Name: LeafJ: um plugin ImageJ para semi-automatizado de medição forma de folha (Vídeo) | JoVE Journal
Uploaded: 2013-01-21T12:00:00.000+00:00
Duration: 8 min 14 s
Description: Aprenda a automatizar a medição da forma de folhas em experimentos de alto rendimento usando o plugin LeafJ para ImageJ. Este método acelera a fenotipagem de plantas e melhora a precisão em estudos botânicos.

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LeafJ foi escrito por JNM, enquanto ele estava em licença sabática no laboratório do Dr. Katherine Pollard dos Institutos Gladstone. Este trabalho foi financiado por uma doação da Fundação Nacional de Ciência (concessão número IOS-0923752).

1. Materiais vegetais Note-se que este protocolo visa o crescimento da planta para a detecção de resposta de esquiva sombra. Você pode crescer plantas em seu estado preferido. <ol><li> Polvilhe sementes de Arabidopsis thaliana na água papel de filtro embebido em 9 centímetros pratos de Petri e loja (estratificar)-los a 4 ° C por quatro dias no escuro. </li><li> Transferir essas placas de Petri para condições de sol simulados: 80-100 μE radiação fotossinteticamente ativa (PAR) e vermelho-distante suplemento para levar o R: relação FR para 1,86. Usar condições de dia longo (16 horas luz / escuro de 8 h) e temperatura constante de 22 ° C. Incubar nesta condição durante três dias, para permitir que as sementes germinem. </li><li> Transfira semente germinou para o solo e manter as plantas sob condições de dom Para experiências em grande escala, recomendamos a preparar pequenas etiquetas para etiquetar cada plantas usando Data Merge Manager no Microsoft Word 2004 (ou posterior) para fazer etiquetas. </li><li> Onze dias após a transfer ao solo, mover metade das plantas à condição de sombra: o mesmo que sol, mas com a luz vermelha distante suplementar para que o rácio R / FR para 0,52. </li><li> Depois de um período adicional de 12 dias, as plantas estão prontas para imagiologia folha. Nesta fase, as folhas mais velhas têm totalmente amadurecido enquanto as folhas mais jovens estão ainda em expansão, de modo que você capturar um instantâneo do desenvolvimento. Você pode querer escolher um tempo de desenvolvimento diferente dependendo de suas necessidades. </li></ol> 2. Captura de Imagens Folha dissecados <ol><li> Prepare folhas de transparência marcados com genótipo da planta e condição de crescimento, com cinco quadros retangulares. Um quadro corresponde às folhas de uma planta. Microsoft Excel pode ser usado para imprimir uma grelha de acordo com as etiquetas. </li><li> Dissecar folhas de 26 dias as plantas antigas. </li><li> Digitalização deixa a 600 dpi em um scanner plano. Note-se que folhas de uma planta devem ser colocadas na vertical no interior de uma janela a preto em um sanduíche de folhas transparentes. Evite tocar em folhaspara um caixilho de janela e as folhas de cor preta que se sobrepõem, o que dará erros nos procedimentos que se seguem. </li></ol> 3. Análise Folha Imagem por LeafJ <ol><li> Download ImageJ Arraste o arquivo LeafJ.jar para a pasta plugins do ImageJ. </li><li> Abrir um arquivo de imagem em ImageJ 1.45s ou mais tarde 14. </li><li> Dividir a imagem em três cores canais (vermelho, verde e azul) por &quot;Cor&gt; Imagem de Canais&gt; Split&quot; e aplicar limite para a imagem do canal de azul. </li><li> Seleccionar todas as folhas de uma planta de uma ferramenta retângulo (Figura 1A). </li><li> Selecione &quot;LeafJ&quot; do menu de plugin. </li><li> Selecione informações de anotação para esta planta a partir da caixa de diálogo que aparece. Você podeeditar os valores padrão que aparecem aqui, clicando em &quot;editar essas opções&quot;. </li><li> Após a execução do plugin LeafJ e antes de clicar no botão &quot;OK&quot;, editar linhas traçadas a partir da região de interesse janela do gerenciador (ROI) (se necessário; Figura 1B). Um tablet com tela de toque (como um iPad) é útil para este procedimento. iPads pode ser ligado a um computador, como um monitor externo usando software Air Display. </li><li> Exportar resultados de medição e informações associadas (nomes de arquivos, tempo de floração, dissecados, medidos por, etc) para o Microsoft Excel ou software equivalente. </li></ol> 4. Folha de Análise de Imagem celular em ImageJ <ol><li> Fix dissecados folhas tal como descrito na referência 15 após a digitalização (passo 2). FAA folhas fixas podem ser mantidos em 4 ° C durante pelo menos 6 meses. </li><li> Limpar as folhas mudando fixador FAA para solução de hidrato de cloral e folhas incubar por 1 a 2 horas antes de observação microscópica 15. </li><li> Monte sai em milhascroscope desliza com tricomas voltado para cima. Usando ampliação de 40x em um composto, uma camada de imagem de microscópio mesofilo do centro de cada folha em ambos os lados da nervura principal, evitando células próximas tricomas ou veias. </li><li> Traço célula folha esboça por ImageJ ferramenta de gerenciamento de ROI com auxílio do tablet com tela de toque e uma caneta (como descrito no passo 3). Análise de imagens de células usa os recursos integrados do ImageJ, mas não exige LeafJ. </li></ol>

<ol><li>Furbank, R. T., Tester, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Phenomics--technologies+to+relieve+the+phenotyping+bottleneck%5BTitle%5D)+AND+%22Trends+Plant+Sci%22%5BJournal%5D)">Phenomics--technologies to relieve the phenotyping bottleneck.</a> Trends Plant Sci. 16, 635-644 (2011).</li>
<li>Berger, B., Parent, B., Tester, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((High-throughput+shoot+imaging+to+study+drought+responses%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Exp.+Bot%22%5BJournal%5D)">High-throughput shoot imaging to study drought responses.</a> J. Exp. Bot. 61, 3519-3528 (2010).</li>
<li>Borevitz, J. O. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Natural+genetic+variation+for+growth+and+development+revealed+by+high-throughput+phenotyping+in+Arabidopsis+thaliana%5BTitle%5D)+AND+%22G3+%28Bethesda%29%22%5BJournal%5D)">Natural genetic variation for growth and development revealed by high-throughput phenotyping in Arabidopsis thaliana.</a> G3 (Bethesda). 2, 29-34 (2012).</li>
<li>Albrecht, D. R., Bargmann, C. I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((High-content+behavioral+analysis+of+Caenorhabditis+elegans+in+precise+spatiotemporal+chemical+environments%5BTitle%5D)+AND+%22Nat.+Methods%22%5BJournal%5D)">High-content behavioral analysis of Caenorhabditis elegans in precise spatiotemporal chemical environments.</a> Nat. Methods. 8, 599-605 (2011).</li>
<li>Chitwood, D. H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Native+environment+modulates+leaf+size+and+response+to+simulated+foliar+shade+across+wild+tomato+species%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+ONE%22%5BJournal%5D)">Native environment modulates leaf size and response to simulated foliar shade across wild tomato species.</a> PLoS ONE. 7, e29570(2012).</li>
<li>Chitwood, D. H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+developmental+trajectory+of+leaflet+morphology+in+wild+tomato+species%5BTitle%5D)+AND+%22Plant+Physiol%22%5BJournal%5D)">The developmental trajectory of leaflet morphology in wild tomato species.</a> Plant Physiol. 158, 1230-1240 (2012).</li>
<li>Casal, J. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Shade+Avoidance%5BTitle%5D)+AND+%22The+Arabidopsis+Book%22%5BJournal%5D)">Shade Avoidance.</a> The Arabidopsis Book. , e0157(2012).</li>
<li>Smith, H. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aSmith%2C+H+%22Photomorphogenesis+in+Plants%22">Photomorphogenesis in Plants</a>. Kendrick, R. E., Kronenberg, G. H. M. , Kluwer Academic Publishers. 377-416 (1994).</li>
<li>Iwata, H., Ukai, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((SHAPE%3A+a+computer+program+package+for+quantitative+evaluation+of+biological+shapes+based+on+elliptic+Fourier+descriptors%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Hered%22%5BJournal%5D)">SHAPE: a computer program package for quantitative evaluation of biological shapes based on elliptic Fourier descriptors.</a> J. Hered. 93, 384-385 (2002).</li>
<li>Bylesjo, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((LAMINA%3A+a+tool+for+rapid+quantification+of+leaf+size+and+shape+parameters%5BTitle%5D)+AND+%22BMC+Plant+Biol%22%5BJournal%5D)">LAMINA: a tool for rapid quantification of leaf size and shape parameters.</a> BMC Plant Biol. 8, 82(2008).</li>
<li>Weight, C., Parnham, D., Waites, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((LeafAnalyser%3A+a+computational+method+for+rapid+and+large-scale+analyses+of+leaf+shape+variation%5BTitle%5D)+AND+%22Plant+J%22%5BJournal%5D)">LeafAnalyser: a computational method for rapid and large-scale analyses of leaf shape variation.</a> Plant J. 53, 578-586 (2008).</li>
<li>Backhaus, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((LEAFPROCESSOR%3A+a+new+leaf+phenotyping+tool+using+contour+bending+energy+and+shape+cluster+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22New+Phytol%22%5BJournal%5D)">LEAFPROCESSOR: a new leaf phenotyping tool using contour bending energy and shape cluster analysis.</a> New Phytol. 187, 251-261 (2010).</li>
<li>Tsukaya, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Mechanisms+of+Leaf-shape+determination%5BTitle%5D)+AND+%22Annual+Review+of+Plant+Biology%22%5BJournal%5D)">Mechanisms of Leaf-shape determination.</a> Annual Review of Plant Biology. 57, 477-496 (2006).</li>
<li>Abramoff, M. D., Magalhaes, P. J., Ram, S. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Image+Processing+with+ImageJ%5BTitle%5D)+AND+%22Biophotonics+International%22%5BJournal%5D)">Image Processing with ImageJ.</a> Biophotonics International. 11, 36-42 (2004).</li>
<li>Horiguchi, G., Fujikura, U., Ferjani, A., Ishikawa, N., Tsukaya, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Large-scale+histological+analysis+of+leaf+mutants+using+two+simple+leaf+observation+methods%3A+identification+of+novel+genetic+pathways+governing+the+size+and+shape+of+leaves%5BTitle%5D)+AND+%22Plant.+J%22%5BJournal%5D)">Large-scale histological analysis of leaf mutants using two simple leaf observation methods: identification of novel genetic pathways governing the size and shape of leaves.</a> Plant. J. 48, 638-644 (2006).</li>
<li>Horiguchi, G., Ferjani, A., Fujikura, U., Tsukaya, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Coordination+of+cell+proliferation+and+cell+expansion+in+the+control+of+leaf+size+in+Arabidopsis+thaliana%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Plant.+Res%22%5BJournal%5D)">Coordination of cell proliferation and cell expansion in the control of leaf size in Arabidopsis thaliana.</a> J. Plant. Res. 119, 37-42 (2006).</li>
<li>Pierik, R., de Wit, M., Voesenek, L. A. C. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Growth-mediated+stress+escape%3A+convergence+of+signal+transduction+pathways+activated+upon+exposure+to+two+different+environmental+stresses%5BTitle%5D)+AND+%22New.+Phytol%22%5BJournal%5D)">Growth-mediated stress escape: convergence of signal transduction pathways activated upon exposure to two different environmental stresses.</a> New. Phytol. 189, 122-134 (2011).</li>
</ol>

Não há conflitos de interesse declarados.

Nosso &quot;LeafJ&quot; plugin permite a medição do comprimento do pecíolo semi-automaticamente, aumentando o rendimento quase seis vezes medição manual. Comprimento do pecíolo é um índice importante da SAS e também é um marco de outros fenômenos, como a resistência submersão e crescimento hyponastic 17. Por conseguinte, este encaixe pode ser útil para uma vasta gama de pesquisadores de plantas. Nosso plugin é implementado em uma bem estabelecida de software baseado em Java livre,...

<html><table border="1"><tbody><tr><td> Nome do reagente </td><td> Companhia </td><td> Número de catálogo </td><td></td></tr><tr><td> vermelho-distante luz LED </td><td> Orbitec </td><td> feitos </td><td></td></tr><tr><td> transparência </td><td> IKON </td><td> HSCA / 5 </td><td></td></tr><tr><td> digitalizador </td><td> Epson </td><td> Epson Perfection V700 PHOTO </td><td></td></tr><tr><td> Image J </td><td> NIH </td><td></td><td> <a href="http://rsbweb.nih.gov/ij/" target="_blank">http://rsbweb.nih.gov/ij/</a> </td></tr><tr><td> LeafJ </td><td> personalizado </td><td></td><td> <a href="http://www.openwetware.org/wiki/Maloof_Lab" target="_blank">http://www.openwetware.org/wiki/Maloof_Lab</a> </td></tr><tr><td> Air Display </td><td> Avatron Software Inc. </td><td></td><td>em branco &quot;http://avatron.com/&gt; </td></tr><tr><td> iPad2 </td><td> Apple Inc. </td><td></td><td> <a href="http://www.apple.com/" target="_blank">http://www.apple.com/</a> </td></tr></tbody></table>

leafj: um plugin imagej para semi-automatizado de medição forma de folha

LeafJ: An ImageJ Plugin for Semi-automated Leaf Shape Measurement

Fenotipagem de alto rendimento (phenomics) é uma ferramenta poderosa para a ligação de genes para as suas funções (ver revisão 1 e exemplos recentes 2-4). As folhas são o órgão fotossintética primária, e seu tamanho e forma variam developmentally e ambientalmente dentro de uma planta. Por estas razões, os estudos sobre a morfologia foliar exigem a medição de vários parâmetros de muitas folhas, que é o melhor feito por ferramentas semi-automatizadas phenomics 5,6. Sombra da copa é uma sugestão importante ambiental que afeta a arquitetura da planta e história de vida, o conjunto de respostas é coletivamente chamada de síndrome de evitar sombra (SAS) 7. Entre as respostas SAS, sombra induzida alongamento foliar pecíolo e mudanças na área da lâmina são particularmente úteis como índices 8. Até à data, os programas de folha de forma (por exemplo, forma 9, LAMINA 10, LeafAnalyzer 11, LEAFPROCESSOR 12) pode medir contornos folha e categorizar formas de folha, Mas não pode emitir comprimento do pecíolo. A falta de sistemas de larga escala de medição de pecíolos tem inibido abordagens phenomics a SAS pesquisa. Neste artigo, descreve um recém-desenvolvido plugin do ImageJ, chamado LeafJ, que pode rapidamente medir o comprimento do pecíolo e parâmetros do limbo foliar da planta modelo Arabidopsis thaliana. Para a folha ocasional que a correção manual do limite exigido lâmina pecíolo / folha foi utilizado um tablet touch-screen. Além disso, a forma de folha celular e número de células da folha são determinantes importantes do tamanho da folha 13. Separado LeafJ apresentamos também um protocolo para a utilização de um tablet com tela de toque para medir a forma da célula, área e tamanho. O nosso sistema de medição de folha característica não está limitada a sombra esquiva pesquisa e acelerará a fenotipagem folha de muitos mutantes e plantas de triagem por fenotipagem folha.

1. Imagens de folha mostrando Estimativas do pecíolo e limite de folhas, e sua janela de medição Um dos recursos mais úteis do LeafJ é a detecção automática de fronteira lâmina foliar / pecíolo (Figura 1). O algoritmo LeafJ funciona da seguinte maneira: o embutido ImageJ funcionalidade ParticleAnalyzer é usado para localizar e determinar a orientação das folhas dentro da selecção do utilizador. Para cada folha a largura da folha é determinada ao longo de todo o eixo da folha. E...

Demonstração de métodos fundamentais para medições folha de elevada capacidade. Estes métodos podem ser usados ​​para acelerar a folha quando se estuda a fenotipagem mutantes de muitas plantas ou plantas de outro modo de rastreio por fenótipo folha.

LeafJ: um plugin ImageJ para semi-automatizado de medição forma de folha

High throughput phenotyping (phenomics) is a powerful tool for linking genes to their functions (see review1 and recent examples2-4). Leaves are the ...

O objetivo deste procedimento é automatizar a medição da forma da folha para experimentos de alto rendimento. Isso é feito primeiro dissecando as folhas e fotografando-as com um scanner de mesa. A segunda etapa do procedimento é usar o plug-in leaf J para detectar e medir as folhas.O terceiro passo é preparar as folhas para microscopia e fotografá-las usando um microscópio composto. A etapa final é traçar linhas de esgotamento nas imagens adquiridas usando um tablet com tela sensível ao toque. Em última análise, os resultados podem mostrar diferenças na forma da folha, tamanho e número de células por meio dessa combinação de análise de imagem.A principal vantagem desta técnica sobre os métodos existentes é a sua velocidade. É cerca de seis vezes mais rápido que a medição manual. As pessoas sabiam que esse método pode ter dificuldades porque o posicionamento adequado das folhas é fundamental para a análise a jusante e porque a montagem de folhas em lâminas pode ser tecnicamente desafiadora.Tive a ideia desse método pela primeira vez quando percebi que tínhamos cerca de 15.000 folhas para analisar, e fazê-lo manualmente levaria muitos meses e seria incrivelmente chato, demonstrando q

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Research

JoVE Journal

Biology

Biologia

Nós desenvolvemos um programa de computador para analisar a morfologia neuronal. Em combinação com dois existentes ferramentas de análise de código aberto, o nosso programa realiza análise de Sholl e determina o número de neurites, pontos de ramificação, e dicas de neurite. As análises são realizadas para que as mudanças locais na morfologia neurite pode ser observado.

Análise Sholl automatizado de Morfologia Neuronal Digitized em múltiplas escalas

Métodos assistidos por computador romance de grande escala de aquisição e análise de amostras de imunohistoquímica do pâncreas manchadas são descritos: (1) capturar Slice Virtual de toda a seção, (2) a análise em massa de dados em grande escala, (3) Reconstrução de 2D Slices Virtual ; (4) mapeamento 3D ilhéu, e (5) Análise Matemática.

Assistida por computador visualização de grande escala e Quantificação da Missa das ilhotas pancreáticas, distribuição de tamanho e Arquitetura

Este artigo descreve a quantificação de hemocitômetro e micrografias de migração/invasão por meio de dois novos plug-ins ImageJ de código aberto: Cell Concentration Calculator e migration assay Counter.  Além disso, descreve os protocolos de aquisição e calibração de imagens, bem como discute em detalhes os requisitos de entrada dos plug-ins.

Automated Quantificação e análise dos procedimentos celular contagem utilizando ImageJ Plugins

Este artigo descreve dois novos plugins ImageJ para análise de imagem 'Clock Scan'. Esses plugins expandem a funcionalidade do programa original visual 6 básico e, o mais importante, disponibilizam o programa para uma grande comunidade de pesquisa, agrupando-o com o pacote de software de análise de imagem gratuito ImageJ.

Protocolo de varredura do relógio para análise de imagem: plugins ImageJ

Apresentamos um fluxo de trabalho para segmentar e quantificação dos ossos trabecular para imagens 2D e 3D, com base no limite externo do osso, usando um plugin do ImageJ. Esta abordagem é mais eficiente e precisa do que a atual abordagem manual mão-contorno e fornece quantificações de camada por camada, que não estão disponíveis no software comercial atual.

Limite externo assistido segmentação e quantificação dos ossos Trabecular por um Plugin do Imagej

Microglia são células imunes do cérebro que pesquisa e reagem a fisiologia do cérebro alteradas através de alterações morfológicas que podem ser avaliadas quantitativamente. Este protocolo descreve um ImageJ com base em protocolo de análise para representar microglia morfologia como dados contínuos de acordo com métricas como ramificação de célula, complexidade e forma.

Quantificar a Microglia morfologia de fotomicrografias de imuno-histoquímica preparado tecido usando o ImageJ

O tamanho e forma das partículas em lamas activadas são parâmetros importantes que são medidos através de diferentes métodos. Imprecisões decorrem de amostragem não-representativo, imagens de qualidade inferior e parâmetros de análise subjetiva. Para minimizar esses erros e facilitar a medição, apresentamos um protocolo especificando cada passo, incluindo um pipeline de software de código aberto.

Medindo a forma e o tamanho das partículas de lodo ativado imobilizada em ágar com um Pipeline de Software de código aberto

O artigo descreve a quantificação de 1) o tamanho e o número de aderências focais e 2) índice de forma celular e sua distribuição a partir de imagens confocal das monocamadas confluentes das células MCF7.

Quantificação da área de adesão de substrato celular e distribuições de formas celulares em monocamadas de células MCF7

Os primórdios das folhas de milho são profundamente embainhados e enrolados, tornando-os difíceis de estudar. Aqui, apresentamos métodos para preparar cortes transversais e montagens inteiras de primórdios foliares de milho para fluorescência e imagens confocais.

Métodos aprimorados para preparar seções transversais e montagens inteiras não enroladas de primordia de folhas de milho para fluorescência e imagens confocais

O protocolo apresentado mostra medição digital e análise de características fisionômicas foliares contínuas em folhas fósseis para reconstruir paleoclima e paleoecologia usando os métodos de fisionomia foliar digital e reconstrução de massa foliar por área.

Reconstruindo o Paleoclima Terrestre e a Paleoecologia com Folhas Fósseis Usando Fisionomia Digital de Folhas e Massa Foliar por Área

Aprenda a automatizar a medição da forma de folhas em experimentos de alto rendimento usando o plugin LeafJ para ImageJ. Este método acelera a fenotipagem de plantas e melhora a precisão em estudos botânicos.

LeafJ: um plugin ImageJ para semi-automatizado de medição forma de folha

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