综述：基于微CT成像的有限元建模量化植物结构-功能关系

《The Plant Journal》：Quantification of plant structure–function relationships through micro-CT imaging-based finite element modeling

　　

植物表现出复杂的组织结构排列和细胞形状，这些与它们的功能密切相关，其精确几何形状影响不同器官执行的代谢和物理过程。分析这些结构-功能关系需要以有意义的空间分辨率获取关于复杂三维（3D）解剖结构及其随时间变化的准确信息。一种非侵入性方法——微CT成像（micro-CT imaging）可以生成这样的三维或四维（4D）数据集，并可用于机械和物理过程的有限元（FE）模拟。这种技术组合已被用于研究植物器官中的生物力学特性、气体扩散、光传播、水力学和热力学过程。对结构-功能关系的深入理解也为利用植物解剖学作为参考设计仿生结构铺平了道路。在此，研究人员阐述了如何将基于微CT的成像与有限元（FE）建模相结合，用于植物科学中结构-功能关系的高级研究。

**IMAGE ACQUISITION BY X-RAY MICROCOMPUTED TOMOGRAPHY**

微CT成像（micro-CT imaging）是一种非侵入性技术，通过X射线扫描实现样品可视化。样品由X射线束扫描产生二维（2D）截面投影，通过旋转从不同角度生成扫描，并利用计算机工具进行三维（3D）重建。图像生成依赖于样品密度差异以产生对比度，在植物样品中可清晰区分细胞与空气间隙。细胞结构（包括细胞核和细胞壁）与细胞质之间的对比度不足，需借助造影剂才能区分。微CT在含空气间隙的组织中尤为有用，可获取细胞级三维解剖结构。

微CT的主要组成部分包括X射线源（实验室或同步辐射光源）、放置样品的旋转台和数字探测器。实验室X射线源通常产生多色X射线，而同步辐射源产生平行单色光束。X射线源发射波长在0.1至10 nm之间的聚焦光束，穿过旋转台上的样品。旋转轴垂直于X射线束方向，探测器在每个旋转角度收集投影切片，并用于重建完整的三维堆栈。

扫描质量取决于X射线的电流与电压平衡、样品与X射线源的距离、每个投影的曝光时间以及探测器的性能。需针对不同样品类型优化扫描参数。微CT扫描通常只需少量样品制备，如使用造影剂增强低密度对比度，或使用保护涂层防止脱水。软生物样品的对比度可通过低电压和造影剂（如碘化丙啶、磷钨酸、氯化汞或醋酸铀酰）增强。致密物体需更高电压以实现深层穿透，但会降低对比度。信噪比可通过调节电流控制。参数平衡可实现高分辨率低噪声图像。样品需牢固固定在旋转台上，避免倾斜或移动造成伪影。样品架尺寸和视野决定了可有效成像的样品大小。

**IMAGE PROCESSING**

原始图像材料需通过基于滤波反投影的算法重建为图像堆栈，形成由体素组成的三维（3D）数据集，体素亮度反映材料密度。通常设置使密度较高的材料呈现较亮区域。体素级信息需转换为由体素群组成的对象。通过分配和分割（手动或自动）将三维感兴趣区域转换为定义对象的表面网格。基本分配方式包括阈值化，根据灰度级将体素分配至不同子群（如细胞或空气间隙），生成二值图像。连续相同标注的体素群表面被包裹成由简单形状（单元）和节点组成的网格。网格中单元和节点的数量相对于对象总尺寸定义了网格分辨率。更细的网格可表示更小的结构细节，但需更高计算能力。网格优化包括细化和平滑步骤：细化逐步增加单元和节点直至几何特征被充分定义；平滑重新定位节点以更好拟合轮廓或曲面。为降低计算成本，可使用降采样算法减少简单几何区域中的节点数。

二值化分割结果区分两相（如细胞与空气间隙），但无法识别单个细胞或不同组织类型（如表皮与皮层）。若需区分，需进行第二步分割，通过检测局部曲率等几何特征识别细胞边界。在主要由凸细胞组成的组织中，凹局部形状指示细胞边界，可用于分离对象。其他分割算法包括基于分水岭分割或区域生长算法直接检测单个细胞。

手动分割准确但耗时且重复性低。半自动分割提高效率但需大量手动训练。机器学习的最新进展使全自动分割成为可能，通过卷积神经网络（CNN）等深度学习方法在参考图像数据集中检测模式并预测新图像。U-NET（一种CNN）和深度学习已用于自动分割多种植物器官。常用软件包括ImageJ、IMARIS、Dragonfly、AVIZO、Amira、Labellerr、Encord、3D Slicer、ITK-Snap、MONAI、Killi、LabelMe、CVAT、PlantSeg和Cellpose。

**TOWARD MECHANISTIC INSIGHT USING FINITE ELEMENT MODELING**

一旦通过成像捕获植物器官或组织的架构并转换为三维（3D）网格，即可用于建模和模拟影响代谢的功能和过程，如机械行为、气体流动、水力学和热力学过程。每种方法需模拟材料或相的物理属性及定义系统的边界条件。模拟需提供机械属性、热或流体动力学属性，以及环境属性（如压力、外部载荷或位移）。有限元分析（FEA）使用网格作为输入结构，通过应用于单个单元的方程求解对象整体物理行为。网格可细化或修改，但细网格需高计算能力。通常进行敏感性测试以确定满足质量要求的最低分辨率。可通过实验验证模型预测的可靠性和效率。常用软件包括ANSYS、SDRC/IDEAS、NASTRAN/PATRAN、HYPERMESH、LS DYNA、ABAQUS、SIEMENS PLM NX、NISA、COMSOL和KEBIR。

**Mechanical modeling**

机械模拟预测结构在载荷下的变形，包括内部载荷（如膨胀压力对细胞壁的载荷）或外部载荷（如重力或风力）。模拟需用体积网格表示固体相，并对每个单元赋予材料属性（如杨氏模量、粘弹性、泊松比）。这些属性可通过蠕变、松弛、压缩和弯曲实验（如原子力显微镜（AFM）或纳米压痕）获得。植物机械行为研究应用于食品质地、建筑材料和植物功能理解（如细胞生长、器官稳定性）。微CT（micro-CT）基于有限元（FE）建模可解析不同组织在整体力学性能中的贡献。例如，对竹子的研究显示，其机械强度与孔隙性薄壁组织与厚壁组织（sclerenchyma）的排列有关，皮层区域的高密度细胞层提供额外稳定性。对Quercus suber软木组织的研究揭示了细胞形状和取向导致的机械各向异性，细胞壁的自然褶皱在压缩下作为应力集中点。FE建模还用于分析弹性行为和断裂行为，如水稻幼苗茎秆的外鞘在最大应力下的承载能力归因于材料密度、弹性模量和膨胀压力。燕麦和小麦茎秆的强度差异源于形态差异（小麦中薄壁细胞壁和木质素比例更高）。FE模型通过实验验证可用于预测提高机械稳定性的结构性状。针对捕蝇草感觉毛的研究，基于微CT成像的形态学数据构建FE模型，结合细胞壁粘弹性和细胞间液流，揭示了机械敏感离子通道对弯曲刺激速率的依赖性。松果鳞片在干湿状态下的结构变化通过FE模型模拟，显示其运动机制比简单双层机制更复杂。叶片的结构复杂性通过FE模型分析，如Typha叶片的内部排列影响抗压和抗弯能力，Stephania japonica和Colocasia fallax的盾状叶片模型揭示了不同组织层在机械载荷下的应力分布。

**Modeling gas phase behavior**

光合作用效率受气体流经光合组织（叶肉）的效率影响，取决于气孔功能、叶肉细胞形状和密度、孔隙度及细胞间空气间隙网络架构。基于真实叶片内部架构的气体流动建模可预测单个性状的相对重要性。物理参数包括压力和扩散速率，通过核磁共振（NMR）和气体交换系统验证。网格用于描述细胞与空气间隙界面及空气间隙三维几何形状。eLeaf模型结合微CT、共聚焦显微镜和透射电镜数据，研究水稻叶片解剖结构，通过FE方法求解三维扩散反应模型。Théroux-Rancourt等人的实验验证表明光合速率与叶片孔隙度无关，而受细胞大小影响。Watts等人利用FE方法模拟二维CO₂扩散和光合作用，发现拟南芥叶片气孔间距呈过度分散模式，叶片两侧气孔协调对提高光合速率效果有限。

**Analyzing the role of light propagation**

光在光合组织中的传播和吸收受组织层形状和排列影响。表皮细胞促进光到达栅栏状叶肉细胞，海绵组织层散射光增强吸收。多种模型通过射线追踪模拟光学特性。Xiao等人开发的三维模型显示叶肉细胞和维管束鞘细胞在叶片内部光环境中起关键作用，维管束鞘延伸通过改变内部光散射和传播优化光利用效率。叶绿体定位对光利用效率有影响。Ho等人的番茄叶片三维模型表明叶绿体定位响应光强变化影响CO₂气体扩散速率。eLeaf模型结合射线追踪和反应扩散模型，预测低光强下高CO₂浓度对光合作用产生负面影响。高光强下生长的叶片通常更厚，叶绿体排列适应光强以最大化吸收。Retta等人对玉米叶片的三维模型耦合气体交换和光传播，使用蒙特卡罗方法模拟光传播，发现高光强下叶肉细胞中叶绿体向维管束鞘细胞聚集可提高光合速率。Borsuk等人研究具有不同几何形状（裂片状和柱状）的栅栏状叶肉细胞的光学特性，显示裂片细胞在漫射光下吸收最大，叶绿体定位于周壁，而柱状细胞对光方向性更敏感。

**Fluid flow modeling**

水力学是植物中重要的结构依赖过程，水通过木质部导管的无故障运输对功能至关重要。效率受叶片水势、水流、栓塞形成概率及恢复程度影响。导管解剖尺寸、穿孔、壁增厚和连接性影响整体水运输。同步辐射和实验室微CT可区分水和气体填充区域，用于研究完整植物中木质部和韧皮部导管。Robinson等人利用微CT研究枫树和桦树幼苗的内部架构和栓塞，发现桦树中栓塞均匀分布，而枫树中栓塞靠近形成层，表明老导管更易栓塞。计算流体动力学（CFD）模拟用于研究葡萄藤在不同干旱条件下的栓塞，发现木质部网络特征（如导管数量、连接性和位置）影响栓塞脆弱性。Xu等人的建模表明穿孔板高度和宽度、纹孔深度与流动阻力呈线性正相关，而导管内径和纹孔膜渗透性与流动阻力负相关。de Araujo等人模拟表明干旱条件下增加的纹孔数量可重新引导水流而不改变传导性。Bouda等人通过微CT和磁共振成像（MRI）结合，发现导管网络中的异质性导致水流从大直径导管向小直径导管重新定向。Bouda等人还模拟了早期维管植物木质部形状的进化，表明从圆柱形向复杂裂片形的转变增加了抗栓塞能力。Secchi等人通过微CT研究杨树，发现质外体糖积累对栓塞恢复至关重要。对耐干燥蕨类的研究显示柔性导管（富含果胶和蛋白质，木质素减少）在再水化中起关键作用。对桉树和Dalbergia ruddae木材的CFD模拟揭示了微特征（如凸起和裂纹）对干燥行为的影响，以及树胶对渗透性的降低作用。

**Thermal modeling**

热力学分析帮助理解植物如何控制温度并应对热冷胁迫。叶片温度影响光合作用等过程，叶片性状（如放置、形状、气孔数量）影响散热。Zhu等人提出的三维模型给出了叶片温度与环境因素的线性关系。叶片排列和取向影响水汽扩散和热传递，较长的叶柄和叶片与地面角度增加蒸腾速率，降低边界层阻力。Plas等人基于CFD的降阶模型可快速预测叶片温度和湿度，适用于温室和封闭生长系统。Konrad等人的模型基于能量平衡和气体交换，预测叶片结构和大小对温度的影响大于CO₂变化。针对花朵温度管理，Nogueira等人利用微CT（micro-CT）基于有限元（FE）分析研究Nidularium innocentii花序，热传递FE模型显示收集的水作为热稳定剂，而无水时花序表现出热应激反应。

**BIO-INSPIRED DESIGN**

植物复杂的多尺度架构为工业设计提供灵感。微CT（micro-CT）基于有限元（FE）建模可分析结构组件在多个尺度上的效应，并通过FE模拟理解形态与整体力学性能的联系。例如，受竹子茎秆启发的结构设计，以及受分支茎秆启发的改进接头结构。植物纤维的力学特性和损伤通过FE模拟研究，为改进植物基生物复合材料提供基础。植物运动（如泡状细胞介导的运动）机制为创建细胞致动器提供灵感。吸湿性植物运动启发加湿系统、传感器和折叠系统。微CT数据的加入可增强现有模型，用于研究单个组织对器官力学的附加效应，为创建轻质且机械稳定的结构提供依据。

**CONCLUSION**

随着实验室微CT（micro-CT）成像的可及性提高和计算能力增强，计算建模在植物科学中的应用日益增多。有限元（FE）模型可预测多尺度结构-功能关系，但存在局限性：数据集庞大需高计算能力，低对比度样品分割困难，需有效图像分析策略。模拟模型通常针对特定数据集，难以推广。深度学习（如U-NET网络）的改进正在将分割变为全自动过程。开源数据库和标准化流程将促进跨物种研究。另一个挑战是预测和验证单一变量对整体过程的影响，需要跨学科研究提供实验数据。未来改进包括降低辐射损伤的微CT图像采集以实现四维（4D）发育成像，相关成像产生多尺度模型，以及多物理场模型（结合固体力学、流体流动和热力学）。微CT和FE模拟与其他技术结合可建立结构、力学和生理学之间的相互作用，为工业设计提供有效方案。