植物标本馆资源在生物多样性研究中的创新应用：基于Collectomics框架的过去追溯、现状解析与未来预测

在全球生物多样性面临人类世(Anthropocene)剧变的背景下，研究人员提出Collectomics创新框架，整合植物标本馆资源与人工智能技术，通过数字化标本分析、性状自动提取和大数据关联，揭示了植物对气候变化的响应规律。该研究开发了基于YOLO11算法的器官分割技术，实现非破坏性叶片面积等性状测量，为生物多样性保护提供历史基线数据，推动形成"扩展标本(Extended Specimen)"的标准化分析范式。

　　

随着人类世(Anthropocene)对地球生态系统的深刻影响，生物多样性正以前所未有的速度发生改变。植物作为生态系统的基础组成部分，其分布格局、形态特征和物候节律的变化直接反映着环境变迁的轨迹。然而当前生物多样性研究面临两大困境：现代观测数据难以捕捉长期变化趋势，而保存在全球近400个植物标本馆中的历史标本资源又尚未得到充分挖掘。这些自16世纪以来积累的植物标本，不仅记录着物种的身份信息，还蕴含着丰富的形态、生理、生态互作等多维数据，堪称研究生物多样性演变的"时间胶囊"。

为破解这一难题，研究人员创新性提出Collectomics研究框架，将传统标本馆资源与现代信息技术深度融合。该框架突破传统Museomics(博物馆组学)仅关注DNA信息的局限，通过整合计算机视觉、机器学习和大数据分析技术，实现对植物标本的多维度解析。研究团队开发了基于YOLO11算法的自动化分析流程，能够精准识别标本中的叶片、花朵等器官结构，并结合光学字符识别技术(OCR)将像素距离转换为实际尺寸，实现非破坏性的性状测量。通过对100份代表性标本的测试，系统成功提取出包括叶面积在内的关键形态特征，相关数据以RO-Crate格式标准化存储，确保符合FAIR(可查找、可访问、可互操作、可重用)原则。

在技术方法层面，研究主要采用三大关键技术：1)基于深度学习的目标检测算法YOLO11实现植物器官分割；2)结合tesseract OCR技术的尺度标定系统；3)遵循Flora Phenotype Ontology的语义标注体系。这些技术协同工作，将传统标本转化为包含形态、空间、时间等多维信息的"数字孪生体"。

研究结果主要体现在四个方面：

1. 历史标本的现代价值：证实标本馆资源可用于追溯物种分布变化、表型可塑性响应以及物候期偏移等生态现象，如通过标本分析发现植物向高海拔/高纬度迁移的气候响应模式。

2. 人工智能技术应用：开发的YOLO11模型在器官分割任务中表现优于传统Mask R-CNN框架，对Rubus(悬钩子属)和Taraxacum(蒲公英属)等复杂标本的识别准确率达实用水平。

3. 数据整合创新：提出"扩展标本"概念的数字实现方案，通过DiSSCo(分布式科学收藏系统)架构将标本数据与气候、基因组等多元信息关联，形成完整的生物-环境关系图谱。

4. 方法论突破：建立首个面向植物标本分析的MLaaS(机器学习即服务)工作流，实现从图像采集到性状提取的全自动化 pipeline。

在讨论与结论部分，研究强调Collectomics框架将带来三大变革：首先，使跨越数百年的生物多样性数据产生新的科学价值，如通过标本同位素分析重建历史CO₂浓度变化；其次，推动形成标准化分析流程，解决当前标本数字化率不足30%的瓶颈问题；最后，该框架可扩展应用于动物标本等其它馆藏资源，为全球变化生物学研究提供统一平台。研究特别指出，虽然部分方法仍需取样破坏标本，但近红外光谱(NIRS)等非破坏性技术的发展将最大限度保护这些不可再生的科学遗产。

这项发表于《Autonomic Neuroscience》的研究，通过跨界融合生物学与信息科学，不仅为理解人类世生物多样性变化提供了新工具，更开创了"数字自然史"研究的新范式。随着全球标本数字化进程加速，Collectomics框架有望成为连接过去与未来的关键纽带，为生物多样性保护和生态系统管理提供科学决策依据。