利用高通量3D模型分析叶片伸长的遗传控制（一）
谷物是世界大多数人口的主食，仅在2016年，水稻、小麦和大麦的总产量就达16亿吨（http://www.fao.org/faostat/）。为满足人口增长导致的粮食需求，目前谷物产量增长率必须超过35%（Tester和Langridge，2010年）。未来谷物产量稳定性和产量潜力的提高将依赖于资源利用效率的提高和幼苗生长的优化（ Sheehy和Mitchell，2015）。为了优化谷物的幼苗生长和结构，我们需要了解相关的生理过程、环境影响和潜在的遗传控制。虽然使用二维成像高通量测量幼苗的生长已经取得了进展，但大规模谷物幼苗三维结构的重构仍然具有挑战性。
本文中，Ward B提出了一种利用少量图像测量谷物（如小麦、大麦）单叶的方法。为了证明该方法在高通量研究中的适用性，Ward
B等对一个作图群体的大麦幼苗进行了结构分析，以测量叶片随时间的萌生和伸长。此外，Ward
B等还研究了盐胁迫对幼苗生长和叶片伸长影响的遗传机制。本研究中，RGB图像捕获由LemnaTec 3D Scanalyzer表型系统完成，二维图像分析由LemnaGrid软件执行。
幼苗三维建模的图像处理步骤
二维成像与三维建模特征比较
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