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无损表型数据生长分析中性状的平滑与提取

2022/9/1
无损高通量植物表型分析被越来越多地应用,各种生长分析方法也被提出。传统的纵向或重复测量分析通常使用统计模型来模拟增长。然而,传统的纵向或重复测量分析通常使用统计模型来模拟增长。本文提出了一种基于性状的平滑和提取(SET)的计算效率较高的新技术,并与传统的纵向分析方法进行了比较。
以番茄为试验材料,采用基于性状的平滑和提取(SET)和纵向分析方法,研究了接种丛枝菌根真菌(AMF)的土壤中锌(Zn)的添加和生长植物对植株生长的影响。从基于性状的平滑和提取(SET)的分析和纵向分析得到的结论是相似的,尽管前者的分析结果有更显著的差异。结果表明,添加锌对接种土壤中生长的植株影响不大,但生长取决于未接种土壤中添加锌的量。对未平滑数据的纵向分析符合一个混合模型,该模型包括固定的和随机的样条回归模型,并考虑了时间点之间的不等方差和自相关。


未平滑的投影面积(PSA)和生长速率的剖面图。


基于性状的平滑和提取(SET)的分析结果,显示所选DAPs和时间间隔的预测sPSA(a)、sPSA AGR(b)和sPSA RGR(c)。


观测值的中值偏差减去平滑的PSA值。

基于性状的平滑和提取(SET)的分析可用于任何可能应用传统纵向分析的情况,特别是当有许多观测时间点时。部署基于性状的平滑和提取(SET)的方法的两个原因:(i)需要生物学上相关的生长参数来简约地描述生长,通常着眼于少数几个区间,(ii)需要计算效率高的方法,以便更容易实现有效的分析,同时仍然捕捉到所展示的生长动力学的基本特征。本文还讨论了传统纵向分析需要考虑的统计模型,并证明了有效的纵向分析可能需要经常忽略的不等方差和自相关。关于主观选择数学增长函数或样条曲线以表征增长的独立问题,建议对基于性状的平滑和提取(SET)的分析和纵向分析,均应采用基于证据的程序。

来源:Plant Methods.Smoothing and extraction of traits in the growth analysis of noninvasive phenotypic data.Chris Brien, Nathaniel Jewell, Stephanie J. Watts-Williams, Trevor Garnett & Bettina Berger.https://plantmethods.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13007-020-00577-6