慧诺瑞德邀Phenome2020参会者郑子豪谈高光谱成像

受疫情影响，上周举行的美国植物表型会议Phenome 2020并没有来自中国大陆的代表。Phenome会议历来是国际植物表型圈最棒的会议之一，为了更好的与国内植物表型圈同仁分享会议进展，我们邀请到几位海外华人代表谈一下他们的参会感想。今天来分享的是爱荷华州立大学的郑子豪博士。

Phenome会议是多学科交叉的典范。这次会议除了作为一个普通参会人员之外，我同时担任会议的志愿者，负责与国内未能到场的老师们协调交流，以及在社交媒体推特和ASPB线上社区Plantae上直播与总结所有报告的内容。以下是我对于本次会议的感想。

高光谱成像大热，无人机应用日趋完善
 

高光谱成像技术与无人机的应用在本次会议中备受关注。本次会议有超过10场口头报告涉及高光谱成像技术，是当之无愧的热点。与此同时，在北美植物表型网络（NAPPN）中，高光谱成像技术也是最早建立的工作组群之一，其领域研究的活跃程度可见一斑。除了在不同大宗作物与园艺作物中生理指标获取与产量等性状预测等应用之外，本次会议的亮点之一（根据推特上参会人员的反应）是一场将高光谱成像技术应用于基因编辑植株转化率定量测量的报告（俄勒冈州立大学Michael Nagle）。高通量表型组与基因编辑等由分子生物学、遗传学和基因组学工作者主导的学科交叉令人期待。
 

无人机的应用作为高通量表型组时代到来的标志之一，早已成为历届表型组会议甚至不同作物专门会议的常见内容。本次会议中有关无人机的报告除了植物株高与生物量预测等较为直接的应用外，已经有研究人员用无人机收集玉米自然多样性群体在不同非生物胁迫下的表型收集（内布拉斯加大学杨金良组），相应的全基因组关联分析以及候选基因的定位指日可待。另外，有关无人机在田间实现空地协调、数据实时传输与位置矫正的报告也反映出该技术日趋成熟与完善。
 

传统农工强校老树新枝，地理环境影响技术侧重
 

美国和欧洲传统的农业与工程院校在此次会议中有不俗表现：西海岸的加州大学戴维斯分校与东海岸的康奈尔大学在园艺作物方面研究实力领先；中西部地区爱荷华州立大学，内布拉斯加大学以及密苏里州丹佛斯中心在大宗作物表型组领域走在前沿。欧洲方面，来自比利时根特大学、德国尤里希研究中心和荷兰瓦赫宁根大学的研究人员都有精彩的报告。此外加拿大的萨省大学（University of Saskatchewan）此次有很多人员参会，其在深度学习应用、植物表型数学建模以及特色作物（比如小扁豆Lentil）表型分型方面的研究非常精彩。
 

从各家机构的研究重点来看，地理环境和传统的作物很大程度上影响了相应植物表型组技术发展的侧重。例如会议所在地的亚利桑那大学，由于地处沙漠地带，导致其温室技术非常领先：例如亚利桑那大学Murat Kacira教授有关动态温室系统实时接受植物反馈的报告（https://cals.arizona.edu/research/kacira/Projects.htm）。还有上文提到的萨省大学关于小扁豆的研究，加拿大作为小扁豆全球第一大生产国应该是一个主要动力。
 

学科交叉与合作：从研究生培养到科研新常态
 

学科交叉是植物表型组学学科基本特征之一。植物表型组项目通常由植物学、统计学、计算机与工程方面的研究人员协同攻关完成。本次会议中，来自爱荷华州立大学植物表型预测（Predictive Plant Phenomics, P3 , https://www.predictivephenomicsinplants.iastate.edu/）研究生项目的同学们主持协办了第二天上午的一个环节以及一个表型组传感器工作坊（workshop），表现尤其亮眼，更是将学科交叉的趋势下沉到了研究生人才培养层面。P3项目是一个由美国国家自然基金资助的项目，旨在为植物表型组培养跨学科综合性人才的研究生项目。
 

另一个近年来非常大的项目G2F（Genomes to Fields，https://www.genomes2fields.org/  ）也在本次大会上举办了一个工作坊。G2F是一个由爱荷华州立大学Pat Schnable和威斯康星麦迪逊大学Natalia De Leon牵头，北美超过20个大学与研究机构参与的大型研究合作计划，主要关注玉米基因型与环境的互作。G2F相比之前的众多基因组测序项目较为松散，各家单位对于自己的研究项目与合作对象有着很大的自主权。这种跨地域、跨学科、加速互通有无、优势互补的模式，有望成为未来科学研究的新常态。
 

两大巨头策略迥异，初创企业主攻细分市场
 

本次会议中世界农业业界两大巨头拜尔作物科学（原孟山都）及其子公司Climate Corporation和科迪华（原先锋种业）都有到场并提供赞助。在两家巨头所做的报告中，我们可以清楚地观察到两家不同的策略：对于一个新的领域，比如植物表型组，拜尔倾向于收购初创公司，例如原总部位于旧金山，由谷歌员工创立的Climate Corporation；而科迪华更倾向于与第三方合作购买或开发解决方案。例如来自Corteva 的Neil Hausmann所做报告中，如数列举了与Corteva合作的各家不同领域的公司，其中很多是初创公司。
 

另外，很多初创公司也在会议上作了有关自己产品与解决方案的报告，其中不乏由大学孵化的公司（以荷兰、美国大学居多）。这些初创企业往往在某个细分市场做得极为优秀，比如无人机图像分析方案、温室系统等。而植物表型组学科交叉、应用场景多样的特征也为这些初创公司提供了良好的生长土壤。
 

植物表型组会议总体感想：天色尚早，大有可为
 

从众多报告内容来看，植物表型组的很多技术还处在探索阶段；于此同时，各种新的表型分型技术依然在不断涌现。本次大会的几个环节中，侧重技术本身的环节依然占据主导，例如传感器与系统、数据管理与分析工具等（Sensors and System 和 Data Management, Tools and Analysis)；植物表型组北美以及全球的网络也依然在持续构建，完善的过程之中。由植物表型组驱动的生物学研究
（Phenomics Enabled Biology） 无论从数量与深度，还远未达到植物表型组概念被提出时人们设想的程度。相信这个问题会随着更多具有多样性背景的研究人员，包括优秀的计算机科学家、工程师以及具有分子生物学、数量遗传和基因组学背景的生物学家加入植物表型组的研究而得到解决。
 

郑子豪，2015年本科毕业于华南农业大学，2015年至今在爱荷华州立大学Pat Schnable实验室攻读博士，研究方向为植物根系的全基因组关联分析、基于多组学的表型预测以及杂种优势。ASPB Plantae Fellow，Plantae植物表型组社区以及本次植物表型组会议Community Network Leader。更多有关本次会议的内容请见郑子豪在Plantae的专栏

https://plantae.org/phenome-2020-presentation-recaps-by-zihao-zheng/

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