In this study, high-throughput plant platform construction and optimization of rice phenotype parameters were presented, and the relationship between the developed parameters and genotypes was investigated so that the phenotype-genotyping analysis could be performed automatically and quickly. The specific results derived from this study are as follows. 1. Cultivation optimization and protocol for using high-throughtput plant platform were presented. For rice growth in a glass-greenhouse, it was the most suitable to provide light for 14 hours when the temperature was lower than 700 lux and to maintain the 50% humidity. As for the soil, it was advantageous to achieve a uniform phenotype by mixing Surasangto and Chalgama in a ratio of 7:3 and culturing in 400 mL pots. It was found that the activity of chlorophyll decreased from the 57 day after seddling (DAS). Since this is the transition period from vegetative to reproductive growth, it was set as the fertilizer input period. The suitable time for rice cultivation in the glass-greenhouse conditions was from May to September. The cultivation environmental stress was minimized by establishing a cultivation protocol suitable for a high-speed and large-scale crop phenotype platform. 2. Growth characteristics parameters were developed through image analysis algorithm. An enormous data was acquired through setting parameters and converted into a database, and then stored data was automatically analyzed and parameterized. Through the developed algorithm 16 shape and 9 color analysis parameters were developed. The second moment parameter was used to show the relationship between phototropism and physically measurable parameters(area, crop height, and tiller angle), and color parameters were verified through correlation with actual measurements. The correlation coefficient(r2) between area parameter and leaf area was 0.981, the correlation coefficient with live weight was 0.993, and the correlation coefficient with dry weight was 0.991. The correlation coefficient between the crop height and the height parameter (Object Y) was 0.989, the correlation coefficient between the tillage level parameter and the actual measurement was 0.948, and the correlation coefficient between the color parameter and the color difference system was 0.999. Parameters that cannot be physically measured were verified through QTL search obtained as a result of previous research. It was confirmed that the center of gravity, convex hole, and density parameters were related to soy sauce and crop growth height. If the analyzed parameters are applied to the rice phenotype mass test platform, it is suggested that the time and labor consumed for breeding can be reduced. 3. A large-scale test on rice drying stress resistance and initial growth information was performed by using the developed parameters. The dry stress resistance mass test of rice verified parameters from drying to recovery of dry-resistant seeds and wild seeds were based the results of previous studies. Area, maximum width, maximum height, density, center of gravity shift, convex hole, water content and color analysis parameters were applied. The applied parameters were able to change the data prepared by the existing expert's visual inspection into quantitative values, and the degree of change according to the period could be expressed in a graph. Color analysis was able to numerically output the progress according to the drying period. In the case of wild seeds, the normal area was 90% by the 2nd day of drying, 6.2% at the 5th day of drying, 4.5% at the 10th day of drying, and 2.5% at the 15th day of drying. In the mass test for rice initial growth information, the parameters of area, plant width, density, convex hole, plant height, center of gravity, and eccentricity were verified. The parameters measured by the image were checked for phenotypic expression through QTL analysis. As a result of verification, the rice culm length phenotype QTL of chromosome 1, stem thickness QTL of chromosome 9, and crop height QTL of chromosomes 4 and 12 were searched. The cultivation protocol and parameters developed through this study can be applied to phenotype extraction and useful gene function test, and can be used to establish indicators and analysis-based technologies that can perform mass analysis. If the parameters developed in conjunction with cultivation and breeding experts are linked with the physiological characteristics of crops, it is believed that it can be used as a practical application technology in the agricultural field.
본 연구에서는 표현형-유전형 분석을 자동·고속 처리할 수 있는 고속 대량 작물 표현형 검정 플랫폼의 구축 및 최적 조건설정 그리고 벼 표현형 검정 파라미터를 제시하였다. 또한 융합 영상분석 알고리즘을 통해 개발된 파라미터와 유전형과의 관련성을 구명하였다. 본 연구에서 도출된 구체적인 결과는 다음과 같다. 1. 고속 대량 작물 표현형 검정 플랫폼 활용을 위한 재배 최적화 및 프로토콜을 제시하였다. 유리온실에서의 벼 생육은 700 lux보다 낮은 경우 14시간 동안 보광하며 습도는 50%로 유지하는 것이 가장 적합하였다. 토양은 수라상토와 찰가마를 7:3으로 혼합하여 400 mL 화분에 재배하는 것이 균일한 표현형구현에 유리하였다. DAS 57일부터 엽록소의 활성도가 떨어지는 것으로 나타났으며 이때 영양성장에서 생식성장으로 전화하는 것으로 판단되며 비료 투입시기로 가장 적합하였다. 유리온실 조건에서 벼 재배 적합 시기는 5월에서 9월로 나타났다. 고속대량 작물 표현형 플랫폼에 적합한 재배프로토콜을 구축하므로 재배환경 스트레스를 최소화하였다. 2. 영상분석 알고리즘을 통해 생육특성 측정 파라미터를 개발하였다. 설정 파라미터를 통해 대량으로 데이터를 획득하여 데이터베이스화하였으며 저장된 데이터는 자동으로 분석 및 파라미터추출이 가능하였다. 개발된 알고리즘을 통해 16개의 형태분석 파라미터와 9개의 색상분석 파라미터를 개발하였다. 2차모멘트 파라미터를 이용하여 굴광성과 관계가 있음을 나타냈으며, 물리적 측정이 가능한 면적, 작물높이, 분얼개도, 색상 파라미터는 실측과의 상관관계를 통해 검증하였다. 면적 파라미터와 엽면적의 상관관계 계수는 0.981이었으며, 생체중과의 상관관계 계수는 0.993, 건물중과의 상관관계 계수는 0.991이었다. 작물 높이와 높이 파라미터(Object Y)와의 상관관계 계수는 0.989이었으며, 분얼개도 파라미터와 실측의 상관관계 계수는 0.948, 색상 파라미터와 색차계의 상관관계 계수는 0.999이었다. 물리적인 측정이 불가능한 파라미터는 선행연구결과로 획득된 QTL탐색을 통해 검증하였다. 무게중심, 컨벡스홀, 밀집도 파라미터 등은 간장, 작물 생육 높이와 관련 있는 것을 확인하였다. 분석된 파라미터는 벼 표현체 대량 검정 플랫폼에 적용한다면 육종에 소비되는 시간 및 노동력을 감소할 수 있을 것으로 판단된다. 3. 개발된 파라미터를 이용하여 벼 건조스트레스 저항성 및 초기 생육 정보에 대해 대량검정을 실시하였다. 벼 건조스트레스 저항성 대량검정은 선행연구의 결과를 통해 내건성 종자와 야생종자의 건조부터 회복까지 파라미터를 검증하였다. 면적, 최대폭, 최대 높이, 밀집도, 무게중심점 이동, 컨벡스 홀, 수분함유량 및 색상분석 파라미터를 적용하였다. 적용된 파라미터는 기존의 전문가의 육안검사로 작성되던 데이터를 정량적 수치로 변경할 수 있었으며, 기간에 따른 변화정도를 그래프로 표현할 수 있었다. 색상분석은 건조 기간에 따른 진행도를 수치로 출력할 수 있었다. 야생종자의 경우 건조 2일차까지 정상영역이 90%, 건조 5일차에 6.2%, 건조10일차에 4.5%, 건조15일차에 2.5%로 건조영역의 면적비율을 정량적으로 추출할 수 있었다. 벼 초기 생육 정보에 대한 대량검정은 면적, 식물 폭, 밀집도, 컨벡스 홀, 식물 높이, 무게중심, 이심률 파라미터를 검증하였다. 영상으로 측정된 파라미터는 QTL분석을 통해 표현형 발현여부를 확인하였다. 검증 결과 1번 염색체의 벼 간장 표현형 QTL, 9번 염색체의 줄기 굵기 QTL 및 4, 12번 염색체의 작물 높이 QTL이 탐색되었다. 본 연구를 통해 개발된 재배프로토콜 및 파라미터는 표현형 추출 및 유용 유전자 기능 검정에 적용이 가능하며 대량분석이 가능한 지표 및 분석기반 기술의 확립에 활용될 수 있다. 재배 및 육종 전문가와 연계하여 개발된 파라미터와 작물의 생리특성을 연계한다면 농업 분야의 실질적 적용기술로써 활용될 수 있을 것이라 사료된다.