美國橡樹嶺國家實驗室、美國田納西大學(xué)、芬蘭赫爾辛基大學(xué)農(nóng)學(xué)院以及國家植物表型基礎(chǔ)設(shè)施中心、芬蘭自然資源研究所等單位的Kirk Overmyer教授研究團隊，應(yīng)用芬蘭國家植物表型中心的PlantScreen高通量全自動植物表型系統(tǒng)，活體追蹤測量擬南芥受灰霉病侵染的變化過程，創(chuàng)建了病菌侵染過程的量化追蹤的可遷移開源模型，以及從種子萌發(fā)到數(shù)據(jù)分析的完整工作流程。研究成果于2021年1月發(fā)表在《Plants》雜志上。由于人們已經(jīng)大量掌握擬南芥的基因工具，因此該侵染量化追蹤模型能夠很好的應(yīng)用于其它植物與其它病原菌的相互作用研究中，用于篩選和培育抗病害作物種質(zhì)等。

鑒定抗病作物或者易感作物種質(zhì)，傳統(tǒng)上多基于對癥狀顏色進行肉眼觀察評估、對感染面積進行手工測量，但這種方法受人為因素影響而偏差很大；但是利用顯微鏡觀察病原菌侵染情況并進行量化分析，則繁瑣耗時、破壞樣品、無法長期觀察跟蹤其發(fā)展過程，也無法實現(xiàn)海量樣品篩查。

針對上述困難，數(shù)字化圖像測量技術(shù)的優(yōu)勢是：無偏差、對海量樣品可同時篩查、不損傷樣品從而能夠跟蹤觀察等。由于當(dāng)今圖像測量技術(shù)成本迅速降低、計算能力迅速增強，RGB圖像和ChlF圖像（葉綠素?zé)晒獬上瘢y量技術(shù)成為了植物病害研究以及抗病種質(zhì)篩查研究的趨勢：從顏色變化和植物光合生理變化兩個方面、時間和空間兩個維度，靈敏的追蹤病害和植物的相互作用過程---例如本研究中的PlantScreen方案。