[SPA] El fenotipado de alta resolución mediante visión artificial está en pleno desarrollo, ya que nos permite obtener información de características no apreciables con otros métodos. Además, presenta ventajas como que es una técnica no invasiva, con un bajo impacto en el objeto de estudio. Con ella podríamos conocer el efecto de mutaciones en genes del reloj circadiano sobre la velocidad de crecimiento de los órganos laterales, como hojas, flores y frutos. El principal objetivo de mi doctorado sería el desarrollo de un programa automático de análisis de imagen para el fenotipado vegetal. Para ello se va a trabajar con distintos materiales vegetales (Petunia, Antirrhinum majus, Arabidopsis y Fresa) utilizando las herramientas bioinformáticas adecuadas (lenguajes informáticos como Perl, Python, SQL o R); así como un sistema de visión, que dependerá del objetivo específico del experimento (infrarrojo, RGB e hiperespectrales) con un control de temperatura e iluminación.
[ENG] High-throughput phenotyping with artificial vision is becoming central in biology. It provides information about non-appreciable characteristics. Furthermore, it is a non-invasive technique, with a low impact on the subject of study. We could discover the effect of mutations of circadian clock genes affecting growth speed of lateral organs, such as leaves, flowers and fruits. The main aim of my PhD would be the development of an automatic program of image analysis for plant phenotyping. Different plant materials are going to be studied (Petunia, Antirrhinum majus, Arabidopsis and strawberry) using the adequate bioinformatic tools (informatic languages such as as Perl, Python, SQL or R); as well as a vision system, which will depend on the specific object of the experiment ( infrared, RGB and hyperspectral) with a temperature and lightning control.Este trabajo se enmarca dentro del proyecto CDTI 5117/17CTA-P y PROYECTO BFU 2017 88300-C2-1-
