基于定量形态学、机器学习及高光谱技术对宿主相关分离株组中木霉与炭疽菌拮抗作用的表型分析

《Biological Control》：Quantitative morphology, machine learning, and hyperspectral interface phenotyping of Trichoderma–Colletotrichum antagonism across host-associated isolate panels

　　

Insuck Baek|Lalit Kandpal|Jishnu Bhatt|Seunghyun Lim|Amelia Lovelace|Stephen P. Cohen|Silvas Kirubakaran|Rakesh K. Upadhyay|Moon S. Kim|Lyndel W. Meinhardt|Ezekiel Ahn

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  三种木霉分离株在与宿主相关的实验体系中能够抑制链格孢菌的生长。
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  通过机器学习技术，在考虑分离株特性的前提下对与宿主相关的实验体系进行分类。
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  仅设置对照组的模型表明，病原体的基本形态也带有与宿主相关的特征信号。
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  双重培养体系中的相互作用特征能提供超出单纯生长情况的更多信息。
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  高光谱成像技术为研究界面特征的光谱表型分析提供了可行性证明。