5 апреля 2021
Сотрудники НГУ и ИЦиГ СО РАН совместно со студентами применили методы компьютерного зрения при автоматическом фенотипировании морфологии колоса тетра- и гексаплоидных видов пшеницы

Команда проекта «Анализ колоса пшеницы методами компьютерного зрения. Определение плоидности» Первого воркшопа математического центра в Академгородке опубликовала работу о том, как в режиме погружения проверяла гипотезу о возможности определения плоидности пшеницы при помощи методов компьютерного зрения, только лишь на основании изображения колоса.

u8kzpn9eervqyvifkan1c1k7ozw.png

Внутривидовая классификация культурных растений необходима для эффективного сохранения биологического разнообразия видов, изучения их происхождения, определения филогении и проведения межвидовой гибридизации при селекции. Современные возделываемые виды пшениц произошли от трех диких диплоидных предков в результате гибридизации и нескольких раундов удвоения геномов и представлены ди-, тетра- и гексаплоидными видами. Поэтому идентификация плоидности пшениц и определение их геномного состава являются одними из основных этапов их классификации на основе визуального анализа фенотипических признаков колоса.

Команда проекта 7.1 в рамках Первого воркшопа математического центра в Академгородке опубликовала работу, описывающую результаты того, как в режиме погружения команда проверяла гипотезу о возможности определения плоидности пшеницы при помощи методов компьютерного зрения, только лишь на основании изображения колоса.

— Нам удалось показать, что полученные при помощи компьютерного анализа изображений морфологические характеристики колосьев для гекса- и тетрапроидных видов могут быть использованы при разработке методики классификации растений по плоидности и их видовой принадлежности в автоматическом режиме, — рассказывает о полученных результатах Михаил Генаев, куратор проекта «Анализ колоса пшеницы методами компьютерного зрения. Определение плоидности», старший научный сотрудник лаборатории эволюционной биоинформатики и теоретической генетики Курчатовского геномного центра ИЦиГ СО РАН. — Работа в рамках воркшопа — удачный пример того, как силами коллектива из пяти студентов и двух кураторов в течение нескольких недель можно решить актуальную биологическую задачу и получить новые научные результаты, — резюмирует Михаил в своей статье на Habr.

— Работа над проектом в рамках воркшопа дала возможность не только погрузиться в процесс решения прикладной задачи в новой для меня области, но и развить умения работать в команде и представлять промежуточные результаты. Интересная задача, грамотно поставленная кураторами проекта, и интенсивный формат работы, подготовленный организаторами воркшопа, позволили нашей группе существенно продвинуться в решении за сравнительно небольшой промежуток времени, — отмечает инженер Математического центра в Академгородке, магистрант Механико-математического факультета Никита Прохошин.

v2opgg1mlexocobkhaihsmsxwew.jpg

Статья «Автоматическое фенотипирование морфологии колоса тетра- и гексаплоидных видом пшеницы методами компьютерного зрения» — одна из первых вышедших работ, описывающих результаты, которые получили проектные команды в рамках Первого воркшопа МЦА.

— Проведенное исследование и его результат в виде публикации в серьезном журнале свидетельствуют о том, что реализуемый Математическим центром в Академгородке новый принцип организации исследовательской и образовательной деятельности действительно обеспечивает быстроту входа в междисциплинарную область и получение значимых результатов. Я очень рад, что эту деятельность мы реализуем вместе с ведущими партнерами, среди которых Курчатовский геномный центр ИЦиГ СО РАН. В перспективе подобное сотрудничество может существенно изменить систему разделения труда РФ, — комментирует декан Механико-математического факультета, ведущий ученый Математического центра в Академгородке Игорь Марчук. — Я надеюсь, что в рамках Большой математической мастерской — масштабного приемника Первого воркшопа МЦА — все больше молодых исследователей сможет погрузиться в интересные проекты и получить серьезные, в том числе продуктовые, результаты.