Micron-scala Phenotyping tecniche di mais fasci vascolari basato su x-Ray Microcomputed Tomography
Summary
Mettiamo a disposizione un nuovo metodo per migliorare il contrasto di assorbimento di raggi x del mais tessuto adatto per l’esame di tomografia microtomografia ordinaria. Basato sulle immagini di CT, introduciamo una serie di flussi di lavoro di elaborazione delle immagini per diversi materiali mais per estrarre efficacemente microscopici fenotipi dei fasci vascolari del mais.
Abstract
È necessario quantificare con precisione le strutture anatomiche di mais materiali basati su tecniche di analisi di immagine ad alta velocità. Qui, forniamo un ‘protocollo di preparazione del campione’ per materiali mais (cioè, stelo, foglia e radice) adatti per tomografia microtomografia ordinaria (micro-CT). Basato su immagini ad alta risoluzione di CT del mais del tronco, foglia e radice, descriviamo due protocolli per l’analisi fenotipica dei fasci vascolari: (1) basato sull’immagine di CT del foglio e del gambo di mais, abbiamo sviluppato una pipeline di analisi di immagine specifica per estrarre automaticamente 31 e 33 tratti fenotipici di fasci vascolari; (2) basato sulla serie di immagine di CT di radice di mais, abbiamo istituito un regime di trattamento di immagine per la segmentazione tridimensionale (3D) dei vasi metaxylem ed estratte bidimensionali (2D) e 3-d tratti fenotipici, come il volume, superficie dei vasi metaxylem, ecc. Rispetto al tradizionale misurazione manuale di fasci vascolari di mais materiali, i protocolli proposti migliorano significativamente l’efficienza e la precisione di quantificazione fenotipica micron-scala.
Introduction
Il sistema vascolare mais attraversa l’intera pianta, dalla radice e fusto alle foglie, che forma i percorsi di trasporto chiave per la distribuzione di acqua, sostanze nutrienti minerali e sostanze organiche1. Un’altra importante funzione del sistema vascolare è di fornire supporto meccanico per la pianta di mais. Ad esempio, la morfologia, il numero e la distribuzione dei fasci vascolari nelle radici e steli sono strettamente correlati alla resistenza sistemazioni di piante di mais2,3. Attualmente, gli studi sulla struttura anatomica dei fasci vascolari principalmente utilizzano tecniche microscopiche e ultramicroscopiche per visualizzare le strutture anatomiche di una certa parte del fusto, foglia o radice e quindi misurano e contano queste strutture di interesse di indagine manuale. Indubbiamente, misurazione manuale di varie strutture microscopiche in microimages su larga scala è un lavoro molto noioso e inefficiente e limita gravemente la precisione dei tratti di microphenotypic, grazie alla sua soggettività ed incoerenza4, 5.
Mais non ha nessuna crescita secondaria, e il contenuto della cella consiste essenzialmente di acqua nel meristema primario. Senza alcun pretrattamento, freschi campioni di mais tessuti possono essere analizzati direttamente utilizzando un dispositivo di micro-CT; Tuttavia, i risultati della scansione sono probabilmente povero e grezzo. I motivi principali sono riassunti come segue: densità (1) bassa attenuazione dei tessuti vegetali, risultante in un contrasto basso di numero atomico e alto rumore nelle immagini; (2) materiali vegetali freschi sono inclini a disidratarsi e si restringono durante il normale ambiente di scansione, come riportato da Du6. I problemi di cui sopra sono diventati i principali vincoli per lo sviluppo e l’applicazione della tecnologia microphenotyping per mais, frumento, riso e altre monocotiledoni. Qui, presentiamo il ‘protocollo di preparazione del campione’ per pretrattare i campioni di mais staminali, foglia e radice. Questo protocollo consente di evitare la disidratazione e la deformazione di materiali vegetali durante la TAC; Pertanto, è utile aumentare il tempo di conservazione di campioni di piante con nondeformation. Inoltre, il passo di tintura basato solido iodio migliora anche il contrasto di materiali vegetali; così, rende i miglioramenti significativi nella qualità imaging di micro-CT. Inoltre, abbiamo sviluppato software di elaborazione immagine, denominato VesselParser, per elaborare le immagini di CT di mais steli e foglie. Questo software integra un set di pipeline di elaborazione dell’immagine per eseguire analisi phenotyping di alto-rendimento e automatica per le immagini di CT 2-D di tessuti vegetali diversi. Fasci vascolari nell’intera sezione trasversale del gambo di mais e foglia vengono rilevati, estratti e identificati utilizzando un metodo di elaborazione delle immagini automatico. Di conseguenza, otteniamo 31 fenotipi microscopici del fusto mais e 33 fenotipi microscopici di foglia di mais. Per la serie di immagini di CT della radice mais, abbiamo sviluppato uno schema di elaborazione dell’immagine per acquisire tratti fenotipici 3D dei vasi metaxylem. Questo schema è superiore in termini di efficienza di acquisizione di immagini e di ricostruzione rispetto ai metodi tradizionali.
Questi risultati indicano che l’immagine elaborazione pipeline considerando che le caratteristiche di formazione immagine dei raggi x normali micro-CT forniscono un metodo efficace per la fenotipizzazione microscopica di fasci vascolari; Questo estremamente allarga le applicazioni delle tecniche di CT in scienze vegetali e migliora la fenotipizzazione automatica di materiali vegetali a risoluzione cellulare6,7.
Protocol
Representative Results
Discussion
Con la riuscita applicazione di tecnologia di CT nei campi della biomedicina e scienze dei materiali, questa tecnologia è stata introdotta gradualmente nei campi della botanica e dell’agricoltura, promuovendo ricerche nelle scienze della vita di pianta come un promettente strumento tecnico . Nel tardo 1990, tecnologia CT in primo luogo è stata utilizzata per studiare le strutture morfologiche e sviluppo di sistemi di radice di pianta. Nell’ultimo decennio, Sincrotrone HRCT è diventato un potente strumento non distrutt…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Questa ricerca è stata sostenuta dal National natura Science Foundation of China (No.31671577), la scienza e tecnologia innovazione speciale costruzione finanziato programma di Pechino Accademia di agricoltura e silvicoltura Sciences(KJCX20180423), la ricerca Programma di sviluppo della Cina (2016YFD0300605-01), la Fondazione di scienze naturali di Beijing (5174033), il Beijing Postdoctoral Research Foundation (2016 ZZ-66) e il Beijing Academy of agricoli e forestali Scienze 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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