普通マイクロ断層レントゲン写真撮影スキャンに適したトウモロコシ組織の x 線吸収コントラストを改善する新たな方法を提供します。CT 画像を用いた異材トウモロコシ トウモロコシの維管束の微細な表現を効果的に抽出するための画像処理ワークフローのセットを紹介します。
高速画像解析手法に基づくトウモロコシ材料の解剖学的構造を正確に定量化する必要は。ここでは、普通のマイクロ マイクロ CT 検査のスキャンに適したトウモロコシ材料 (すなわち幹、葉および根) の ‘サンプル準備のプロトコル’ を提供します。トウモロコシの茎、葉および根の高解像度の CT 画像を基に、維管束の表現型解析のための 2 つのプロトコルについて述べる: (1) 31 を自動的に抽出する特定のイメージ解析パイプライン開発したトウモロコシの茎と葉の CT 画像を用いた、・維管束の分化形質を 33(グリシンリッチプロテイン、ボリュームなどの 3-D 形質表面積とグリシンリッチプロテイン、三次元 (3 D) のセグメンテーションのための画像処理手法を設定し、2 次元 (2 D) を抽出 2) トウモロコシ根の CT 画像のシリーズに基づいて、などトウモロコシ材料の維管束の伝統的な手動測定と比べると、提案プロトコルでは効率とミクロン スケール表現型定量の精度大幅向上します。
トウモロコシの維管束系を通るルートと水と無機成分と有機物1を提供するため主要な輸送経路を形成する葉を茎から、全体の植物。血管系のもう一つの重要な機能は、トウモロコシの葉の機械サポートを提供することです。たとえば、形態、数、根や茎の維管束の分布はトウモロコシ2,3の耐倒伏性に密接に関連します。現時点では、維管束の解剖学的構造の研究主に茎、葉、またはルートの特定の部分の解剖学的構造を表示する微視的・極微の技術を活用し測定し、カウントのこれらの構造手動調査の関心。確かに、大規模な microimages の様々 な微細構造の手動測定が非常に面倒で非効率的な作業とその主観と矛盾4のための microphenotypic 特性の精度が大幅に制限 5。
トウモロコシに二次成長がなく、セルの内容は基本的に一次分裂組織の水ので構成されています。任意の前処理なしトウモロコシ組織の新鮮なサンプル直接マイクロ CT 装置を使用してスキャンすることができます。ただし、スキャンの結果は、おそらく貧しいとラフです。主な理由は次のとおり: (1) 低減衰原子番号とイメージで高いノイズの低コントラストをもたらす植物組織の密度(2) 新鮮な植物材料は、Du6によって報告されたが脱水し、通常のスキャン環境中に縮小傾向があります。上記問題開発とトウモロコシ、ムギ、米および他の単子葉植物の microphenotyping 技術のアプリケーションの主な制約となっています。’サンプル準備のプロトコル’ を紹介ここでは、トウモロコシの茎、葉および根のサンプルを前処理します。このプロトコルは脱水と CT スキャンの中に植物材料の変形を回避できます。したがって、nondeformation による植物試料の保存時間を増やすに有益です。さらに、固体ヨウ素に基づく染色の手順はまた植物材料のコントラストを強調します。従って、それはマイクロ ct 画像の品質で大幅な改善を作るさらに、という名前の VesselParser、トウモロコシの茎や葉の CT 画像を処理する画像処理ソフトウェアを開発しました。このソフトウェアは、異なる植物組織の CT 画像を 2 D の高スループットと自動フェノタイピング分析を実行する画像処理パイプラインのセットを統合します。トウモロコシの茎や葉の全体の断面における維管束が検出され、抽出、画像処理手法を使用して識別されます。その結果、我々 はトウモロコシの茎における微視的表現型 31 とトウモロコシの葉の微細な表現型 33 を取得します。トウモロコシの根の CT 画像シリーズ、グリシンリッチプロテインの 3次元の形質を獲得する画像処理方式を開発しました。この方式は、画像の取得と従来の方法と比較して復興の効率に優れています。
これらの結果は普通 x 線マイクロ CT の撮像特性を維管束の微細な表現の有効な手段を考慮したパイプラインの処理イメージを示すこれは非常に植物科学 CT 技術の応用を広げ、細胞分解能6,7で植物材料の自動の表現を向上します。
この技術生物医学、材料科学の分野で CT 技術の成功のアプリケーション、植物や有望な技術ツールとして植物生命科学研究を推進して、農業の分野に徐々 に導入されています。.1990 年代後半の CT の技術は形態学的構造と植物根系発達の勉強を初めて使われました。過去 10 年間でシンクロトロン HRCT 植物生物学の強力な非破壊のツールとなっている、ブドウの血管システム8</sup…
The authors have nothing to disclose.
この研究は、国家自然科学基金、中国の (No.31671577)、科学と技術革新特別建設資金を供給されたプログラムの北京アカデミーの農業と林業 Sciences(KJCX20180423)、研究によって支えられました。ポスドクの北京、北京自然科学基金 (5174033) 中国 (2016YFD0300605-01) の開発プログラム研究財団 (2016 ZZ-66) と北京アカデミー農業と林業科学研究補助金 (KJCX20170404) (JNKYT201604)。
Skyscan 1172 X-ray computed tomography system | Bruker Corporation, Belgium | NA | For CT scanning |
CO2 critical point drying system (Leica CPD300) | Leica Corporation, Germany | NA | For sample drying |
Ethanol | Any | NA | For FAA fixation |
Formaldehyde | Any | NA | For FAA fixation |
Acetic acid | Any | NA | For FAA fixation |
Surgical blade | Any | NA | For cutting the sample sgements |
3D printer | Makerbot replicator 2, MakerBot Industries, USA | NA | For printing the sample baskets of maize root, stem, and leaf |
Centrifuge tube | Corning, USA | NA | Place the root, stem, or leaf materials |
Solid iodine | Any | NA | For sample dyeing |
SkyScan Nrecon software | SkyScan NRecon, Version: 1.6.9.4, Bruker Corporation, Belgium | NA | For image reconstruction |
VesselParser software | VesselParser, Version: 3.0, National Engineering Research Center for Information Technology in Agriculture (NERCITA), Beijing, China | NA | Image analysis protocol for single CT image of maize stem or leaf |
ScanIP | ScanIP, Version: 7.0; Simpleware, Exeter, UK | NA | 3D image processing software |
Latex gloves | Any | NA | |
Tweezers | Any | NA |