2018年2月2日
ここでは、再現可能な方法で植物成長挙動と特に表現を勉強するためのプロトコルを提案する.変数と同じ時間安定した光の条件で提供する方法を示します。適切な分析は、十分なサンプル数と有効な統計的評価によって異なります。
この視覚的および分子的な表現型解析の全体的な目標は、さまざまな光条件下で、さまざまな遺伝子型の植物の成長を比較することです。この方法は、さまざまな光条件への順応など、植物研究分野の重要な質問に答えるのに役立ちます。この手法の主な利点は、再現性と定量化可能な結果が得られることです。
この手順を実演するのは、私の研究室の技術者であるFranka Seilerです。まず、適切なサンプルサイズを計算し、必要な数の6 x 7センチメートルの鉢に土を入れて準備し、それぞれに1つの種子を植えます。次に、種子を摂氏4度で2日間春化します。
気候室の相対湿度を65%に設定し、温度を摂氏22度と16度に設定して、日中16時間、夜間8時間のサイクルにします。次に、すべてのレベルの光を200マイクロモル/平方センチメートルと秒の強度に調整します。内蔵の分光計を使用して、スペクトル出力を継続的に監視します。
植物を気候室に置き、よく発達したコタリニンが現れるまで透明な上部でそれらを覆います。植物を目視で検査し、成長データを一定間隔で写真に記録します。画像の一貫性を確保するには、カメラ製の三脚と各画像にスケールバーを使用します。
まず、植物を数分間暗闇に置きます。次に、パルス変調蛍光光度計とカメラをプラントから適切な距離に設置します。完全なロゼットがライブウィンドウに表示されます。
ソフトウェアを起動し、ユニットの選択ウィンドウに表示されるミニオプションを選択します。次に、[OK]をクリックします。次に、ポップアップウィンドウで青を選択し、[OK]をクリックします。
ライブビデオオプションを選択し、対物レンズの調整リングを回して画像の焦点を合わせ、植物の特定の領域を選択します。ライブウィンドウを終了するには、右上隅にある終了ボックスをクリックします。対象地域 (AOI) をデフォルト設定で定義します。
AOIに含まれるピクセルの平均FT値を示す円と赤いボックスが、画面の中央に自動的に表示されます。この AOI は、自分で定義する前に削除する必要があります。次に、右側のタブでデフォルト設定を受け入れます。
次に、[AOI] タブで [追加] をクリックし、リーフ領域内に円を配置します。このプロセスを葉ごとに5回繰り返し、植物ごとにいくつかの葉を選択します。関連するボックスにチェックを入れ、最大PS 2量子収率でFV/FMイメージを選択します。
F0、FMボタンを押して、蛍光食いしばり分析を介して光合成パラメータを測定するために飽和光フラッシュを適用します。[レポート] タブで結果を見つけます。関連するすべてのボックスにチェックを入れ、適切な解析ソフトウェアにエクスポートします。
本研究では、植物生育や大静脈の観察・解析において、安定した光量と質を提供するためにLEDライトを用いた。植物からのデータは、縫製後12日、21日、28日後に収集されました。この図に、5つの植物と5つのPS2量子収量値の平均効果を示しています。
シミュレートされた日光、濃縮された青または赤の光の下で栽培された植物のデータを統計的に評価しました。この図は、1日あたり5つの植物と5つのPS2量子収量値に影響を与える平均を示しています。青色光と赤色光の下で育った植物の平均値は、シミュレートされた日光の下で育った植物よりも有意に高かった。
設置後、LEDライトは、蛍光灯と比較して多くのエネルギーを節約することにより、安定したまたは可変の光条件を提供できます。実験中は、毎日植物と向き合うことが重要です。開発後、この技術は、植物研究の分野の研究者が、定義された波長を持つさまざまな光条件下での成長行動を調査するための道を開きます。
このビデオを見た後、植物を育てる方法をよく理解し、植物の視覚的および分子的な静脈タイプを定量的に分析するはずです。
本記事では、異なる光条件下における植物の成長挙動を研究するためのプロトコルを提示します。ここでは、表現型を分析する際の再現性と統計的評価の重要性を強調しています。
制御された光条件下でのArabidopsis thalianaの成長を定量的に分析することで、植物生物学および農業バイオテクノロジーのパイプラインにおいて堅牢な仮説検証が可能になります。安定し、プログラム可能なLED環境と標準化された表現型測定は、初期段階の発見および形質検証における予測の信頼性を向上させます。このアプローチにより、実験的な曖昧さが軽減され、トランスレーショナルリサーチおよびプラットフォーム開発における再現性が向上します。
本プロトコルは、発見から検証までの連続的なプロセスに組み込まれ、初期の仮説検証、アッセイ開発、およびトランスレーショナルな形質評価を支援するものである。