Автоматизированный сбор массива данных в острых и хронических фитотестах

Abstract

Translate Article

Целью данной работы была разработка алгоритма фитотестирования, включающего автоматизированное измерение морфометрических параметров растений и первичную обработку данных средствами программы ImageJ. Материалами исследований служили фотоснимки 7-дневных проростков клевера (Trifolium pratense L.), подвергшихся краткосрочному воздействию (7 суток) хлорида меди в растворе (5, 10 и 15 мг/л в пересчете на ионы меди (II)), и фотоснимки подфлагового листа ячменя (Hordeum vulgare L.), выращенного в почве, загрязненной кадмием (19.2 ± 1.5 мг/кг) в течение 60 суток. Опыты выполнены в трехкратной повторности, n = 20. Предложен алгоритм работы с фотоснимками: от разделения снимка на цветовые каналы и сегментации изображения до исключения 5% экстремальных значений выборки. В острых испытаниях на T. pratense показано, что стандартное отклонение среднего составляет 5–11% при измерении длины корней, 3–7% – ростков. В хронических опытах на H. vulgare стандартные отклонения колебались от 11 до 21% для линейных показателей и достигали 33% для площади листа. Сделаны выводы о пригодности предложенного алгоритма для оценки острой фитотоксичности и необходимости доработки методических и статистических аспектов хронических фитотестов. Главными преимуществами фитотестирования со сбором и обработкой данных в ImageJ являются возможность отсроченных измерений фитообъектов по фото и оценка параметров геометрически сложных объектов. The purpose of this work was to develop a phytobioassay algorithm including the automated measurement of plant morphometric parameters and primary data processing using the ImageJ software. The objects of the study were pictures of 7-day Trifolium pratense L. clover seedlings exposed to shortterm (7 days) copper chloride solutions (5, 10 and 15 mg/L in terms of copper (II) ions) and pictures of the subflag leaf of Hordeum vulgare L. barley grown in soil contaminated with cadmium (19.2 ± 1.5 mg/kg) for 60 days. The experiments were performed in 3 replicates with n = 20. An algorithm for working with the pictures, including such steps as dividing a photo into color channels and image segmentation up to excluding 5% of extreme sample values, was proposed. In acute tests on T. pratense, the standard deviation (SD) made up 5–11% when measuring the length of roots and 3–7% for sprouts. In chronic experiments on H. vulgare, SD for linear parameters (leaf length and width) fluctuated from 11 to 21% and reached 33% for the leaf area. Conclusions were made about the suitability of the proposed algorithm for assessing acute phytotoxicity and the need to refine the methodological and statistical aspects of chronic phytotests. The main advantages of phytobioassay with data collection and processing in ImageJ are the possibility of delayed measurements of phytoobjects from a photo and assessment of the parameters of geometrically complex objects.