TubeTracker：基于半自动高通量分析的 pollen tube（花粉管）生长动态监测新方法

为解决花粉功能定量分析的技术瓶颈，研究人员开发了TubeTracker系统。该系统通过整合手动与自动图像处理流程，实现了pollen grain germination（花粉萌发）、pollen tube tip velocity（花粉管尖端速率）等关键参数的精准测量，无需依赖机器学习训练数据集即可兼容常规成像平台，为作物生殖韧性研究提供了高效工具。

　　

花粉功能对植物生殖成功和作物产量至关重要。TubeTracker创新性地提出半自动化高通量分析方案，通过实时成像技术量化三大核心指标：花粉粒萌发时间、花粉管尖端伸长速率（tip velocity）以及花粉管结构完整性维持能力。该系统采用人机交互式图形界面，用户可对自动化处理结果进行手动校正，既规避了传统AI方法对训练数据集（training data sets）的依赖，又能为未来全自动AI分析积累标准化数据。在番茄多品种测试中，TubeTracker展现出对花粉管萌发和伸长过程的高精度监测能力，其模块化设计使其可适配常规显微成像系统，为作物育种和植物生殖生物学研究提供了即用型解决方案。图形化操作界面集成全部功能模块，显著提升实验效率。