Techniques de phénotypage micron-échelle de maïs faisceaux vasculaires issu de tomographie à rayons x Microcomputed
9 octobre 2018
Nous fournissons une méthode originale pour améliorer le contraste d’absorption des rayons x des tissus de maïs adapté pour la numérisation de la tomographie microcomputed ordinaire. Basée sur des images de CT, nous présentons un ensemble de flux de traitement d’image pour différents matériaux de maïs extraire efficacement des phénotypes microscopiques des faisceaux vasculaires du maïs.
Cette méthode peut avoir répondre à des questions rapides dans les techniques de phénotypage à l’échelle micron prévues construire. Comme les particules de balayage micro-CT, et la méthode d’analyse phénotypique pour les faisceaux vasculaires de maïs. Le principal avantage de cette technique est de fournir des moyens nouveaux et efficaces d’étudier les traits phénotypiques du paquet vasculaire de maïs par la préparation d’échantillons, la numérisation de la Tomodensive et l’analyse des protocoles.
Les implications de cette technique élargissent les applications de la numérisation micro-CT ordinaire et d’autres sciences végétales. Ce protocole peut être facilement modifié pour accueillir d’autres matériaux végétaux, tels que la déshydratation de la procédure de séchage. Pour commencer, recueillir la tige, la feuille et la racine des plants de maïs frais.
Et divisez-les en trois groupes d’échantillons. Ensuite, utilisez une lame chirurgicale pour couper un segment d’un à 1,5 centimètre de l’internode de tige moyenne. À l’aide de la même lame chirurgicale, couper un segment de 1/2 à deux centimètres de la largeur maximale de la feuille le long de la direction verticale avec la veine principale.
Utilisez la lame chirurgicale pour couper un segment de 1/2 centimètre de la racine du sol. Après cela, tremper les segments d’échantillon dans la solution FAA pendant au moins trois jours. Déshydrater les segments de l’échantillon pendant 30 minutes dans six gradients séquentiels d’éthanol.
Placez ensuite les matériaux végétaux dans les paniers d’échantillons correspondants. Transférez rapidement les paniers à la cellule d’échantillon d’un système de séchage par point critique de dioxyde de carbone. Placer les matières végétales séchées dans un tube de centrifugeuse de 50 millilitres avec deux grammes d’iode solide.
Placez ensuite les tubes dans une pièce à l’épreuve de la lumière pendant quatre à cinq heures. Tout d’abord, définissez les paramètres de numérisation CT selon le protocole de texte. Ensuite, définissez les plages de balayage en fonction des différentes tailles et volumes des matériaux végétaux utilisés.
Ensuite, ajustez la taille des pixels d’imagerie comme suit : deux micromètres pour la racine. 6,77 micromètres pour la tige. Et 10 micromètres pour la feuille.
Pour reconstruire des images en tranches, utilisez un logiciel de construction d’images pour convertir les données CT brutes en images de tranche CT avec résolution 2K. Tout d’abord, spécifiez le type d’organe pour initialiser différents pipelines d’algorithmes dans le logiciel d’imagerie automatique. Ensuite, cliquez sur le bouton paramètres de la méthode et sélectionnez tige de maïs, ou feuille de maïs, dans la première boîte de drop-down.
Cliquez sur le bouton de gestion des données, définissez l’annuaire de travail et importez toutes les images en tranches dans l’annuaire. Sélectionnez ensuite des images simples ou multi-tranches dans les pipelines d’images. Ensuite, déterminez la taille des pixels de l’image.
Choisissez le bouton paramètres de méthode et entrez la taille pixel de l’image dans l’élément de modification approprié. Après cela, cliquez sur le bouton de calcul phénotypage pour extraire automatiquement les traits phénotypiques des faisceaux vasculaires pour toutes les images de tranche sélectionnées. Cliquez sur le bouton d’analyse statistique pour produire les résultats de ces analyses sous forme de texte ou de fichier CSV.
Importez les images reconstituées des racines de maïs et déterminez les paramètres précis de l’espace. Utilisez ensuite l’outil gaussien récursif pour lisser les images et améliorer la qualité de l’image. Ajustez les paramètres du seuil pour effectuer la segmentation 3D des vaisseaux metaxylem.
Cela créera une étiquette de couleur uniforme pour chaque navire metaxylem connecté. Ensuite, améliorez et identifiez les vaisseaux metaxylem de façon interactive à l’aide de la morphologie dans le sens des bits et des opérations de remplissage des inondations. Ensuite, effectuez une visualisation en volume et une reconstruction de surface des navires.
Enfin, utilisez l’outil statistique des masques pour compter et mesurer les traits phénotypiques d’un navire aux niveaux 2D et 3D. En utilisant l’analyse décrite dans le protocole, les traits phénotypiques des faisceaux vasculaires dans les tiges, les feuilles et les racines de maïs ont été calculés. Une visualisation 3D générée des vaisseaux de racine et de metaxylem a été créée, utilisant les résultats de segmentation, de reconstruction, et de visualisation de volume.
Le protocole approprié de préparation de l’échantillon améliore considérablement la qualité d’émission de balayage du micro-CT pour la tige, la feuille et la racine de maïs. Avec le pipeline d’émettation automatique pour extraire rapidement les traits phénotypiques des faisceaux vasculaires pour la tige et la feuille de maïs. Et la configuration et l’émettre scan de traitement pour analyser les traits phénotypiques 3D des faisceaux vasculaires pour la racine de maïs.
Cette technique fournit un moyen pratique de qualification phénotypique précise et rapide et d’identification des faisceaux vasculaires de maïs.
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Aperçu
Cette étude présente une méthode novatrice permettant d'améliorer le contraste d'absorption des rayons X dans les tissus de maïs, destinée à optimiser les procédés de microtomographie (micro-CT). La technique soutient efficacement l'analyse des faisceaux vasculaires du maïs, permettant une évaluation phénotypique détaillée grâce à un flux de travail structuré de traitement d'images.
Composantes clés de l'étude
Domaine de recherche
- Sciences des plantes
- Microscopie et techniques d'imagerie
- Analyse phénotypique
Contexte
- Importance des faisceaux vasculaires chez le maïs
- Nécessité d'améliorer les techniques d'imagerie en phénotypage
- Applications potentielles du balayage micro-CT amélioré
Méthodes utilisées
- Scanner micro-CT
- Tissus végétaux de maïs (tige, feuille, racine)
- Flux de travail de traitement d'images
Résultats principaux
- Extraction efficace de traits phénotypiques à partir des faisceaux vasculaires du maïs
- Qualité de numérisation et résultats d'imagerie améliorés
- Application réussie du protocole à divers tissus de maïs
Conclusions
- La méthode améliore considérablement l'analyse des faisceaux vasculaires du maïs.
- Elle démontre une utilité dans l'avancement des méthodologies de phénotypage végétal.
Questions fréquemment posées
Pertinence sectorielle pour les cadres
La quantification précise des structures anatomiques des plantes soutient la validation des cibles en biotechnologie agricole en permettant le criblage phénotypique de caractères vasculaires liés à la tolérance au stress et au rendement. Cette méthode améliore la confiance prédictive en phase précoce de découverte en fournissant un phénotypage à haut débit et à l'échelle micrométrique des faisceaux vasculaires du maïs. Elle établit l'analyse de caractères basée sur l'imagerie comme un outil évolutif permettant de réduire les risques lors de l'identification de candidats prometteurs dans les programmes d'amélioration des cultures.
Applications stratégiques en recherche et développement en biopharmaceutique
Début de la découverte et validation de la cible
- Valeur scientifique : Permet l'analyse de l'architecture des faisceaux vasculaires afin de préciser les caractéristiques fonctionnelles associées au transport des nutriments et à la réponse au stress.
- Valeur opérationnelle : Automatise l'extraction de 31 caractères phénotypiques de la tige/feuille et de 33 caractères racinaires, réduisant ainsi la variabilité des mesures manuelles.
- Valeur prédictive : Facilite le criblage phénotypique des caractères vasculaires pour sélectionner des cibles génétiques présentant une forte héritabilité et une bonne résilience environnementale.
Tests et développement de dosages
- Valeur scientifique : Génère des métriques vasculaires standardisées en 2D et en 3D (volume, surface) permettant une comparaison reproductible des caractères entre génotypes.
- Valeur opérationnelle : S'intègre aux protocoles de micro-TDM pour créer des tests d'imagerie évolutifs destinés au criblage phénotypique à haut contenu.
- Préparation au test : Fournit des données de caractères au format CSV, permettant des analyses statistiques ultérieures et une intégration aux algorithmes d'apprentissage automatique.
Recherche translationnelle et préclinique
- Continuité translationnelle : Relie le phénotypage vasculaire en phase de découverte à l'évaluation préclinique des caractères d'efficacité d'utilisation de l'eau et de l'azote.
- Réduction des incertitudes mécanistiques : Clarifie les relations structure-fonction au sein des faisceaux vasculaires afin de réduire l'ambiguïté dans la validation des cibles.
- Alignement des biomarqueurs : Les paramètres morphologiques des vaisseaux servent de biomarqueurs transposables pour l'intégrité vasculaire et la conductivité hydraulique.
Intégration des pipelines et des flux de travail
La méthode s'inscrit dans la continuité découverte-préclinique en permettant l'analyse des caractéristiques vasculaires, ce qui oriente le choix des cibles et l'optimisation des candidats dans les programmes de biotechnologie végétale.
- Biologie de la découverte : Permet la vérification d'hypothèses sur les gènes impliqués dans le développement vasculaire grâce à un phénotypage automatisé de la densité et de la morphologie des faisceaux.
- Criblage : Fournit des caractères vasculaires quantitatifs et reproductibles pour le criblage de bibliothèques de mutants ou de panels de variation naturelle.
- Analyse : Produit des résultats statistiques (moyenne, variance, distribution) des caractères vasculaires afin de permettre l'analyse comparative entre conditions.
- Recherche translationnelle : Corrèle les phénotypes vasculaires du tige, de la feuille et de la racine avec la performance globale de la plante en conditions de stress.
- Réutilisation en milieu professionnel : Établit un protocole d'imagerie réutilisable applicable à l'ensemble des espèces de monocotylédones pour la standardisation des caractères vasculaires.
Impact opérationnel et organisationnel
- Valeur scientifique : Accroît la confiance prédictive dans la validation des cibles en réduisant le bruit phénotypique grâce à l'extraction automatisée de caractères à haute résolution.
- Valeur opérationnelle : Standardise la préparation des échantillons et les paramètres d'imagerie pour les tissus de tige, de feuille et de racine, assurant une reproductibilité à l'échelle du laboratoire.
- Valeur stratégique : Améliore les décisions d'avancement ou d'abandon dans les pipelines de caractères en fournissant dès les premiers stades des données sur les phénotypes vasculaires accompagnées d'une incertitude quantifiée.
- Impact sur le portefeuille : Permet la progression ajustée au risque des cibles génétiques en se basant sur des estimations de la stabilité et de l'héritabilité des caractères vasculaires.
Considérations relatives à la mise en œuvre
- Nécessite une expertise en anatomie végétale, en utilisation du micro-CT et en pipelines d'analyse d'images.
- Suppose l'accès à des scanners micro-CT dotés d'une résolution voxel ajustable (2–10 μm) et à des logiciels de reconstruction.
- Exige une standardisation des protocoles de fixation dans le FAA, de déshydratation à l'éthanol et de contraste à l'iode entre laboratoires.
- Implique l'adaptation des seuils de segmentation à différents types vasculaires et à des espèces autres que le maïs.
- Est limité par les contraintes de taille des échantillons dans les tubes de centrifugation et par la durée de coloration des tissus denses.
F.A.Q. sur les biopharmaceutiques
Chapters in this video
0:04
Title
0:52
Sample Preparation Protocol
2:19
Micro-CT Scanning Protocol
3:03
"Image Analysis for a Single CT Imageof a Maize Stem or Leaf"
4:06
Image Analysis Protocol for CT Image Series of a Maize Root
5:09
Results: Phenotypic Traits of Vascular Bundles in Maize Stems, Leaves, and Roots Computed
5:35
Conclusion
