Name: 三次元根系のための抽出メトリック：イン土壌のX線コンピュータ断層撮影データからボリュームおよび表面分析 (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2016-04-26T15:00:00.000+00:00
Duration: 9 min 37 s
Description: 学ぶX線CTを用いた土壌内植物根系の非侵襲的定量解析法。RooTrakによるセグメンテーションとImageJによる体積・表面積解析で、環境応答研究に貢献します。

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この作業は、エネルギー省の生物環境研究局が後援し、パシフィックノースウエスト国立研究所にある国立科学ユーザー施設である環境分子科学研究所で行われました。

注意：X線断層撮影スキャナの動作は、一般的な放射線のトレーニング、および商品特有の放射線安全教育の両方が必要です。実験者の研究室に関連するすべての対応手順に従うべきです。 1.ルートイメージング注：このステップは（40ミリメートル、210ミリメートルの高さは、約2ミリメートルの壁の厚さの直径を有するプラスチックチューブ）チューブ状のプラスチックポットに元の土壌で開催された草の標本の撮像を説明します。 <ol><li>ターゲット倍率のために所望の距離での楽器のサンプルマニピュレータに鉢植えを置きます。直径2インチホルダー工場については、ソースの距離にサンプルは、約3インチ（7センチ）でなければなりません。 </li><li>最適な色（グレーレベル）検出器画像のコントラストを達成するために、X線スキャン設定を調整します。注：これらの設定は、使用する機器の制御ソフトウェアで提供されています。 <ol><li> X線電源設定を設定します。 85 kVの190μAは、この試験で使用しましたPLE。 </li><li>露光時間を設定します。ここでは、1秒の比較的長い露光時間は、より良好な信号対雑音比のために使用しました。 </li><li>投影あたりの凸部とフレーム数を設定します。 3142突起の合計投影あたり4のフレームは、良好なデータの統計のために提案されています。 </li><li> 「シェーディング補正」タブを選択し、「作成」をクリックすることにより、上記設定された測定条件を用いてシェーディング補正を実行します。 注：X線束の定数セットで照射されたとき、シェーディング補正は、撮像素子の画素の応答のばらつきを補償します。プロセスは、X線ビームを（光路から除去試料で）オン、ビームがオフになって白紙画像を取ります。この修​​正は、収集された全ての画像に適用されます。 </li><li> （また、「シャトルモード」と呼ばれる）「リングアーティファクトを最小化する」オプションを選択します。投影画像を取得している間、サンプルは、角度ステップで回転させることになります。これは、DATにつながります遅い速度で取得するが、リングアーティファクトを排除するのに役立ちます。 </li><li>取得タブの下で、「取得」ボタンをクリックしてスキャンを開始します（上記で概説した設定で、画像コレクションは、約4時間かかります）。 </li></ol></li></ol> 2.データの再構築注：このセクションでは、原画像（CTスキャンからのX線写真）から3Dボリュームデータの再構成を説明します。 <ol><li>プログラムに生データをロードします。 </li><li>試料が動かなかったか、スキャン設定は、データ収集中に変更していないことを確認する（最後の画像は、試料の360°回転した後に取られているように、彼らはほぼ同一である必要があります）最初と最後の画像を比較してください。 </li><li> 「センターの回転」タブを選択し、「スタート」をクリックすることで、回転の中心（COR）を計算します。 「高品質」な精度で発見使用のオプション「自動」COR、および「デュアル」（上下の）スライスのCORの計算のための選挙。 </li><li>再構築されるべきサンプルのボリュームを選択：「音量」タブを選択して、サムネイルを使用して、ボリューム選択ウィンドウを編集します。 </li><li> 「スタート」をクリックすることで、3Dデータを含むボリュームのファイルを作成するために再構成を実行します。 </li></ol> 3.データ処理/セグメンテーション注：この節では、土壌を介して分岐として根を追跡し、ただのバイナリイメージのスタックを生成するために、任意の周囲の材料から根を分離するためにプログラムRooTrakでさらに処理するために再構成されたデータを準備するために取るべき手順を説明しますルートそのもの。 <ol><li> ImageJのボリュームデータの処理をRooTrak加工画像スタックを作製しました。 <ol><li> ImageJのにボリュームのファイルをロードします。 </li><li>明るさとコントラストの設定を調整することにより、根と土壌の間の画像のコントラストを最適化します（/明るさ/コントラストを調整/画像をクリックしてください）​​。画像内の関心領域は、可視およびCである場合learly識別可能な、設定が最適化されたと考えられています。 </li><li> JPEG、BMP、またはPNG形式の画像スタックとして保存します。 </li></ol></li><li>セグメントルートへのRooTrakの処理： <ol><li> RooTrakにロード画像スタック（「ツール」タブに移動し、キーを押し、「トラッカー」）。 </li><li>根の内部シード点を設定します。ボリュームデータの平面スライスに表示適切なルートの各セクションの内側にいくつかのポイントをクリックします。 </li><li>集合トラッカーパラメータ「滑らかさ」と「類似性」は、それぞれ0.3と0.8に。 </li><li>トラッキング機能を実行します。これは、トップの画像スライスからのすべての方法下のスライスにルートに従います。 </li><li>ボリュームデータを表示した後、使用可能なデータ量に応じてスライスの数を選択します。この場合には、トラッキングが根境界は（追跡ルートのイメージは、土壌のそれに溶け込むようになった）不明確になった6.2ミリメートルの深さに相当、200スライスで停止しました。 注意：生成された画像スタックは、出力ディレクトリが作成された場所に自動的に保存されます。 </li></ol></li></ol> 4.ボリュームおよび表面分析注：このステップは、RooTrakによって作成された画像スタックから等値面メッシュ生成について説明します。 <ol><li> ImageJの中のバイナリイメージフォーマットにRooTrakからの画像スタックを変換します。 「プロセス」を選択し、「バイナリ」は、その後、「バイナリを作ります」。 </li><li>三角メッシュを作成するには、オープンソースのImageJのプラグイン、BoneJを使用します。 ImageJの中に「プラグイン」、次に「BoneJ」、次に「等値面」を選択します。 </li><li>それぞれ6、120、（デフォルト設定）に「リサンプリング」と「しきい​​値」を設定します。 「表示面」を確認し、「OK」ボタンを押してください。 </li><li> 「3Dビューア」の「STL（バイナリ）」として保存し、その後、「エクスポート面」に、[ファイル]タブをクリックします。 </li><li>オープンimeshJ、STLファイルを選択し、ミクロン単位でボクセルサイズを入力します。クリックして &quot;Calculate表面積に「mm 2で全試料根表面積を取得する。同様に、クリックして「ミリメートル3で全試料ルートボリュームを得るために、計算のボリュームを」。 </li></ol>

<ol><li>MATLAB. , The Mathworks, Inc. Available from: 
	
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</ol>

開示するものは何もありません。

X線コンピュータ断層撮影法、いくつかのオープンソースプログラムの組み合わせは、非侵襲的画像植物の根のサンプルを、セグメントルートデータ、3Dデータから定量的情報（面積、体積）を抽出する強力な組み合わせであることが判明しました。特徴を視覚化し、測定するための当社の能力は、常にスキャン解像度によって、ならびにRooTrakソフトウェアの制限によって制限されます。しかし、スキャン解像度は、本研究におけるサンプルの機能の大部分を捕捉するのに十分であった、とRooTrakが正常にセグメントルートの大部分をすることができました。この作業で採用RooTrakのバージョンは（上向き試料はここで研究にかなりの程度まで存在しなかった分岐）上向き走行ルートセグメントを追跡しませんでした。プログラムの新しいバージョンは、この問題9に対応しています。 はじめに示唆したように、文献の調査では、費用がかからソフトウェアオプションはルートvolumを計算することが示唆されましたセンチメートルの範囲内の上記検体の3次元断層撮影データからE /表面積が非常に望ましいでした...

土壌は、非侵襲的に画像のルーツ6、7にことを困難にするので、根は、根圏2-5の一環として、植物生物学の「見えない」部分を表す。しかし、土壌環境の中に根の成長との相互作用を研究することは、理解に重要ですルート/植物の成長と栄養循環、今度は植林に影響を与え、食料安全保障、および気候。 X線コンピュータ断層撮影（XCT）は、それらのローカル環境8植物根サンプルの非侵襲的イメージングのための貴重なツールであることが証明されています。異なる条件下での根の発達と寸法変化を測定し、異なるデータセット/標本からのデータを比較することができるようにするために、一つは断層撮影データから定量的情報を抽出する必要があります。周囲の土壌とはルートデータのセグメンテーション、すなわち、その周囲他のすべて（を含む、例えば、隣接する植物）からルート・イメージの分離は、ACCUの前に重要なステップでありますレートサイズ分析を行うことができます。しかし、単純なしきい値のアプローチは、多くの場合、ルートデータのため実現不可能です。土壌中のイメージング植物の根に伴う課題は、ルート材料のX線減衰特性の変動、および水と有機物質によって引き起こされる根と土壌間の減衰値の重複を含みます。これらの問題は見事にMairhofer らによって最近対処されました。それらの視覚追跡ツールRooTrak 7,9に。成功した分割後の次のステップは、ルート・ボリュームと表面積を正確に決意です。ボリュームは、ボクセルの数をカウントし、7の前に示されるように、ボクセル」サイズの三乗を乗じることによって推定することができます。根の表面積および体積をより正確に決意するために、セグメント化された根系の等値面は、マーチングキューブ10として知られているアルゴリズムを使用して、三角形のメッシュで表すことができます。オープンソースImageJの11番目を近似するために使用することができますマーチングキューブのアルゴリズムに基づいて電子ルートボリューム。我々の知る限り、オープンソースソフトウェアの限られた数は、センチメートルの範囲内のルート標本のための断層撮影ベースのボリューム/表面データを計算に専念し、上記12現在入手可能です。私たちは13を見Oneオープンソースソフトウェアは、根の成長に焦点を当て、単一セルの解像度で定量的なボリュームの分析を可能にする細胞の特徴を目的としています。全体の根系14に専用のいくつかのオープンソースのソフトウェアは、その形状が実際に筒状であることを近似に基づく小径筒状の根系に最適です。しかし、いくつかの2D画像での作業と3D 14スタックを処理することはできません。そのような木のものと粗い表面と不均一な形状の根系は、検討されている場合さらに、筒状の近似が有効でない可能性があります。別のアプローチ15は、革新的な目を回避する二次元（2D）回転画像シーケンスを使用してeは高価なCTスキャナのために必要です。これは、レコードを測定し、根系の長さを表示します。私たちは、商業的にのみ入手可能なものの16-18からテストしたソフトウェア。一つは第三の色分析18に基づいている間に、第2は、葉面積および根の長さの測定ツール17は、3D画像を処理することができるように16のスタックが表示されません。この調査に基づいて、我々は、3次元断層データから関係なく、その形状の根の表面と体積を概算費用がかからオプションが望ましいことを示唆しています。 自由に利用できるRooTrakとのImageJを踏まえ、我々は、セグメント化されたルートデータから生成された等値面メッシュ（表面造形ファイル）を処理する（補足コードファイルを参照してください）imeshJという名前のプログラムを、開発、およびによって根の体積および表面積を計算していますメッシュの三角形のインデックスデータに単純な幾何学的計算を行います。ここでは、XCTイメージングの使用を組み合わせた方法を報告し、三角形メッシュからのデータの再構築と可視化（ソフトウェアCTプロ3DとVGスタジオ）、3Dデータ（オープンソースソフトウェアのImageJとRooTrak）の土壌からの試料の根のセグメンテーション、および表面とボリューム情報の抽出（ImageJの、コンピュータコードimeshJ）。

<table><tbody><tr><td>エックステック/メトリス XTH 320/225 kV&nbsp;</td><td>Nikon Metrology</td><td></td><td>X線断層撮影スキャナー</td></tr><tr><td>Inspect X</td><td>Nikon Metrology</td><td></td><td>機器制御ソフトウェア</td></tr><tr><td>CT Pro 3D</td><td>Nikon Metrology</td><td></td><td>Reconstruction software, version XT 2.2</td></tr><tr><td>VG Studio MAX</td><td>Visual Graphics GmbH</td><td></td><td>3Dボリューム用可視化ソフトウェア version 2.1.5</td></tr><tr><td></td><td>ImageJ</td><td></td> <td>オープンソース画像処理および分析ソフトウェア、バージョン1.6</td></tr><tr><td>RooTrak</td><td>オープンソース</td><td></td><td>ルートセグメンテーションソフトウェア、バージョン0.3.1-b1</td></tr>ベータ<tr><td>imeshJ</td><td>EMSL</td><td></td><td>MATLABスクリプトは、著者によって開発されました</td></tr><tr><td>プレーリードロップシードグラスサンプル</td><td></td><td></td><td>住宅地の地面から得られたサンプル</td></tr></tbody></table>

三次元根系のための抽出メトリック：イン土壌のx線コンピュータ断層撮影データからボリュームおよび表面分析

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

植物の根は、根圏で発生する植物土壌微生物の相互作用において重要な役割を果たしているだけでなく、気候変動と作物管理に重要な意味を持つプロセス。彼らのネイティブ環境での根に関する定量サイズ情報は、植物を伴う根の成長と環境のプロセスを研究するための非常に貴重です。 X線コンピュータ断層撮影（XCT） その場でのルート検索と分析のための効果的なツールであることが実証されています。我々は、費用がかから三次元（3D）断層撮影データから関係なく、その形状の根の表面と体積を近似する効率的なツールを開発することを目的としました。プレーリーdropseed（Sporobolus heterolepis）試料がXCTを使用して画像化したの根本構造。ルートを再構成し、そして一次根の構造は、ライセンスとオープンソースソフトウェアの組み合わせを使用して、データから抽出されました。等値面ポリゴンメッシュは、その後の分析を容易にするために作成されました。我々はトンを開発しました彼は、メッシュからのルートボリュームと表面積を計算するために、MATLAB 1で生成されたアプリケーションimeshJを 、スタンドアロン。 imeshJの出力は、表面（ミリメートル2）の領域と（mm 3）のボリュームです。このプロセスは、定量的なルート分析イメージングのツールのユニークな組み合わせを利用して、記載されています。 XCTおよびオープンソースソフトウェアの組み合わせは、非侵襲的画像植物の根のサンプルを、セグメントルートデータ、3Dデータから定量的情報を抽出する強力な組み合わせであることが判明しました。 3Dデータを処理するこの方法は、セグメンテーションで生じる同様のX線減衰のコンポーネントと難し間の接続性がある他の材料/サンプルシステムに適用可能であるべきです。

2からなる試料は、天然の草プレーリーdropseed（Sporobolus heterolepis）の茎とその周りに元の土壌は、住宅地から採取し、 図1に見られる小さなチューブ状のホルダーに配置。再構成されたデータのボクセルサイズは約31でしたμmでのx 31ミクロンのx 31ミクロン。再構成されたボリュームのファイルがオープンソースの画像処理プログラムImageJの1.6 11を使用して選択された向き（上面図）からの画像のスタックを作成するために使用されました。ボリュームデータはまた、根と土壌の値の間のコントラストを高めるために、このプログラムで明るくしました。復元されたデータから、根や土壌、最も可能性の高い有機物の一部のコンポーネントは、画像内の無グレースケールコントラストに少し、その結果は非常に類似したX線減衰係数（ 図2）を有していることが明らかとなりました。 <p class="jove_content" fo:keep-together.wit...

イン土壌取得したX線コンピュータ断層撮影データから視覚的および定量的な根の構造情報を得るための方法が提供されます。

三次元根系のための抽出メトリック：イン土壌のX線コンピュータ断層撮影データからボリュームおよび表面分析

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

この手順の全体的な目的は、土壌中のX線CTデータから植物の根に関する定量的な情報を抽出することです。生きた植物の根の構造を調査するこの手法は、干ばつや微生物活動などの環境条件の変化に植物がどのように反応するかといった、生物学分野における重要な疑問への解答に役立ちます。この技術の主な利点は非侵襲的であることであり、それによって植物を本来の環境である土壌の中で研究することが可能になります。本手法は、断層撮影、データ再構成、解析など多くの工程を含み、視覚的な補助がなければ理解が困難な場合があるため、視覚的な実演が有用です。まず、目標とする倍率に応じた距離に、X線断層撮影スキャナーの試料マニピュレーターに鉢植えの植物を配置します。直径2インチのホルダーに入った植物の場合、試料から線源までの距離を約3インチに設定してください。装置制御ソフトウェアで、X線出力設定を85 kilovoltsおよび190 microampsに設定します。次に、信号対雑音比を向上させるため、露光時間を1 secondに設定します。データ統計の精度を確保するため、投影数を3,142回、1投影あたりのフレーム数を4枚に設定します。設定したばかりのスキャンパラメータを使用して、「Shading Correction」タブを選択します。次に、「New」をクリックし、シェーディング補正ファイルに名前を付けます。その後、「Present」をクリックして、新しい条件を確定させます。次に、「Create」をクリックし、「OK」をクリックして2枚のリファレンス画像を使用します。その後、「Generate」をクリックします。警告ポップアップウィンドウが表示されたら、「OK」をクリックする前に、ビーム光路からサンプルを物理的に取り除いてください。これでシェーディング補正が実行されます。次に、「Acquisition」タブをクリックします。データファイルに名前を付け、X-ray filterで「None」を選択します。「Minimise ring artefacts」チェックボックスにチェックが入っていることを確認してください。これにより、投影画像の取得中にサンプルが角度ステップごとに回転します。最後に、「Acquire」ボタンをクリックしてスキャンを開始します。生データを取得した後、それを再構成プログラムに読み込ませます。「Blink」をクリックして最初と最後の画像を比較し、データ取得中に試料の移動やスキャン設定の変更がなかったことを確認してください。「Center of rotation」タブを選択し、オプションで「Automatic」COR検出、「High Quality」精度、およびCOR計算用の「Dual」スライス選択を指定して、回転中心（COR）を算出します。その後、「Start」をクリックして計算を実行します。CORが算出されたら、「Volume」タブをクリックして再構成するサンプルを選択してください。サムネイルを使用してボリューム選択ウィンドウを編集します。次に、「Start」をクリックして再構成を行い、3Dデータを含むボリュームファイルを作成します。RooTrakで処理可能な画像スタックを準備するには、「File」、「Import」、「Raw」の順にクリックし、ボリュームファイルを選択してImageJに読み込みます。根と土壌の画像コントラストを最適化するには、「Image」タブをクリックし、「Adjust Brightness/Contrast」を選択して「Auto」を選びます。関心領域が鮮明に表示されれば、設定が最適化されたとみなされます。「Save As」をクリックして「Image Sequence」を選択し、画像をJPEG、BMP、またはPNG形式のイメージスタックとして保存してください。RooTrakで根のセグメンテーション処理を行うには、「Tools」タブを選択し、「Tracker」を選択します。次に、ダイアログボックスの白い入力領域をダブルクリックして、画像スタックを読み込みます。画像の読み込みが完了したら、「Tracker」タブを選択し、ボリュームデータのトップビュー断面に表示されている各根の該当セクション内の数点をクリックして、根の内部にシードポイントを設定します。トラッカーパラメータのsmoothnessを0.3に、similarityを0.8に設定します。「Output Directory」の下にあるフィールドをクリックして、ファイルフォルダを選択してください。次に、「Select Folder」をクリックし、「Start」をクリックします。次にトラッキング機能が実行されます。これにより、最上部の画像スライスから最下部のスライスまで根を追跡します。ボリュームデータを展開して確認した後、利用可能なデータボリュームに応じてスライス数を選択してください。ここに示す例では、根の境界が不明瞭になった200スライス（深さ6.2 millimetersに相当）でトラッキングを停止しました。ImageJで体積および表面解析を行うには、Process、Binary、続いてMake Binaryを選択し、RooTrakの画像スタックをバイナリ画像形式に変換します。オープンソースのImageJプラグインであるBoneJを使用し、Plugins、BoneJ、続いてIsosurfaceを選択して、三角メッシュを作成します。開いたオプションウィンドウで、「Resampling」を6に、「Threshold」を120にそれぞれ設定します。次に、「Show surface」にチェックを入れ、「OK」ボタンを押します。開いた3Dビューアで、「File」タブをクリックします。次に「Export surfaces」をクリックし、STLバイナリ形式で保存します。最後に、IMESHJを開きます。「Select STL File」をクリックしてSTLファイルを読み込み、ボクセルサイズをミクロン単位で入力してください。「Enter Voxel Size」をクリックし、31 microns と入力して、「OK」を2回クリックします。「Calculate Surface Area」をクリックして、サンプル根の総表面積を平方ミリメートルで取得します。次に、「Calculate Volume」をクリックして、サンプル根の総体積を立方ミリメートルで取得します。ここでは、在来種の草原草である Sporobolus heterolepis の茎2本と、その周囲の元の土壌からなる標本を示します。生成された再構成データのボクセルサイズは約 31 cubic microns でした。一連の画像スタックを作成し、根と土壌のコントラストを高めた後、再構成データを確認したところ、根と土壌の一部の成分が非常に類似したX線減衰係数を持っており、画像上のグレースケールコントラストがほとんど、あるいは全く得られないことが分かりました。この図は、ボリュームデータの最上層スライスに見える適切な根のセクション内で選択された代表的なシードポイントを示しています。本ビデオで説明したRooTrakのパラメータを用いることで、RooTrakは約200スライス分、深さ6.2 millimetersに相当するボリュームデータのセグメンテーションに成功しました。根のセグメンテーションは、このアニメーションでも実演されています。ここでは、RooTrakによって生成されたデータから、ImageJを用いて3Dボリュームの三角形メッシュ等値面を作成しました。デフォルト設定を使用することで、比較的短時間で詳細な等値面を生成できました。最終的に、IMESHJを用いて表面積を算出したところ 351.87 square millimeters となり、算出された体積は 47.27 cubic millimeters でした。この手順に習熟し、適切に実施すれば、5時間で完了させることができます。本手法を試みる際は、すべての安全手順に従うことが重要です。また、根のセグメンテーションは、根と土壌の間に十分なX線コントラストがある場合にのみ可能であることに留意してください。本手順に従えば、樹木の葉や動物・ヒトの肺などの分枝構造を持つ他の標本についても、生体組織がどのように成長するか、あるいは特定の条件下でどのように耐性を維持するかといった追加の疑問を解明するために、撮像および解析を行うことが可能です。本手法の開発により、植物科学分野の研究者は、Brachypodiumなどのモデル植物における乾燥耐性といった事項を探索する道が開かれます。このビデオを視聴することで、トモグラフィーを用いた植物標本の撮像方法、根の構造の可視化方法、および土壌中X線計算機トモグラフィー（CT）データから根に関する定量的な情報を抽出する方法について、十分に理解できるはずです。X線装置の使用には危険が伴うため、この手法を試みる際は、関連する安全手順に従ってください。

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高分解能X線CT（HRCT）が3Dで植物の血管系の構造と機能を研究するために使用することができる非破壊画像診断法である。我々は、HRCTは植物組織や種の広い範囲にわたって木部ネットワークの探索を容易にする方法を示しています。...

プラントの脈管構造の三次元構造と機能を可視化するために、高分解能CTを用いた

このプロトコルは、市販のフラットベッドスキャナを使用して、重力刺激に応答するシロイヌナズナ実生の画像を迅速に収集するためのプロセスを説明します。この方法は、下流の分析アルゴリズムのために適した高解像度画像の安価な大容量の捕捉を可能にする。...

シロイヌナズナ根重力屈性反応の高分解能時間経過画像を収集するためにフラットベッドスキャナを使用して

本研究では、地下水文学、地球化学、および土壌ライシメータの微生物学的異質性を調査するための掘削方法を提示します。ライシメータは、均一の条件で最初にあったと18ヶ月の期間中に灌漑の8サイクルにわたって水の約5000ミリメートルを施した人工hillslopeをシミュレートします。...

結合水文学、地球化学、および微生物学的調査のための土壌ライシメータ発掘

RGB とハイパー スペクトル イメージング植物根系の生育する土壌の評価の実験的プロトコルが表示されます。ケモメトリック ハイパー スペクトル情報かシリーズ スキャン RGB...

RGB とスペクトルのルート画像植物表現型解析および生理学的研究: 実験概要およびイメージ投射プロトコル

このプロトコルは、地下の条件で x 線マイクロトモグラフィーによる 3次元画像を用いた不透明な多孔質媒体 (炭化水素貯留岩)...

細孔構造の観察と x 線マイクロトモグラフィーによる地下の条件で炭化水素貯留岩濡れ性の評価

風景プロセスは土の形成の重要なコンポーネントと土壌の特性と風景の空間構造を決定する上で重要な役割を果たします。段階的主成分回帰を使用してさまざまな空間スケールで土壌の再分配と土壌有機炭素を予測する手法を提案する.

主成分の土壌の再分配と土壌の有機炭素をマップに地形モデルをスケール アップ用

普通マイクロ断層レントゲン写真撮影スキャンに適したトウモロコシ組織の x 線吸収コントラストを改善する新たな方法を提供します。CT 画像を用いた異材トウモロコシ...

X 線マイクロ断層レントゲン写真撮影に基づいてトウモロコシの維管束のミクロン スケール表現型解析技術

このプロトコルは、三軸圧縮時に粒状土壌の高空間分解能コンピュータ断層撮影(CT)画像を取得し、これらのCT画像に画像処理技術を適用して、粒状の機械的挙動を探索する手順を説明する。積み込み中の土壌。...

シンクロトロンX線マイクロ断層撮影によるせん断下の粒状土壌の故障の可視化と関連する粒状土壌の機械的挙動

このプロトコルは、質量分析イメージングと組み合わせた薄膜(DGT)の拡散勾配を用いた複数の不安定な無機栄養素および汚染物質溶質種のサブmm2D視覚化のワークフローを提示する。地表植物の根層圏における溶質の定量的マッピングについては、溶質サンプリングおよび高解像度の化学分析について詳細に説明します。...

土壌中の不安定な植物、無機植物の栄養素および汚染物質の二次元可視化と定量化

マイクロCTは、植物の構造を3次元で解析できる非破壊ツールです。本プロトコルは、寄生植物の構造と機能を分析するためにマイクロCTを活用するためのサンプル調製について説明しています。特定の調製物と組み合わせた場合のこの方法の利点を強調するために、異なる種が使用される。...

マイクロCTスキャンを活用して寄生植物と宿主の相互作用を解析

ここでは、X線CTツールチェーンを使用してツリーコアを処理する方法を示します。一部の目的での化学的抽出を除き、それ以上の物理的な実験室での治療は必要ありません。このツールチェーンは、バイオマスの推定、MXD/年輪幅データの取得、および定量的な木材解剖学的データの取得に使用できます。...

X線CTによるツリーコア解析

学ぶX線CTを用いた土壌内植物根系の非侵襲的定量解析法。RooTrakによるセグメンテーションとImageJによる体積・表面積解析で、環境応答研究に貢献します。

三次元根系のための抽出メトリック：イン土壌のX線コンピュータ断層撮影データからボリュームおよび表面分析

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