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植物表現出由遺傳和環境因素決定的動態生長表型。隨著時間的推移，對生長特征的表型分析是理解植物如何與環境變化相互作用以及對不同的處理作出反應的關鍵方法。雖然衡量動態增長特性的重要性得到了廣泛的認可，但現有的開放軟件工具在批圖像處理、多特征分析、軟件可用性和實驗之間交叉引用的結果方面是有限的，使得自動表型分析存在問題。

作者介紹Leaf-GP（Growth Phenotypes），一個易用且開放的軟件應用程序，可以在不同的計算平臺上執行。能夠從大型圖像數據集中自動提取多種生長性狀。該軟件已經在諾維奇研究公園(NRP,UK)的擬南芥和小麥(Triticum aestivum)生長研究中得到運用。隨著時間的推移，通過量化一些生長表型，作者已經在幾個實驗條件下鑒定出不同基因型之間的不同植物生長模式。

Leaf-GP工作流程及圖形用戶界面

Leaf-GP是一個復雜的軟件應用程序，它提供了三種方法來量化大型圖像系列中的生長表型。 作者在兩個生物學應用的基礎上，證明了它的有用性和高準確度：（1）擬南芥基因型在兩種溫度條件下生長性狀的量化; （2）隨著時間的推移測量溫室中的小麥生長。 該軟件易用且可跨平臺，可以在Mac OS，Windows和HPC上執行，并預裝了基于Python的開放式科學庫。作者提出了如何將計算機視覺，圖像分析，機器學習和軟件工程整合到植物表現學軟件實施中。

來源：Plant Methods 22 December 2017.Leaf-GP: an open and automated software application for measuring growth phenotypes for arabidopsis and wheat.Ji Zhou, Christopher Applegate, Albor Dobon Alonso, Daniel Reynolds, Simon Orford, Michal Mackiewicz, Simon Griffiths, Steven Penfield and Nick Pullen.

https://doi.org/10.1186/s13007-017-0266-3