Einführung von gleichzeitiger Bildgebung und eindimensionaler Analyse für Pflanzenstressreaktionen

Fortschritte in der Phänotypisierungstechnologie, einschließlich Objektbildgebung, Hochdurchsatzüberwachung und Soft Computing, sind entscheidend für das Verständnis der Reaktionen von Pflanzen auf Umweltstress. Diese Technologien ermöglichen detaillierte Analysen morphologischer, physiologischer und struktureller Anpassungen unter abiotischem und biotischem Stress, wie z. B. Trockenheit. Aktuelle Arbeiten, die multimodale und multiperspektivische Bildverarbeitungsmethoden verwenden, können die wesentlichen Prozesse erfassen, die die Pflanzenresilienz verbessern und Stress durch Identifizierung morphologischer und biochemischer Indikatoren entgegenwirken. Die dynamische und komplexe Natur der Pflanzenreaktionen stellt jedoch mehrere Herausforderungen bei der Erstellung präziser Analysen und Beschreibungen sich entwickelnder Phänotypen dar. Diese Arbeit stellt Analysen für gleichzeitige Bildgebung vor, die das zugrunde liegende Prinzip der Kosegmentierung übernehmen, um Taxonomien für neue Phänotypen zu erstellen. Dabei bezieht sich „eindimensional“ auf die gleichzeitige Analyse mehrerer Bilder innerhalb einer einzigen Phänotypisierungsdimension: temporal, modal oder perspektivisch, anstatt Informationen über Dimensionen hinweg zu kombinieren. Die vorgeschlagenen eindimensionalen Phänotypen integrieren gleichzeitige Bilder innerhalb einzelner temporal-, modal- oder perspektivischer Dimensionen, um dynamische morphologische und physiologische Reaktionen zu erfassen, die mit herkömmlichen Einzelbild- oder kumulativen Messgrößen nicht beobachtbar sind. Innerhalb eines Hochdurchsatz-Bildgebungssystems ermöglichen diese Phänotypen eine differenziertere Quantifizierung phänotypischer Veränderungen und nutzen die Vorteile der gleichzeitigen Bildanalyse, um das Verständnis pflanzlicher Anpassungen zu vertiefen. Dieser Arbeitsablauf entspricht der Untersuchung der Anpassungsstrategien von Pflanzen unter abiotischem Stress und liefert quantitative Indikatoren für die Pflanzengesundheit unter widrigen Umweltbedingungen.