우리는 옥수수 조직 일반 microcomputed 단층 촬영 스캐닝 적합의 x 선 흡수 명암을 개선 하기 위해 새로운 방법을 제공 합니다. CT 이미지를 바탕으로, 우리 옥수수의 혈관 번들의 미세한 고기를 효과적으로 추출 하는 다른 옥수수 자료에 대 한 이미지 처리 워크플로 집합을 소개 합니다.
그것은 높은 처리량 이미지 분석 기법에 따라 옥수수 자료의 해 부 구조를 정확 하 게 계량 해야 합니다. 여기, 우리는 자료에 대 한 옥수수 (즉, 줄기, 잎, 그리고 루트) 일반 microcomputed 컴퓨터 단층 촬영 (마이크로 CT) 스캔에 적합 ‘샘플 준비 프로토콜’을 제공 합니다. 옥수수 줄기, 잎, 그리고 뿌리의 고해상도 CT 이미지를 바탕으로, 우리는 혈관 다발의 phenotypic 분석에 대 한 두 개의 프로토콜 설명: (1) 옥수수 줄기와 잎의 CT 이미지를 바탕으로, 우리를 자동으로 추출 31 특정 이미지 분석 파이프라인 개발 그리고 혈관 번들; 33 phenotypic 특성 (2) 옥수수 루트의 CT 이미지 시리즈를 바탕으로, 우리 metaxylem 선박의 3 차원 (3 차원) 세분화에 대 한 이미지 처리 체계를 설정 2 차원 (2 차원)을 추출 하 고 볼륨, 같은 3 차원 phenotypic 특성 metaxylem 혈관의 표면적 등 옥수수 소재의 혈관 번들의 전통적인 수동 측정에 비해, 제안 된 프로토콜은 크게 효율성과 미크론 규모 phenotypic 정량화의 정확도 향상 시킵니다.
옥수수 혈관 시스템 루트와 물, 무기물 양분 그리고 유기 물질1을 제공 하기 위한 핵심 교통 경로 형성 하는 잎을 줄기에서 전체 공장을 통해 실행 됩니다. 혈관 시스템의 또 다른 중요 한 기능 옥수수 식물에 대 한 기계적인 지원을 제공 하는 것입니다. 예를 들어 형태, 숫자, 및 뿌리와 줄기에 혈관 번들의 밀접 하 게 관련 있다 옥수수 식물2,3의 숙박 저항. 현재, 혈관 번들의 해 부 구조에 대 한 연구는 줄기, 잎, 또는 특정 부분에의 해 부 구조를 표시 하려면 현미경 및 ultramicroscopic 기술을 주로 활용 다음 측정 고의 이러한 구조 계산 수동 조사 하 여 관심입니다. 의심의 여지가, 대규모 microimages에서 다양 한 미세 구조의 수동 측정 매우 지루한 하 고 비효율적인 일 이며 심각 때문에 주관과 불일치4, microphenotypic 특성의 정밀도 제한 5.
옥수수는 아무 보조 성장 하 고 셀 내용을 근본적으로 이루어져 있다 1 차 분열 조직에 물. 어떤 전처리 없이도 신선한 옥수수 조직 샘플 검사 될 수 있습니다 직접 마이크로 CT 장치;를 사용 하 여 그러나, 검색 결과 아마 가난 하 고 거친. 주된 이유는 다음과 같이 요약 된다: 식물 조직, 원자 번호 및 높은 잡음 이미지;에 낮은 대조의 결과의 (1) 낮은 감쇠 밀도 (2) 신선한 식물 재료 뒤6에서 보고 탈수 일반 검색 환경 중 축소 하는 경향이 있다. 상기 문제 개발 및 옥수수, 밀, 쌀, 그리고 다른 monocotyledons microphenotyping 기술 응용 프로그램에 대 한 주요 제약 되 고 있습니다. 여기, 우리 ‘샘플 준비 프로토콜’ 소개를 옥수수 줄기, 잎, 그리고 뿌리의 샘플을 pretreat. 이 프로토콜을 탈수와 CT 스캔; 동안 식물 재료의 변형 방지 따라서, nondeformation와 공장 샘플의 보존으로 유리 하다. 또한, 고체 요오드에 따라 염색 단계 또한 식물 재료;의 대비를 향상 따라서, 그것은 마이크로-중부의 이미지 품질에 상당한 개선 또한, 우리는 이미지 처리 소프트웨어를, VesselParser, 옥수수 줄기 및 잎의 CT 이미지 처리 라는 개발 했다. 이 소프트웨어는 다른 식물 조직의 2 차원 CT 이미지에 대 한 높은-처리량 및 자동 형질 분석을 수행 하는 이미지 처리 파이프라인의 집합을 통합 합니다. 옥수수 줄기와 잎의 전체 횡단면에 혈관 번들 검색, 추출, 그리고 자동 이미지 처리 방법을 사용 하 여 확인. 결과적으로, 우리 옥수수 잎의 33 미세한 고기 옥수수 줄기의 31 미세한 고기를 얻을. 옥수수 루트의 CT 이미지 시리즈, 우리는 metaxylem 혈관의 3 차원 phenotypic 특색을 취득 하는 이미지 처리 체계를 개발 했다. 이 제도 이미지 수집 및 전통적인 방법에 비해 개조의 효율성에서 우량 하다.
이러한 결과 혈관 번들;의 미세한 형질에 대 한 효과적인 방법을 제공 하는 일반 x 선 마이크로-CT의 영상 특성을 고려 하는 파이프라인을 처리 하는 이미지를 나타냅니다. 이 매우 식물 과학에 있는 CT 기술의 응용 프로그램을 확대 하 고 셀룰러 해상도6,7식물 재료의 자동 형질을 향상 시킵니다.
CT 기술 의학 및 재료 과학의 분야에서의 성공적인 응용 프로그램,이 기술은 점차적으로 도입 되었습니다 식물학 및 유망 기술 도구로 식물 생명과학 연구를 추진 하는 농업 분야에 . 1990 년대 후반에, CT 기술 형태학 상 구조 및 식물 뿌리 시스템의 개발 연구에 처음 사용 되었다. 지난 10 년간, 싱크 로트 론 HRCT 식물 생물학을 위한 강력 하 고, 비파괴 도구가 되고있다 그리고 성공적으로 포도 혈관 ?…
The authors have nothing to disclose.
이 연구는 국립 자연 과학 재단의 중국 (No.31671577), 과학 및 기술 혁신 특별 한 건설 투자 프로그램의 베이징 아카데미의 농업 및 임업 Sciences(KJCX20180423), 연구에 의해 지원 되었다 중국 (2016YFD0300605-01)의 개발 프로그램, 베이징 자연 과학 재단 (5174033), 베이징 박사 후 연구 재단 (2016 ZZ-66), 베이징 아카데미의 농업 및 임업 과학 그랜트 (KJCX20170404) ( JNKYT201604)입니다.
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 |