Summary

الجمع بين رامان التصوير وتحليل متعدد المتغيرات لتصور اللجنين، السليلوز، وهيميسيلولوز في جدار الخلية النباتية

Published: June 10, 2017
doi:

Summary

ويهدف هذا البروتوكول لتقديم طريقة عامة لتصور اللجنين، السليلوز، وهيميسيلولوز في جدران الخلايا النباتية باستخدام رامان التصوير وتحليل متعدد المتغيرات.

Abstract

تطبيق رامان التصوير إلى الكتلة الحيوية النباتية آخذ في الازدياد لأنه يمكن أن توفر المعلومات المكانية والتراكيب على المحاليل المائية. ولا يتطلب التحليل عادة إعداد عينات واسعة النطاق؛ يمكن الحصول على المعلومات الهيكلية والكيميائية دون وضع العلامات. ومع ذلك، كل صورة رامان يحتوي على آلاف الأطياف. وهذا يثير صعوبات عند استخراج المعلومات الخفية، وخاصة بالنسبة للمكونات ذات الهياكل الكيميائية مماثلة. يقدم هذا العمل تحليلا متعدد المتغيرات لمعالجة هذه المشكلة. بروتوكول يحدد طريقة عامة لتصور المكونات الرئيسية، بما في ذلك اللجنين والسليلوز، وهيميسيلولوز داخل جدار الخلية النباتية. في هذا البروتوكول، وصفت إجراءات لإعداد العينات، واكتساب الطيفية، ومعالجة البيانات. وهي تعتمد اعتمادا كبيرا على مهارة المشغل في إعداد العينات وتحليل البيانات. باستخدام هذا النهج، وتحقيق رامان يمكن أن يؤديها مستخدم غير متخصص لاكتساب هيغh- بيانات ذات جودة ونتائج ذات مغزى لتحليل جدار الخلية النباتية.

Introduction

Plant biomass is the most abundant renewable resource on Earth; is mainly composed of lignin, cellulose, and hemicellulose; and is considered an attractive source of bioenergy and bio-based chemicals1. Unfortunately, it can resist degradation and confer hydrolytic stability or structural robustness to the plant cell wall. Such resistance is attributable to the accessible surface area, biomass particle size, degree of polymerization, cellulose crystallinity, and protective lignin2. A comprehensive understanding of the structural and chemical nature of the plant cell wall is thus significant from the viewpoint of plant biology and chemistry, as well as from that of commercial utilization. Commonly used wet chemistry analyses, such as chromatography, mass spectrometry, and nuclear magnetic resonance spectroscopy, only provide average compositional data of the measured sample. Furthermore, these methods are invasive and destroy the original structure of the plant tissue3.

The Raman imaging technique is a powerful tool for the nondestructive visualization of spatially resolved chemical information4. It uses a laser light to cause inelastic scattering with a photon and relies on changes in polarizability arising from the molecular vibrations. In this case, water causes weak Raman scattering, which makes this approach suitable for in situ investigations of biological samples5. The application of the Raman imaging technique to the plant cell wall can elucidate the structure and composition of plant cell walls in their native state, with the resolution on the scale of the single cell and even of the cell wall layers6. A typical Raman imaging analysis of a plant cell wall generally consists of three steps: 1) sample preparation, 2) spectral acquisition, and 3) data processing.

Although one of the major advantages of Raman imaging is the ability to achieve label-free and non-destructive spectra with minimal sample preparation, physical sample sectioning is still necessary to expose the surface of interest. This process should be performed carefully to obtain a flat surface, since the technique depends on maintaining optical focus7. Spectral acquisition requires a balance between image quality and extensive acquisition times8. Data processing aims to effectively extract the chemical information from the image data, especially for the components with similar chemical structures, such as cellulose and hemicellulose. Due to the strong spectral overlap, the exact spectra are difficult to discern. In this case, multivariate analysis is a straightforward approach to effectively uncover the hiding structural and chemical information9. This work presents a general protocol describing the use of Raman imaging to visualize the main components in plant cell walls, including lignin, cellulose, and hemicellulose.

Protocol

1. إعداد العينة قطع كتلة الأنسجة الصغيرة (حوالي 3 مم × 3 مم × 5 مم) من عينة النبات (على سبيل المثال، الجذعية الحور). تزج الأنسجة في الماء المغلي منزوع الأيونات لمدة 30 دقيقة. نقل على الفور إلى …

Representative Results

الشكل 1 يقدم لمحة عامة عن نظام رامان نموذجي نموذجي لتصوير رامان من جدار الخلية النباتية. على سبيل المثال، أطياف رامان الأصلية من الحور ( بوبولوس نيغرا L.) لديها الانجرافات خط الأساس كبيرة والمسامير ( الشكل 2A ). بعد ?…

Discussion

جدار الخلية النباتية هو مركب الذي تم تنظيمه في عدة طبقات، بما في ذلك زاوية الخلية (سيسي)، الجدار الثانوي (سو، مع S1، S2، و S3 طبقات)، والمركبة لاميلا المتوسطة (سمل، لاميلا المتوسطة بالإضافة إلى الابتدائي المجاور الجدار)، مما يجعل من الصعب الحصول على سطح مستو أثناء إعداد ا…

Declarações

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

نشكر وزارة العلوم والتكنولوجيا الصينية (2016YDF0600803) للحصول على الدعم المالي.

Materials

Microtome Thermo Scientific Microm HM430
Confocal Raman microscope Horiba Jobin Yvon Xplora
Oven Shanghai ZHICHENG ZXFD-A5040

Referências

  1. Gonzalo, G. D., et al. Bacterial Enzymes Involved in Lignin Degradation. J. Biotechnol. 236, 110-119 (2016).
  2. Rosatella, A. A., Afonso, C. A. M. Chapter 2. Ionic Liquids in the Biorefinery Concept: Challenges and Perspectives. , 38-64 (2016).
  3. Sun, L., et al. Understanding tissue specific compositions of bioenergy feedstocks Through hyperspectral Raman imaging. Bio. 108 (2), 286-295 (2009).
  4. Tolstik, T., et al. Classification and prediction of HCC tissues by Raman imaging with identification of fatty acids as potential lipid biomarkers. J. Cancer. Res. Clin. Oncol. 141 (3), 407-418 (2015).
  5. Schrader, B. . Infrared and Raman spectroscopy: methods and applications. , (2008).
  6. Gierlinger, N., et al. Imaging of plant cell walls by confocal Raman microscopy. Nat. Protoc. 7 (9), 1694-1708 (2012).
  7. Luca, A. C. D., et al. Online fluorescence suppression in modulated Raman spectroscopy. Anal. Chem. 82 (2), 738-745 (2009).
  8. Schlücker, S., et al. Raman microspectroscopy: a comparison of point, line, and wide-field imaging methodologies. Anal. Chem. 75 (16), 4312-4318 (2003).
  9. Cooper, J. B. Chemometric analysis of Raman spectroscopic data for process control applications. Chemometr. Intell. Lab. Syst. 46 (2), 231-247 (1999).
  10. Cheng, H. J., Hsiau, S. S. The study of granular agglomeration mechanism. Powder Technol. 199 (3), 272-283 (2010).
  11. Zhang, X., et al. Method for removing spectral contaminants to improve analysis of Raman imaging data. Sci. Rep. 6, 39891 (2016).
  12. Shinzawa, H., et al. Multivariate data analysis for Raman spectroscopic imaging. J. Raman Spectrosc. 40 (12), 1720-1725 (2009).
  13. Lawton, W. H., Sylvestre, E. A. Self modeling curve resolution. Technometrics. 13, 617-633 (1971).
  14. Zhang, X., et al. Method for automatically identifying spectra of different wood cell wall layers in Raman imaging data set. Anal. Chem. 87 (2), 1344-1350 (2015).
  15. Kudelski, A. Analytical application of Raman spectroscopy. Talanta. 76 (1), 1-8 (2008).

Play Video

Citar este artigo
Zhang, X., Chen, S., Xu, F. Combining Raman Imaging and Multivariate Analysis to Visualize Lignin, Cellulose, and Hemicellulose in the Plant Cell Wall. J. Vis. Exp. (124), e55910, doi:10.3791/55910 (2017).

View Video