Британские ученые разработали метод высокоточного трехмерного сканирования, который позволяет детально изучать строение колоса пшеницы. Технология может ускорить отбор и выведение сортов с высокой урожайностью, поскольку форма колоса напрямую влияет на количество и вес зерен.
Исследователи из центра Rothamsted Research отмечают, что существующие методы оценки – ручные замеры линейкой или штангенциркулем – медленны, неточны и не подходят для масштабной селекционной работы, которую требует современная генетика. Двумерные изображения с камер не передают всей сложности строения колоса, например его кривизну и изменения толщины, а другие 3D-технологии, такие как рентгеновская томография, требуют слишком много времени и вычислительных ресурсов.
Новый подход использует лабораторный сканер Artec Space Spider, проецирующий на колос сетку из синего структурированного света. Колос вращается на специальной подставке, а камеры фиксируют искажения световой сетки, на основе чего система строит подробную цифровую 3D-модель. Синий свет с его короткой длиной волны позволяет с высокой точностью фиксировать мельчайшие детали поверхности.
Программное обеспечение анализирует полученную модель и извлекает десятки морфологических характеристик. Система измеряет не только длину и объем, но и строит профиль поперечного сечения по всей длине колоса. Этот профиль помогает оценить плотность расположения колосков и даже выявить зоны с недоразвитыми зернами, не повреждая сам колос. Кроме того, алгоритмы анализируют топологию ветвления, описывая структурную сложность колоса.
Эффективность метода подтвердили в ходе эксперимента с 12 генотипами пшеницы, включая современные сорта и старые лэндрасы из исторической коллекции. Система смогла безошибочно различить их по уникальным особенностям трехмерной структуры. Полученные цифровые показатели показали высокую корреляцию с весом колоса и результатами ручных замеров. Авторы исследования опубликовали исходный код и данные в открытом доступе, чтобы ускорить внедрение технологии в селекционную практику.