【Annual Review】从基因到表型：植物形态测量学的原理与应用

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撰文：Lemma

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植物形态在不同物种间甚至同一个物种间均具有高度的多样性。几个世纪以来，这个现象深深吸引着科学家，至今仍然是植物科学的一个热门研究主题。我们知道，基因中的DNA序列决定了mRNA的序列，从而决定蛋白质氨基酸的序列，并控制着蛋白质表达的时空与丰度，进而调控着各种表型的形态建成。在生物体内，基因之间、蛋白质之间、蛋白质与基因之间的作用不是孤立的，而是通过多分子复合体产生相互作用，形成一系列的调控网络。因此，单个基因本身不能直接（一步到位地）影响植物的形态，植物的形态更确切地说是一种呈展现象（emergent phenomena）：从基因开始，形成庞大复杂的互作网络，通过不同层次的生物组织逐步传递信息，实现对性状的影响（图1）。

要点解读

1. 几何形态测量方法

形态测量学是指对形态的定量分析，应用于生物系统，这有助于表型多样性的捕获和定量比较。在生物系统中测量形状和组织的方法的发展是一个积极发展的领域。以下为3种几何形态学测量方法：

图2a：传统的形态学测量—形状的最基本测量，例如长度(长轴)、宽度(短轴)、表面积和这些参数的比值。

图2b：基于地标点法的几何形态测量与技术—形态测量通过使用标点来表示样本上的等效点。这些标点可以手动放置，也可以通过计算方式放置，其之间的比例可以通过最小平方和重叠法来进行调整。

图2c：轮廓线法—使用连续表面描述一个物体的表面在二维或三维，各种形状特征可以被计算。此外，轮廓分析还可以利用曲线拟合技术来识别精确描述形状的数学函数。

2. 基于线性网状的分析方法（Network-based analysis）

一个新兴的方法，以离散和分析植物表型利用网络捕获的方式——捕获各个组件组装在植物形态结构的位置——例如，将抽象的实体(如叶片或细胞)作为节点，将抽象的实体之间的界面(如节间或细胞界面)作为边缘，通过这种方式可以创建离散的数据，便可以将其进行定量分析(图2e)。

图2e

3. 多元数据集合

综合多种形态测量方法可以检验假定的形态和形式，并且运用多元的数据统计。常用的方法包括主成分分析(PCA；图2f)；相关的线性判别分析，使用多个分类样本数据输入从而减少组内方差(图2g)。这些获得的数据可以构建植物的空间形态，通过变量之间的差异来提供不同的植物的空间形态。 

图2f,g

4. 用于形态分析的图像处理

图像的计算分析支撑了在生物系统中对形态进行大规模量化的能力。研究对象被识别和数字化离散，通常通过分割的过程；利用颜色或信号强度。准确的分割通常代表了过程中最困难的部分，但一旦实现，随后的形态计算是相对简单的。越来越多的能够识别研究对象并将其转化为相关数据类型的软件正在被开发，它们采用了各种各样的算法，以及后续的形态分析可以直接在分割的图像或点云上进行，或者通过使用多边形网格，来描述了植株中各种形态。

二、 植物和器官水平上的表型成像以及分析方法，建立了基因与植物表型之间的联系

1. 器官表型的二维图像分析

1）叶片形态

2）其它植物器官

2. 器官表型的三维图像分析

虽然二维形态分析可以充分捕捉有差别的形态特征，但植物器官本质上是三维的。植物形态的定量分析在三维中，提供了更高的空间分辨率，能够进一步建立基因与植物形态之间的联系。

1）可见光成像

利用光和激光成像系统是获取植物三维形态最简单和最便宜的方法。可见光可以在一段时间内对完整的植株进行无损成像，而受控的样品旋转提供了多视图3D重建的路径(图3a)。

图3a

基于光的捕捉拍摄系统对技术的要求不高。可以通过图像分析将植物茎和节点抽象成线来表示，称为骨架化。通过对这些骨架的进一步分析，可以将空间中植物的结构转化为网络，其中节点是分支中的节点，边缘是这些节点之间的节间，从而对这些网络进行定量分析。

2）X线计算机断层扫描

X线计算机断层扫描(CT)提供了一种高分辨率方法来提取植物在厘米到微米范围内的三维解剖特征(图3b)。

这种方法已被应用于植物的根系，并且提供了在不同土壤环境和非生物胁迫下各种根部形态的构造。X射线CT的应用不仅局限于植物根系系统，还可用于观察叶片中毛状体的细胞形态以及分布、花朵形态、甘油菜种子的空腔和叶片内的气体形态以及分布。

1. 活体成像技术

利用多维成像技术，可以建立基因与形态之间的桥梁。随着时间的推移捕获植物形态，同时整合相关基因表达模式，这为理解分子、细胞和器官尺度之间的空间和时间关系提供了途径。人们利用各种荧光蛋白靶向于细胞内不同的组分，从而开发出各种3D细胞分割技术以及真核基因表达系统来识别组织中各种细胞的类型。

2. 成像固定技术

另一种活体成像的方法是使用固定组织。虽然这排除了植物发展的动态成像，但它可以使样品透明，光线可以深入植物内部，这样使整个器官成像于细胞水平上的分辨率。

四、中尺度分析 — 基因到植物表型的桥梁

基因对植物形态的影响既不是直接的，也不是线性的。由基因编码的蛋白产物最初在分子水平上发挥其影响，进而在细胞和组织规模的多个过程中传导变化。下面我们考虑这些不同的尺度遵循他们的层次和形态测量方法用于它们的定量分析。

1. 细胞器结构

2. 细胞器的分布、相互作用以及动力学

3. 细胞形态

构成植物的细胞有各种各样的形态，而产生这些形态的机制仍是一个活跃的研究领域。细胞骨架和细胞形态控制之间的联系已经建立，而负责编码细胞骨架组织的基因提供了分子、亚细胞和细胞形状过程之间的联系。细胞几何形状的定量评估主要是通过轮廓线法进行分析的(图3f)。

4. 细胞模式和组织

植物器官的功能是由组成它们的细胞之间的相互作用产生的。基于线性网络的分析方法现在使研究细胞结构的定量特性及其功能相关性成为可能。使用固定的、清除的组织和基于3D细胞分割的图像分析，研究人员可以生成一个描述细胞之间物理连接的网络，其中节点是细胞，边缘是细胞之间的关联(图3g)。

图3g

综上所述，这些研究为植物组织细胞的结构连通性提供了定量的理解，但没有描述在它们内部发生的分子过程。

五、 形态结构中的非直观反馈

基因和发育过程中表达的动态模式如何导致形状的产生是复杂的，而且在很大程度上仍然是不可预测的。这至少部分是由于指导性信息不仅能向上传递，而且还通过反馈向下传递，相关例子由下图展示。

图4a：在分子水平上，离子通道MscS-Like 8 (MSL8)被显示为其所在的质膜张力门控，有助于控制花粉管在萌发过程中的生长。图4b：在细胞水平上，拟南芥茎顶端分生组织的一个细胞或该物种叶片表皮的多个细胞被切除后，相邻细胞的细胞骨架因其相邻细胞的切除而重新定向。图4c：在组织水平上，细胞的大小、形状和排列会影响它们如何响应施加的内部压力而扩张，这也会影响扩张生长后的自然形态形成。图4d：通过细胞极性建模的方法，已经研究出了从平面到复杂模型转变的基础；该模型足以概括金鱼草花的形态。

这些例子为了解植物中不同尺度的机械反馈的多样性提供了见解。预测它们对形态形成的影响仍然很困难，计算机模拟技术的发展和新发现的遗传因素正在逐渐地解决这一问题。

六、展望：建立一个定量的框架来预测复杂的表型呈展现象

为了拓展植物形态学研究更广阔的领域，科学家们需要对微观基因功能到宏观植物形态进行更广泛的多尺度定量分析，建立一个适当的数据框架。植物细胞图谱中单个细胞内基因表达数据的建立将展现植物细胞内分子多样性和复杂性。在分子水平之外，这些数据可以被运用于对应的高尺度分析中，如组织内的细胞和组成植物的各种器官。基于多通路传输网络的相关在线数据传输可以支持跨多个尺度更广泛地整合这些数据，这种整合可以提高人们理解植物形态中的涌现性，便引导人们用合理的方法构建综合的植物形态学，从而来预测复杂的呈展现象。