrengst verhogen. Deze genen kunnen dan in andere genotypen worden ingebouwd om zo betere rassen te maken. Dit is een zeer intensief en kostbaar proces en de veredelaar is dan ook continu op zoek naar nieuwe en betere manieren om hun plantmateriaal te meten, karakteriseren en selecteren. Vele jaren ging alle aandacht uit naar moleculaire technieken. Nu voor een gering bedrag duizenden moleculaire merkers kunnen worden bepaald, zien de veredelaars zich geplaatst voor de volgende bottleneck: hoe kunnen we de planten zelf zo goed en snel mogelijk beoordelen (fenotyperen) en hoe krijgen we inzicht in de relatie tussen de moleculaire merkers en het fenotype.

EU-SPICY

Het speciaal ontwikkelde SPY-SEE platform

In het EU project SPICY was het doel om nieuwe methoden en technieken te ontwikkelen voor de moleculaire plantenveredeling. Digitale fenotypering met behulp van computer-beeldanalyse is één van die methoden. Om planten goed te kunnen meten met een camera, is het belangrijk dat de camera de plant wel goed kan zien. Bij planten als paprika is dat lastig, want ze worden wel 3 meter hoog en groeien dicht op elkaar in de kas aan draden. Je kunt ze dus niet makkelijk even naar een camerasysteem brengen. Om toch in de kas zelf de planten goed te kunnen meten is in het EU-project SPICY een speciale machine (SPY-SEE) ontwikkeld. Het SPY-SEE platform kan tussen de rijen van de kas bewegen en bevat maar liefst 12 camera’s. Uit de combinatie van de beelden van deze camera’s kan een 3D reconstructie van de plant worden gemaakt. De speciaal hiervoor ontwikkelde methode is beschreven in Song et al (2011).

Met behulp van computerbeeldanalyse kunnen de individuele bladeren van een plant in 3D worden gevonden en kan bv grootte en vorm van het blad worden gemeten. De computermetingen kunnen worden vergeleken met handmetingen, en dit levert een goede correlatie op.

Ook kunnen de computermetingen worden gekoppeld aan moleculaire merkers, waardoor posities op het chromosoom gevonden kunnen worden die de genen bevatten die voor bv bladgrootte verantwoordelijk zijn. Dit staat beschreven in Van der Heijden et al (2012).

Met deze nieuwe manier van meten van plantkenmerken met computerbeeldanalyse kunnen veredelaars in de toekomst eenvoudiger hun planten beoordelen. Daardoor kunnen gerichter en efficiënter nieuwe rassen worden ontwikkeld.

Referenties

  1. Song, Y.; Glasbey, C.A.; Heijden, G.W.A.M. van der; Polder, G.; Dieleman, J.A. (2011). Combining stereo and time-of-flight images with application to automatic plant phenotyping. In: 17th Scandinavian Conference on Image Analysis, SCIA 2011, Ystad, Sweden, 23 - 27 May, 2011. - Lecture Notes in Computer Science 6688 . - p. 467 - 478.
  2. Heijden, G.W.A.M. van der; Song, Y.; Horgan, G.; Polder, G.; Dieleman, J.A.; Brink, M.C.A.M.; Palloix, A.; Eeuwijk, F.A. van; Glasbey, C. (2012) SPICY: towards automated phenotyping of large pepper plants in the greenhouse (Online First) Functional Plant Biology .  39(11) 870-877.