ImageJ在植物病理学定量研究中的应用

【作者】 王海光； 陈俊楠；

【机构】 中国农业大学植物保护学院；

【摘要】 植物病理学定量研究对于植物病害系统监测、病原-寄主互作研究、植物病害预测和防控等具有重要意义。随着科技快速发展,图像处理技术在植物病理学定量研究中的应用日益广泛,例如,在病斑面积测定、病害严重度评估、病原孢子计数等方面,图像处理技术使得这些工作更加便捷、快速,使得所获得的结果更加准确。目前,已有多种计算机工具和软件可用于实现植物病理学定量研究中的图像处理,例如,Python和R等计算机编程语言以及Adobe Photoshop、MATLAB和ImageJ等软件,并且已有不少在移动端使用的应用程序(App),如Leaf Doctor等。ImageJ是由美国国立卫生研究院(National Institutes of Health,NIH)基于Java开发的一个免费图像处理软件,用户即便不懂编程也可使用。ImageJ在科研领域应用非常广泛,目前最新版本为ImageJ2,可以通过网址https://imagej.net/downloads下载适于Windows、Mac OS、Mac OS X、Linux等操作系统的版本,无须安装,解压缩之后即可使用。已有多种可应用于ImageJ软件的插件,帮助实现多种图像处理功能。Fiji (Fiji is just ImageJ)是一个自动包含了各种插件的ImageJ软件版本。在个人电脑和移动端可以利用浏览器打开网址https://ij.imjoy.io/使用软件ImageJ的网页版ImageJ.JS,更加方便ImageJ的使用。利用ImageJ,通过调整阈值(threshold)、利用Remove Outliers和Paintbrush Tool清除残留背景、利用Fill Holes进行空洞填充等操作,可将发病植物单元和发病区域作为感兴趣区域(region of interest,ROI)分别分割出来,并对其分别测量面积(area),即可获得发病面积和评估严重度,利用该方法对小麦条锈病、小麦叶锈病和葡萄霜霉病等进行病斑面积测定和严重度评估,获得了很好的效果。利用ImageJ,同样地可将植物病原孢子从显微图像中分割出来,若有病原孢子粘连现象,可以利用分水岭图像分割方法(watershed image segmentation method)等将粘连病原孢子分割开来,随后利用Analyze Particles对病原孢子进行自动计数和标记,利用该方法对小麦条锈病菌和小麦叶锈病菌的夏孢子进行计数,获得了非常高的准确率。利用插件Trainable Weka Segmentation,无须编程即可基于机器学习构建分类器(classifier)实现不同病害种类的病斑或不同种类的病原孢子分割,然后再进行病斑面积测量或病原孢子自动计数。此外,还可以利用Multi-point工具和Cell Counter插件对病原显微图像中的病原孢子进行手动计数。除了病斑面积测量、严重度评估和病原孢子计数外,利用ImageJ还可以进行各种条带(如western blot条带等)的定量分析、荧光图像分析(包括荧光共定位分析、荧光强度分析等)等,在分子植物病理学定量研究中发挥重要作用。ImageJ功能强大,可以通过软件下载网站上的使用指导、插件介绍等以及网络上的各种数字资源进行ImageJ的学习,以便利用该软件更好地进行植物病理学定量研究。更多还原