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Plant Phenomics | 表型实用工具文章合集
发表时间：2025-02-19 09:48:12点击：28
来源：植物表型组学
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Plant Phenomics | PREPs：用于高通量田间植物表型分析的开源软件
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0221
软件链接：http://cse.naro.affrc.go.jp/aitoh/PREPs/?en
Plant Phenomics | 武汉理工大学开发了一款结合深度学习与移动端的小麦条锈病严重度表型智能评测APP
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0201
StripeRust-Pocket下载链接：https://github.com/WeizhenLiuBioinform/StripeRust-Pocket
Plant Phenomics | 华中农业大学开发了基于无人机平台的大田作物表型数据提取和分析平台
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0164
软件下载链接：https://drive.google.com/uc?export=download&id=1aZalN0yqli9l2pqyQAPK0IiACs7UhrHF
GSP-AI：利用无人机图像和气象数据识别小麦关键生长阶段及其从营养生长到生殖生长转变的人工智能平台
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0255
平台链接：https://github.com/The-Zhou-Lab/GSP-AI/releases
Auto-LIA：基于视觉的叶片倾角自动测量系统改善了植物生理监测
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0245
平台链接：http://autolia.samlab.cn
Plant Phenomics | 南京农业大学开发人工智能创新识别黄瓜性状系统
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0193
系统链接：https://zenodo.org/records/10039037
Plant Phenomics | 华中农业大学作物表型团队开发了一种高效准确测量未经整形的水稻稻穗表型方法
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0213
软件链接：https://pan.baidu.com/s/1BJ184slKAXJMwLmZznjRlA?pwd=6knk
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《植物表型组学》（Plant Phenomics）是由南京农业大学主办的英文学术期刊，于2019年1月正式上线发行。采用开放获取形式，刊载植物表型组学交叉学科热点领域具有突破性科研进展的原创性研究论文、综述、数据集和观点。具体范围涵盖高通量表型分析的最新技术，基于图像分析和机器学习的表型分析研究，提取表型信息的新算法，作物栽培、植物育种和农业实践中的表型组学新应用，与植物表型相结合的分子生物学、植物生理学、统计学、作物模型和其他组学研究，表型组学相关的植物生物学等。期刊已被DOAJ、Scopus、PMC、EI和SCIE等数据库收录。科睿唯安JCR2023影响因子为7.6，位于农艺学、植物科学、遥感一区。2023年中科院期刊分区位于农林科学大类一区。2020年入选中国科技期刊卓越行动计划高起点新刊项目、2024年入选江苏科技期刊卓越行动计划领军期刊项目、中国科技期刊卓越行动计划二期英文梯队期刊。。
说明：本文由《植物表型组学》编辑部负责组稿。
中文内容仅供参考，一切内容以英文原版为准。
编辑排版：王平、陈新月（浙江大学）
审核：尹欢、孔敏
