Mikron-Skala Phänotypisierung Techniken der Mais Leitbündel basierend auf Microcomputed Röntgentomographie
Summary
Wir bieten eine neuartige Methode zur Verbesserung der Resorption Röntgenkontrast Mais Gewebe geeignet für gewöhnliche Microcomputed Tomographie scannen. Basierend auf CT-Bilder, stellen wir eine Reihe von Bildverarbeitungs-Workflows für verschiedene Mais Materialien effektiv mikroskopische Phänotypen der Leitbündel von Mais zu extrahieren.
Abstract
Es ist notwendig, die anatomischen Strukturen des Mais Materialien auf Basis von Hochdurchsatz-Bild-Analyse-Techniken genau zu quantifizieren. Hier bieten wir ein “Probe-Vorbereitung-Protokoll” für Mais (d.h., Stamm, Blatt und Wurzel) geeigneten Materialien für gewöhnliche Microcomputed Tomographie (Mikro-CT) scannen. Basierend auf hochauflösenden CT-Aufnahmen des Mais Stamm, Blatt und Wurzel, beschreiben wir zwei Protokolle für die phänotypische Analyse der Leitbündel: (1) basierend auf dem CT-Bild von Mais Stiel und Blatt, entwickelten wir eine bestimmtes Bild Analyse Pipeline um 31 automatisch extrahieren und 33 phänotypische Merkmale der Leitbündel; (2) basierend auf der CT-Bild-Serie von Mais Root, wir richten Sie ein Bild-Verarbeitung-Schema für die dreidimensionale (3D) Segmentierung der Messungen Schiffe und extrahiert zweidimensional (2D) und 3-d-phänotypische Merkmale, wie Volumen, Fläche Messungen Schiffe, etc. Verglichen mit traditionellen manuellen Messung der Leitbündel Mais Materialien, verbessern die vorgeschlagenen Protokolle erheblich die Effizienz und Genauigkeit der phänotypischen Quantifizierung Mikron-Skala.
Introduction
Der Maize Gefäßsystem durchzieht die gesamte Anlage, von der Wurzel und Stengel, Blätter, bildet die wichtigsten Transport-Wege für die Bereitstellung von Wasser, Mineralstoffen und organischen Substanzen1. Eine weitere wichtige Funktion des Gefäßsystems soll der Maispflanze mechanische unterstützen. Beispielsweise sind die Morphologie, die Anzahl und die Verteilung der Leitbündel in Wurzeln und Stängeln, die Standfestigkeit von Maispflanzen2,3eng. Zur Zeit Studien über die anatomische Struktur der Leitbündel hauptsächlich nutzen mikroskopische und ultramikroskopischer Techniken um die anatomischen Strukturen eines bestimmten Teils der Stamm, Blatt oder Wurzel, anzuzeigen und dann Messen und zählen diese Strukturen der Interesse durch die manuelle Untersuchung. Zweifellos, manuelle Messung von verschiedenen mikroskopischen Strukturen in groß angelegten Microimages ist eine sehr mühsame und ineffiziente Arbeit und schränkt die Präzision der Microphenotypic Merkmale, aufgrund seiner Subjektivität und Inkonsistenz4, 5.
Mais hat keine sekundäre Wachstum, und Inhalt der Zelle besteht im Wesentlichen aus Wasser in den primären Meristem. Ohne jede Vorbehandlung können frische Proben von Mais Gewebe direkt mit einem Mikro-CT-Gerät gescannt werden; die Scan-Ergebnisse sind jedoch wahrscheinlich schlechte und rau. Die Hauptgründe sind wie folgt zusammenfassen: (1) niedrige Dämpfung dichten von Pflanzengewebe, was einen geringen Kontrast von Ordnungszahl und hohe Rauschen in Bildern; (2) frisches Pflanzenmaterial sind anfällig für austrocknen und schrumpfen während der normalen Scan-Umgebung, wie Du6berichtet. Die oben genannten Probleme sind die Haupthindernisse für die Entwicklung und Anwendung der Microphenotyping-Technologie für Mais, Weizen, Reis und anderen monocotylen geworden. Hier stellen wir das “Probe-Vorbereitung-Protokoll”, die Proben von Mais Stamm, Blatt und Wurzel Vorbehandeln. Dieses Protokoll verhindert die Austrocknung und Verformung des pflanzlichen Rohstoffen bei der CT Scan; Daher ist es vorteilhaft, die Aufbewahrungszeit von Pflanzenproben mit Nondeformation zu erhöhen. Darüber hinaus erhöht der Färbe Schritt basierend auf soliden Jod auch den Kontrast von Pflanzenmaterial; So macht es signifikante Verbesserungen in der Bildqualität von Mikro-CT Darüber hinaus entwickelten wir Bildverarbeitungs-Software, namens VesselParser, die CT-Bilder von Mais Stengel und Blätter zu verarbeiten. Diese Software integriert eine Reihe von Bildverarbeitungs-Pipelines zu hohem Durchsatz und automatische Phänotypisierung Analysen für 2-D-CT-Aufnahmen von verschiedenen Pflanzengeweben. Leitbündel in den gesamten Querschnitt des Mais Stiel und Blatt werden erkannt, extrahiert und durch eine automatische Bildverarbeitung Methode identifiziert. Dadurch erhalten wir 31 mikroskopische Phänotypen des Mais Stammes und 33 mikroskopische Phänotypen des Mais Blattes. Für die CT-Bild-Serie der Mais Wurzel entwickelten wir ein Bildverarbeitungs-System, 3-d-phänotypische Merkmale der Messungen Schiffe zu erwerben. Dieses Schema ist in der Effizienz der Bildaufnahme und Wiederaufbau im Vergleich zu traditionellen Methoden überlegen.
Diese Ergebnisse zeigen, dass die Bildverarbeitung Rohrleitungen, wenn man bedenkt, dass die Abbildungseigenschaften von normalen x-ray Micro-CT bieten eine effektive Methode für die mikroskopische Phänotypisierung von leitbündeln; Das extrem weitet sich die Anwendungen von CT Techniken in Pflanzenkunde und verbessert die automatische Phänotypisierung von Pflanzenmaterial im zellulären Auflösung6,7.
Protocol
Representative Results
Discussion
Mit den erfolgreichen Einsatz der CT-Technologie in den Bereichen Biomedizin und Materialwissenschaften wurde diese Technologie nach und nach in den Bereichen Botanik und Landwirtschaft, Förderung der Forschungen in den Lebenswissenschaften Werk als ein viel versprechendes Instrument der technischen eingeführt . In den späten 1990er Jahren war CT Technologie erstmals zur Untersuchung der morphologischen Strukturen und Entwicklung der Pflanze-Wurzel-Systeme eingesetzt. In den letzten zehn Jahren Synchrotron HRCT ist ei…
Offenlegungen
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Diese Forschung wurde unterstützt durch die National Natur Science Foundation of China (No.31671577), die Wissenschaft und Technologie Innovation besondere Bau finanzierte Programm von Peking Akademie für Land- und Forstwirtschaft Sciences(KJCX20180423), die Forschung Entwicklungsprogramm von China (2016YFD0300605-01), der Beijing Natural Science Foundation (5174033), der Beijing Postdoc Research Foundation (2016 ZZ-66), und die Peking-Akademie der Landwirtschaft und Forstwirtschaft Wissenschaften Grant (KJCX20170404) ( JNKYT201604).
Materials
| 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 |
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