LeafJ：ImageJ的插件半自动叶形状测量
Summary
示范的高吞吐量叶测量的关键方法。这些方法可以用来加速学习时，许多植物叶表型的突变体或以其他方式筛选植物叶表型。
Abstract
高通量分型（组学）是一个功能强大的工具，用于连接的基因，其功能（见综述1，最近的例子2-4）。叶片是主要的光合器官，并且它们的大小和形状各不相同发育和工厂内的环境。出于这些原因，叶片形态研究需要从众多的叶片，这最好是通过半自动化组学工具5,6的多个参数的测量。遮荫环境是一个重要的线索，影响植物的建筑和生活的历史套件的反应统称为避荫综合症（SAS）7。在SAS响应，遮阳诱导叶柄伸长和叶片面积的变化作为指标8是特别有用的。至目前为止，叶形方案（ 如形状层10，LeafAnalyzer 11，LEAFPROCESSOR 12）可以测量叶片轮廓和分类 ，叶形，但不能输出叶柄长度。叶柄缺乏大型测量系统的抑制SAS组学的方法来研究。在本文中，我们将介绍一种新开发的ImageJ的插件，称为LeafJ，它可以快速测量模式植物拟南芥叶柄长，叶片参数。偶尔叶的叶柄/叶片边界，需要手动校正我们使用的是触摸屏平板。此外，叶片细胞的形状和，叶细胞数量是重要的决定因素，叶片大小13。从LeafJ分离，我们也提出为测量细胞的形状，面积和尺寸的触摸屏平板电脑使用的协议。我们的叶性状测量系统不限于阴凉处，避免研究，并会加速叶片的许多突变体的表型筛选植物叶表型。
Protocol
1。植物材料请注意，该的植物生长协议的目的是为避荫反应检测。你最喜欢的条件下可以生长的植物。 洒在9厘米培养皿和存储（分层）在4°C的水浸泡滤纸四天在黑暗中的拟南芥种子。 将这些培养皿中传输模拟太阳光条件：80〜100μE光合有效辐射（PAR）和远红光的补充带来的R：FR比为1.86。漫长的一天（16小时光照/ 8小时黑暗）和恒定的温度为22°C。在此?…
Representative Results
1。叶片图像显示的叶柄和叶片边界的估计，其测量窗口的LeafJ最有用的功能之一是自动检测的叶片/叶柄边界的（ 图1）。 LeafJ算法的工作原理如下：内置ImageJ的ParticleAnalyzer功能中被用来寻找并确定内的用户选择的叶子的取向。对于每片叶子的叶的宽度确定沿叶片的整个轴。使用运行的窗口（为7近端到焦点位置的位置的平均宽度的平均宽度为7到焦点位置的远侧位置…
Discussion
我们的“LeafJ”的插件，使测量叶柄长半，自动比手动测量吞吐量提高了近6倍。叶柄长是SAS的一个重要指标，也是一个具有里程碑意义的现象，如淹没性与偏下的增长17。因此，这个插件可能是有用的范围广泛的植物研究。
我们的插件来实现在一个完善的基于Java的免费软件，ImageJ的。这使得可以轻松跨平台的安装。易于修改程序也是一个优势的LeafJ插件的ImageJ的，因?…
Divulgations
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
LeafJ是由JNM，而他是在休假中的凯瑟琳·波拉德博士的实验室在格拉德斯通研究所。
这项工作是由美国国家科学基金会的资助（批准号IOS-0923752）。
Materials
| Name of the reagent | Company | Catalogue number | |
| far-red light LED | Orbitec | custom made | |
| transparency | IKON | HSCA/5 | |
| scanner | Epson | Epson Perfection V700 PHOTO | |
| Image J | NIH | http://rsbweb.nih.gov/ij/ | |
| LeafJ | custom | http://www.openwetware.org/wiki/Maloof_Lab | |
| Air Display | Avatron Software Inc. | http://avatron.com/ | |
| iPad2 | Apple Inc. | http://www.apple.com/ |
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Citer Cet Article
Maloof, J. N., Nozue, K., Mumbach, M. R., Palmer, C. M. LeafJ: An ImageJ Plugin for Semi-automated Leaf Shape Measurement. J. Vis. Exp. (71), e50028, doi:10.3791/50028 (2013).