索尔克研究所的科学家们正在利用一款名为 SLEAP 的人工智能软件来开拓具有增强根系的植物，这些植物能够捕获和储存更多的碳，与环球应对景象变革的努力相同等。
该工具大大提高了植物表型和基因型剖析的效率和准确性，加快了有效碳封存植物的造就速率。
资料来源：索尔克研究所

为了设计这些拯救景象的植物，索尔克\"大众利用植物操持\"大众（Harnessing Plants Initiative）的科学家们正在利用一种名为SLEAP的前辈的新型研究工具--一种易于利用的人工智能（AI）软件，可以跟踪根系成长的多种特色。
SLEAP 由索尔克研究员塔尔莫-佩雷拉（Talmo Pereira）创建，最初设计用于跟踪实验室中的动物运动。
现在，佩雷拉与植物科学家、索尔克同事沃尔夫冈-布施（Wolfgang Busch）教授互助，将 SLEAP 运用于植物。

SLEAP 和 sleap-roots 通过剖析根的几何形状，预测植物根的不同部分如何相互连接。
资料来源：索尔克研究所

在揭橥于《植物表型组学》（Plant Phenomics）的一项研究中，Busch 和 Pereira 首次提出了一种利用 SLEAP 剖析植物根系表型的新方案--植物根系成长的深度和宽度、根系的弘大程度以及其他物理特性，而在利用 SLEAP 之前，对这些表型的丈量非常繁琐。
将 SLEAP 运用于植物已使研究职员建立了迄今为止最广泛的植物根系表型目录。

此外，跟踪这些物理根系特色有助于科学家找到与这些特色干系的基因，以及多种根系特色是由相同基因决定的还是独立决定的。
这样，索尔克团队就能确定哪些基因对他们的植物设计最有利。

\公众这次互助真正证明了索尔克科学的分外性和影响力，\"大众佩雷拉说。
\"大众我们不但是'借用'不同学科的知识，而是真正把它们放在平等的地位上，以创造出比各部分之和更伟大的东西\公众。

左起Talmo Pereira、Elizabeth Berrigan 和 Wolfgang Busch。
资料来源：索尔克研究所

在利用 SLEAP 之前，追踪植物和动物的物理特色须要耗费大量人力，从而减缓了科研进程。
如果研究职员想要剖析植物的图像，他们须要手动标记图像中属于植物和不属于植物的部分--逐帧、逐部分、逐像素。
只有这样，才能运用较早的人工智能模型来处理图像，并网络有关植物构造的数据。

SLEAP 的独特之处在于它同时利用了打算机视觉（打算机理解图像的能力）和深度学习（演习打算机像人脑一样学习和事情的人工智能方法）。
这两种方法的结合使研究职员能够在不逐个像素移动的情形下处理图像，而跳过中间的劳动密集型步骤，直接从图像输入跳转到定义的植物特色。

第一作者 Elizabeth Berrigan 是 Busch 实验室的生物信息学剖析师，她说：\"大众我们创建了一个在多栽种物类型中验证过的强大协议，它减少了剖析韶光和人为缺点，同时强调了可访问性和易用性 ，而且不须要对实际的 SLEAP 软件进行任何修正。
\公众

在不修正 SLEAP 基线技能的情形下，研究职员为 SLEAP 开拓了一个可***的工具包，名为sleap-roots（可在此处***开源软件）。
有了sleap-roots，SLEAP 可以处理根系的生物特色，如深度、质量和成长角度。

索尔克团队在多栽种物中测试了sleap-roots软件包，个中包括大豆、水稻和油菜等农作物，以及模式植物拟南芥--芥科着花杂草。
在测试的各种植物中，他们创造基于SLEAP的新方法优于现有方法，注释速率快1.5倍，演习人工智能模型的速率快10倍，在新数据上预测植物构造的速率快10倍，而且准确率与以前相同或更高。

这些表型数据，如植物根系在土壤中长得特殊深，可以通过推断理解形成这种特殊深的根系的基因。

SLEAP 和 sleap-roots 可自动检测全体根系构造中的地标。
资料来源：索尔克研究所

这一步--连接表型和基因型--对付索尔克的任务至关主要，即创造出能更持久地保持更多碳的植物，由于这些植物须要根系设计得更深、更强壮。
履行这一精确高效的软件将使\"大众利用植物操持\"大众能够以打破性的便捷和速率将空想的表型与目标基因联系起来。

\"大众我们已经能够创建迄今为止最广泛的植物根系表型目录，这确实加速了我们的研究，以创造出能应对景象变革的碳捕捉植物，\公众索尔克大学赫斯植物科学讲座教授布施说。
\公众得益于 Talmo 专业的软件设计，SLEAP 的运用和利用非常大略，它将成为我实验室未来不可或缺的工具。
\公众

在创建SLEAP和sleap-roots时，可访问性和可重复性是Pereira考虑的紧张问题。
由于软件和sleap-ro ots工具包都是免费利用的，研究职员非常期待看到sleap- roots在世界各地的运用。
他们已经开始与美国国家航空航天局（NASA）的科学家谈论，希望利用该工具不仅帮助辅导地球上的碳接管植物，还能研究太空中的植物。

在索尔克，互助团队还没有准备好终结--他们已经开始欢迎新的寻衅，利用 SLEAP 剖析三维数据。
在未来几年中，SLEAP 和sleap-roots 的完善、扩展和共享事情仍将连续，但其在索尔克\公众利用植物操持\"大众中的运用已经在加速植物设计，并帮助研究所对景象变革产生影响。

编译来源：ScitechDaily