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Plant microphenotype: from innovative imaging to computational analysis

文献类型： 外文期刊

作者： Zhang, Ying 1 ; Gu, Shenghao 1 ; Du, Jianjun 1 ; Huang, Guanmin 1 ; Shi, Jiawei 2 ; Lu, Xianju 1 ; Wang, Jinglu 1 ; Yang, Wanneng 2 ; Guo, Xinyu 1 ; Zhao, Chunjiang 1 ;

作者机构： 1.Beijing Acad Agr & Forestry Sci, Informat Technol Res Ctr, Beijing Key Lab Digital Plant, Beijing, Peoples R China

2.Huazhong Agr Univ, Natl Ctr Plant Gene Res, Natl Key Lab Crop Genet Improvement, Hubei Hongshan Lab, Wuhan, Peoples R China

关键词： computational phenotyping; genetic effects; imaging technique; microphenotype; trait identification

期刊名称：PLANT BIOTECHNOLOGY JOURNAL （ 影响因子：13.8； 五年影响因子：13.2 ）

ISSN： 1467-7644

年卷期： 2024 年 22 卷 4 期

页码：

收录情况： SCI

摘要： The microphenotype plays a key role in bridging the gap between the genotype and the complex macro phenotype. In this article, we review the advances in data acquisition and the intelligent analysis of plant microphenotyping and present applications of microphenotyping in plant science over the past two decades. We then point out several challenges in this field and suggest that cross-scale image acquisition strategies, powerful artificial intelligence algorithms, advanced genetic analysis, and computational phenotyping need to be established and performed to better understand interactions among genotype, environment, and management. Microphenotyping has entered the era of Microphenotyping 3.0 and will largely advance functional genomics and plant science.

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