Summary
Här presenterar vi en enkel metod för direkt observation och automatiserad mätning av klyvöppningarnas svar på bakterieinvasion i Arabidopsis thaliana. Denna metod utnyttjar en bärbar klyvöppning tillsammans med en bildanalyspipeline som är utformad för bladbilder som tas av enheten.
Abstract
Klyvöppningar är mikroskopiska porer som finns i växtens bladepidermis. Reglering av klyvöppningar är avgörande inte bara för att balansera koldioxidupptaget för fotosyntes och transpirrationell vattenförlust utan också för att begränsa bakterieinvasionen. Medan växter stänger klyvöppningar vid igenkänning av mikrober, patogena bakterier, såsom Pseudomonas syringae pv. tomat DC3000 (PTO), öppna de stängda klyvöppningarna igen för att komma åt bladets inre. I konventionella analyser för att bedöma klyvöppningarnas svar på bakterieinvasion flyter bladepidermal peeling, bladskivor eller lossnade blad på bakteriell suspension, och sedan observeras klyvöppningar under ett mikroskop följt av manuell mätning av klyvöppningen. Dessa analyser är dock besvärliga och kanske inte återspeglar klyvöppningarnas reaktioner på naturlig bakterieinvasion i ett blad som är fäst vid växten. Nyligen utvecklades en bärbar bildenhet som kan observera klyvöppningar genom att nypa ett blad utan att lossa det från växten, tillsammans med en djupinlärningsbaserad bildanalyspipeline som är utformad för att automatiskt mäta klyvöppningar från bladbilder som fångats av enheten. Här, med utgångspunkt i dessa tekniska framsteg, introduceras en ny metod för att bedöma klyvöppningarnas svar på bakterieinvasion i Arabidopsis thaliana . Denna metod består av tre enkla steg: sprayinokulering av Pto som efterliknar naturliga infektionsprocesser, direkt observation av klyvöppningar på ett blad av den PTO-inokulerade växten med hjälp av den bärbara avbildningsenheten och automatiserad mätning av klyvöppningar med hjälp av bildanalyspipelinen. Denna metod användes framgångsrikt för att demonstrera klyvöppningar och återöppning under PTO-invasion under förhållanden som nära efterliknar den naturliga interaktionen mellan växter och bakterier.
Introduction
Klyvöppningar är mikroskopiska porer omgivna av ett par skyddsceller på ytan av blad och andra luftiga delar av växter. I ständigt föränderliga miljöer är reglering av klyvöppningarna central för att växter ska kunna kontrollera det koldioxidupptag som krävs för fotosyntesen på bekostnad av vattenförlust via transpiration. Kvantifiering av klyvöppningen har därför varit avgörande för att förstå växternas miljöanpassning. Att kvantifiera klyvöppningen är dock i sig tidskrävande och besvärligt eftersom det kräver mänskligt arbete för att upptäcka och mäta klyvöppningarnas porer i en bladbild som fångats av ett mikroskop. För att kringgå dessa begränsningar har olika metoder utvecklats för att underlätta kvantifieringen av klyvöppningar i Arabidopsis thaliana, en modellväxt som i stor utsträckning används för att studera klyvöppningarnas biologi 1,2,3,4,5,6. Till exempel kan en porometer användas för att mäta transpirationshastigheten som ett mått på klyvöppningarnas konduktans. Denna metod ger dock ingen direkt information om klyvöppningarnas antal och bländare som bestämmer klyvöppningarnas konduktans. Vissa studier har använt konfokalmikroskopitekniker som belyser klyvöppningar med hjälp av en fluorescerande aktinmarkör, ett fluorescerande färgämne eller cellväggsautofluorescens 1,2,3,4,5. Även om dessa metoder underlättar detektion av klyvöppningar, kan kostnaden för att både driva en konfokalmikroskopianläggning och förbereda mikroskopiprover vara ett hinder för rutinmässig tillämpning. I ett banbrytande arbete av Sai et al. utvecklades en modell för djupa neurala nätverk för att automatiskt mäta klyvöppningar från ljusfältsmikroskopiska bilder av A. thaliana epidermal peeling6. Ändå befriar denna innovation inte forskare från uppgiften att förbereda en epidermal peeling för mikroskopisk observation. Nyligen övervanns detta hinder genom att utveckla en bärbar bildenhet som kan observera klyvöppningar genom att nypa ett blad av A. thaliana, tillsammans med en djupinlärningsbaserad bildanalyspipeline som automatiskt mäter klyvöppningar från bladbilder som tagits av enheten7.
Klyvöppningar bidrar till växtens medfödda immunitet mot bakteriella patogener. Nyckeln till detta immunsvar är klyvöppningar som begränsar bakteriens inträde genom den mikroskopiska poren in i bladets inre, där bakteriella patogener förökar sig och orsakar sjukdomar8. Klyvöppningar induceras vid igenkänning av mikrobassocierade molekylära mönster (MAMP), immunogena molekyler som ofta är gemensamma för en klass av mikrober, av plasmamembranlokaliserade mönsterigenkänningsreceptorer (PRR)9. En epitop med 22 aminosyror av bakterieflagellin som kallas flg22 är en typisk MAMP som inducerar klyvöppningar genom att den känns igen av PRR FLS210. Som en motåtgärd, bakteriella patogener som Pseudomonas syringae pv. tomat DC3000 (PTO) och Xanthomonas campestris pv. Vesitoria har utvecklat virulensmekanismer för att öppna klyvöppningar 9,11,12. Dessa klyvöppningar mot bakteriella patogener har konventionellt analyserats i analyser där antingen bladepidermal peeling, bladskivor eller lossnade blad flyter på bakteriell suspension, och sedan observeras klyvöppningar under ett mikroskop följt av manuell mätning av klyvöppningen. Dessa analyser är dock besvärliga och kanske inte återspeglar klyvöppningar på naturlig bakterieinvasion som uppstår i ett blad som är fäst vid växten.
Här presenteras en enkel metod för att undersöka klyvöppningar och återöppningar under PTO-invasion under förhållanden som nära efterliknar den naturliga interaktionen mellan växter och bakterier. Denna metod utnyttjar den bärbara avbildningsenheten för direkt observation av A. thaliana klyvöppningar på ett blad som är fäst vid växten inokulerad med PTO, tillsammans med bildanalyspipelinen för automatiserad mätning av klyvöppningar.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
1. Odla växter
- För att bryta vilan, återsuspendera A. thaliana (Col-0) frön i avjoniserat vatten och inkubera dem vid 4 °C i 4 dagar i mörker.
- Så fröna på jorden och odla i en kammare utrustad med vitt fluorescerande ljus. Bibehåll följande tillväxtförhållanden: temperatur på 22 °C, ljusintensitet på 6 000 lux (ca 100 μmol/m2/s) i 10 timmar och relativ luftfuktighet på 60 %.
- Vid behov, vattna växterna med ett flytande gödningsmedel. Avstå från vattning från 1 vecka till 2 dagar före inokulering och vattna väl 1 dag före vaccination.
2. Beredning av bakteriell inokulat
- Stryk Pto från glycerolbuljongen på ett stelnat King's B (KB)-medium (20 g trypton, 1,5 gK2HPO4 och 15 g glycerol för 1 l, 1,5 % agar) med 50 μg/ml rifampicin och inkubera vid 28 °C i 2 dagar.
- Inokulera ett enskilt samhälle till 5 ml KB flytande medium med 50 μg/ml rifampicin och inkubera vid 28 °C med skakning vid 200 rpm till sen logaritmisk tillväxtfas.
- Centrifugera kulturen vid 6 000 x g i 2 minuter, kassera supernatanten och återsuspendera pelleten i 1 ml sterilt vatten. Upprepa detta steg en gång till.
- Ta bort supernatanten, återsuspendera pelleten i 1 ml klyvöppningsbuffert (25 mM MES-KOH pH 6,15, 10 mM KCl) och mät OD600.
- Späd suspensionen till OD600 0,2 med klyvöppningsbuffert innehållande 0,04 % silikontensid.
3. Sprayinokulering av bakterier
- Från 1 dag före inokulering till slutet av experimentet, exponera plantorna för en ljusintensitet på cirka 10 000 lux (ca 170 μmol/m2/s).
- För att säkerställa att de flesta klyvöppningar är öppna, förvara växterna på en bricka täckt med ett genomskinligt lock under ljuset i minst 3 timmar innan sprayinokulering.
- Ta av locket och använd en airbrush för att spraya den abaxiala sidan av bladen med 2,5 ml bakteriesuspension per tre plantor på en enda kruka.
- Inkubera de inokulerade plantorna på en bricka täckt med ett genomskinligt lock för att bibehålla en relativ luftfuktighet på cirka 85 %.
- Ta bilder av klyvöppningar 1 timme och 3 timmar efter sprayinokulering med den metod som beskrivs i avsnitt 4.
4. Direkt observation av klyvöppningar med hjälp av den bärbara avbildningsenheten
OBS: Den bärbara klyvöppningen är utrustad med en LED-lampa och en kameramodul och kan ta bilder från 2 592 × 1 944 (höjd × bredd; pixlar) med en upplösning på cirka 0,5 μm/pixel.
- Anslut den bärbara klyvöppningen till en persondator (PC) utrustad med programvara för bildinsamling.
- Ta försiktigt men fullständigt bort vattendropparna från de inokulerade bladen med ett papper.
- Öppna enhetens övre lucka, placera bladet på scenen och stäng den övre luckan (bild 1).
- Justera bildens fokus genom att manipulera justeringsskruven och klicka sedan på Spara bild knappen på PC-skärmen. Bilden kommer att förvärvas omedelbart. Vanligtvis innehåller en fokuserad bild cirka 10 analyserbara klyvöppningar. För att få robusta resultat, skaffa klyvöppningar från sex blad från tre olika växter (två blad per planta).
5. Manuell mätning av klyvöppningar
OBS: Programvaran ImageJ kan laddas ner på https://imagej.nih.gov/ij/download.html
- Öppna en bildfil i ImageJ.
- Öppna ROI-hanteraren genom att välja Analysera > verktyg > ROI-hanteraren.
- Använd markeringsverktyget Rak linje för att rita en linje som motsvarar bredden på en stomi (bild 2) och registrera avkastningen genom att klicka på Lägg till i ROI-hanteraren.
- Rita en linje som motsvarar längden på samma stomi (Figur 2A) och registrera ROI enligt beskrivningen i steg 5.3.
- Klicka på Mät i ROI-hanteraren för att mäta bredden och längden.
- Dela bredden med längden för att få klyvöppningen (förhållandet). För robust kvantifiering, använd 60 eller fler klyvöppningar för varje behandling och tidpunkt. Välj inte för tidiga eller otydliga klyvöppningar för analysen (Figur 2B, C).
6. Automatiserad mätning av klyvöppningar
OBS: Bildanalyspipelinen körs i Google Colaboratory, en körbar molnmiljö för Python-programmeringsspråk. Användare måste ha ett giltigt Google-konto med en fungerande Google Drive, webbläsaren Google Chrome och en stabil internetanslutning som en förutsättning.
- Ladda ned Google Colaboratory-anteckningsboken från Zenodo (https://doi.org/10.5281/zenodo.8062528) och öppna anteckningsboken.
- Gör en lokal kopia av anteckningsboken till Google Drive genom att välja Arkiv > Spara en kopia på Drive. När en ny flik visas stänger du fliken i den ursprungliga anteckningsboken på ett säkert sätt.
- Tryck på knappen Execute (kör) en gång under avsnittet Environmental Setup (miljöinställningar ) i anteckningsboken utan att fälla ut cellblocken för att importera de nödvändiga biblioteken.
- Kör avsnittet Kataloginställningar för att skapa tre mappar som används för analys (t.ex. example_result, inference_results och modell) i Google Drive.
I det här fallet används mapparna example_result, inference_results och model som överordnad katalog och lagrar inferensresultat respektive tränade modeller. Den här notebook-filen visar ett exempel på katalogkonstruktion som en representativ procedur. Om du vill ändra namnet skriver du om sökvägen pardir, infdir eller modeldir . - Enligt avsnittet Förberedelse av bilder flyttar du de inhämtade bilderna till example_result, grupperade i bildtitlar efter behandling eller prov (t.ex. mock_1h_XXXXXX.jpg) för den slutliga grafgenereringen. Exempelbilder finns tillgängliga från Zenodo (https://doi.org/10.5281/zenodo.8062528).
- Utför delen Ladda ned tränade modeller för att ladda ned ONNX-filerna för de tränade modellerna från Zenodo (https://doi.org/10.5281/zenodo.8062528) och placera dem under modellkatalogen .
- Kör delen Inferens och mätning av öppningar på klyvöppningar för att kvantifiera öppningen från enskilda bilder. Resultatbilderna med överlagrad slutsatsdragning och csv-filen med namnet example_result.csv exporteras till inference_results katalogen.
- Kör avsnittet Grafgenerering för att skapa en graf över klyvöppningarnas bländarförhållande, exporterat till inference_results-katalogen.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
Efter sprayinokulering av PTO:t observerades klyvöppningar på blad som satt fast på de inokulerade plantorna direkt av den bärbara klyvöppningen. Med hjälp av manuella och automatiserade mätningar användes samma bladbilder för att beräkna klyvöppningarnas öppning genom att ta förhållandet mellan bredd och längd på cirka 60 klyvöppningar. Manuella och automatiserade mätningar indikerade konsekvent en minskning av klyvöppningen hos Pto-inokulerade plantor jämfört med mockinokulerade plantor 1 timme efter inokulering (hpi) (Figur 3A,B), vilket indikerar att A thaliana-plantor stänger klyvöppningar som svar på PTO-invasion. Vid 3 hpi var klyvöppningen i Pto-inokulerade plantor och låtsasinokulerade plantor praktiskt taget densamma (Figur 3C,D), vilket påminner om klyvöppning med Pto. Anmärkningsvärt nog tog den automatiska mätningen av klyvöppningar bara cirka 5 sekunder att bearbeta en bild (tabell 1), vilket minskade mättiden med mer än 95 % jämfört med den manuella mätningen. Således erbjuder detta protokoll ett operativt enkelt och arbetsbesparande sätt att spåra de dynamiska klyvöppningarna hos A. thaliana på bakteriepatogenen.
Bild 1: Bärbar bildåtergivningsenhet. Bilder som visar den bärbara bildenheten med ett löv på scenen (vänster) och med den övre luckan stängd (höger). Klicka här för att se en större version av denna figur.
Figur 2: Schematisk bild av mätning av klyvöppningar. (A) Klyvöppningens öppning bestäms genom att beräkna förhållandet mellan bredd och längd på en stomi, vilket indikeras av vita pilar. (B) För tidig och (C) otydlig klyvöppning bör uteslutas från mätningen. Klicka här för att se en större version av denna figur.
Figur 3: Klyvöppningar på Pto i en intakt hel planta. A. thaliana-plantor sprayinokulerades med mock eller Pto, och klyvöppningar på blad som satt fast på de inokulerade plantorna observerades direkt vid (A,B) 1 hpi och (C,D) 3 hpi med den bärbara klyvöppningen. Klyvöppningens bländare (förhållande) beräknades med (A,C) manuella och (B,D) automatiska mätningar. P-värdena beräknades med ett tvåsidigt t-test. Klicka här för att se en större version av denna figur.
| Handläggningstid(er) | ||
| Metod | Betyda | SD |
| Handbok | 130.1 | 48.8 |
| Automatiserad | 4.7 | 0.8 |
Tabell 1: Bearbetningstid för manuella och automatiserade mätningar av klyvöppningar per bild. Medelvärden och standardavvikelser (SD) för bearbetningstiden beräknades från mätningarna av nio representativa bilder.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
Tidigare studier använde epidermal peeling, bladskivor eller lossnade blad för att undersöka klyvöppningarnas svar på bakterieinvasioner 9,11,12. Däremot utnyttjar den metod som föreslås i denna studie den bärbara klyvöppningen för att direkt observera klyvöppningar på ett blad som är fäst vid växten efter sprayinokulering av PTO, vilket efterliknar naturliga förhållanden för bakterieinvasion. Dessutom, eftersom denna metod inte involverar destruktiva provberedningsprocesser såsom bladavlossning, excision av bladskivor och epidermal peeling, sår och vattenförlust i samband med dessa provberedningsprocesser kan undvikas. Dessa effekter bör inte tas lätt på, eftersom sår och vattenförlust oundvikligen producerar växtbaserade signaler som fytohormonerna jasmonat och abskisinsyra som påverkar klyvöppningarnas rörelser13,14.
Det finns flera riktlinjer för optimal användning av den bärbara klyvöppningen. För det första är det av största vikt att noggrant ta bort vattendroppar från bladytor för att få bilder med optimal klarhet och fokus. För det andra rekommenderas det att ta flera bilder från identiska bladområden genom att manipulera justeringsskruven för att finjustera fokus. Denna praxis förväntas öka antalet analyserbara klyvöppningar per bladyta, vilket minskar potentiella provtagningsbiaser. Slutligen, när du klämmer ett blad med enheten, krävs noggrann hantering för att undvika att skada bladet. Detta är viktigt eftersom sår är en av de signaler som framkallar klyvöppningar14.
Klyvöppningen tenderade att vara mer variabel i den automatiska mätningen än i den manuella mätningen (figur 3). Det finns flera möjliga orsaker till detta. Det har tidigare rapporterats att klyvöppningar som härleds av bildanalyspipelinen ofta innehåller cellväggar och/eller skuggor av skyddsceller som omger klyvöppningen7, vilket inte är fallet vid manuell mätning med mänskliga ögon. Klyvöppningar med ovanliga former kan också påverka variationen mellan manuella och automatiserade mätningar, även om klyvöppningens detektionsmodell tränades för att utesluta sådana klyvöppningar från analysen7. Ett fåtal klyvöppningar fick nollvärden för klyvöppning i den automatiska mätningen men inga i den manuella mätningen av okänd anledning. Framtida uppdateringar av modellerna kan vara nödvändiga för att åtgärda dessa problem. Men eftersom den automatiska mätningen av klyvöppningar i huvudsak matchade den manuella mätningen, är den nuvarande versionen av bildanalyspipelinen praktiskt användbar.
Den direkta observationen och den automatiserade mätningen av klyvöppningar i A. thaliana som beskrivs i denna studie är lovande för olika tillämpningar för att belysa klyvöppningarnas roll i växternas miljöanpassning. Till exempel bör den presenterade metoden vara allmänt tillämplig för att snabbt kvantifiera klyvöppningar i ett intakt helt växtsystem efter exponering för biotisk stress som MAMP och mikrobiella patogener samt abiotisk stress som torka. Som stöd för detta har en tidigare studie framgångsrikt tillämpat bildanalyspipelinen för att noggrant kvantifiera klyvöppningen hos "bladskivor" som behandlats med svamptoxinet fusikoccin som inducerar klyvöppning eller stresshormonet abscisinsyra som inducerar klyvöppningar7. Dessutom möjliggör den bärbara avbildningsenheten i princip en långsiktig tidsförloppsanalys av klyvöppningen på ett enda identiskt blad som är fäst vid växten. Detta kan kasta ljus över nya aspekter av interaktioner mellan växter och mikrober eftersom de flesta studier har fokuserat på klyvöppningar mot bakteriella patogener under de första timmarna av interaktionen 9,10,11. Det kommer också att vara intressant att använda och modifiera den presenterade metoden för att utforska klyvöppningarnas svar på bakterieinvasion under olika miljöförhållanden. Detta är särskilt relevant för att förstå effekterna av miljöfaktorer som temperatur, luftfuktighet och markvattentillgång som påverkar klyvöppningar och sjukdomsutveckling av bakteriella patogener 8,15. Sammanfattningsvis kommer den presenterade metoden att vara tänkt att påskynda forskningen om klyvöppningars funktioner i och bortom växt-mikrobinteraktioner under hittills ouppnåeliga experimentella miljöer.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
Författarna har inga intressekonflikter att redovisa.
Acknowledgments
Vi tackar alla medlemmar i forskningsprojektet "Co-creation of plant adaptive traits via assembly of plant-microbe holobiont" för givande diskussioner. Detta arbete stöddes av Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (21H05151 och 21H05149 till A.M. och 21H05152 till Y.T.) och Grant-in-Aid for Challenging Exploratory Research (22K19178 till A.M.).
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Agar | Nakarai tesque | 01028-85 | |
| Airbrush kits | ANEST IWATA | MX2900 | Accessory kits for SPRINT JET |
| Biotron | Nippon Medical & Chemical Instruments | LPH-411S | Plant Growth Chamber with white fluorescent light |
| Glycerol | Wako | 072-00626 | |
| Half tray | Sakata | 72000113 | A set of tray and lid |
| Hyponex | Hyponex | No catalogue number available | Dilute the solution of Hyponex at a ratio of 1:2000 in deionized water for watering plants |
| Image J | Natinal Institute of Health | Download at https://imagej.nih.gov/ij/download.html | Used for manual measurement of stomatal aperture |
| K2HPO4 | Wako | 164-04295 | |
| KCl | Wako | 163-03545 | |
| KOH | Wako | 168-21815 | For MES-KOH |
| MES | Wako | 343-01621 | For MES-KOH |
| Portable stomatal imaging device | Phytometrics | Order at https://www.phytometrics.jp/ | Takagi et al.(2023) doi: 10.1093/pcp/pcad018. |
| Rifampicin | Wako | 185-01003 | Dissolve in DMSO |
| Silwet-L77 | Bio medical science | BMS-SL7755 | silicone surfactant used in spray inoculation |
| SPRINT JET | ANEST IWATA | IS-800 | Airbrush used for spray inoculation |
| SuperMix A | Sakata seed | 72000083 | Mix with Vermiculite G20 in equal proportions for preparing soil |
| Tryptone | Nakarai tesque | 35640-95 | |
| Vermiculite G20 | Nittai | No catalogue number available | Mix with Super Mix A in equal proportions for preparing soil |
| White fluorescent light | NEC | FHF32EX-N-HX-S | Used for Biotron |
References
- Shimono, M., Higaki, T., Kaku, H., Shibuya, N., Hasezawa, S., Day, B. Quantitative evaluation of stomatal cytoskeletal patterns during the activation of immune signaling in Arabidopsis thaliana. PLoS One. 11, e0159291 (2016).
- Bourdais, G., et al. The use of quantitative imaging to investigate regulators of membrane trafficking in Arabidopsis stomatal closure. Traffic. 20 (2), 168-180 (2019).
- Higaki, T., Kutsuna, N., Hasezawa, S. CARTA-based semi-automatic detection of stomatal regions on an Arabidopsis cotyledon surface. Plant Morphology. 26 (1), 9-12 (2014).
- Eisele, J. F., Fäßler, F., Bürgel, F., Chaban, C. A. A rapid and simple method for microscopy-based stomata analyses. PLoS One. 11, e0164576 (2016).
- Chitraker, R., Melotto, M. Assessing stomatal response to live bacterial cells using whole leaf imaging. Journal of Visualized Experiments. 44, 2185 (2010).
- Sai, N., et al. StomaAI: an efficient and user-friendly tool for measurement of stomatal pores and density using deep computer vision. New Phytologist. 238 (2), 904-915 (2023).
- Takagi, M., et al. Image-based quantification of Arabidopsis thaliana stomatal aperture from leaf images. Plant and Cell Physiology. pcad018, (2023).
- Melotto, M., Zhang, L., Oblessuc, P. R., He, S. Y. Stomatal defense a decade later. Plant Physiology. 174 (2), 561-571 (2017).
- Melotto, M., Underwood, W., Koczan, J., Nomura, K., He, S. Y. Plant stomata function in innate immunity against bacterial invasion. Cell. 126 (5), 969-980 (2006).
- Zeng, W., He, S. A prominent role of the flagellin receptor FLAGELLIN-SENSING2 in mediating stomatal response to Pseudomonas syringae pv tomato DC3000 in Arabidopsis. Plant Physiology. 153 (3), 1188-1198 (2010).
- Zheng, X. Y., et al. Coronatine promotes Pseudomonas syringae virulence in plants by activating a signaling cascade that inhibits salicylic acid accumulation. Cell Host and Microbe. 11 (6), 587-596 (2012).
- Raffeiner, M., et al. The Xanthomonas type-III effector XopS stabilizes CaWRKY40a to regulate defense responses and stomatal immunity in pepper (Capsicum annuum). The Plant Cell. 34 (5), 1684-1708 (2022).
- Munemasa, S., Hauser, F., Park, J., Waadt, R., Brandt, B., Schroeder, J. I. Mechanisms of abscisic acid-mediated control of stomatal aperture. Current Opinion in Plant Biology. 28, 154-162 (2015).
- Förster, S., et al. Wounding-induced stomatal closure requires jasmonate-mediated activation of GORK K+ channels by a Ca2+ sensor-kinase CBL1-CIPK5 complex. Developmental Cell. 48 (1), 87-99 (2018).
- Cheng, Y. T., Zhang, L., He, S. Y. Plant-microbe interactions facing environmental challenge. Cell Host and Microbe. 26 (2), 183-192 (2019).
