GridScore: a tool for accurate, cross-platform phenotypic data collection and visualization.
GridScore: a tool for accurate, cross-platform phenotypic data collection and visualization.
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GridScore：一个用于准确、跨平台的表型数据收集和可视化的工具。
DOI：
10.1186/s12859-022-04755-2
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发表时间：
2022-06-06
影响因子：
3
通讯作者：
Shaw, Paul D.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Raubach, Sebastian;Schreiber, Miriam;Shaw, Paul D.
关键词：
植物育种和作物研究依赖于实验性表型试验。这些试验产生了大量性状和植物品种的数据，需要有效和准确地捕获这些数据，以支持进一步的研究和下游分析。传统上是手工评分，现在的表型数据是使用电子表格或专门的应用程序收集的。虽然存在许多提高效率和减少错误的解决方案，但没有一种解决方案能像已经使用了几十年的印刷现场计划那样熟悉，并提供对试验设置的直观概述，以前记录的数据和绘图仍然需要评分。我们介绍GridScore，它利用尖端的网络技术来重现熟悉的印刷现场计划，同时通过添加地理参考、图像标记和语音识别等高级功能来增强表型数据收集过程。GridScore是一个跨平台的开源植物表型分析应用程序，它结合了基于条形码的系统和指导数据收集方法，同时提供了一个自上而下的视图来查看在田间布局中收集的数据。GridScore与现有工具进行了广泛的标准比较，包括对条形码、多平台和可视化的支持。与其竞争对手相比，GridScore在提供完整的手动表型体验方面表现出色。
Plant breeding and crop research rely on experimental phenotyping trials. These trials generate data for large numbers of traits and plant varieties that needs to be captured efficiently and accurately to support further research and downstream analysis. Traditionally scored by hand, phenotypic data is nowadays collected using spreadsheets or specialized apps. While many solutions exist, which increase efficiency and reduce errors, none offer the same familiarity as printed field plans which have been used for decades and offer an intuitive overview over the trial setup, previously recorded data and plots still requiring scoring. We introduce GridScore which utilizes cutting-edge web technologies to reproduce the familiarity of printed field plans while enhancing the phenotypic data collection process by adding advanced features like georeferencing, image tagging and speech recognition. GridScore is a cross-platform open-source plant phenotyping app that combines barcode-based systems with a guided data collection approach while offering a top-down view onto the data collected in a field layout. GridScore is compared to existing tools across a wide spectrum of criteria including support for barcodes, multiple platforms, and visualizations. Compared to its competition, GridScore shows strong performance across the board offering a complete manual phenotyping experience.
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影响因子：
9.2
作者：
Crescente JM;Guidobaldi F;Demichelis M;Formica MB;Helguera M;Vanzetti LS
通讯作者：
Vanzetti LS
影响因子：
2.3
作者：
Rife, Trevor W.;Poland, Jesse A.
通讯作者：
Poland, Jesse A.
DOI：
10.1007/bf02854979
发表时间：
1951-01-01
期刊：
AMERICAN POTATO JOUR
影响因子：
--
作者：
HAWKES, J. G.
通讯作者：
HAWKES, J. G.
影响因子：
2.3
作者：
Raubach, Sebastian;Kilian, Benjamin;Shaw, Paul D.
通讯作者：
Shaw, Paul D.
DOI：
10.34133/2019/7507131
发表时间：
2019
期刊：
Plant phenomics (Washington, D.C.)
影响因子：
--
作者：
Pieruschka R;Schurr U
通讯作者：
Schurr U