2018年10月9日
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 トウモロコシの維管束の微細な表現を効果的に抽出するための画像処理ワークフローのセットを紹介します。
この方法は、計画されたミクロンスケールのフェノタイピング技術構築で簡単な質問に答えることができます。マイクロCT走査粒子など、トウモロコシ血管束の表現型分析法などが含まれる。この技術の主な利点は、サンプル調製、CTスキャン、およびプロトコルの分析によってトウモロコシ血管束の異型特性を調査する新しい効果的な方法を提供することです。
この技術の意味合いは、通常のマイクロCTスキャンやその他の植物科学の応用を広げる。このプロトコルは乾燥手順の脱水のような他の植物材料を収容するために容易に変更することができる。開始するには、新鮮なトウモロコシの植物から茎、葉、根を収集します。
そして、それらを3つのサンプルグループに分けます。次に、外科用ブレードを使用して、中幹間節の1〜1.5センチメートルのセグメントを切断する。同じ外科用ブレードを使用して、葉の最大幅から主静脈との垂直方向に沿って2センチメートルのセグメントを切断します。
外科用ブレードを使用して、地面の根から1/2センチメートルのセグメントを切断します。この後、少なくとも3日間FAA溶液中のサンプルセグメントを浸します。サンプルセグメントを6つの連続したエタノール勾配で30分間脱水します。
次に、植物材料を対応するサンプルバスケットに入れます。バスケットを二酸化炭素臨界点乾燥システムのサンプルセルに素早く移します。乾燥した植物材料を、2グラムの固体ヨウ素を含む50ミリリットルの遠心分離管に入れる。
その後、チューブを防明室に4〜5時間置きます。まず、テキストプロトコルに従ってCTスキャンパラメータを設定します。次に、使用する植物材料のサイズと体積に応じてスキャン範囲を設定します。
次に、イメージングピクセルサイズを次のように調整します。茎のための6.77マイクロメートル。そして、葉のための10マイクロメートル。
スライスイメージを再構築するには、画像構築ソフトウェアを使用して、生のCTデータを2K解像度のCTスライス画像に変換します。まず、オルガンタイプを指定して、自動イメージングソフトウェアで異なるアルゴリズムパイプラインを初期化します。次に、メソッドパラメータボタンをクリックし、最初のドロップダウンボックスでトウモロコシの茎、またはトウモロコシの葉を選択します。
データ管理ボタンをクリックし、作業ディレクトリを設定し、ディレクトリ内のすべてのスライスイメージをインポートします。次に、イメージ パイプラインに単一または複数スライスのイメージを選択します。次に、画像のピクセルサイズを決定します。
メソッドパラメーターボタンを選択し、適切な編集項目に画像のピクセルサイズを入力します。その後、フェノタイピング計算ボタンをクリックして、選択したすべてのスライス画像の血管束の表向きの形質を自動的に抽出します。統計分析ボタンをクリックして、これらの分析結果をテキストまたは CSV ファイルとして出力します。
トウモロコシの根の再構築されたイメージをインポートし、正確なスペースパラメータを決定します。次に、再帰ガウスツールを使用して画像を滑らかにし、画質を向上させます。メタキシルム容器の3Dセグメンテーションを行うために、しきい値パラメータを調整します。
これにより、接続された各メタキシルム容器に均一なカラーラベルが作成されます。次に、モルフォロジービットワイズ、および洪水充填操作を使用して、メロネリでメタキシルム血管を改善し、同定します。次に、血管の体積可視化と表面再建を行う。
最後に、マスク統計ツールを使用して、2D レベルと 3D レベルでの血管の表形特性をカウントして測定します。プロトコルで概説されている分析を用いて、トウモロコシの茎、葉、根の血管束の表皮の形質特性を計算した。分割、再構成、体積の可視化の結果を用いて、根およびメタキシルム容器の生成された3D視覚化が作成されました。
適切なサンプル調製プロトコルは、トウモロコシの茎、葉、および根のマイクロCTのスキャン出力品質を大幅に向上させます。トウモロコシの茎と葉のための血管束の形質特性を迅速に抽出する自動放出パイプラインを使用します。そして、セットアップとメイズルートのための血管束の3Dの形質特性を分析するための処理スキャンを放出する。
この技術は、正確かつ迅速なフェロツ修飾とトウモロコシの血管束の同定のための実用的な方法を提供します。
完全なトランスクリプトを表示し、数千本の科学動画にアクセス
本研究では、マイクロコンピューター断層撮影(micro-CT)のスキャンプロセスを改善することを目的とした、トウモロコシ組織におけるX線吸収コントラストを高めるための新しい手法を導入します。この技術はトウモロコシの維管束の解析を効果的にサポートし、構造化された画像処理ワークフローを通じて詳細な表現型評価を可能にします。
植物の解剖学的構造を正確に定量化することは、ストレス耐性や収量に関連する維管束形質の表現型スクリーニングを可能にし、農業バイオテクノロジーにおけるターゲットバリデーションを支援します。本手法は、トウモロコシの維管束に対してハイスループットかつミクロンスケールの表現型解析を提供することで、初期探索における予測の信頼性を高めます。これにより、画像ベースの形質解析が、作物改良パイプラインにおけるリード同定のリスクを低減するためのスケーラブルなツールとして位置づけられます。
この手法は、作物のバイオテクノロジープログラムにおけるターゲット選択およびリード最適化に資する維管束形質の解析を可能にすることで、探索から前臨床に至る一連の流れに適合します。