近日，南京農(nóng)業(yè)大學(xué)前沿交叉研究院特聘周濟(jì)教授課題組聯(lián)合農(nóng)學(xué)院王秀娥教授課題組在The Crop Journal在線(xiàn)發(fā)表了題為“Combining ultralow-altitude drone phenotyping with deep learning analytics to assess resistance and disease dynamics of Fusarium head blight in wheat”的封面文章。該研究通過(guò)融合超低空無(wú)人機(jī)表型采集與自主開(kāi)發(fā)的深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)了小麥品種的FHB高通量、自動(dòng)化抗性評(píng)價(jià)，為抗性品種的選育提供了新的解決方案。該小麥FHB抗性高通量檢測(cè)平臺(tái)量化了接種后10–20天的FHB抗性相關(guān)關(guān)鍵性狀，以此完成了動(dòng)態(tài)侵染曲線(xiàn)的構(gòu)建并基于時(shí)序?qū)Σ煌剐缘燃?jí)小麥品種FHB侵染模式進(jìn)行了分類(lèi)，為育種家和植物研究者評(píng)價(jià)小麥FHB抗性水平、篩選抗病品種以及理解病害侵染過(guò)程提供了新方法和大數(shù)據(jù)支撐。

在小麥生產(chǎn)中，赤霉?。?/span>Fusarium head blight, FHB）主要是禾谷鐮孢菌引發(fā)的一種真菌病害，不僅導(dǎo)致產(chǎn)量大幅下降，還會(huì)產(chǎn)生毒素污染谷物、威脅糧食安全。傳統(tǒng)小麥FHB抗性鑒定依賴(lài)人工接種與目測(cè)評(píng)估，存在效率低、主觀(guān)性強(qiáng)、難以在田間大規(guī)模應(yīng)用等問(wèn)題。近年來(lái)，通過(guò)融合無(wú)人機(jī)的高通量表型采集和深度學(xué)習(xí)目標(biāo)采集技術(shù)為作物病害監(jiān)測(cè)提供了新的解決方案，為實(shí)現(xiàn)大規(guī)模、自動(dòng)化的小麥FHB抗性評(píng)價(jià)奠定了方法基礎(chǔ)。

圖1 接種后10至20天期間量化赤霉病相關(guān)性狀的算法流程

研究團(tuán)隊(duì)首先于2023–2024年生長(zhǎng)季對(duì)423個(gè)小麥商業(yè)育種系進(jìn)行了FHB溫室接種試驗(yàn)，利用超低空無(wú)人機(jī)采集了高分辨率時(shí)序圖像，構(gòu)建了包含4,867個(gè)病穗和106,801個(gè)健康穗的小麥赤霉病數(shù)據(jù)集OFHB，進(jìn)而將輕量化共享卷積和組歸一化模塊引入YOLOv8n-seg模型，提出了YOLO-WFD模型。該模型在保持高精度大棚條件下FHB病穗檢測(cè)（AP = 92.6%）的同時(shí)顯著降低了模型的復(fù)雜度，進(jìn)而結(jié)合自適應(yīng)超綠算法提取穗部病斑區(qū)域，實(shí)現(xiàn)了六個(gè)FHB相關(guān)性狀的自動(dòng)化時(shí)序分析。

圖2 基于SHAP值的特征重要性分析，實(shí)現(xiàn)了兩個(gè)生長(zhǎng)季（2023-2024）中小麥赤霉病不同抗性等級(jí)的自動(dòng)化分類(lèi)

研究還基于非監(jiān)督SHAP值分析和層次聚類(lèi)，將423個(gè)所試育種系樣本劃分為高抗、中抗、中感和高感四個(gè)抗性等級(jí)，其分類(lèi)結(jié)果與人工評(píng)估結(jié)果高度一致（其中高抗品種分類(lèi)準(zhǔn)確率達(dá)95%）。此外，該研究首次繪制了不同抗性等級(jí)品種的FHB動(dòng)態(tài)侵染曲線(xiàn)，揭示了FHB在接種后10–20天內(nèi)的動(dòng)態(tài)侵染模式，并識(shí)別了抗性評(píng)價(jià)的關(guān)鍵時(shí)間窗口（如16 DAI為抗性分級(jí)關(guān)鍵期、不同抗性等級(jí)小麥品種抗性轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵時(shí)間點(diǎn)）。該研究建立的“無(wú)人機(jī)采集–AI模型檢測(cè)–動(dòng)態(tài)性狀分析–抗性等級(jí)評(píng)估”的表型采集和自動(dòng)化解析平臺(tái)，不僅提升了FHB抗性鑒定的通量與準(zhǔn)確性，還為育種家和植物學(xué)家理解FHB動(dòng)態(tài)侵染規(guī)律提供了新方法和大數(shù)據(jù)支撐，對(duì)小麥抗病育種具有重要的應(yīng)用價(jià)值。

圖3 小麥FHB不同抗性等級(jí)的關(guān)鍵性狀動(dòng)態(tài)侵染曲線(xiàn)，結(jié)合時(shí)間序列聚類(lèi)算法進(jìn)一步量化了不同抗性等級(jí)小麥品種的FHB動(dòng)態(tài)侵染模式和關(guān)鍵侵染時(shí)刻

南京農(nóng)業(yè)大學(xué)前沿交叉研究院碩士生柳書(shū)臣、博士生戴杰和碩士生黃金龍為論文共同第一作者，周濟(jì)教授和肖進(jìn)教授為共同通訊作者。該研究得到了生物育種國(guó)家科技重大專(zhuān)項(xiàng)、江蘇省種業(yè)振興項(xiàng)目、國(guó)家自然科學(xué)基金、英國(guó)BBSRC基金以及Allan & Gill Gray基金會(huì)的資助。

全文鏈接：https://doi.org/10.1016/j.cj.2025.08.009