Name: LeafJ: Ein ImageJ Plugin für Semi-automatisierte Blattform Measurement (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2013-01-21T12:00:00.000+00:00
Duration: 8 min 14 s
Description: Lernen Sie die halbautomatisierte Blattformmessung mit dem LeafJ-Plugin für ImageJ zur Beschleunigung der Phänotypisierung in der Pflanzenforschung. Diese Methode ermöglicht Hochdurchsatzanalysen von Blattform, Zellgröße und Zellzahl.

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LeafJ wurde von JNM geschrieben, während er ein Sabbatical war Dr. Katherine Pollard Labor am Gladstone Institute. Diese Arbeit wurde durch ein Stipendium der National Science Foundation (Grant-Nummer IOS-0923752) unterstützt.

Ein. Pflanzenmaterialien Beachten Sie, dass diese Pflanze das Wachstum Protokoll zum Nachweis Vermeidung von Schatten zählen Antwort gerichtet ist. Sie können Pflanzen unter Ihrem Lieblings Zustand wachsen. <ol><li> Sprinkle Arabidopsis thaliana Samen auf Wasser eingeweicht Filterpapiere in 9 cm Petrischalen und möglich (Stratifizierung) sie bei 4 ° C für vier Tage in der Dunkelheit. </li><li> Übertragen Sie diese Petrischalen auf simulierte Sonnenbedingungen: FR-Verhältnis auf 1,86: 80-100 uE photosynthetisch aktive Strahlung (PAR) und weit-rote Ergänzung zu den R bringen. Verwenden Langtagsbedingungen (16 Stunden Licht / 8 Stunden Dunkelheit) und konstanter Temperatur von 22 ° C. Inkubieren in diesem Zustand für drei Tage, damit die Samen zu keimen. </li><li> Übertragen gekeimten Samen in den Boden und die Pflanzen unter der Sonne Zustand. Für Großversuche, empfehlen wir Herstellung kleiner Tags zur Kennzeichnung jedes Pflanzen mit Seriendruck-Manager in Microsoft Word 2004 (oder höher) für die Herstellung von Etiketten. </li><li> Elf Tage nach transfer den Boden, bewegen die Hälfte der Pflanzen, die Schatten Zustand: wie Sonne, aber mit zusätzlichem weit rotes Licht, um den R / FR-Verhältnis auf 0,52 zu bringen. </li><li> Nach weiteren 12 Tage, sind die Pflanzen bereit für Blatt Bildgebung. In diesem Stadium die älteren Blätter sind voll ausgereift während jüngere Blätter noch erweitern, so dass Sie eine Momentaufnahme der Entwicklung zu erfassen. Vielleicht möchten Sie eine andere Entwicklungszeit je nach Ihren Bedürfnissen zu wählen. </li></ol> 2. Capturing Dissected Blatt Images <ol><li> Bereiten Sie Transparentfolien mit pflanzlichen Genotyp und Wachstumsbedingungen mit fünf rechteckigen Rahmen gekennzeichnet. Ein Frame entspricht Blätter von einer Pflanze. Microsoft Excel kann verwendet werden, um eine konsistente Gitter mit Etiketten gedruckt werden. </li><li> Dissect Blätter 26 Tage alten Pflanzen. </li><li> Scan lässt bei 600 dpi auf einem Flachbett-Scanner. Beachten Sie, dass von einem Werk verlässt sollten vertikal in einem schwarzen Fenster platziert werden in einem Sandwich von transparenten Folien. Berühren Blätterzu einem schwarzen Fensterrahmen und überlappenden Blättern, die Fehler in folgenden Verfahren geben wird. </li></ol> 3. Blatt Image Analysis by LeafJ <ol><li> Herunterladen ImageJ Ziehen Sie den LeafJ.jar Datei in den Plugin-Ordner von ImageJ. </li><li> Öffnen Sie eine Bilddatei in ImageJ 1.45s oder später 14. </li><li> Split das Bild in drei Farbkanäle (rot, grün und blau) von &quot;Bild&gt; Farbe&gt; Split Channels&quot; und gelten Schwelle zum Bild im blauen Kanal. </li><li> Wählen Sie alle Blätter von einer Pflanze durch ein Rechteck-Werkzeug (Abb. 1A). </li><li> Wählen Sie &quot;LeafJ&quot; aus dem Plugin-Menü. </li><li> Wählen Anmerkungsinformationen für diese Anlage aus dem Dialogfeld, das erscheint. Sie könnenbearbeiten Sie die Standardwerte, die hier erscheinen, indem Sie auf &quot;Bearbeiten Sie diese Optionen&quot;. </li><li> Nach dem Ausführen LeafJ Plugin und bevor Sie auf &quot;OK&quot;-Taste, bearbeiten zurückverfolgt Zeilen aus der Region of Interest (ROI)-Fenster (falls erforderlich; Abbildung 1B). Ein Touchscreen-Tablet (z. B. ein iPad) ist nützlich für dieses Verfahren. iPads können an einen Computer wie einen externen Monitor mit Air Display Software angeschlossen werden. </li><li> Exportieren von Messergebnissen und damit verbundenen Informationen (Dateinamen, Blütezeit, zerschnitten von, gemessen, etc) in Microsoft Excel oder gleichwertige Software. </li></ol> 4. Blattzelle Image Analysis in ImageJ <ol><li> Fix seziert lässt, wie in Bezug 15 nach dem Scannen (Schritt 2) beschrieben. FAA festen Blätter können in 4 ° C für mindestens 6 Monate aufbewahrt werden. </li><li> Deaktivieren Sie die Blätter, indem FAA Fixativ Chloralhydratlösung und inkubieren Blätter für 1 bis 2 Stunden vor der mikroskopischen Beobachtung 15. </li><li> Berg verlässt auf mimikroskop gleitet mit Trichomen nach oben. Mit 40-facher Vergrößerung auf einem zusammengesetzten Mikroskop, Bild Mesophyll Schicht der Mitte jedes Blatt auf beiden Seiten der Hauptader, die Vermeidung Zellen in der Nähe Trichomen oder Venen. </li><li> Trace Blattzelle umreißt von ImageJ ROI-Manager-Tool mit Hilfe des Touchscreen-Tablet und einem Stift (wie in Schritt 3 beschrieben). Zelle Bildanalyse nutzt die integrierten Funktionen der ImageJ aber nicht erforderlich 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>
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<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>
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</ol>

Keine Interessenskonflikte erklärt.

Unser &quot;LeafJ&quot; plugin ermöglicht die Messung von Blattstiel Länge halbautomatisch, Erhöhung des Durchsatzes fast 6 Mal über manuelle Messung. Blattstiel Länge ist ein wichtiger Index für SAS und ist auch ein Wahrzeichen von anderen Phänomenen wie Überflutung Widerstand und hyponastic Wachstum 17. Deshalb dieses Plugin kann nützlich sein, um eine breite Palette von pflanzlichen Forscher. Unser Plugin ist in einem gut etablierten java-basierte freie Software ImageJ umgesetz...

<html><table border="1"><tbody><tr><td> Name des Reagenzes </td><td> Firma </td><td> Katalog-Nummer </td><td></td></tr><tr><td> weit Rotlicht LED </td><td> Orbitec </td><td> Maßarbeit </td><td></td></tr><tr><td> Transparenz </td><td> IKON </td><td> HSCA / 5 </td><td></td></tr><tr><td> Scanner </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> Brauch </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>blank &quot;&gt; http://avatron.com/ </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: ein imagej plugin für semi-automatisierte blattform measurement

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

Hoher Durchsatz Phänotypisierung (phenomics) ist ein leistungsfähiges Werkzeug für die Verknüpfung von Genen, ihre Funktionen (siehe Beitrag 1 und jüngsten Beispiele 2-4). Blätter sind die primären photosynthetischen Organ, und ihre Größe und Form variieren entwicklungspolitisch und ökologisch innerhalb einer Anlage. Aus diesen Gründen Studien über Blattmorphologie erfordern Messung mehrerer Parameter aus zahlreichen Blättern, die am besten durch halbautomatische phenomics Werkzeuge 5,6 durchgeführt wird. Canopy Schatten ist ein wichtiger Umweltfaktor Cue das Pflanzenwachstum Architektur und das Leben der Geschichte betrifft, die Suite der Antworten wird zusammenfassend als Vermeidung von Schatten zählen Syndrom (SAS) 7. Unter SAS Reaktionen sind Schatten induzierten Blatt Blattstiel Dehnung und Veränderungen im Blade-Bereich besonders nützlich als Indizes 8. Bis heute kann Blattform Programme (zB SHAPE 9, LAMINA 10, LeafAnalyzer 11, LEAFPROCESSOR 12) zu messen Blatt Konturen und kategorisieren Blattformen, Kann jedoch nicht auszugeben Blattstiel Länge. Mangel an großen Messsysteme Blattstielen gehemmt hat phenomics Ansätze zur SAS Forschung. In diesem Papier beschreiben wir eine neu entwickelte ImageJ Plugin namens LeafJ, die schnell messen können Blattstiel Länge und Blattspreite Parameter der Modellpflanze Arabidopsis thaliana. Für das gelegentliche Blatt, das erforderliche manuelle Korrektur der Blattstiel / Blattspreite Grenze wir eine Touchscreen-Tablet verwendet. Ferner sind Blattzelle Form und Blatt Zellzahlen wichtige Determinanten der Blattgröße 13. Getrennt von LeafJ präsentieren wir auch ein Protokoll für die Verwendung eines Touchscreen-Tablet für Messzelle Form, Fläche und Größe. Unser Blatt trait Messsystem ist nicht auf Schatten-Vermeidungs-Forschung beschränkt und wird leaf Phänotypisierung von vielen Mutanten und Siebanlagen für Blatt Phänotypisierung beschleunigen.

Ein. Blatt Images Zeige Schätzungen der Blattstiel und Blattspreite Boundary, und ihre Messfenster Eines der nützlichsten Funktionen von LeafJ ist automatische Erkennung von Blattspreite / Blattstiel Grenze (Abbildung 1). Die LeafJ Algorithmus arbeitet wie folgt: die integrierte ImageJ ParticleAnalyzer Funktionalität wird verwendet, um herauszufinden und bestimmen die Orientierung der Blätter Innenseite der Benutzerauswahl. Für jedes Blatt die Breite des Blattes ist entlang des...

Demonstration der wichtigsten Methoden für hohen Durchsatz Blatt Messungen. Diese Methoden können verwendet werden, um Blatt Phänotypisierung zu beschleunigen, wenn das Studium vieler Pflanzen-Mutanten oder anderweitig Siebanlagen für Blatt Phänotyp werden.

LeafJ: Ein ImageJ Plugin für Semi-automatisierte Blattform Measurement

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

Ziel dieses Verfahrens ist es, die Blattformmessung für Hochdurchsatzexperimente zu automatisieren. Dazu werden zunächst die Blätter präpariert und mit einem Flachbettscanner abgebildet. Der zweite Schritt des Verfahrens besteht darin, das Blatt-J-Plugin zu verwenden, um die Blätter zu erkennen und zu messen.Der dritte Schritt besteht darin, die Blätter für die Mikroskopie vorzubereiten und mit einem Verbundmikroskop zu fotografieren. Der letzte Schritt besteht darin, die Ausverkaufslinien auf den aufgenommenen Bildern mit einem Touchscreen-Tablet zu verfolgen. Letztendlich können die Ergebnisse durch diese Kombination der Bildanalyse Unterschiede in der Blattform, der Zellgröße und der Zellzahl zeigen.Der Hauptvorteil dieser Technik gegenüber bestehenden Methoden ist ihre Geschwindigkeit. Es ist etwa sechsmal schneller als die manuelle Messung. Die Einzelnen wussten, dass diese Methode schwierig sein könnte, da die richtige Blattplatzierung für die nachgelagerte Analyse entscheidend ist und weil das Anbringen von Blättern auf Objektträgern eine technische Herausforderung darstellen kann.Ich hatte die Idee zu dieser Methode, als ich feststellte, dass wir etwa 15.000 Blätter zu anal

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Forschung

JoVE Journal

Biology

Biologie

Wir haben ein Computer-Programm, um neuronale Morphologie Analyse entwickelt. In Kombination mit zwei bestehenden Open-Source-Analyse-Tools, führt unser Programm Sholl Analyse und bestimmt die Anzahl der Neuriten, Verzweigungspunkte, und Neuriten Tipps. Die Analysen werden, so dass lokale Änderungen in Neuriten Morphologie beobachtet werden durchgeführt.

Automatisierte Sholl Analyse digitalisierter neuronale Morphologie bei Multiple Scales

Neuartige computergestützte Methoden der großflächigen Beschaffung und Analyse der immunhistochemisch gefärbten Pankreas Proben werden beschrieben: (1) Virtuelle Scheiben Erfassung der gesamten Abschnitt, (2) Messe Analyse der umfangreichen Daten, (3) Rekonstruktion von 2D-Virtuelle Schnitte , (4) 3D-Mapping-Insel, und (5) Mathematische Analyse.

Computer-assisted Großflächige Visualisierung und Quantifizierung der Inselzellen der Bauchspeicheldrüse Masse, Größenverteilung und Architektur

Dieser Artikel beschreibt die Quantifizierung von Hämozytometer- und Migrations-/Invasionsmikroskopaufnahmen durch zwei neue Open-Source-ImageJ-Plugins: Cell Concentration Calculator und Migration Assay Counter.  Darüber hinaus werden Bildaufnahme- und Kalibrierungsprotokolle beschrieben und die Eingabeanforderungen der Plugins ausführlich diskutiert.

Automatische Quantifizierung und Analyse von Zellzählung Schritte bei der Verwendung ImageJ Plugins

In diesem Beitrag werden zwei neue ImageJ-Plugins für die "Clock Scan" -Bildanalyse beschrieben. Diese Plugins erweitern die Funktionalität des ursprünglichen Visual Basic 6 Programms und stellen vor allem das Programm einer großen Forschungsgemeinschaft zur Verfügung, indem sie es mit dem ImageJ Free Image Analysis Softwarepaket bündeln.

Clock Scan Protocol für Bildanalyse: ImageJ Plugins

Wir präsentieren einen Workflow für die Segmentierung und Quantifizierung der trabekuläre Knochen für 2D und 3D Bilder basierend auf den Knochen äußere Begrenzung mit ImageJ-Plugin. Dieser Ansatz ist effizienter und genauer als der aktuelle manuelle Hand-Konturierung Ansatz und bietet Schicht für Schicht Quantifizierungen, die nicht im aktuellen kommerziellen Software verfügbar sind.

Äußere Begrenzung unterstützt Segmentierung und Quantifizierung der trabekulären Knochen durch eine Imagej-Plugin

Mikroglia sind immun Gehirnzellen, die Umfrage und reagieren auf veränderte Gehirnphysiologie durch morphologische Veränderungen, die quantitativ ausgewertet werden kann. Dieses Protokoll beschreibt eine ImageJ basierte Analyse Protokoll, Mikroglia Morphologie als kontinuierliche Daten nach Metriken wie Zelle Verzweigung, Komplexität und Form darzustellen.

Quantifizierung der Mikroglia Morphologie von Mikrofotos von Immunohistochemistry vorbereitet Gewebe mit ImageJ

Die Größe und Form der Partikel im Belebtschlamm sind wichtige Parameter, die mit unterschiedlichen Methoden gemessen werden. Ungenauigkeiten ergeben sich aus nicht-repräsentative Probenahme, suboptimalen Bildern und subjektive Analyseparameter. Um diesen Fehler zu minimieren und Messung zu erleichtern, präsentieren wir ein Protokoll angeben, jeden Schritt, einschließlich einer open-Source-Software-Pipeline.

Messung von Form und Größe der Belebtschlamm Partikel unbeweglich in Agar mit einer Open-Source-Software-Pipeline

Der Artikel beschreibt die Quantifizierung von 1) der Größe und Anzahl der fokalen Verklebungen und 2) Zellformindex und seine Verteilung von konfokalen Bildern der konfluenten Monolayer von MCF7-Zellen.

Quantifizierung von Zell-Substrat-Adhäsionsflächen und Zellformverteilungen in MCF7-Zell-Monolayern

Maisblatt-Primordien sind tief umhüllt und gerollt, was es schwierig macht, sie zu untersuchen. Hier stellen wir Methoden zur Herstellung von Querschnitten und abgerollten ganzen Mounts von Maisblattprimordien für die Fluoreszenz- und konfokale Bildgebung vor.

Verbesserte Methoden zur Präparation von Querschnitten und abgerollten ganzen Mounts von Maisblattprimordien für die Fluoreszenz- und konfokale Bildgebung

Das vorgestellte Protokoll zeigt die digitale Messung und Analyse kontinuierlicher blattphysiognomischer Merkmale auf fossilen Blättern, um das Paläoklima und die Paläoökologie mit Hilfe der digitalen Rekonstruktionsmethoden der Blattphysiognomie und der Blattmasse pro Fläche zu rekonstruieren.

Rekonstruktion des terrestrischen Paläoklimas und der Paläoökologie mit fossilen Blättern unter Verwendung der digitalen Blattphysiognomie und der Blattmasse pro Fläche

Lernen Sie die halbautomatisierte Blattformmessung mit dem LeafJ-Plugin für ImageJ zur Beschleunigung der Phänotypisierung in der Pflanzenforschung. Diese Methode ermöglicht Hochdurchsatzanalysen von Blattform, Zellgröße und Zellzahl.

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