تصور أوراق وبراكتياليس القطن باستخدام المجهر الرقمي لتحسين دقة التقييم وحفظ البيانات
February 6th, 2026
هنا، نوضح عمليات تدريجية لتنمذة الرحيق الورقية والشقاق في نباتات القطن باستخدام صور مولدة بالمجهر الرقمي. هذه طريقة فعالة لتقطيع رحيق الأوراق والبراكت من القطن، حيث يمكن جمع المعلومات وحفظها في شكل صور رقمية.
تهدف الدراسة الحالية إلى الطريقة التي تقيم بدقة تعبير صفة الرحيق. لتوضيح تعبير الصفات الرحيقية، تم استخدام كل من رحيق أوراق القطن والبراكتيل كنماذج للأنسجة. تتغلب هذه الطريقة على قيود التسجيل التقليدي، التي هي غير موثوقة وغير دقيقة في التقييم بتجارة الرحيق.
للبدء، انقل مبردا وأكياس زيبلوك معنونة إلى الدفيئة لجمع العينات، وجمع أنسجة أوراق صغيرة من نباتات القطن المزروعة في الدفيئة عمرها شهرين إلى ثلاثة أشهر وضعها في أكياس العينات المعنونة. ضع على الأقل ورقتين لكل عينة نبات في كيس العينة المعلم وأغلق الكيس بإحكام بعد الجمع. ضع كل كيس عينة مغلق يحتوي على أنسجة أوراق في المبرد.
اجمع أزهارا صحية من الفروع العلوية عندما تكون النباتات في منتصف مرحلة الإزهار. ضع على الأقل زهرتين في كيس عينات معنون وأغلق الكيس. انقل أكياس العينات المختومة التي تحتوي على الزهور إلى المبرد لنقلها إلى المختبر.
شغل المجهر وأكمل خطوات بدء التشغيل الأولية. ضع ورقة بيضاء نصف مطوية من نوع A4 مقطوعة لتتناسب مع حجم مرحلة المجهر على المسرح. استخدم مقابض الإضاءة الصغيرة في وحدة التحكم لضبط الضوء على منصة المجهر إلى أقصى شدة.
ثم قم بتدوير مقبض السطوع الكبير ثلاثة أرباع الطول لضبطه على متوسط عالي. على الكمبيوتر، اختر تكبير 10 أضعاف في برنامج المجهر. ضع نسيج الورقة على الورقة البيضاء المقطوعة مسبقا في مرحلة المجهر بحيث يكون الجانب السفلي مواجها للأعلى ومركزه على المرحلة.
قم بتدوير المسار بلطف وأزرار الضبط الدقيقة للتركيز على الضلع الأوسط للورقة. استمر في التعديل حتى تظهر الصورة واضحة وبدون ضبابية. ضع الطرف السفلي من الضلع الأوسط حيث يقع الرحيق في مركز مجال الرؤية مع ضمان رؤية واضحة للأوردة الجانبية المتباعدة.
استخدام المسار وأزرار الضبط الدقيقة يحسن التركيز لتحسين وضوح الصورة الرقمية. التقط صورة الرحيق. عند طلب البرنامج ذلك، احفظ الصورة مع رقم تعريف العينة في الموقع المطلوب، ثم قم بتعيين درجة من واحد إلى أربعة بناء على النمط الظاهري الحساس للورقة الرقيق.
استخدم الملقط أو اليد لإزالة البراكتات من الزهرة. ضع الزهرة على لوح تقطيع نظيف. باستخدام شفرة معقمة، اقطع ساق الزهرة، ثم قم بعمل شق مستقيم على حافة القطع التي أزيلت.
ضع نسيج الزهرة المحضر مقلوبا على الورقة البيضاء المقطوعة مسبقا على مرحلة المجهر. استخدم مقابض المسار وضبط الدقيقة لتحسين وضوح الصورة المعروضة على الشاشة. احفظ الصورة مع رقم تعريف العينة المناسب.
أظهر تصوير الصور الرقمية لسطح الورقة في الجانب السفلي من الضلع الأوسط نمطاتين ظاهريتين مع الدرجة الأولى بدون رحيق في الضلع الأوسط. وحصلت على أربعة نقاط مع رحيق متكامل مع رحيق. عند تحليل عينات الأزهار للبحث عن رحيق البراكتيال، لوحظ نموذجان ظاهريان حيث أظهر التقييم الأول عدم وجود رحيق ودرجة أربعة أظهرت رحيقا مكتملا ينتج رحيق.
أظهرت الصور الرقمية لنباتات الرحيق بوضوح هياكل الرحيق الورقية والبراكتيل بتكبير 10 أضعاف، 20 أضعاف، و40 مرة. أظهرت الصور الرقمية المختارة للأوراق التي تتوافق مع صيغة التقييم القياسية الدرجة الأولى مع غياب الرحيق، والدرجة الثانية مع رحيق غير متطور، ودرجة ثالثة مع رحيق أصغر، ودرجة رابعة مع رحيق مكتمل. التقييم الدقيق للنباتات التي تحتوي على رحيق من مجموعات التهجين المنفصلة بين التهجين الرقيق والخالي من الرحيق ضروري لاختيار النباتات التي لا تحتوي على رحيقة والتي يمكن أن تقلل من أضرار الحشرات النباتية وكذلك تقليل خسائر الإنتاج.
لذا فإن اختيار هذه الصفة مهم للتطبيقات اللاحقة مثل علامات الحمض النووي المرتبطة بصفة الرقيق الأقل التي تعد أدوات قيمة للاختيار بمساعدة العلامات.
Overview
This article presents a step-by-step digital imaging method for accurately scoring nectary trait expression in cotton plants. Traditional scoring methods for nectaries are unreliable due to the subtlety of phenotypes and environmental influences. The described protocol utilizes digital microscopy to capture high-resolution images of leaf and bracteal nectaries, enabling precise phenotypic differentiation and reliable data preservation for future analysis.
Key Study Components
Area of Science
- Plant biology
- Phenotyping
- Microscopy
Background
- Nectaries are specialized nectar-producing glands found in many plant species.
- In cotton, nectary trait expression is controlled by genes such as Ne1 and Ne2, and is influenced by environmental and developmental factors.
- Traditional visual scoring of nectaries is error-prone and often unreliable.
- Accurate phenotyping is important for breeding and downstream genetic applications.
Purpose of Study
- To develop and demonstrate a reliable digital imaging method for scoring nectary traits in cotton.
- To overcome the limitations of traditional scoring methods.
- To provide a protocol adaptable to other plant traits and species.
Methods Used
- Collection of young leaf and flower samples from greenhouse-grown cotton plants.
- Sample transport in labeled bags and coolers to maintain tissue integrity.
- Preparation and dissection of samples for microscopy.
- Digital imaging of leaf and bracteal nectaries at various magnifications (10x, 20x, 40x).
- Scoring of nectary phenotypes using a standardized scale (1–4) based on image analysis.
- Archiving digital images for future reference and analysis.
Main Results
- Digital imaging enabled clear visualization and differentiation of nectary phenotypes.
- Four distinct phenotypic scores were established: absence, underdeveloped, small, and fully developed nectaries.
- Digital scoring improved accuracy and reproducibility compared to traditional methods.
- The method facilitated identification of nectary-less plants, important for breeding programs targeting reduced insect damage and yield loss.
Conclusions
- Digital image-based scoring is a reliable and accurate method for phenotyping nectary traits in cotton.
- This protocol can be adapted for scoring other plant traits such as glands, hairs, and color.
- Accurate phenotyping supports downstream applications like marker-assisted selection in breeding programs.
Frequently Asked Questions
Chapters in this video
0:00
Introduction
0:26
Greenhouse Sampling of Cotton Leaves and Flowers for Digital Microscopy of Leaf and Bracteal Nectaries
1:22
Microscope-Based Imaging and Scoring of Leaf Nectaries
3:00
Preparing and Imaging Cotton Bracteal Nectaries
3:43
Results
4:49
Conclusion
