Новые технологии получения и анализа данных в феномике растений: система SpikeDroid для анализа колоса пшеницы при помощи мобильных устройств

КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ

Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ

Номер проекта 17-74-10148

НазваниеНовые технологии получения и анализа данных в феномике растений: система SpikeDroid для анализа колоса пшеницы при помощи мобильных устройств

Руководитель Генаев Михаил Александрович, Кандидат биологических наук

Организация финансирования, регион Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Федеральный исследовательский центр Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук" , Новосибирская обл

Конкурс №23 - Конкурс 2017 года по мероприятию «Проведение инициативных исследований молодыми учеными» Президентской программы исследовательских проектов, реализуемых ведущими учеными, в том числе молодыми учеными

Область знания, основной код классификатора 04 - Биология и науки о жизни; 04-207 - Системная биология; биоинформатика

Ключевые слова феномика растений, компьютерное фенотипирование, мобильные устройства, анализ цифровых изображений, базы данных, зерно, колос, злаки

Код ГРНТИ34.55.15

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ

Аннотация
Феномика – новая, бурно развивающаяся область биологии, возникшая на стыке биологии, информатики и инженерии, связанная с разработкой методов измерения параметров фенотипа, его описания, компьютерной обработки фенотипических данных. Феномика растений опирается на использование методов анализа цифровых изображений для морфометрии признаков растений. Особенностью феномики растений является необходимость учета широкого спектра условий внешней среды (температуры, влажности, освещенности, типа почвы, и др.), в которой произрастают растения. Одними из важных признаков злаков являются характеристики колоса, тесно связанные с урожайностью растения. Настоящий проект направлен на создание передовых компьютерных технологий для сбора, хранения и анализа информации о фенотипических характеристиках колоса пшеницы на основе мобильных платформ на OS Android, методов анализа цифровых изображений, баз данных и машинной классификации. В основе проекта будет лежать существующее решение для мобильных платформ OS Android – приложение SeedCounter, разработанное для оценки размеров зерен пшеницы при помощи мобильных устройств в полевых условиях. В рамках проекта будут решаться следующие задачи: (1) Совершенствование приложения SeedCounter для обработки данных по анализу семян растений произвольной формы. Приложение будет дополнено методами классификации зерен произвольной формы, а также методами привязки к гео-данным при получении изображения зерен. (2) Создание приложения SpikeDroid для оценки характеристик формы колоса пшеницы. Данное приложение будет направлено на получение изображения колоса, оцифровку его морфометрических параметров на основе алгоритмов анализа цифровых изображений и обработки цифровых сигналов. (3) Создание базы данных по хранению информации о фенотипе колоса и интеграция с ней приложений SeedCounter и SpikeDroid. Данная база будет интегрирована с приложениями через Интернет. Она будет хранить информацию об изображении (переданным с мобильного устройства), время и место сбора информации, характеристики сорта растения из базы данных по коллекциям растений. База будет доступна как с мобильных устройств, так и с персональных компьютеров. В результате работы проекта будут отработаны: -Компьютерные технологии описания фенотипических признаков в базе данных фенотипа колоса. -Информационные технологии взаимосвязи между системой хранения данных и мобильным приложением. -Алгоритмы морфометрии зерен и колоса на основе анализа изображений с учетом их реализации на мобильных устройствах. -Технологии привязки фенотипической информации к гео-данным. Полученные методы сбора, хранения и обработки данных будут применены для описания коллекций ИЦиГ СО РАН сортов и линий пшеницы, будет проведена оценка взаимосвязи характеристик формы колоса с особенностями генотипа пшеницы.

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ

Публикации

1. К.А. Иванова, Е.Г. Комышев, М.А. Генаев, А.А. Егорова, К.А. Колошина, Н.А. Чалая, Д.А. Афонников, А.В. Кочетов, Е.В. Рогозина, С.В. Герасимова Оценка количественных характеристик клубнеобразования дикого картофеля на основе анализа изображений клубней с использованием компьютерного приложения SeedСounter Вавиловский журнал генетики и селекции (год публикации - 2019)
10.18699/VJ19.35-o

2. Михаил Генаев, Евгений Комышев, Николай Смирнов, Юлия Кручинина, Николай П. Гончаров, Дмитрий Афонников Morphometry of the Wheat Spike by Analyzing 2D Images Agronomy (год публикации - 2019)
10.20944/preprints201903.0091.v1

3. Генаев М.А., Комышев Е.Г., Фу Фау, Коваль В.С., Гончаров Н.П., Афонников Д.А. Digital collection of morphological variability of wheat spike Bioinformatics of Genome Regulation and Structure\Systems Biology (BGRS\SB-2018) : The Eleventh International Conference (20–25 Aug. 2018, Novosibirsk, Russia); Abstracts (год публикации - 2018)
10.18699/BGRSSB-2018-133

4. Комышев Е.Г., Генаев М.А., Туманян С.Р., Гончаров Н.П., Афонников Д.А., Коваль В.С. Wheat ear recognizing algorithm for high throughput wheat phenotyping Bioinformatics of Genome Regulation and Structure\Systems Biology (BGRS\SB-2018) : The Eleventh International Conference (20–25 Aug. 2018, Novosibirsk, Russia); Abstracts (год публикации - 2018)
10.18699/BGRSSB-2018-146

5. Комышев Е.Г., Генаев М.А., Афонников Д.А. МЕТОД МОРФОМЕТРИИ КОЛОСА ПШЕНИЦЫ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ИЗОБРАЖЕНИЙ Материалы международного конгресса «Биотехнология: состояние и перспективы развития» 25 - 27 ФЕВРАЛЯ 2019 Г. (год публикации - 2019)

6. М.А. Генаев , Е.Г. Комышев, Фу Хао, В.С. Коваль, Н.П. Гончаров, Д.А. Афонников SpikeDroidDB: an information system for annotation of morphometric characteristics of wheat spike Vavilov Journal of Genetics and Breeding, 22(1):132-140 (год публикации - 2018)
10.18699/VJ18.340

Публикации