aBIOTECH | 杨万能团队基于深度学习开发了植物叶片与角果高通量表型自动分析系统APTES

植物表型研究是解析基因功能、理解生长发育机制及选育优良品种的关键。然而，对模式植物拟南芥进行大规模、高通量的表型分析，特别是对其核心器官——叶片和角果，进行精确、快速的性状测量，一直是制约研究效率的瓶颈。传统人工测量方法耗时长、主观性强，难以满足现代遗传学研究和群体分析的需求。因此，开发一套能够自动、精准、高通量地提取拟南芥器官表型数据的工具，对植物科学领域至关重要。

近日，华中农业大学作物遗传改良国家重点实验室杨万能教授团队在aBIOTECH 发表了题为“APTES: A high-throughput deep learning–based Arabidopsis phenotypic trait estimation system for individual leaves and siliques”的研究论文。在该研究中，作者成功整合了计算机视觉与深度学习技术，开发了一套名为APTES的开源、高通量拟南芥表型性状估计系统。该系统能够自动、精准地从叶片和角果图像中分别提取多达64种关键性状参数，显著提升了拟南芥表型研究的效率和精度。

作者首先针对拟南芥叶片和角果的形态特点，分别优化了先进的实例分割模型，对于叶片分割，采用改进的Cascade Mask R-CNN模型，实现了0.965的精准度(Precision)、0.958的召回率(Recall)、0.961的F1分数的优异性能，相比基线模型性能提升约1个百分点；对于形态更复杂的角果分割，采用增强的DetectoRS模型，同样取得了高水平的性能。基于高精度的分割结果，APTES能够全自动计算叶片和角果的各类性状参数（如面积、长度、宽度、形态参数等）。这些自动估算的性状值与真实值高度吻合，决定系数(R²)范围在0.776到0.976之间，平均绝对百分比误差(MAPE)控制在1.89%到7.90%的低水平，充分证明了其测量的可靠性和准确性。

图1. 拟南芥表型性状提取系统（APTES）技术流程

研究团队进一步利用APTES对166份拟南芥种质资源进行了大规模表型分析，并将获得的丰富表型数据应用于全基因组关联分析(GWAS)，成功鉴定出1,042个与18个叶片和角果性状显著相关的单核苷酸多态性(SNP)，其中一个位于3号染色体上的SNP与角果数量显著关联。这有力证明了APTES在挖掘复杂性状遗传基础方面的强大应用价值（图2）。

图2. 利用APTES收集的角果和叶片性状的全基因组关联研究（GWAS）

APTES作为一套高效、精准且自动化的工具，可用于拟南芥叶片与角果分割及表型性状提取，成功解决了高通量表型分析的瓶颈问题。该系统已在多个公共拟南芥数据库及其他植物物种数据集上验证，分割结果具备良好的普适性和泛化能力，显示出广泛的应用前景。其开源特性、强大性能（如高精度分割、自动化测量、可靠性状估算），以及在遗传研究（GWAS）和跨数据集验证中体现的价值，使其成为植物科学研究者，尤其是从事拟南芥遗传学、发育生物学和群体遗传学研究的科研人员的宝贵资源。

该研究得到了国家重点研发计划和国家自然科学基金等项目的资助。华中农业大学作物遗传改良国家重点实验室翟瑞芳副教授和河南大学作物逆境适应与改良国家重点实验室唐宁教授为本文的共同第一作者，华中农业大学作物遗传改良国家重点实验室杨万能教授为本文通讯作者，该团队的研究生刘志、陶莎、江雪、杜奥博、王佳诗、罗涛、刘进宝，河南大学黄榆普博士后，英国亚伯大学Gina A. Garzon-Martınez、Fiona M. K. Corke、John H. Doonan等也参与了该研究。

引用本文：

Zhai, R., Tang, N., Liu, Z. et al. APTES: a high-throughput deep learning–based Arabidopsis phenotypic trait estimation system for individual leaves and siliques.  aBIOTECH (2025). https://doi.org/10.1007/s42994-025-00239-y

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