Цифровая морфометрия семян луковых культур

Качество высеваемых семян является приоритетной задачей в производстве растительной продукции. Зачастую проблема состоит не в недостатке семян для посева, а в их низком качестве. Неблагоприятные почвенно-климатические условия большинства наших регионов в сочетании с низкой культурой земледелия, часто являются причиной вывода семеноводства за пределы нашей страны, особенно, овощного семеноводства [1]. Также не на должном уровне проводится послеуборочная доработка семян. В деле семенного контроля большей частью применяются традиционные биометрические методы. Однако современный уровень развития знаний и технологий позволяет нам применять более информативные инструментальные методы для анализа качества семян.

Физические свойства семян, а конкретно, их линейные размеры и форма являются важными показателями в определении их качества. Форма семени характеризует степень их выполненности и зрелости, что, в свою очередь, определяет уровень их жизнеспособности и силы роста. Масса, геометрические размеры и форма семени являются внешним проявлением процессов синтеза, превращения, распределения и накопления органических веществ в эмбриональных и запасающих тканях [2,3].

Каждому виду, а, зачастую, и сорту присуще определенная форма семени, обусловленная соотношением линейных размеров: длины, ширины и толщины [4]. Следовательно, путем измерения и анализа линейных размеров семян, определив их форму можно сделать предварительное заключение об их посевных качествах.

Измерение семян – «ручная» морфометрия представляется длительным и трудоемким процессом. Поэтому были предложены различные эффективные подходы компьютерной морфометрии семян с использованием методов обработки сканированных изображений [5,6,7]. Новый подход к морфометрии был реализован с использованием программного обеспечения для персональных компьютеров [8,9]. В результате появилась возможность оценки целого ряда морфометрических параметров семени,описывающих их форму, цвет и тональность [10].

В совместной работе сотрудников ФГБНУ ФНЦО, Агрофизического НИИ и ООО «Аргус-Био» (г. Санкт-Петербург) ведется разработка метода цифровой морфометрии семян овощных культур. К настоящему времени проанализированы семена фасоли овощной, укропа, пастернака, майорана и др. [11,12,13]. Проводится адаптация метода для анализа семян разновидностей луковых культур.

Материал и методы

Материалом для исследований явились семена различных образцов разновидностей рода Allium: Allium cristophii Trautv., Allium schoenoprasum L., Allium fistulosum L. из биоколлекции ВНИИО – филиала ФГБНУ ФНЦО (рис 1).

Цифровые изображения семян были получены с использованием планшетного сканера HP Sсanjet 200, формат сохраняемых файлов BMP, TIFF, JPG, разрешение 600 DPI. Выбор необходимого и достаточного разрешения при сканировании определялся техническими возможностями сканера (максимальное разрешение 2400 DPI), ресурсами программного обеспечения и персонального компьютера, а также размерами семян для обеспечения точности измерений [14]. Морфометрический анализ цифровых сканированных изображений семян был выполнен на базе Агрофизического НИИ с использованием серийного программного обеспечения «Argus-BIO», производства ООО «АргусСофт», г. Санкт-Петербург. Методика включает в себя подбор контрастной подложки (фона) для сканирования семян с минимальными теневыми эффектами, калибровку программного обеспечения для привязки к реальным размерным величинам, выбор параметров измерений и непосредственно автоматический анализ цифровых сканированных изображений семян (рис. 2).

Статистическую обработку полученных экспериментальных данных выполнили с использованием пакета прикладных программ – STATISTICA 6,0.

Рис. 1. Разновидности рода Allium: Allium cristophiiTrautv., Allium schoenoprasum L.,Allium fistulosum L. (слева направо) Fig. 1. Species ofthe genus Allium: Allium cristophiiTrautv.,Allium schoenoprasum L.,Allium fistulosum L. (from leftto right)

Рис. 2. Автоматический анализ цифровых сканированных изображений на примере семян Allium cristophii: a – исходное изображение;b – выделение области;c – выделение объектов (семян)по порогу яркости;d – автоматическое измерение объектов и их классификация;e – получение таблицы измерений с возможностью экспорта в MS Excel

Fig. 2. Automatic analysis ofdigitalscanned images using the example ofAllium cristophiiseeds: a - originalimage;b - selection ofthe area;c - selection ofobjects (seeds) bythe brightness threshold;d- automatic measurementofobjects andtheirclassification;e - obtaining a table ofmeasurements with the abilityto exportto MS Excel

Результаты и обсуждение

Проанализированы матрикально разнокачественные семена Allium cristophii, собранные с разных ярусов соцветий материнских растений. Анализ цветовых характеристик семян (величины цветовых составляющих по модели RGB) выявил статистически значимое снижение показателей по всем цветовым каналам в ряду от нижнего яруса – верхнему, как следует из линии регрессии переменных значений (рис. 3). Следовательно, семена, собранные с нижнего яруса, имели более светлую окраску, а с верхнего – более темную, что свидетельство разного уровня их вызреваемости. Следует отметить, что изменений соотношения величин цветовых составляющих изображений семян лука Кристофа, в зависимости от принадлежности к определенному ярусу, пока не носит закономерный характер. Полагаем, что для более углубленных исследований матрикальной разнокачественно-сти, в частности, сопутствующей ей различной физиологической зрелости семян, необходимо использовать более совершенные неразрушающие технологии получе- ния и обработки изображений, основанные на визуализации и количественной оценке флуоресценции хлорофилла, показанные, например, в работе [15].

Размер семян является важной особенностью идентификации семян наряду с формой и текстурой. Больший размер указывает на лучшее качество и всхожесть семян и генетический потенциал продуктивности [16,17], но качество семян может быть связано с некоторыми другими факторами, такими как вариации содержания питательных веществ в семенах [18], время сбора семян и генетические факторы происхождения [19].

Масса 1000 семян лука шнитта в среднем составляет 1,48 г, всхожесть – 67% (Storck et al., 2019) [20].

В нашем эксперименте семена различных образцов Allium schoenoprasum L. по площади проекции варьировали в диапазоне от 2,39 до 3,06 мм², по длине – от 2,62 до 3,04 мм и ширине – от 1,27 до 1,47 мм, по среднему размеру – от 2,02 до 2,24 мм (табл. 1). Наиболее крупные семена оказались у сортов Медонос (3,06 мм²) и Чемал (3,03 мм²).

Величины составляющих цветов по модели RGB

45,000 44,000

S 43,000 5 42,000 О. 41,000 з 40,000 s 39,000

X 38,000 5 37,000 36,000 35,000

Нижний ярус            Средний ярус            Верхний ярус

■■ Красный

■I Зеленый

■i Синий

---Линейная (Синий)

Рис. 3. Морфометрия окраски разнокачественных семян лука Кристофа,2016-2017 годы

Fig. 3. MorphometryofcolorofdifferentqualityAllium cristophiiseeds,2016-2017

Таблица 1. Морфометрический анализ геометрических параметров семян различных образцов A. schoenoprasum Table 1. Morphometric analysis of geometric parameters of seeds of A. schoenoprasum

Образец	Площадь (мм2)	Периметр (мм)	Длина (мм)	Ширина (мм)	Средний размер (мм)
Медонос	3,06±0,06	7,15±0,06	3,02±0,02	1,47±0,02	2,24±0,02
Чемал	3,03±0,05	7,12±0,06	3,04±0,02	1,43±0,02	2,23±0,02
Подвид Сибирский	2,68±0,05	6,61±0,05	2,78±0,02	1,38±0,02	2,08±0,02
Подвид Европейский	2,81±0,05	6,73±0,06	2,79±0,03	1,42±0,02	2,11±0,02
Мудрец	2,70±0,08	6,67±0,11	2,81±0,05	1,37±0,03	2,09±0,03
Pražský Krayova	2,50±0,08	6,48±0,12	2,76±0,05	1,27±0,03	2,02±0,04
Образец из ЮУБСИ	2,77±0,07	6,78±0,09	2,88±0,04	1,36±0,03	2,12±0,03
Образец из КузБС	2,39±0,06	6,25±0,08	2,62±0,03	1,33±0,02	1,97±0,02
Cv (%)	8,47	4,50	4,91	4,53	4,41

Таблица 2. Морфометрическая характеристика формы семян различных образцов A. schoenoprasum Table 2. Morphometric characteristics of the seeds of A. schoenoprasum

Образец	Фактор эллипса (отн. ед.)	Фактор круга (отн. ед.)	Округлость (отн. ед.)	Удлиненность (отн. ед.)
Медонос	0,99/0,00	0,75±0,01	0,45±0,01	2,08±0,03
Чемал	0,99/0,00	0,75±0,01	0,44±0,01	2,14±0,03
Подвид Сибирский	0,99/0,00	0,77±0,01	0,47±0,01	2,05±0,04
Подвид Европейский	0,99/0,00	0,78±0,01	0,48±0,01	1,99±0,03
Мудрец	0,99/0,00	0,75±0,01	0,45±0,01	2,08±0,04
Pražský Krayova	0,99/0,00	0,73±0,01	0,43±0,01	2,21±0,04
Образец из ЮУБСИ	0,99/0,00	0,75±0,01	0,44±0,01	2,14±0,04
Образец из КузБС	0,99/0,00	0,76±0,01	0,47±0,01	1,99±0,03
Cv (%)	0,99/0,00	2,00	3,90	3,67

Таблица 3. Дисперсионный анализ изменчивости основных морфометрических параметров семян A. fistulosum в системе двухфакторного опыта 2х2 (n=4)

Table 3. Analysis of variance of variability of the main morphometric parameters of

A. fistulosum seeds in the system of two-factor experiment 2x2 (n = 4)

Фактор	Df	Mean Sq	F - value	F 05 (F 01 )
Длина семени
Сорт (A)	1	0,231	19,25	5,12 (10,56)
Год (B)	1	0,248	20,66	5,12 (10,56)
Взаимодействие A:B	1	0,077	6,42	5,12 (10,56)
Остаток	9	0,012	-	-
Ширина семени
Сорт (A)	1	0,279	19,93	5,12 (10,56)
Год (B)	1	0,298	21,29	5,12 (10,56)
Взаимодействие A:B	1	0,094	6,71	5,12 (10,56)
Остаток	9	0,014	-	-
Периметр семени
Сорт (A)	1	0,484	17,29	5,12 (10,56)
Год (B)	1	0,547	19,54	5,12 (10,56)
Взаимодействие A:B	1	0,166	5,93	5,12 (10,56)
Остаток	9	0,028	-	-
Площадь проекции семени
Сорт (A)	1	0,375	24,87	5,12 (10,56)
Год (B)	1	0,394	26,27	5,12 (10,56)
Взаимодействие A:B	1	0,084	5,60	5,12 (10,56)
Остаток	9	0,015	-	-

■ Красный, ед. яркости

■ Зеленый, ед. яркости

■ Синий, ед. яркости

■ Средний по RGB, ед. яркости

Рис.4. Морфометрический анализ цветовых характеристик семян различных образцов A. schoenoprasum Fig. 4. Morphometric analysis ofcolorcharacteristics ofseeds ofA. schoenoprasum

Также были проанализированы различные индексы формы семян. Семена шнитта эллиптические: фактор эллипса у всех испытанных образцов составил 0,99 относительных единиц. Фактор круга варьировал в диапазоне от 0,73 до 0,78 относительных единиц, округлость – от 0,43 до 0,48 относительных единиц, удлиненность – от 1,99 до 2,21 относительных единиц (табл. 2). Самые удлиненные семена наблюдались у образца Pražský Krayova (2,21).

Результаты измерений цветовых характеристик семян выявили, что в окраске семян превалирует составляющая синего цвета (фиолетовый оттенок), за исключением образца Pražský Krayova (преобладает составляющая красного цвета) (рис. 4). Максимальное значение показателя средней яркости по цветовым каналам RGB наблюдалось у сорта Медонос (63,3), что в 1,15-1,30 раза выше, по сравнению с другими изученными образцами.

Морфометрические параметры семян сортов Allium fistulosum L. Семилетка и Спринтер проанализированы в системе двухфакторного опыта. Анализ показал, что факторы сорта и года оказывают существенное влияние на все основные параметры (длину, ширину, периметр и площадь проекции) семян при Р<0,01, а взаимодействие этих факторов – существенное влияние на все изученные параметры при Р<0,05 (табл. 3).

Вклад сорта в изменчивость длины семени составлял 40,6%. Эффект фактора года достигал 43,7%.

Взаимодействие факторов обеспечило 13,6% вариабельности длины семени. Изменчивость ширины семени на 40,8% обусловлена фактором сорта, на 43,5% –фактором года репродукции и только на 11,2% – их взаимодействием. Максимальное влияние на периметр семени (44,7 %) также оказывал фактор года. Фактор сорта обеспечивал только 39,5% изменчивости этого параметра, 13,5% разнообразия обусловлено взаимодействием главных факторов. Вариабельность параметра площадь проекции семени на 43,2% обусловлена сортом, на 45,4% – годом репродукции и на 9,7% – взаимодействием факторов.

Доля случайного фактора в изменчивости изученных параметров не превышала 2,3%. Таким образом, фактор года оказывал существенное и преобладающее влияние (от 43,5% до 45,4%) на основные параметры семени. Вклад фактора сорта в формирование изученных параметров колебался в пределах от 39,5% до 43,2%.

Заключение

Таким образом, цифровая морфометрия может представлять новый подход для анализа качества семян и одновременно может включать в себя моделирование и автоматизацию оперативной цифровой морфометрии и их интеграцию с данными, полученными на основе стандартных тестов ISTA.

Об авторах:

Фархад Багадыр оглы Мусаев – доктор сельскохозяйственных наук, ведущий научный сотрудник Лабораторно-аналитического и испытательного отдела, ,

Мария Ивановна Иванова – доктор сельскохозяйственных наук, профессор РАН, зав. лабораторией селекции и семеноводства зеленных культур, , Николай Сергеевич Прияткин – кандидат технических наук, старший научный сотрудник, зав сектором биофизики растений,

Aboutthe authors:

Farkhad B. Musaev – Doc. Sci. (Agriculture), Senior Researcher, ,

Maria I. Ivanova – Doc. Sci. (Agriculture),

Chief Researcher of the Department of Selection and eed Production, prof. RAS, ,

Nikolay S. Priyatkin – Cand. Sci. (Engineering),

[Pivovarov V.F., Musaev F.B. Ecological and geographical focus of vegetable seed production. Proceedings of the Kuban State Agrarian University. 2017;(67):185-189. (In Russ.)

]

2012.02.005