當科學家們研究農作物，尋找幫助它們應對氣候變化壓力和人口增長的方法時，一種新的工具出現了，為他們提供了新的視角：來自地下的視角。
植物很像冰山：它們的大部分質量都是肉眼看不見的，埋藏在它們的根中。根系使植物能夠彌補它們在生命中的固定角色，尋找養分，並在乾旱時期潛入地下開採水分。
這些能力是糧食安全研究人員希望能夠加強的，以開發更耐用的作物，但目前的實驗室條件將實驗限制在植物發芽的最初幾天或幾周內。
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計算機科學家出身的植物遺傳數學家亞歷山大·布克斯奇說，在佐治亞理工學院的博士後工作期間，他致力於尋找一種方法來揭示根系。他驚訝於人們對根系生長的瞭解如此之少，而且其分支的規模、重疊和多樣性與他之前工作中建立的視覺模型中的其他系統如此相似。
他說：“我立即對進入地下產生了興趣。我們對成熟的根系幾乎一無所知，更不用說如何控制性狀了。我意識到我可以利用我的技術優勢，並將其應用於生物學，從而獲得兩者的優勢。”
布克斯奇彙集了根系遺傳學、植物生理學和農業生態學方面的專家，開發了一個計算機程式，該程式使用一種演算法來解釋從田間提取的成熟根系的數字影像。這使他能夠分析足夠多的具有高度統一性的根系樣本，從而獲得具有統計意義的結果。英國諾丁漢大學植物科學教授馬爾科姆·貝內特解釋說，這可以使未來的研究人員能夠操縱一直隱藏的作物的性狀。
他說：“一萬年來，我們一直在直接選擇地上性狀，但我們一直無法直接選擇隱藏的一半，儘管我們知道根系可以極大地影響我們試圖選擇的東西。這是朝著能夠做我們長期以來想做的事情邁出的令人印象深刻的一步。”
以標準化的方式測量不可見的部分
布克斯奇解釋說，理解根系研究人員面臨的挑戰相當容易。目前的方法要麼在可以用磁共振成像（MRI）分析的粘土盆中種植幼苗，要麼在使用透明培養基而不是土壤的玻璃盆中種植幼苗。雖然這些技術非常先進，但它們只觀察植物生命的一小部分不具代表性的部分，這限制了根系研究，因為許多根系是在生命後期發育或改變的。
布克斯奇說：“在玉米中，你甚至看不到在當前研究中頂部根系的生長。以前，人們工作的時間尺度最多是幾周到一個月的，現在我們說的是能夠看到幾個月甚至更長時間的生長。”
貝內特解釋說，這限制了研究人員處理樣本的速度，而對於一個不斷生長的活體來說，比較幾天前收集的資料會變得很棘手。
貝內特說：“我們只是沒有足夠高的處理能力來處理這些資料。在20世紀20年代，我們開始學習如何在實驗室和溫室中研究植物根系，但最終你必須走出田野，要做到這一點，你需要一種客觀、快速的方法來檢視你的發現。”
在20世紀80年代，基於影像的技術被應用於根系研究，以更好地預測它們的生長方式，但這個過程仍然不允許進行基因研究所需的確定性，而且非常耗時。
2011年，來自賓夕法尼亞州立大學的喬納森·林奇（現為布克斯奇團隊的一員）幫助建立了一種替代方法，一種標準化根系取樣併產生更精確結果的方法，他稱之為“鏟子組學”。它要求提取根系，清洗，然後使用量角器板以特定方式進行分類。
但仍然存在一些主觀因素。“每個人都會將不同水平的專業知識、領域知識和培訓帶入他們的解釋中，從而使評分具有主觀性，”布克斯奇說。“我們希望完全將計數和測量從研究人員手中解放出來，以避免這種情況。”
使用相同的語言
上週發表在《植物生理學》上的新方法，要求研究人員在黑色背景板上拍攝根系樣本的照片，並在旁邊放置一個圓形來縮放影像。然後將該影像上傳到計算機，計算機使用該演算法來分析樣品中精細和大規模的方面。對於許多根系來說，鑑於它們的高度複雜性，這在以前是不可能實現的。
在這些新增中，還出現了將植物的可見性狀與性狀的遺傳組成相匹配的工具。這是解鎖和探索根系適應潛力的必要條件。
布克斯奇說：“我們現在可以瞭解到植物如何改變以適應其環境。植物過去哪些做法有效，反映在其根系的角度、分支和動態中。”
貝內特補充說，他很欽佩賓夕法尼亞州立大學和佐治亞理工學院的團隊在開發這項技術時考慮到的各種因素，確保它足夠簡單，可以在發展中國家使用。
他說：“他們的處理過程只需花費幾美分，無需大量投入，而且速度足夠快，可以進行測序並最終獲得基因組方面的見解。這對該領域來說是一個巨大的進步，也是朝著幫助我們最終剔除並將理想的表型納入未來作物邁出的一步。”
布克斯奇相信他們的方法將為所有型別的研究人員提供一種觀察成熟植物生命元素的新方法，他說他從未真正懷疑過他們會成功，儘管需要許多不同的專家才能建立最終產品。
他說：“生物學是關於過程的，而這正是演算法所描述的；兩者只是因為彼此隔離發展而形成了不同的語言。打破這個最初的障礙可能是整個專案中最困難的部分，但一旦我們做到了，我們就知道我們有了一些可以一起使用的東西。”
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