PAT: An Image Analysis Tool for Automated Scoring of Pollen in Alexander-Stained Anthers

定量花粉活力分析是植物生殖生物学中一个关键但劳动密集的步骤。现有的深度学习分割一切模型（SAM）在亚历山大染色花药中无法可靠地分割有活力的花粉。为解决此问题，我们对现有的Cellpose-SAM模型进行了微调，用于花粉分割。我们将其整合到PAT（花粉分析工具）中，这是一个跨平台的桌面应用程序。PAT具备实例分割及交互式质量控制、应用内模型再训练模块以及可直接用于发表的统计输出功能。我们在半不育拟南芥smg7-6突变体的EMS抑制子筛选中部署了PAT，从而能够高效地对候选突变体进行优先级排序，以进行全基因组测序和候选突变定位。该筛选鉴定出CAP-D2（capd2-2）中的一个点突变，该基因编码凝缩蛋白I的一个亚基，该突变能够挽救smg7-6的减数分裂表型。值得注意的是，凝缩蛋白II亚基（CAP-D3和CAP-H2）的突变并未赋予挽救效果。进一步的特征分析表明，capd2-2等位基因属于亚效等位基因，在营养生长、染色质中心压缩或转座子沉默方面未显示任何缺陷。总体而言，我们证明了易于使用的人工智能工具具有弥合植物表型分析差距并加速生物学发现的潜力。亮点：我们将人工智能驱动的图像分析与易于使用的桌面应用相结合，实现了植物花粉计数的自动化，并利用该方法鉴定了一个新的减数分裂缺陷遗传抑制子。