黄瓜（Cucumis sativus L.）是深受消费者青睐的重要蔬菜作物，具有较高的营养、经济价值。近年来育种家和分子生物学家在黄瓜果实外观品质形成的遗传与调控方面取得了很多突破，但是黄瓜果实外观性状绝大多数为复杂的数量性状，由于传统鉴定方法在测量精度、测量准确性和测量效率等方面的局限性，大部分的关键遗传位点未能获得解析。因此，探索一种高精度、实时、快速的黄瓜果实外观的鉴定测量技术，对于提高黄瓜果实育种改良效率以及完善瓠果果实发育模型都有重要意义。
2024年6月27日， Plant Phenomics 在线发表了南京农业大学园艺学院黄瓜遗传育种团队和人工智能学院薛卫副教授团队合作完成的 CucumberAI: Cucumber fruit morphology identification system based on artificial intelligence的研究论文，该论文发表一个黄瓜果实外观性状高通量测定与数据提取系统——CucumberAI。
图1 CucumberAI流程
通讯作者与团队简介
南京农业大学黄瓜遗传改良与种质创新团队是作物遗传与种质创新利用国家重点实验室的组成部分，近年来以黄瓜、甜瓜等蔬菜作物为主要研究对象，在种质资源收集与创新、目标性状解析与定向改良、育种新方法和新品种培育等方面开展了深入研究。团队成员主持多项国家自然科学基金重点项目和面上项目以及国家重点研发计划子课题等国家及省部级项目，在Advanced Science、Plant Journal、Horticulture Research 等期刊发表SCI论文200余篇，获得教育部技术发明奖一等奖1项、教育部自然科学奖二等奖1项、农业部中华农业科技奖一等奖1项、江苏省科学技术二等奖1项。培育出黄瓜鲜食型、水果型、加工型等系列新品种15个，获得国家发明专利10余项，国际专利1项。薛卫副教授团队长期从事人工智能与农业交叉学科研究。在利用人工智能进行基因和蛋白序列编码与功能预测、堆肥腐熟预测、梨树病害检测和根系构型分析等方面取得了系列进展和突破，相关成果在Brief Bioinform、Bioresour Technol、Biomed Res Int等国际权威杂志发表研究论文25篇，获授权/受理国家发明专利8件，软著19套。
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0174
Plant Phenomics | 加拿大麦吉尔大学联合江苏省农科院提出面向真实世界的番茄植株叶片健康和果实监测轻量算法
FCOS-LSC: A Novel Model for Green Fruit Detection in a Complex Orchard Environment
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0069
Plant Phenomics | FCOS-LSC: 针对复杂果园中绿色果实的检测模型
《植物表型组学》（Plant Phenomics）是由南京农业大学和美国科学促进会（AAAS）合作创办的英文学术期刊，于2019年1月正式上线发行。采用开放获取形式，刊载植物表型组学交叉学科热点领域具有突破性科研进展的原创性研究论文、综述、数据集和观点。具体范围涵盖高通量表型分析的最新技术，基于图像分析和机器学习的表型分析研究，提取表型信息的新算法，作物栽培、植物育种和农业实践中的表型组学新应用，与植物表型相结合的分子生物学、植物生理学、统计学、作物模型和其他组学研究，表型组学相关的植物生物学等。期刊已被DOAJ、Scopus、PMC、EI和SCIE等数据库收录。科睿唯安JCR2022影响因子为7.6，位于农艺学、植物科学、遥感一区。2023年中科院期刊分区位于农林科学大类一区。2020年入选中国科技期刊卓越行动计划高起点新刊项目、2024年入选江苏科技期刊卓越行动计划领军期刊项目。
说明：本文由《植物表型组学》编辑部负责组稿。
审核：孔敏、王平
