vavilovВавиловский журнал генетики и селекцииVavilov Journal of Genetics and Breeding2500-3259Institute of Cytology and Genetics of Siberian Branch of the RAS10.18699/VJ18.340vavilov-1373Research ArticleМОЛЕКУЛЯРНЫЕ МАРКЕРЫ В ГЕНЕТИКЕ И СЕЛЕКЦИИBIOINFORMATICS AND SYSTEM BIOLOGYSpikeDroidDB – ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМАИДЛЯ АННОТАЦИИ МОРФОМЕТРИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК КОЛОСА ПШЕНИЦЫSpikeDroidDB: AN INFORMATION SYSTEM FOR ANNOTATION OF MORPHOMETRIC CHARACTERISTICS OF WHEAT SPIKEГенаевМ. А.GenaevM. A.

Новосибирск

Novosibirsk

mag@bionet.nsc.ruКомышевЕ. Г.KomyshevE. G.

Новосибирск

Novosibirsk

ХаоФуHaoFu

Харбин

Harbin

КовальВ. С.KovalV. S.

Новосибирск

Novosibirsk

ГончаровН. П.GoncharovN. P.

Новосибирск

АфонниковД. А.AfonnikovD. A.

Новосибирск

Федеральный исследовательский центр Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наукРоссияInstitute of Cytology and Genetics SB RASRussian FederationНовосибирский национальный исследовательский государственный университет; Хэйлунцзянский университетКитайNovosibirsk State University; Heilongjiang UniversityChinaФедеральный исследовательский центр Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук; Новосибирский государственный аграрный университетРоссияInstitute of Cytology and Genetics SB RAS; Novosibirsk State Agrarian UniversityRussian FederationФедеральный исследовательский центр Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук; Новосибирский национальный исследовательский государственный университетРоссияInstitute of Cytology and Genetics SB RAS; Novosibirsk State UniversityRussian Federation201822032018221132140Copyright © Генаев М.А., Комышев Е.Г., Хао Ф., Коваль В.С., Гончаров Н.П., Афонников Д.А., 20182018Генаев М.А., Комышев Е.Г., Хао Ф., Коваль В.С., Гончаров Н.П., Афонников Д.А.Genaev M.A., Komyshev E.G., Hao F., Koval V.S., Goncharov N.P., Afonnikov D.A.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://vavilov.elpub.ru/jour/article/view/1373

Структура колоса – один из важнейших признаков злаков, связанный с такими их хозяйственно ценными качествами, как продуктивность, устойчивость к факторам внешней среды и вредителям, легкость обмолота. Колосья различаются по форме, размерам, плотности, остистости, цвету и т.д. Оценка характеристик колоса выполняется экспертом на основании визуального анализа и требует существенных затрат времени. Эффективность фенотипирования колосьев можно повысить за счет внедрения компьютерных технологий, организации хранения информации в базах данных, использования алгоритмов машинного обучения для анализа полученной информации. В настоящей работе представлен новый подход для сбора, хранения и анализа информации о морфометрических характеристиках колоса пшеницы. Разработано несколько протоколов получения цифровых изображений колоса. Создана компьютерная информационная система SpikeDroidDB, которая позволяет хранить цифровые изображения колоса, аннотировать их фенотипические характеристики (всего 14 признаков), предоставляет гибкую систему запросов для доступа к данным. В системе SpikeDroidDB для растений взаимосвязанным образом описываются генотип, фенотип, место и условия выращивания. Web-интерфейс системы SpikeDroidDB доступен по адресу http://spikedroid. biores.cytogen.ru/ и позволяет работать с системой как со стационарных компьютеров, так и с мобильных устройств. С использованием SpikeDroidDB произведена оцифровка и аннотация коллекции колосьев гибридов F2 от скрещивания австралийского сорта мягкой пшеницы Triple Dirk с образцом KU506 китайской пшеницы Triticum yunnanense. Проведен анализ изменчивости колосьев по форме, длине и ширине.

The structure of the ear is one of the most important features of cereals associated with such agronomically important traits as productivity, resistance to environmental factors and pests, threshebility. Ears differ in shape, size, density, awnedness, color, etc. Analysis of the ear traits requires visual inspection, manual measurements and is very time-consuming. The effectiveness of ears’ phenotyping can be improved by the introduction of an automated image processing technology, storage of information in databases, use of machine learning algorithms to analyze this information. This paper presents a new approach for collecting, storing and analyzing of information about morphometric characteristics of ears of wheat. Two protocols for obtaining digital images of the ear have been developed. The computer-aided information system SpikeDroidDB has been developed, which allows you to store digital images of the ear, annotate their phenotypic features (14 features, including plant variety description, links to parent genotypes, generation, planting number, ear morphology description). The interface provides a flexible query system to access the data. SpikeDroidDB represents an interconnected representation between genotype, phenotype, location, and growing conditions. The web interface of SpikeDroidDB is available at http://spikedroid.biores. cytogen.ru/ and allows you to work with the system as with desktop computers or mobile devices. We used SpikeDroidDB for the digitization and annotation of a collection of ears of F2 hybrids from crosses between the Australian cultivar of common wheat Triple Dirk and accession KU506 of Chinese wheat Triticum yunnanense. This experiment includes analysis of 104 plants, 230 spike images. The analysis of the variability of ears in form, length, and other traits allowed determination of the type of their genetic control: compactness is controlled by two recessive genes, awn type and hairi ness at the site of attachment of the spikelet to the axis is controlled by single dominant gene type, hairiness on the axis of the spike is controlled by two dominant genes.

пшеницахарактеристики колосафенотипированиеаннотацияинтеграция данныхбазы данныхwheatspike characteristicsphenotypingannotationdata integrationThe development of the SpikeDroidDB database structure and interface and of protocols for obtaining digital images of ears were supported by the Russian Science Foundation, project 17-74-10148; The database was implemented on the equipment of the Bioinformatics Shared Access Center with the support of State Budgeted Project 0324-2018-0017ReferencesAfonnikov D.A., Genaev M.A., Doroshkov A.V., Komyshev E.G., Pshenichnikova T.A. Methods of high-throughput plant phenotyping for large-scale breeding and genetic experiments. Russ. J. Genet. 2016;52(7):688-701. DOI 10.1134/S1022795416070024.Afonnikov D.A., Genaev M.A., Doroshkov A.V., Komyshev E.G., Pshenichnikova T.A. Methods of high-throughput plant phenotyping for large-scale breeding and genetic experiments. Russ. J. Genet. 2016;52(7):688-701. DOI 10.1134/S1022795416070024.Amagai Y., Burdenyuk-Tarasevych L.A., Goncharov N.P., Watanabe N. Microsatellite mapping of the loci for false glume and semi-compact spike in Triticum L. Genet. Resour. Crop Evol. 2017;64:2105-2115. DOI 10.1007/s10722-017-0500-x.Amagai Y., Burdenyuk-Tarasevych L.A., Goncharov N.P., Watanabe N. Microsatellite mapping of the loci for false glume and semi-compact spike in Triticum L. Genet. Resour. Crop Evol. 2017;64:2105-2115. DOI 10.1007/s10722-017-0500-x.Boden S.A., Cavanagh C., Cullis B.R., Ramm K., Greenwood J., Finnegan E.J., Trevaskis B., Swain S.M. Ppd-1 is a key regulator of inflorescence architecture and paired spikelet development in wheat. Nature Plants. 2015;1:14016. DOI 10.1038/nplants.2014.16.Boden S.A., Cavanagh C., Cullis B.R., Ramm K., Greenwood J., Finnegan E.J., Trevaskis B., Swain S.M. Ppd-1 is a key regulator of inflorescence architecture and paired spikelet development in wheat. Nature Plants. 2015;1:14016. DOI 10.1038/nplants.2014.16.Dobrovolskaya O., Pont C., Sibout R., Martnek P., Badaeva E., Murat F., Chosson A., Watanabe N., Prat E., Gautier N., Gautier V., Poncet C., Orlov Yu., Krasnikov A., Berges H., Salona E., Laikova L., Salse J. FRIZZY PANICLE drives supernumerary spikelets in bread wheat. Plant Physiol. 2015;167(1):189-199. DOI 10.1104/pp.114.250043.Dobrovolskaya O., Pont C., Sibout R., Martnek P., Badaeva E., Murat F., Chosson A., Watanabe N., Prat E., Gautier N., Gautier V., Poncet C., Orlov Yu., Krasnikov A., Berges H., Salona E., Laikova L., Salse J. FRIZZY PANICLE drives supernumerary spikelets in bread wheat. Plant Physiol. 2015;167(1):189-199. DOI 10.1104/pp.114.250043.Fljaksberger K.A. Wheats – Genus Triticum L. pr. р. Kulturnaya flora SSSR. T. 1. Khlebnye zlaki. [Cultural flora of the USSR. Vol 1. Cereals.]. Moscow; Leningrad: Sel’hozgiz Publ., 1935;19-434. (in Russian)Fljaksberger K.A. Wheats – Genus Triticum L. pr. р. Kulturnaya flora SSSR. T. 1. Khlebnye zlaki. [Cultural flora of the USSR. Vol 1. Cereals.]. Moscow; Leningrad: Sel’hozgiz Publ., 1935;19-434. (in Russian)Genaev M.A., Doroshkov A.V., Pshenichnikova T.A., Morozova E.V., Simonov A.V., Afonnikov D.A. Informational support of the breeding experiment in wheat in the WheatPGE system. Matematicheskaya biologiya i bioinformatika = Mathematical Biology and Bioinformatics. 2012;7(2):410-424. (in Russian)Genaev M.A., Doroshkov A.V., Pshenichnikova T.A., Morozova E.V., Simonov A.V., Afonnikov D.A. Informational support of the breeding experiment in wheat in the WheatPGE system. Matematicheskaya biologiya i bioinformatika = Mathematical Biology and Bioinformatics. 2012;7(2):410-424. (in Russian)Goncharov N.P. Sravnitelnaya genetika pshenits i ikh sorodichey [Comparative genetics of wheat and their relatives]. Novosibirsk: “Geo” Publ., 2012;523. (in Russian)Goncharov N.P. Sravnitelnaya genetika pshenits i ikh sorodichey [Comparative genetics of wheat and their relatives]. Novosibirsk: “Geo” Publ., 2012;523. (in Russian)Jantasuriyarat C., Vales M.I., Watson C., Riera-Lizarazu O. Identification and mapping of genetic loci affecting the free-threshing habit and spike compactness in wheat (Triticum aestivum L.). Theor. Appl. Genet. 2004;108(2):261-273. DOI 10.1007/s00122-003-1432-8.Jantasuriyarat C., Vales M.I., Watson C., Riera-Lizarazu O. Identification and mapping of genetic loci affecting the free-threshing habit and spike compactness in wheat (Triticum aestivum L.). Theor. Appl. Genet. 2004;108(2):261-273. DOI 10.1007/s00122-003-1432-8.Konopatskaia I., Vavilova V., Blinov A., Goncharov N.P. Spike morphology genes in wheat species (Triticum L.). Proc. Latv. Acad. Sci. Sect. B. 2016;70(6):345-355. DOI 10.1515/prolas-2016-0053.Konopatskaia I., Vavilova V., Blinov A., Goncharov N.P. Spike morphology genes in wheat species (Triticum L.). Proc. Latv. Acad. Sci. Sect. B. 2016;70(6):345-355. DOI 10.1515/prolas-2016-0053.Nalam V.J., Vales M.I., Watson C., Johnson E.B., Riera-Lizarazu O. Map-based analysis of genetic loci on chromosome 2D that affect glume tenacity and threshability, components of the free-threshing habit in common wheat (Triticum aestivum L.). Theor. Appl. Genet. 2007;116(1):135-145. DOI 10.1007/s00122-007-0653-7.Nalam V.J., Vales M.I., Watson C., Johnson E.B., Riera-Lizarazu O. Map-based analysis of genetic loci on chromosome 2D that affect glume tenacity and threshability, components of the free-threshing habit in common wheat (Triticum aestivum L.). Theor. Appl. Genet. 2007;116(1):135-145. DOI 10.1007/s00122-007-0653-7.Sood S., Kuraparthy V., Bai G., Gill B.S. The major threshability genes soft glume (sog) and tenacious glume (Tg), of diploid and polyploidy wheat, trace their origin to independent mutations at non-orthologous loci. Theor. Appl. Genet. 2009;119(2):341-351. DOI 10.1007/s00122-009-1043-0.Sood S., Kuraparthy V., Bai G., Gill B.S. The major threshability genes soft glume (sog) and tenacious glume (Tg), of diploid and polyploidy wheat, trace their origin to independent mutations at non-orthologous loci. Theor. Appl. Genet. 2009;119(2):341-351. DOI 10.1007/s00122-009-1043-0.Sreenivasulu N., Schnurbusch T. A genetic playground for enhancing grain number in cereals. Trends Plant Sci. 2012;17(2):91-101. DOI 10.1016/j.tplants.2011.11.003.Sreenivasulu N., Schnurbusch T. A genetic playground for enhancing grain number in cereals. Trends Plant Sci. 2012;17(2):91-101. DOI 10.1016/j.tplants.2011.11.003.Strange H., Zwiggelaar R., Sturrock C., Mooney S.J., Doonan J.H. Automatic estimation of wheat grain morphometry from computed tomography data. Funct. Plant Biol. 2015;42(5):452-459. DOI 10.1071/FP14068.Strange H., Zwiggelaar R., Sturrock C., Mooney S.J., Doonan J.H. Automatic estimation of wheat grain morphometry from computed tomography data. Funct. Plant Biol. 2015;42(5):452-459. DOI 10.1071/FP14068.Youssef H.M., Mascher M., Ayoub M.A., Stein N., Kilian B., Schnurbusch T. Natural diversity of inflorescence architecture traces cryptic domestication genes in barley (Hordeum vulgare L.). Genet. Resour. Crop Evol. 2017;64(5):843-853. DOI 10.1007/s10722-017-0504-6.Youssef H.M., Mascher M., Ayoub M.A., Stein N., Kilian B., Schnurbusch T. Natural diversity of inflorescence architecture traces cryptic domestication genes in barley (Hordeum vulgare L.). Genet. Resour. Crop Evol. 2017;64(5):843-853. DOI 10.1007/s10722-017-0504-6.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.