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基于叶绿素荧光参数组合的计算方法,以提高细菌致病因子诱导的视觉相似表型的鉴别能力

2022/9/1
表型生物胁迫在植物与病原体相互作用研究中经常受到表型的阻碍,而这些表型很难通过视觉评估来区分。特别是毒力因子中的单基因突变体可能缺乏明显的表型。叶绿素荧光(CF)成像是监测植物与病原体相互作用的重要工具。然而,尽管可以测量许多CF参数,但有关植物与病原体相互作用的研究通常集中在数量有限的参数上。它可能导致在视觉上辨别相似表型的能力有限。

本研究中,作者评估了多个CF参数组合改善此类表型的能力。这种方法可能有助于在事先不知情的情况下筛选和鉴别细菌毒性因子的影响。本文基于多个CF参数的组合,开发了一种无需选择任何参数的计算方法。涉及直方图巴氏距离计算和分层聚类,以及考虑叶间和表型内异质性的标准化方法。

3 dpi时叶片间异质性的观察

为了评估该方法的有效性,用同样的方法分析了两个数据集。第一个数据集具有黄单胞菌菌株的单基因突变体,仅其分泌细菌毒力蛋白的能力不同。该数据集在接种后6天显示了预期的表型,并用作建立方法的基本真实数据集。接种后3天表型的相关鉴别证明了该计算方法的有效性。第二个数据集是由3型效应子的瞬时表达(agrotransformation)组成的。第二个数据集显示的表型无法通过视觉评估加以区分,并且无法事先了解每种3型效应器对叶片组织的影响。利用该计算方法,根据3型效应器对叶片样本进行聚类,从而提高了对视觉相似表型的识别能力。仅由一种毒力因子不同的细菌菌株诱导的视觉相似表型的相关区分说明了使用CF参数组合来监测植物与病原体相互作用的重要性。它为鉴定生物胁迫的特定特征开辟了前景。

两种不同试验应变之间距离的计算方法

根据70张CF参数图像的组合对第二个数据集的样本进行聚类

来源:Front. Plant Sci.A Computation Method Based on the Combination of Chlorophyll Fluorescence Parameters to Improve the Discrimination of Visually Similar Phenotypes Induced by Bacterial Virulence Factors.Valérian Méline, Chrystelle Brin, Guillaume Lebreton, Lydie Ledroit, Daniel Sochard, Gilles Hunault, Tristan Boureau and Etienne Belin.https://doi.org/10.3389/fpls.2020.00213