Name: ラマンイメージングと多変量解析を組み合わせて、植物細胞壁のリグニン、セルロース、およびヘミセルロースを視覚化する (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2017-06-10T14:00:00.000+00:00
Duration: 7 min 51 s
Description: 学ぼう、ラマンイメージングと多変量解析を用いて植物細胞壁のリグニン、セルロース、ヘミセルロースを視覚化する方法。非破壊で試料調製が最小限のこの手法は、バイオマス研究における化学組成の分布解析に有用です。

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サンプル調製<ol><li>植物サンプル（ 例えば、ポプラステム）から小さな組織ブロック（約3mm×3mm×5mm）を切断する。 </li><li>組織を沸騰している脱イオン水に30分間浸します。直ちに室温（RT）で30分間脱イオン水に移す。組織が容器の底に沈み、組織の空気が除去され、組織が軟化したことを示すまで、このステップを繰り返します。 注：このステップの前に下に沈むサンプルについては、このサイクルを一般に3〜5回繰り返す。 </li><li>純粋なPEGと同様に、脱イオン水中のポリエチレングリコール（PEG）の20,50,70,90％（v / v）アリコートを調製し、溶液を65℃に保つ。 </li><li> 組織を一連の勾配付きPEG浴中でインキュベートして、水を置換し、PEGが浸潤するのを可能にする。 注：典型的には、分子量2000（PEG2000）を有するPEGが包埋に使用される。 <ol><li>組織をgで処理する（a）20％PEGを1時間、（b）50％PEGを1.5時間、（c）70％PEGを2時間、（d）90％PEGを2時間、および（e）10時間100％PEG。 </li></ol></li><li>カセットをオーブンで65℃に予熱します。ブロックを含むPEGをカセットに注ぎ、予め温めたピンセットまたは針を用いて組織ブロックを所望の位置に配置する。 </li><li>ゆっくりとカセットを冷却し、使用するまでRTで組織を保存する。 </li><li>シャープなカミソリの刃を使用して、標的組織を含むPEGブロックを小さなブロック（約1cm×1cm×2cm）に解剖し、ミクロトームにマウントする。 </li><li> PEGブロックから薄い切片を切り取ります（通常3〜10μm）。 </li><li>組織からPEGを除去するために、切片を10倍の時計ガラス中の脱イオン水ですすぐ。 </li><li>セクションをトルエン/エタノール（2：1、v / v）で6時間浸して抽出物を除去する。 65mLの脱イオン水、0.5mLの酢酸、および0.6gのナトリウム塩を混合することによって反応液を調製するビーカーで儀式する。 1mLの反応液と3mLの反応液を5mLバイアルに加えます。バイアルの上にネジ止めします。 </li><li>バイアルを75℃の水浴中で2時間加熱し、組織のリグニンを除去する。ウォッシャーグラスで脱イオン水で10回洗浄します。 </li><li>未処理/脱リグニンされた切片をガラス顕微鏡スライドに移す。ブラシや針で注意深くセクションを展開します。ティッシュペーパーで余分な脱イオン水を除去する。 </li><li>セクションをD 2 Oに浸します。ガラスカバースリップでサンプルを覆います。カバースリップをマニキュアでシールして、D 2 Oの蒸発を防ぎます。 </li></ol> 2.スペクトル取得<ol><li>共焦点ラマン顕微鏡の機器操作ソフトウェアを開く。レーザー（波長= 532nm）をオンにし、100倍の顕微鏡対物レンズで結晶シリコンの表面に焦点を合わせ、較正ボタンをクリックして機器を較正します。 </li><li>楽器を切り替える光学顕微鏡モードに切り替え、顕微鏡ランプを点灯させる。ステージ上に顕微鏡スライドをマウントし、カバースリップを対物レンズに向けます。 </li><li>サンプルを20倍の顕微鏡対物レンズで見て、関心領域を探します。カバーガラスに浸漬オイルを塗布し、液浸顕微鏡の対物レンズ（60X、開口数NA = 1.35）に切り替えます。サンプルの表面に焦点を合わせます。 </li><li>装置をラマン試験モードに切り替え、顕微鏡のランプをオフにします。 </li><li>長方形のツールを使用してマッピング領域を選択します。ステップサイズを変更して、得られたスペクトルの数を決定する。 注：ステップサイズに注意してください（通常、対物レンズの開口数で計算されるスポット直径よりも大きく、理論上は1.22λ/ NAです）。これを下回るとオーバサンプリングが発生します。 </li><li>最適なスペクトルパラメータを設定して、最適な信号対雑音比（SNR）とスペクトル品質を適切な取得時間（通常8時間未満）サンプルの適合性に注意してください。一般に、レーザー（532nm）、フィルター（100％）、穴（300）、スリット（100）、分光計（1,840cm -1 ）、溝（1200t）、対物レンズ60Xオイル）、および獲得時間（2秒）。 </li><li>データ処理の前にスペクトルデータを保存し、ユニバーサルフォーマット（ 例えば、 TXTファイル）に変換する。 </li></ol> 3.データ分析<ol><li>スペクトル解析データ（TXTファイル）をデータ解析ソフトウェア（Matlabなど）にロードします。データセットにノイズ低減技術を適用してSNRを改善する（Savitzsky-Golayアルゴリズムやウェーブレットアルゴリズムなど） </li><li>未処理サンプルを使用して、リグニンおよび多糖の画像を生成する。リグニンイメージングでは、芳香環の対称伸縮振動に起因する1600cm -1付近のスペクトルピークを考慮する。多糖イメージング（セルロースおよびヘミセルロースを含む）については、スペクトルピークaCHおよびCH 2の伸張のために2,889cm -1に丸まった。 </li><li>脱リグニンされたサンプルを使用して、セルロースおよびヘミセルロースの画像を生成する。得られたスペクトルに対してセルフモデリングカーブ分解能（SMCR）を実行して、セルロースおよびヘミセルロースのスペクトルを識別し、それらの分布を画像化する。 </li><li>得られたデータに対して主成分分析（PCA）およびクラスタリング分析を行い、異なる細胞壁層からラマンスペクトルを区別する。 </li></ol>

<ol><li>Gonzalo, G. D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Bacterial+Enzymes+Involved+in+Lignin+Degradation%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Biotechnol%22%5BJournal%5D)">Bacterial Enzymes Involved in Lignin Degradation.</a> J. Biotechnol. 236, 110-119 (2016).</li>
<li>Rosatella, A. A., Afonso, C. A. M. Chapter 2. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aRosatella%2C+AA+%22Ionic+Liquids+in+the+Biorefinery+Concept%3A+Challenges+and+Perspectives%22">Ionic Liquids in the Biorefinery Concept: Challenges and Perspectives</a>. , Wiley. 38-64 (2016).</li>
<li>Sun, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Understanding+tissue+specific+compositions+of+bioenergy+feedstocks+Through+hyperspectral+Raman+imaging%5BTitle%5D)+AND+%22Bio%22%5BJournal%5D)">Understanding tissue specific compositions of bioenergy feedstocks Through hyperspectral Raman imaging.</a> Bio. 108 (2), 286-295 (2009).</li>
<li>Tolstik, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Classification+and+prediction+of+HCC+tissues+by+Raman+imaging+with+identification+of+fatty+acids+as+potential+lipid+biomarkers%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Cancer.+Res.+Clin.+Oncol%22%5BJournal%5D)">Classification and prediction of HCC tissues by Raman imaging with identification of fatty acids as potential lipid biomarkers.</a> J. Cancer. Res. Clin. Oncol. 141 (3), 407-418 (2015).</li>
<li>Schrader, B. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aSchrader%2C+B+%22Infrared+and+Raman+spectroscopy%3A+methods+and+applications%22">Infrared and Raman spectroscopy: methods and applications</a>. , John Wiley and Sons. (2008).</li>
<li>Gierlinger, N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Imaging+of+plant+cell+walls+by+confocal+Raman+microscopy%5BTitle%5D)+AND+%22Nat.+Protoc%22%5BJournal%5D)">Imaging of plant cell walls by confocal Raman microscopy.</a> Nat. Protoc. 7 (9), 1694-1708 (2012).</li>
<li>Luca, A. C. D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Online+fluorescence+suppression+in+modulated+Raman+spectroscopy%5BTitle%5D)+AND+%22Anal.+Chem%22%5BJournal%5D)">Online fluorescence suppression in modulated Raman spectroscopy.</a> Anal. Chem. 82 (2), 738-745 (2009).</li>
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<li>Zhang, X., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Method+for+removing+spectral+contaminants+to+improve+analysis+of+Raman+imaging+data%5BTitle%5D)+AND+%22Sci.+Rep%22%5BJournal%5D)">Method for removing spectral contaminants to improve analysis of Raman imaging data.</a> Sci. Rep. 6, 39891(2016).</li>
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</ol>

著者は何も開示することはない。

植物細胞壁は、細胞コーナー（CC）、二次壁（S1、S2、およびS3層を有するSW）および化合物中間薄層（CML、中間薄層および隣接する一次層）を含むいくつかの層に組織化された複合体である壁面）であり、試料調製中に平坦な表面を得ることが困難になる。したがって、木材より複雑な構造を有する植物サンプル、特に草は、しばしば細かい切片化を可能にするために凝固する必要がある。 PEGは、水に可溶であるため、切断およびラマン検査のための理想的な硬質マトリックスである。これは、脱イオン水ですすぐことによって容易に除去することができる。包埋に使用されるPEGは、1,000~20,000の異なる分子量を有する。 PEGの分子量が高いほど浸透能力は低い10 。 D 2 Oは、リグニンの蛍光を減少させるのに役立ち、2,490cm -1に顕著なピークを有するが、蛍光干渉を排除しない。二1）サンプルとバックグラウンドの蛍光とCCDの熱変動がベースラインドリフトを引き起こす可能性があり、2）宇宙線が感度の高い検出器に著しい影響を与える可能性があります。狭帯域幅のスパイクとして...

植物バイオマスは地球上で最も豊富な再生可能資源であり、主にリグニン、セルロース、ヘミセルロースで構成されており、バイオエネルギーとバイオベースの化学物質の魅力的な供給源と考えられています1。残念ながら、それは劣化に抵抗し、植物細胞壁に加水分解安定性または構造的堅牢性を与えることができます。このような耐性は、アクセス可能な表面積、バイオマスの粒子サイズ、重合度、セルロースの結晶化度、および保護リグニン2に起因します。したがって、植物細胞壁の構造的および化学的性質を包括的に理解することは、植物生物学および化学の観点からも、また商業的利用の観点からも重要です。クロマトグラフィー、質量分析、核磁気共鳴分光法など、一般的に使用される湿式化学分析では、測定されたサンプルの平均的な組成データのみが得られます。さらに、これらの方法は侵襲的であり、植物組織の元の構造を破壊します3。
ラマンイメージング技術は、空間的に分解された化学情報を非破壊的に視覚化するための強力なツールです4。レーザー光を使用して光子による非弾性散乱を引き起こし、分子の振動から生じる偏光率の変化に依存します。この場合、水は弱いラマン散乱を引き起こすため、このアプローチは生物学的サンプルのin situ調査に適しています5。ラマンイメージング技術を植物細胞壁に適用することで、単一細胞のスケールや細胞壁の層6の解像度で、植物細胞壁の構造と組成を本来の状態で解明することができます。植物細胞壁の一般的なラマンイメージング解析は、一般に、1)サンプル調製、2)スペクトル取得、3)データ処理の3つのステップで構成されます。
ラマンイメージングの主な利点の1つは、最小限のサンプル調製でラベルフリーで非破壊的なスペクトルを実現できることですが、対象の表面を露出させるためには、物理的なサンプルセクショニングが必要です。このプロセスは、光学的focus7を維持することに依存するため、平らな表面を得るために慎重に実行する必要があります。スペクトル取得には、画質と長時間の取得とのバランスが必要です8。データ処理は、特にセルロースやヘミセルロースなどの類似した化学構造を持つ成分について、画像データから化学情報を効果的に抽出することを目的としています。スペクトルの重なりが強いため、正確なスペクトルを識別することは困難です。この場合、多変量解析は、隠れている構造情報と化学情報を効果的に明らかにするための直接的なアプローチです9。この研究では、リグニン、セルロース、ヘミセルロースなどの植物細胞壁の主要成分を視覚化するためのラマンイメージングの使用を説明する一般的なプロトコルを提示します。

<table><tbody><tr><td>ミクロトーム</td><td>Thermo Scientific</td><td>Microm HM430</td><td></td></tr><tr><td>共焦点ラマン顕微鏡</td><td>堀場 Jobin Yvon</td><td>Xplora</td><td></td></tr><tr><td>オーブン</td><td>上海 ZHICHENG</td><td>ZXFD-A5040</td><td></td></tr></tbody></table>

ラマンイメージングと多変量解析を組み合わせて、植物細胞壁のリグニン、セルロース、およびヘミセルロースを視覚化する

Combining Raman Imaging and Multivariate Analysis to Visualize Lignin, Cellulose, and Hemicellulose in the Plant Cell Wall

プラントバイオマスへのラマンイメージングの適用は、水溶液について空間的および組成的情報を提供することができるので、増加している。分析には通常、大量の試料調製は必要ありません。ラベルを付けることなく構造的および化学的情報を得ることができる。しかしながら、各ラマン像は数千のスペクトルを含む。これは、特に類似の化学構造を有する構成要素について、隠された情報を抽出する際に困難を生じさせる。この研究では、この問題に対処するために多変量解析を導入しています。このプロトコルは、植物細胞壁内のリグニン、セルロースおよびヘミセルロースを含む主成分を視覚化するための一般的な方法を確立する。このプロトコールでは、試料調製、スペクトル取得、およびデータ処理のための手順が記載されている。これは、試料調製およびデータ分析における操作者の技能に大きく依存する。このアプローチを使用することにより、非専門家によるラマン調査を行い、HIを得ることができる植物細胞壁分析のための高品質データおよび有意な結果を提供する。

図1は、植物細胞壁のラマンイメージングのための典型的なマイクロラマンシステムの概要を示す。一例として、ポプラ（ Populus nigra L.）の元のラマンスペクトルは、有意なベースラインドリフトおよびスパイクを有する（ 図2a ）。ラマンイメージングデータセット（APRI）の自動前処理方法を実行した後、これら2つのスペクトル汚染物質は首尾よく除去される（ 図2b ）。ポプラの典型的なラマンスペクトルを図3に示し、そのバンド割り当てを表1に示す 。リグニンのラマン像は、芳香環構造（ 図4a ）に起因する1550-1,650cm -1のスペクトル領域の積分によって生成される。 <strong class...

このプロトコルは、ラマンイメージングおよび多変量解析を用いて、植物細胞壁のリグニン、セルロースおよびヘミセルロースを視覚化するための一般的な方法を提示することを目的とする。

The application of Raman imaging to plant biomass is increasing because it can offer spatial and compositional information on aqueous solutions. The ...

この実験の全体的な目的は、ラマンイメージングと多変量解析を用いて、植物細胞壁中のリグニン、セルロース、およびヘミセルロースを可視化するための一般的な手法を提示することです。この手法は、植物細胞壁において主要な化学成分がどのように分布しているかなど、植物バイオマス分野における重要な疑問への回答に役立ちます。この技術の主な利点は、最小限の試料調製で、サンプルの非破壊的かつ手間のかからない情報を得られることです。まず、植物サンプルから小さな組織ブロックを切り出します。その組織を沸騰した脱イオン水に30分間浸します。その後、すぐに室温の脱イオン水に移し、30分間置きます。組織が容器の底に沈むまでこの手順を繰り返します。これは、組織内の空気が除去され、組織が軟化したことを示しています。20%、50%、70%、および90%のPEGと脱イオン水の混合液、および純粋なPEGを準備します。これらの溶液を65 °Cで保持します。水を置換しPEGを浸透させるため、組織を段階的な濃度のPEG浴に順次浸漬させます。20% PEGで1時間、50% PEGで1.5時間、70% PEGで2時間、90% PEGで2時間、そして100% PEGで10時間乾燥させます。次に、カセットをオーブンを用いて65°Cに予熱します。PEGを含む組織ブロックをカセットに注ぎ、あらかじめ温めておいたピンセットまたは針を用いて、組織ブロックを任意の位置に配置します。カセットをゆっくりと冷却し、使用時まで組織を室温で保存します。鋭利なカミソリを用いて、目的の組織を含むPEGブロックを小さなブロック状に切り出します。小さなPEGブロックをミクロトームに装着し、PEGブロックから薄切片を作製します。次に、組織からPEGを除去するため、ウォッチグラス内で脱イオン水を用いて切片を10回すすぎます。続いて、抽出物を除去するために、切片をトルエンとエタノールに6時間浸漬させます。ビーカーに脱イオン水65 mL、酢酸0.5 mL、および塩化ナトリウム0.6 gを混ぜ合わせて、反応液を調製します。5 mLバイアルにサンプル1セクションと反応液3 mLを加えます。バイアルの蓋をねじって閉めます。次に、組織のリグニンを除去するため、バイアルを75 °Cの水槽で2時間加熱します。切片を時計皿に入れた脱イオン水で10回すすぎます。その後、未処理および脱リグニン処理を施した切片をガラス顕微鏡スライドに移します。ブラシまたは針を用いて、切片を慎重に展開します。余分な脱イオン水をティッシュペーパーで除去します。その後、切片を重水に浸します。サンプルをガラスカバースリップで覆います。重水（deuterium oxide）の蒸発を防ぐため、カバースリップをマニキュアで封止します。共焦点ラマン顕微鏡の装置操作ソフトウェアを起動します。レーザーをオンにし、100倍の顕微鏡対物レンズを用いて、クリスタルとシリコンの表面に焦点を合わせます。キャリブレーションボタンをクリックして、装置の校正を行います。装置を光学顕微鏡モードに切り替え、顕微鏡ランプを点灯させます。カバーガラスを対物レンズに向けて、顕微鏡スライドをステージに固定します。20倍の対物レンズでサンプルを観察し、目的の領域を特定します。その後、浸漬用対物レンズに切り替えます。カバーガラスに浸油を塗布し、サンプルの表面に焦点を合わせます。次に、装置をラマン測定モードに切り替え、顕微鏡ランプを消灯します。矩形ツールを使用して、マッピング領域を選択してください。ステップサイズを変更して、得られるスペクトル数を決定します。ステップサイズは、対物レンズの開口数から算出されるスポット径よりも大きく設定する必要があることに注意してください。これより小さいサイズに設定すると、オーバーサンプリングになります。最高のS/N比とスペクトル品質を得るために最適なスペクトルパラメータを設定し、サンプルの適切性に応じて適切な取得時間を設定してください。一般的には、レーザー波長532 nm、フィルター100%a、ホール300、スリット100、分光器1840 cm⁻¹、溝数1200T、60倍油浸対物レンズ、取得時間2秒として、装置ソフトウェアにイメージングパラメータを入力します。データ処理の前にスペクトルデータを保存し、テキストプロトコルに記載されているデータ解析に進む前に、データを汎用フォーマットに変換してください。ポプラ細胞壁の元のラマン・スペクトルをここに示します。ベースラインのドリフトとコスミック・スパイクを含む2つの主要なノイズ信号が、実際の信号とともにチャンネルに混入しています。これらはデータ解析の前に除去する必要があります。これらのノイズ信号を除去するために、Savitzky-Golayアルゴリズムやウェーブレットアルゴリズムなどのノイズ低減手法を適用できます。リグニンのイメージングでは、芳香環の対称伸縮振動に起因する1600 cm⁻¹付近のスペクトルピークを検討してください。多糖類のイメージングでは、CHおよびCH2伸縮に起因する2889 cm⁻¹付近のスペクトルピークを使用してください。しかし、セルロースとヘミセルロースのラマン画像は直接生成することができません。それらのスペクトル特性を顕在化させるためには、脱リグニン工程が必要です。一般的に、私たちはこの手法に習熟していません。試料の切片作成の取り扱いや外観、およびデータ解析には習熟が必要であるため、困難が伴います。このビデオを視聴することで、in-situ法を用いて植物細胞壁の化学情報を取得する方法について、十分な理解が得られるはずです。本手順に従い、植物細胞壁の難分解性など、さらなる疑問を解消するために、化学的前処理などの他の手法を実施することが可能です。この手法は、植物細胞壁内部の構造的性質やトポケミストリーに関する知見を提供できるだけでなく、他の生物学的試料にも適用可能です。

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Research

JoVE Journal

Biochemistry

生物化学

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植物バイオマスは、バイオ燃料の生産に使用できる主要なカーボンニュートラルな再生可能な資源です。植物バイオマスは、主に細胞壁、リグノセルロースと呼ばれる構造的に複雑な複合材料で構成されています。ここでは、壁由来の炭水化物の含有量と組成の包括的な分析のためのプロトコルについて説明します。...

植物細胞壁の包括的な組成分析（リグノセルロース系バイオマス）パートII：炭水化物

共焦点ラマン顕微鏡法に基づく方法は、ラベルフリー植物細胞壁中のリグニンの可視化と異なる組織、試料や種の木質化の比較に支払うよう提示される。...

ラベルフリーその場で</em植物細胞壁の木化の>イメージング

植物の細胞壁の構造と化学的特性が評価され、バイオ燃料とバイオマテリアルの理想的な原料を特定します。標準メソッドを大規模なデータセットに適用すると、制限があります。これらのハイスループット前処理法、酵素糖化法、および熱分解分子ビーム質量分析法は、実験時間とコストを削減しながら、大量のバイオマスサンプルを比較します。...

リグノセルロース系バイオマス中の反抗バリエーションのハイスループットスクリーニング：総リグニン、リグニンモノマー、および酵素シュガーリリース

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結晶セルロース蓄積中の高解像度の定量化<em&gt;シロイヌナズナ</em&gt;ルーツは、組織特異的な細胞壁の変更を監視します

ブリス、木質化のダイナミクスを研究するためのデュアル ラベル プロトコルが開発されました。合成モノリグノールを使用して記者と SPAAC と CuAAC bioorthogonal の連続の組み合わせ反応、この方法論は、 planta...

化学のをクリックして、植物の木質化のダイナミクスを可視化する: 二重分類は至福である!

このプロトコルは、ロダミンベースの蛍光プローブとリグニンポリマー間のフェルスター共鳴エネルギー移動(FRET)を厚い植物切片で直接評価するために、スペクトルと蛍光寿命の測定値を組み合わせたオリジナルのセットアップについて説明します。...

ネイティブ自己蛍光に基づくsFLIMによる植物切片における蛍光プローブとリグニン間の相互作用の測定

このプロトコルは、生きたヒト乳がん細胞のラベルフリー、非侵襲的な表現型解析のためのラマン分光法と断層撮影位相顕微鏡を組み合わせたマルチモーダルアプローチを提示します。これには、迅速で定量的な形態化学分析のためのユーザーフレンドリーでヒューマンバイアスのない分析パイプラインが含まれており、がん研究や細胞生物学への応用で詳細な分子および構造の洞察を提供します。...

生きたラベルフリー乳がん細胞の表現型解析を進めるためのマルチモーダルイメージングフレームワーク

この原稿では、紙のディスク上で抗体を共有結合固定化するための過ヨウ素酸酸化およびグルタルアルデヒド架橋法が紹介されています。固定化抗体の結合活性を評価しました。これらの結果に基づいて、グルタルアルデヒド架橋法を使用して、免疫グロブリンG(IgG)検出のための新しい紙ベースの免疫測定法を開発しました。...

セルロース紙ディスクおよび裸眼比色イムノアッセイにおけるそれらのアプリケーションへの抗体の共有結合

ここでは、シアノバクテリア細胞のグリコーゲン含有量を測定するための信頼性の高い簡単なアッセイを提示します。この手順は、沈殿、選択可能な解重合、およびグルコース残渣の検出を必要とする。この方法は、野生型および遺伝子操作された株の両方に適しており、シアノバクテリアの代謝工学を促進することができる。...

シアノバクテリアにおけるグリコーゲン含有量の測定

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ラマンイメージングと多変量解析を組み合わせて、植物細胞壁のリグニン、セルロース、およびヘミセルロースを視覚化する

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