2024年1月13日，北京市农林科学院信息技术研究中心赵春江院士团队联合华中农业大学杨万能教授团队在Plant Biotechnology Journal在线发表题为“Plant microphenotype: from innovative imaging to computational analysis”的综述文章。该文章首次详细阐述了植物微观表型的概念和内涵，并系统总结了显微表型获取、解析及其在植物基础研究和育种中的应用等方面的研究进展，为微观表型技术在植物功能基因组学、结构-功能的仿真计算及表型精准鉴定等方面的应用提供了创新性视角和思路。
随着植物学研究的不断深入，科研工作者对表型性状的关注从群体和单株水平开始逐渐向器官、组织、细胞以及亚细胞领域推进。尽管在过去二十年中，宏观层面（器官、植株和冠层）的表型性状取得了巨大进步，但对微观层面的性状表型及其与宏观表型间相互关系的关注较少。为了更深入地了解组织和细胞水平上的生物学过程及其相互作用，必须将细胞-组织-器官尺度的创新微观表型模式整合到植物学研究中，对目标复杂性状进行精确表征、精准鉴定和系统理解。
植物组织和细胞尺度上的一系列可观察到的性状（包括物理、化学或生物性状）是在特定时空进行的基因序列表达，这些性状被称为显微表型。植物在冠层到器官的不同层次上捕捉环境刺激，并表现出可塑性；而这些来自外部环境的刺激通过能量和质量交换以及细胞和组织水平上的传输，转化为内部环境中的信号，然后通过细胞器水平上的信号转导途径导入并被进一步放大，最终通过表观遗传修饰影响基因表达（图1）。因此，微观表型作为连接外部环境因子和内部环境信号的重要界面，对理解基因表达与复杂宏观表型形成之间的关系发挥着关键作用。
图1 植物微观表型示意图描述了微观表型在连接基因组、转录组、蛋白质组、代谢组和宏观表型方面的重要作用。
该文章系统总结了过去二十年来植物微观表型数据采集和智能分析技术方面的关键突破，阐述了微观表型在植物碳-水循环生物物理和生化过程中的应用。基于对现有技术和方法的分析，我们将植物微观表型技术的发展分为三个发展阶段：微观表型 1.0、2.0 和 3.0时代（图 2）。微观表型 1.0 主要依赖于传统的组织学切片和光学显微镜，这两种方法受限于破坏性取样且效率低。相比之下，新型无损成像模式和半自动/自动化计算分析的出现使微观表型 2.0 取得了重大进展。这些创新为阐明以前难以解决的微观表型解析、分子调控机制和宏观特征之间的关系提供了巨大的潜力。微观表型技术尤其在构建基因-表型-环境（G × E × M）相互作用的定量解析模型方面发挥了重要作用，并通过综合微观表型的多变量决定因素提升植物结构-功能模型的预测精度。随着显微成像技术的快速发展和人工智能技术的深度融合，以微观时空表型组学为主要特征的微观表型3.0阶段即将到来。文章最后展望了植物微观表型技术未来的发展趋势和需要应对的挑战，并提出需要从显微图像智能解析、多模态成像采集、时序4D表型、结构功能建模分析、显微性状遗传效应解析和数据标准化、再利用和共享机制方面加强研究。
图 2 植物微观表型的三个发展阶段。根据所涉及的技术，植物显微表型的发展可分为三个现有或即将到来的阶段：微观表型 1.0：侵入性取样方法，如切片、传统光学成像和人工分析（统计）。微观表型 2.0：无损检测、多模态成像（RGB/CT/MRI 等）、图像分析机器学习（半自动/自动）。微观表型 3.0：原位时空表型（4D）、多模态大数据（图像、视频、文本等）和人工智能大模型。
北京市农林科学院信息技术研究中心赵春江院士、郭新宇研究员和华中农大杨万能教授为该论文的共同通讯作者，北京市农林科学院信息技术研究中心张颖副研究员、顾生浩高级工程师和杜建军研究员为该论文共同第一作者。本研究得到北京市农林科学院作物表型组学协同创新中心（KJCX201917）、国家自然科学基金（U21A20205；32001420）、国家重点研发计划（2022YFD2002300; 2022YFD1900701）、现代农业产业技术体系专项资金（CARS-02；CARS-54）等项目资助。
