来自西班牙巴塞罗那的农业基因组学研究中心(CRAG)和La Salle-Ramon Llull大学的研究人员开发了一种软件，通过图像处理和机器学习，研究人员可以对根系生长进行半自动化分析。直接在琼脂平板上生长的拟南芥幼苗。该软件名为MyRoot，已免费提供给研究界。CRAG研究人员已经使用MyRoot节省了大量人力和时间。MyRoot提供的高效率和准确性已在最近发表在The Plant Journal上的一篇文章中得到证明。

根源：农业的关键要素

负责将植物锚定在土壤中的根是植物整体生长和发育的重要器官。根为土壤中营养物质和水的结合提供必要的结构和功能支持。因此，不同根系性状的表征不仅对于了解器官生长，而且对于评估根在农业中的影响也很重要。在CRAG，由AnaI.Caño-Delgado领导的研究小组使用小型模式植物拟南芥(Arabidopsis thaliana)研究类固醇激素信号传导对根发育的影响。为此，Caño-Delgado实验室的研究人员必须测量大量具有不同遗传修饰并暴露于不同条件的拟南芥幼苗的根长。感谢这些调查，

IsabelBetegón-Putze花了三年时间在CRAG做博士论文，在此期间，她花了很多时间用她拍摄的照片测量拟南芥的根。“我曾尝试过一些半自动分析软件，但它们不够准确且使用起来非常困难，”Betegón-Putze解释道。她的论文总监AnaI.Caño-Delgado提议与La Salle媒体技术研究组的工程师Xavier Sevillano合作，开发一种简化这一过程的新软件。

MyRoot：人工智能以节省时间

根据Caño-Delgado的指示，IsabelBetegón-Putze与来自Sevillano团队的计算机工程师AlejandroGonzález携手合作，设计了一个用户友好的软件。“MyRoot的优点之一是，除了非常精确之外，它对最终用户来说非常有用。为此，在开发过程中包括Isabel等植物生物学家，考虑到他们的意见和需求是关键，“亚历杭德罗·冈萨雷斯解释道。

新软件必须克服的挑战之一是取代一名受过培训的研究人员，该研究人员将茎与小型拟南芥幼苗的根部区分开来，因为在这个阶段它们的外观非常相似。为此，研究人员使用机器学习技术，用不同年龄和特征的幼苗训练算法。“我们通过将系统暴露于许多不同的情况来训练系统，”Xavier Sevillano解释道。“由于在MyRoot中使用机器学习，该软件在测量根时非常准确，”他补充道。

在“植物杂志”上发表的文章中，CRAG和La Salle团队将手动测量所需的时间与MyRoot的时间进行了比较，证明MyRoot将测量一个印版所需的时间减少了大约一半。与类似的软件相比，MyRoot还可以提供最精确的根长测量，这表明它可以成为研究界广泛使用的工具，以较少的时间进行高通量实验。

未来：为农业服务的工具

“由于与La Salle工程师的合作，我们对取得的成果非常满意，我们已经在考虑扩展该项目，使其远离学术领域，”AnaI.Caño-Delgado解释道。实际上，研究人员已经在考虑通过构建机器人来进一步自动化这一过程，这将限制研究人员的干预，并允许在短时间内分析大量样本。“接下来我们要做的是为设计软件添加硬件，”Caño-Delgado说。“如果我们还扩展和培训用于不同植物种类的根系的软件，它也可能是农业领域非常有用的工具，”她补充说。