Name: La extracción de las métricas para los sistemas de raíces de tres dimensiones: volumen y de superficie Análisis de In-suelo de rayos X de tomografía computarizada de datos (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2016-04-26T15:00:00.000+00:00
Duration: 9 min 37 s
Description: Aprende a extraer información cuantitativa de raíces de plantas mediante tomografía computarizada de rayos X en suelo. Esta técnica no invasiva permite estudiar estructuras radiculares tridimensionales en su entorno natural.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

Este trabajo se realizó en el Laboratorio de Ciencias Moleculares Ambientales, una instalación nacional de usuarios científicos patrocinada por la Oficina de Investigación Biológica y Ambiental del Departamento de Energía y ubicada en el Laboratorio Nacional del Noroeste del Pacífico.

Precaución: El funcionamiento de un escáner de tomografía de rayos X requiere tanto la formación de radiación en general, y la formación de la seguridad radiológica específica del instrumento. Todos los procedimientos correspondientes pertinentes al laboratorio del investigador deben ser seguidas. Imaging 1. Raíz Nota: Este paso se describe la obtención de imágenes de un espécimen de hierba mantenidas en su suelo original en una maceta de plástico tubular (un tubo de plástico con un diámetro de 40 mm, una altura de 210 mm, y el espesor de pared de aproximadamente 2 mm). <ol><li> Coloque la planta en maceta en el manipulador de muestras del instrumento a una distancia determinada para la ampliación de destino. Para una planta en un soporte de 2 pulgadas de diámetro, la muestra a distancia de la fuente debe ser de aproximadamente 3 pulgadas (7 cm). </li><li> Ajustar la configuración de escaneo de rayos X para lograr un color óptimo (nivel de gris) contraste de la imagen en el detector. Nota: Estos ajustes están disponibles en el software de control del instrumento utilizado. <ol><li> Establecer la configuración de energía de rayos X; 85 kV y 190 mu se utilizaron en este examenPLE. </li><li> Establecer el tiempo de exposición. Aquí, se utilizó un tiempo de exposición relativamente largo de 1 seg para una mejor relación señal-ruido. </li><li> Establecer el número de proyecciones y cuadros por proyección; 4 fotogramas por proyección para un total de 3.142 proyecciones se sugiere para las buenas estadísticas de los datos. </li><li> Ejecutar una corrección de sombreado usando las condiciones de medición indicados anteriormente seleccionando la pestaña &quot;Corrección de sombras&quot;, y haciendo clic en &quot;Crear&quot;. Nota: La corrección de sombreado compensa la variación en la respuesta de los píxeles del dispositivo de formación de imágenes cuando se ilumina con un conjunto constante de flujo de rayos X. El proceso de toma imágenes en blanco (con la muestra retirado del camino del haz) con el haz de rayos X activado, y con el haz de apagado. Esta corrección se aplica a todas las imágenes recogidas. </li><li> Seleccionar la opción &quot;Reducir al mínimo los artefactos de anillo&quot; (también llamado &quot;modo yendo y viniendo&quot;); la muestra se hará girar en pasos angulares, mientras que las imágenes de proyección se adquieren. Esto conduce a DATuna adquisición a un ritmo más lento, pero ayuda a eliminar artefactos de anillo. </li><li> Iniciar la búsqueda haciendo clic en el botón &quot;Adquirir&quot; en la pestaña de adquisición (con los ajustes descritos anteriormente, la colección de imágenes durará aproximadamente 4 horas). </li></ol></li></ol> Reconstrucción 2. Datos Nota: En esta sección se describe la reconstrucción de los datos de volumen 3D a partir de las imágenes en bruto (radiografías de la tomografía computarizada). <ol><li> Cargar los datos en bruto en el programa. </li><li> Comparar primera y la última imagen (que debería ser casi idéntica como la última imagen se toma después de una rotación de la muestra 360 o) para asegurarse de que el espécimen no se movió ni la configuración del análisis no cambió durante la adquisición de datos. </li><li> Calcular el centro de rotación (COR), seleccionando la pestaña &quot;Centro de rotación&quot;, y haciendo clic en &quot;Inicio&quot;; opciones de uso &quot;automático&quot; COR encontrar con &quot;alta calidad&quot; exactitud, y &quot;dual&quot; (superior e inferior) s rebanadaelecciones para el cálculo COR. </li><li> Seleccione el volumen de la muestra que ser reconstruido: seleccione la pestaña &quot;Volumen&quot;, y editar las ventanas de selección de volúmenes utilizando las miniaturas. </li><li> Realizar la reconstrucción para crear el archivo de volumen que contiene datos 3D haciendo clic en &quot;Inicio&quot;. </li></ol> 3. Procesamiento de Datos / Segmentación Nota: En esta sección se describen los pasos a seguir para preparar los datos reconstruidos para su posterior procesamiento en el programa RooTrak para rastrear las raíces que se ramifican a través del suelo, y aislar las raíces de cualquier material circundante para producir una pila de imágenes binarias de sólo el raíz en sí. <ol><li> Tratamiento de los datos de volumen en ImageJ para preparar una pila procesable RooTrak: <ol><li> Cargar el archivo de volumen en ImageJ. </li><li> Optimizar el contraste de la imagen entre la raíz y el suelo mediante el ajuste de brillo y contraste (imagen / Ajuste / Brillo / Contraste). Cuando la región de interés dentro de la imagen es visible y clearly distinguibles, los ajustes se consideran optimizadas. </li><li> Guardar como una pila de imágenes en formato JPEG, BMP o PNG. </li></ol></li><li> Procesamiento en RooTrak al segmento de la raíz: <ol><li> Cargar pilas de imágenes en RooTrak (ir a la pestaña &quot;Herramientas&quot;, y pulse &quot;Tracker&quot;). </li><li> Definición de puntos de semillas en el interior de la raíz: haga clic en varios puntos dentro de cada una de las secciones pertinentes de raíces visibles en la vista superior rebanada de los datos de volumen. </li><li> Establecer los parámetros del gestor &quot;lisura&quot; y &quot;similitud&quot; de 0,3 y 0,8, respectivamente. </li><li> Ejecutar la función de seguimiento. Esto seguirá la raíz de la rebanada de la parte superior de todo el camino a la división inferior. </li><li> Después de ver los datos de volumen, seleccionar el número de cortes de acuerdo con el volumen de datos utilizable; en este caso, el seguimiento se detuvo en 200 rebanadas, equivalente a una profundidad de 6,2 mm, donde los límites de la raíz se convirtieron en mal definidos (la imagen de la raíz seguido comenzó a mezclar en la del suelo). Nota: Elpila imagen producida se guarda automáticamente en donde se creó el directorio de salida. </li></ol></li></ol> 4. Volumen y Análisis de superficies Nota: Este paso se describe la generación de mallas isosuperficie de la pila imagen creada por RooTrak. <ol><li> Convertir imagen pila de RooTrak en un formato de imagen binaria en ImageJ. Seleccione &quot;Proceso&quot;, luego &quot;binario&quot;, luego &quot;Hacer binario&quot;. </li><li> Utilizar el plugin de ImageJ de código abierto, BoneJ, para crear la red de triangulación; en ImageJ seleccionar &quot;Plug-ins&quot;, luego &quot;BoneJ&quot;, luego &quot;Isosuperficie&quot;. </li><li> Ajuste &quot;remuestreo&quot; y &quot;Umbral&quot; a 6 y 120, respectivamente (configuración por defecto). Comprobar los &quot;superficie&quot;, y pulse el botón &quot;OK&quot;. </li><li> En el &quot;visor 3D&quot; haga clic en la pestaña Archivo, luego en &quot;superficies de exportación&quot;, a continuación, guardar como &quot;STL (binario)&quot;. </li><li> Abrir imeshJ, seleccione el archivo STL e introduzca el tamaño del voxel en micras. Haga clic en &quot;Calculate Superficie &quot;para la adquisición total de la superficie de la raíz de la muestra en 2 mm. Del mismo modo, haga clic en&quot; Calcular el Volumen &quot;para obtener el volumen total de las raíces de la muestra en 3 mm. </li></ol>

<ol><li>MATLAB. , The Mathworks, Inc. Available from: 
	
	 <a target="_blank" href="http://www.mathworks.com/products/matlab">http://www.mathworks.com/products/matlab</a> (2015).</li>
<li>McKenzie, B. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+Rhizosphere%3A+An+Ecological+Perspective%5BTitle%5D)+AND+%22Eur.+J.+Soil+Sci%22%5BJournal%5D)">The Rhizosphere: An Ecological Perspective.</a> Eur. J. Soil Sci. 59 (2), 416-417 (2008).</li>
<li>Farrar, J., Hawes, M., Jones, D., Lindow, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((How+roots+control+the+flux+of+carbon+to+the+rhizosphere%5BTitle%5D)+AND+%22Ecology%22%5BJournal%5D)">How roots control the flux of carbon to the rhizosphere.</a> Ecology. 84 (4), 827-837 (2003).</li>
<li>Gregory, P. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Roots+rhizosphere+and+soil%3A+the+route+to+a+better+understanding+of+soil+science%3F%5BTitle%5D)+AND+%22Eur.+J.+Soil+Sci%22%5BJournal%5D)">Roots rhizosphere and soil: the route to a better understanding of soil science?</a> Eur. J. Soil Sci. 57 (1), 2-12 (2006).</li>
<li>Philippot, L., Raaijmakers, J. M., Lemanceau, P., van der Putten, W. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Going+back+to+the+roots%3A+the+microbial+ecology+of+the+rhizosphere%5BTitle%5D)+AND+%22Nat.+Rev.+Microbiol%22%5BJournal%5D)">Going back to the roots: the microbial ecology of the rhizosphere.</a> Nat. Rev. Microbiol. 11 (11), 789-799 (2013).</li>
<li>Gregory, P. J., Hutchison, D. J., Read, D. B., Jenneson, P. M., Gilboy, W. B., Morton, E. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Non-invasive+imaging+of+roots+with+high+resolution+X-ray+micro-tomography%5BTitle%5D)+AND+%22Plant+and+Soil%22%5BJournal%5D)">Non-invasive imaging of roots with high resolution X-ray micro-tomography.</a> Plant and Soil. 255 (1), 351-359 (2003).</li>
<li>Mairhofer, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((RooTrak%3A+Automated+Recovery+of+Three-Dimensional+Plant+Root+Architecture+in+Soil+from+X-Ray+Microcomputed+Tomography+Images+Using+Visual+Tracking%5BTitle%5D)+AND+%22Plant+Physiol%22%5BJournal%5D)">RooTrak: Automated Recovery of Three-Dimensional Plant Root Architecture in Soil from X-Ray Microcomputed Tomography Images Using Visual Tracking.</a> Plant Physiol. 158 (2), 561-569 (2012).</li>
<li><a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=%22Soil-Water-Root+Processes%3A+Advances+in+Tomography+and+Imaging%22">Soil-Water-Root Processes: Advances in Tomography and Imaging</a>. Anderson, S. H., Hopmans, J. W. , Soil Science Society of America. United States. (2013).</li>
<li>Mairhofer, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Recovering+complete+plant+root+system+architectures+from+soil+via+X-ray+mu-Computed+Tomography%5BTitle%5D)+AND+%22Plant+Methods%22%5BJournal%5D)">Recovering complete plant root system architectures from soil via X-ray mu-Computed Tomography.</a> Plant Methods. 9, 8(2013).</li>
<li>Lorensen, W. E., Cline, H. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Marching+cubes%3A+a+high+resolution+3D+surface+construction+algorithm%5BTitle%5D)+AND+%22Comput.+Graph%22%5BJournal%5D)">Marching cubes: a high resolution 3D surface construction algorithm.</a> Comput. Graph. 21 (4), 163-169 (1987).</li>
<li>ImageJ: Image Processing and Analysis in Java. , Available from: 
	
	 <a target="_blank" href="http://imagej.nih.gov/ij">http://imagej.nih.gov/ij</a> (2014).</li>
<li>Lobet, G., Draye, X., Perilleux, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((An+online+database+for+plant+image+analysis+software+tools%5BTitle%5D)+AND+%22Plant+Methods%22%5BJournal%5D)">An online database for plant image analysis software tools.</a> Plant Methods. 9 (38), (2013).</li>
<li>Schmidt, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+iRoCS+Toolbox+-+3D+analysis+of+the+plant+root+apical+meristem+at+cellular+resolution%5BTitle%5D)+AND+%22Plant+J%22%5BJournal%5D)">The iRoCS Toolbox - 3D analysis of the plant root apical meristem at cellular resolution.</a> Plant J. 77 (5), 806-814 (2014).</li>
<li>Galkovskyi, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((GiA+Roots%3A+software+for+the+high+throughput+analysis+of+plant+root+system+architecture%5BTitle%5D)+AND+%22BMC+Plant+Biol%22%5BJournal%5D)">GiA Roots: software for the high throughput analysis of plant root system architecture.</a> BMC Plant Biol. 12, 116(2012).</li>
<li>Clark, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((3-Dimensional+Root+Phenotyping+with+a+Novel+Imaging+and+Software+Platform%5BTitle%5D)+AND+%22Plant+Physiol%22%5BJournal%5D)">3-Dimensional Root Phenotyping with a Novel Imaging and Software Platform.</a> Plant Physiol. 156, 455-465 (2011).</li>
<li>RootSnap!. , CID Bio-Science. Available from: 
	
	 <a target="_blank" href="https://www.cid-inc.com">https://www.cid-inc.com</a> (2013).</li>
<li>Skye Leaf Area and Analysis Systems and Root Length Measurement System. , Skye Instruments Limited. Available from: 
	
	 <a target="_blank" href="http://www.skyeinstruments.com/products/plant-analysis-systems/leaf-arearoot-length-systems">http://www.skyeinstruments.com/products/plant-analysis-systems/leaf-arearoot-length-systems</a> (2014).</li>
<li>Arsenault, J. L., Pouleur, S., Messier, C., Guay, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((WinRHIZO%E2%84%A2+a+root-measuring+system+with+a+unique+overlap+correction+method%5BTitle%5D)+AND+%22HortSci%22%5BJournal%5D)">WinRHIZO™ a root-measuring system with a unique overlap correction method.</a> HortSci. 30, 906-906 (1995).</li>
</ol>

No tenemos nada que revelar.

Una combinación de computarizada de rayos X de tomografía y varios programas de código abierto demostrado ser una poderosa combinación para no invasiva muestras de raíces de plantas de imagen, datos de raíz segmento, y extraer información cuantitativa (superficie y volumen) a partir de los datos 3D. Nuestra capacidad de visualizar y medir características es siempre limitado por la resolución de escaneado, así como por las limitaciones del software RooTrak. Sin embargo, la resolución de escaneado fue suficiente para capt...

Roots, como parte de la rizosfera 2-5, representan una parte &quot;invisible&quot; de la biología vegetal desde el suelo hace que sea difícil a las raíces de la imagen no invasiva 6, 7. Sin embargo, el estudio de crecimiento de las raíces y la interacción dentro del ambiente del suelo es crítico para la comprensión root / crecimiento de las plantas y el ciclo de nutrientes, que a su vez afecta a la forestación, la seguridad alimentaria, y el clima. De rayos X de tomografía computarizada (XCT) ha demostrado ser una herramienta valiosa para la formación de imágenes no invasiva de muestras de raíces de plantas en su entorno local 8. Con el fin de medir el desarrollo de las raíces y los cambios dimensionales en diferentes condiciones, y poder comparar datos de diferentes conjuntos de datos / muestras, hay que extraer información cuantitativa de los datos de la tomografía. La segmentación de los datos de la raíz de la del suelo circundante, es decir, el aislamiento de la imagen raíz de todo lo demás alrededor de ella (incluyendo, por ejemplo, una planta vecina) es un paso crítico antes de ACCUanálisis de tamaño de tasa se puede hacer. Sin embargo, un enfoque de umbral simple es a menudo inviable para los datos del directorio raíz. Los retos asociados con raíces de las plantas de imágenes en el suelo incluyen las variaciones en las propiedades de atenuación de rayos X del material de raíz, y la coincidencia en los valores de atenuación entre la raíz y el suelo causada por el agua y la materia orgánica. Estos temas se han tratado magníficamente recientemente por Mairhofer et al. en su herramienta de seguimiento visual RooTrak 7, 9. El siguiente paso después de una segmentación exitosa es la determinación exacta del volumen raíz y superficie. El volumen puede ser estimado contando el número de voxels y multiplicando por cubos tamaño de los voxels &#39;como se muestra antes de 7. Para una determinación más precisa de la zona de superficie de la raíz y el volumen, la isosuperficie del sistema radicular segmentado puede ser representado por una malla de triángulos, usando un algoritmo conocido como Marching Cubes 10. La fuente abierta ImageJ 11 puede emplearse para aproximar THvolumen raíz e basado en el algoritmo de Marching Cubes. A lo mejor de nuestro conocimiento, sólo un número limitado de software de código abierto dedicado a calcular los datos de volumen / superficie basada en tomografía de muestras de raíces en el rango centímetro y actualmente está disponible por encima de 12. Un software de código abierto que nos aguarda a 13 se centra en el crecimiento de raíces y está dirigido a las funciones celulares que permiten el análisis cuantitativo del volumen en la resolución de una sola célula. Algunos programas de software de código abierto dedicado a los sistemas de raíces enteras 14 es excelente para sistemas de raíces tubular de pequeño diámetro en base a la aproximación de que su forma es en realidad tubular. Sin embargo, algunos trabajos con imágenes 2D y son incapaces de manejar 3D apila 14. Por otra parte, la aproximación forma tubular puede no ser válido cuando se estudian sistemas de raíces con superficies rugosas y formas no uniformes, tales como los de los árboles. 15 Otro enfoque utiliza dos dimensiones secuencias de imágenes rotacionales (2D) de elusión de manera innovadora THe la necesidad de un escáner CT costoso. Mide, registra y muestra erradicar longitudes del sistema. El software que hemos probado de los que sólo están disponibles comercialmente 16-18; uno no parece ser capaz de manejar la imagen 3D pilas 16, el segundo es un área de la hoja y la medición de la longitud de la raíz de herramienta 17, mientras que el tercero se basa en el análisis del color 18. Sobre la base de este estudio, se sugiere que una opción sin costo que se aproxima a la superficie y el volumen de la raíz, independientemente de su forma a partir de datos de tomografía 3D es deseable. Sobre la base del RooTrak libremente disponible y ImageJ, hemos desarrollado un programa, llamado imeshJ (ver archivo de código complementario) que procesa una malla isosuperficie (archivo de estereolitografía superficie) generado a partir de datos del directorio raíz segmentados, y calcula el volumen y el área superficial de la raíz por haciendo cálculos geométricos sencillos en los datos del índice de triángulo de la malla. Aquí mostramos un método que combina el uso de imágenes XCT,la reconstrucción y visualización de datos (software CT Pro 3D y VG Studio), la segmentación de la raíz de la muestra de suelo en los datos en 3D (software de fuente abierta ImageJ y RooTrak), y la extracción de la información de la superficie y el volumen de una malla triangular (ImageJ y el código imeshJ ordenador).

<table><tbody><tr><td>X-Tek/Metris XTH 320/225 kV&nbsp;</td><td>Escáner de tomografía de rayos X</td>de <td>Nikon Metrology</td><td></td></tr><tr><td>Inspect X</td><td>Nikon Metrology</td><td></td><td>Software de control de instrumentos</td></tr><tr><td>CT Pro 3D</td><td>Nikon Metrology</td><td></td><td>Software de reconstrucción, versión XT 2.2</td></tr><tr><td>VG Studio MAX</td><td>Visual Graphics GmbH</td><td></td><td>Software de visualización para volúmenes 3D, versión 2.1.5</td></tr><tr><td>ImageJ</td><td>Código</td><td></td> <td>abiertoSoftware de procesamiento y análisis de imágenes, versión 1.6</td></tr><tr><td>RooTrak</td> Software de segmentación de raíces de <td>código</td><td></td> abierto<td>, versión 0.3.1-b1 beta</td></tr><tr><td>imeshJ</td><td>EMSL</td><td></td><td>MATLAB script desarrollado por los autores</td></tr><tr><td>Muestra</td><td></td><td></td> de hierba de semilla <td>de pradera Muestra obtenida del suelo en una zona residencial</td></tr></tbody></table>

la extracción de las métricas para los sistemas de raíces de tres dimensiones: volumen y de superficie análisis de in-suelo de rayos x de tomografía computarizada de datos

Extracting Metrics for Three-dimensional Root Systems: Volume and Surface Analysis from In-soil X-ray Computed Tomography Data

raíces de las plantas juegan un papel crítico en las interacciones planta-suelo-microorganismo que se producen en la rizosfera, así como los procesos con implicaciones importantes para el cambio climático y el manejo del cultivo. información cuantitativa sobre las raíces en su ambiente nativo es muy valiosa para el estudio de crecimiento de las raíces y los procesos ambientales que involucran plantas. De rayos X de tomografía computarizada (XCT) ha demostrado ser una herramienta eficaz para la exploración in situ y el análisis de la raíz. El objetivo fue desarrollar una herramienta sin costo y eficiente que se aproxima a la superficie y el volumen de la raíz, independientemente de su forma a partir de datos tridimensional-(3D) de tomografía. La estructura de la raíz de un dropseed Prairie (heterolepis Sporobolus) espécimen fue fotografiada usando XCT. La raíz se reconstruyó, y la estructura de la raíz primaria se extrae de los datos usando una combinación de software con licencia y de código abierto. Una malla poligonal isosuperficie fue creado entonces para facilitar el análisis. Hemos desarrollado tél independiente Aplicación imeshJ, generado en MATLAB 1, para calcular el volumen de la raíz y la superficie de la malla. Las salidas de imeshJ son área superficial (en mm 2) y el volumen (en mm 3). El proceso, que utiliza una combinación única de herramientas de formación de imágenes para el análisis cuantitativo de la raíz, se describe. Una combinación de XCT y el software de código abierto demostrado ser una poderosa combinación para no invasiva muestras de raíces de plantas de imagen, datos de raíz segmento, y extraer información cuantitativa de los datos 3D. Esta metodología de procesamiento de datos en 3D debe ser aplicable a otros sistemas de material / muestra donde hay conectividad entre los componentes de la atenuación de los rayos X y similares surgen dificultades con la segmentación.

La muestra consta de dos tallos de la hierba nativa de la pradera dropseed (Sporobolus heterolepis) y el suelo original alrededor de ella fue tomado de una zona residencial y se coloca en un pequeño recipiente en forma de tubo se ve en la Figura 1. El tamaño del voxel datos reconstruidos fue de aproximadamente 31 micras x 31 micras x 31 micras. El archivo de volumen reconstruido se utiliza para crear una pila de imágenes desde una orientación seleccionada (vista...

Se presenta una metodología para obtener información de la estructura de la raíz visual y cuantitativo a partir computarizada de rayos X de tomografía de datos adquiridos en el suelo.

La extracción de las métricas para los sistemas de raíces de tres dimensiones: volumen y de superficie Análisis de In-suelo de rayos X de tomografía computarizada de datos

Plant roots play a critical role in plant-soil-microbe interactions that occur in the rhizosphere, as well as processes with important implications to ...

El objetivo general de este procedimiento es extraer información cuantitativa sobre las raíces de las plantas a partir de datos de tomografía computarizada de rayos X en suelo. Este método para investigar la estructura radicular de plantas vivas puede ayudar a responder preguntas clave en el campo de la biología, como la forma en que las plantas responden a condiciones ambientales cambiantes, por ejemplo, sequía, actividades microbianas, entre otras. La principal ventaja de esta técnica es que es no invasiva, por lo tanto, nos permite estudiar las plantas en su entorno natural, el suelo.La demostración visual de este método es valiosa, ya que el procedimiento implica numerosos pasos, incluyendo imágenes tomográficas, reconstrucción de datos y análisis, que podrían resultar poco claros sin ayuda visual. Para comenzar, coloque una planta en maceta sobre el manipulador de muestras del escáner de tomografía de rayos X a la distancia deseada para lograr la ampliación objetivo. Para una planta en un recipiente de dos pulgadas de diámetro, establezca una distancia entre la muestra y la fuente de aproximadamente tres pulgadas.En el software de control del instrumento, ajuste la potencia de

extracting-metrics-for-three-dimensional-root-systems-volume-surface

Research

Investigación

JoVE Journal

Environment

Entorno

Alta resolución de rayos X de tomografía computarizada (HRCT) es una técnica no destructiva de imágenes diagnósticas que se pueden utilizar para estudiar la estructura y función de la vasculatura planta en 3D. Se demuestra cómo HRCT facilita la exploración de redes de xilema a través de una amplia gama de tejidos y especies vegetales.

El uso de alta resolución de tomografía computarizada para visualizar la estructura tridimensional y la función de la Planta Vasculatura

Este protocolo describe un proceso para la toma rápida de imágenes de plantas de semillero de Arabidopsis en respuesta a un estímulo de gravedad, utilizando escáneres planos disponibles en el mercado. El método permite barato, la captura de grandes volúmenes de imágenes de alta resolución susceptibles de algoritmos de análisis de aguas abajo.

El uso de escáneres planos para recopilar de alta resolución de duración transcurrido Imágenes de la gravitrópica Respuesta Arabidopsis Root

Este estudio presenta un método de excavación para la investigación hidrológica subterránea, geoquímica, y la heterogeneidad microbiológica de un lisímetro suelo. El lisímetro simula una ladera artificial que era inicialmente bajo condición homogénea y se había sometido a aproximadamente 5000 mm de agua durante ocho ciclos de riego en un período de 18 meses.

Lisímetro suelo de excavación para acoplados hidrológicos, geoquímicos, e investigaciones microbiológicas

Se presenta un protocolo experimental para la evaluación de suelo cultivado planta raíz sistemas RGB y la proyección de imagen hyperspectral. Combinación de tiempo de imagen RGB serie con información quimiométricas de hyperspectral optimiza penetraciones en la dinámica de la raíz de planta.

RGB y la proyección de imagen espectral raíz planta Phenotyping y investigación fisiológica: montaje Experimental y protocolos de la proyección de imagen

Este protocolo se presenta para caracterizar las condiciones del complejo humectante de un opaco medio poroso (roca de yacimiento de hidrocarburos) utilizando imágenes tridimensionales obtenidas por microtomografía de rayos x en las condiciones subsuperficiales.

Proyección de imagen de escala de poro y caracterización de hidrocarburos depósito Roca mojabilidad en condiciones subsuperficiales mediante microtomografía de rayos x

Procesos del paisaje son componentes críticos de formación del suelo y desempeñan un papel importante en la determinación de las propiedades del suelo y la estructura espacial en paisajes. Proponemos un nuevo enfoque mediante regresión por componentes principales para predecir la redistribución de la tierra y carbono orgánico del suelo a través de diferentes escalas espaciales.

Uso de componentes principales para el escalado de modelos topográficos a mapa de redistribución de la tierra y el suelo de carbono orgánico

Ofrecemos un novedoso método para mejorar el contraste de la absorción de rayos x del maíz tejido adecuado para la exploración de la tomografía de la microcomputed ordinaria. Basado en imágenes del CT, presentamos un conjunto de flujos de trabajo de procesamiento de imágenes para diferentes materiales de maíz extraer efectivamente fenotipos microscópicos de haces vasculares del maíz.

Técnicas de microescala Phenotyping de maíz haces vasculares basados en tomografía de rayos x Microcomputed

El protocolo describe los procedimientos para adquirir imágenes de tomografía computarizada de alta resolución espacial (TC) de un suelo granular durante la compresión triaxial, y para aplicar técnicas de procesamiento de imágenes a estas imágenes de TC para explorar el comportamiento mecánico a granescala de el suelo bajo carga.

Visualización del fracaso y el comportamiento mecánico a escala de grano asociado de suelos granulares bajo cizallamiento mediante microtomografía de rayos X de sincrotrón

Este protocolo presenta un flujo de trabajo para la visualización sub-mm 2D de múltiples especies de nutrientes inorgánicos de labile y soluto contaminante utilizando gradientes difusos en películas delgadas (DGT) combinados con imágenes de espectrometría de masas. El muestreo soluto y el análisis químico de alta resolución se describen en detalle para el mapeo cuantitativo de solutos en la rizosfera de las plantas terrestres.

Visualización bidimensional y cuantificación de labile, nutrientes vegetales inorgánicos y contaminantes en el suelo

Micro-CT es una herramienta no destructiva que puede analizar estructuras de plantas en tres dimensiones. El presente protocolo describe la preparación de la muestra para aprovechar la micro-TC para analizar la estructura y función de las plantas parásitas. Se utilizan diferentes especies para resaltar las ventajas de este método cuando se combina con preparaciones específicas.

Aprovechamiento de la micro-tomografía computarizada para analizar las interacciones parásitas planta-huésped

Aquí mostramos cómo procesar núcleos de árboles con una cadena de herramientas de tomografía computarizada de rayos X. A excepción de la extracción química para algunos fines, no se necesita ningún tratamiento físico de laboratorio adicional. La cadena de herramientas se puede utilizar para estimaciones de biomasa, para obtener datos MXD/ancho de anillo de árbol, así como para obtener datos cuantitativos de anatomía de la madera.

Análisis del núcleo del árbol con tomografía computarizada de rayos X

Aprende a extraer información cuantitativa de raíces de plantas mediante tomografía computarizada de rayos X en suelo. Esta técnica no invasiva permite estudiar estructuras radiculares tridimensionales en su entorno natural.

La extracción de las métricas para los sistemas de raíces de tres dimensiones: volumen y de superficie Análisis de In-suelo de rayos X de tomografía computarizada de datos (Video) | JoVE Journal

La extracción de las métricas para los sistemas de raíces de tres dimensiones: volumen y de superficie Análisis de In-suelo de rayos X de tomografía computarizada de datos

Explorar más videos