방법 논문

애기장대 의 수컷 감수 분열 전기 동안 중심체 움직임의 라이브 이미징 특성화

DOI:

10.3791/68569

⸱

2025년 10월 24일

 ,  ,  , 
1Université Paris-Saclay, INRAE, AgroParisTech, Institute Jean-Pierre Bourgin for Plant Sciences (IJPB), 78000, Versailles, France

이 논문에서

요약

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

감수 분열 전기 동안의 염색체 이동은 포자 형성의 기본이 되는 잘 이해되지 않는 현상입니다. 이 프로토콜은 애기장대 탈리아나 수컷 감수 모수세포에서 감수 분열 전기 동안 중심체 움직임을 획득, 분석 및 정량화하는 방법을 설명합니다.

초록

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감수분열은 유성 생식에 필수적인 세포 분열입니다. 감수분열 전기 동안 모계 및 부계 기원의 상동 염색체는 서로를 인식하고 연관시키며, 이는 핵질에서의 빠른 움직임에 의해 촉진되는 과정입니다. 감수 분열 전기 운동은 염색체가 핵막에 부착되는 것과 핵막을 통해 염색체로 전달되는 세포질 힘에 의존합니다. 식물에서는 꽃밥 내부의 수컷 감수세포의 제한된 접근성과 취약성으로 인해 실시간 이미징 접근 방식과 염색체 이동 분석이 기술적으로 어렵습니다. 실제로 이러한 움직임은 매우 빠르며 이를 분석하려면 최적의 획득 조건을 찾아야 합니다. 여기에서, 애기장대 에서 수컷 감수 분열 전기 동안 빠른 염색체 이동을 포착하는 효율적인 방법은 형광 태그가 붙은 중심체의 움직임을 따라가면서 타임랩스 동영상에서 설명 됩니다. 이는 공초점 레이저 스캐닝 현미경(CLSM)을 사용하여 3D 및 시간 경과에 따른 꽃밥 해부 및 이미지 획득을 기반으로 합니다. 7초마다 감수분열 z-스택을 획득하면 태그가 지정된 중심체의 궤적을 재구성하고 분석할 수 있는 충분한 해상도가 가능합니다. 추출된 데이터는 이후에 처리되어 이러한 염색체 이동의 정량적 분석이 가능합니다. 이 데이터를 기반으로 모델을 개발하는 것은 이 과정을 주도하는 힘의 특성과 강도를 포함하여 빠른 염색체 이동의 메커니즘을 이해하는 데 필수적입니다.

서론

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감수분열은 한 세대에서 다음 세대로 유전 물질을 충실하게 전달하는 근본적인 생물학적 과정입니다. 감수 분열의 과정은 감수 분열 I과 감수 분열 II의 두 가지 연속적인 세포 분열로 나뉩니다. 감수분열 I은 상동 염색체가 서로를 인식하고 짝을 이루는 긴 전기가 선행됩니다. 이 확장된 전단계 동안 수많은 생물학적 과정이 발생합니다. 상동 염색체의 쌍 외에도 이러한 염색체는 시냅스라는 과정을 거칩니다. 시냅스는 시냅토네마 복합체로 알려진 단백질 복합체의 형성을 포함하며, 이는 길이를 따라 상동 염색체를 연결합니다. 시냅토네마 복합체는 상동 재조합을 촉진하고, 상동 염색체 사이의 유전 물질 교환과 교차 형성을 촉진합니다. 이들은 상동 염색체 사이에 물리적 연결을 설정하여 적절한 정렬과 균형 잡힌 분리를 촉진합니다 1,2.

상동 염색체 인식 중에 RPM(Rapid Prophase Chromosome Movement)이 중요한 역할을 하는 것으로 알려져 있습니다. 여러 모델 종에서 수행된 연구에 따르면 렙토텐 동안 염색체가 핵막(NE)에 부착되는 것으로 나타났습니다. 이들은 LINC(Linker of Nucleoskeleton and Cytoskeleton) 단백질 복합체3을 통해 NE를 통해 세포질 세포골격에 연결됩니다. 세포질에서 생성된 힘은 LINC 복합체를 통해 염색체로 전달되어 염색체 이동이 가능해집니다.

RPM에 대한 연구는 감수 분열의 기본 메커니즘, 특히 상동 염색체 인식과 관련된 메커니즘을 이해하는 데 필수적입니다. 그러나 이러한 움직임을 연구하려면 특정 라이브 이미징 실험이 필요합니다. A. thaliana에 대한 대부분의 라이브 이미징 연구는 체세포 조직과 영양 기관에 초점을 맞춥니다. 이러한 연구는 세포가 장기를 생성하는 방법을 결정하기 위해 수행되었습니다4. 이러한 연구는 분열조직5및 뿌리6에 대해 수행되었습니다. 최근 몇몇 팀은 며칠 동안 A. thaliana에서 감수 분열을 포함한 꽃 발달을 실시간으로 관찰하는 기술을 개발했습니다 7,8. 그러나 이러한 프로토콜은 까다롭고 많은 수의 샘플에 대해 설정하기 어려울 수도 있습니다.

이 기사에서는 A. thaliana의 감수 분열 동안 염색체 역학의 살아있는 세포 이미징 및 분석을 위한 자세한 프로토콜을 제시합니다. 염색체의 형광 표지와 함께 샘플 준비를 위한 간단한 기술인 공초점 현미경을 사용하여 짧은 시간 동안 높은 공간적, 시간적 해상도로 염색체 이동을 포착했습니다. 이 프로토콜은 이미징을 위한 식물 조직의 준비, 광독성을 최소화하고 이미지 품질을 최대화하기 위한 이미징 매개변수의 최적화, 이미지 처리 및 데이터 분석을 간략하게 설명합니다. 이 방법을 사용하면 감수 분열 동안 중심체 역학을 정확하게 정량화할 수 있으며, 이는 성공적인 배우자 형성의 기초가 되는 염색체 거동을 이해하는 데 중요합니다. 이 지식은 농업, 특히 번식력과 유전적 다양성에 영향을 미치는 염색체 짝짓기 및 재조합 과정에 대한 연구를 촉진함으로써 작물 육종 프로그램을 개선하는 데 직접적인 영향을 미칩니다.

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프로토콜

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이 프로토콜은 GFP-CENH3 및 NUP54-RFP 이식유전자 9,10을 발현하는 형질전환 A. thaliana 식물을 사용합니다. CENH3 마커를 사용하면 중심체의 움직임을 추적할 수 있습니다. NUP54 마커는 핵 기공을 표시하여 핵을 구별하는 데 도움이 됩니다. 다른 마커를 사용할 수 있지만 샘플이 지속적으로 조명되기 때문에 광표백에 강해야 합니다. 마커가 광표백을 겪지 않도록 하려면 동일한 레이저 조건과 획득 매개변수에서 실험을 수행하고 이미지 획득 기간 동안 신호가 안정적으로 유지되는지 확인하십시오. 사용된 시약과 장비는 재료표에 나와 있습니다.

1. 식물 성장 및 배양

  1. 온실의 화분에 직접 씨앗을 뿌립니다.
  2. 다음 조건에서 화분을 온실에 놓습니다: 낮 16시간/밤 8시간, 20°C, 습도 70%.
  3. 약 4주 동안 온실에서 식물이 자랄 수 있도록 합니다. 식물은 5/6개의 꽃 줄기를 갖는 단계에 도달해야 합니다( 그림 1A 참조).

2. 꽃밥 해부 및 슬라이드 준비

  1. 유리 슬라이드를 준비하고 중앙에 스페이서(직경 9mm, 깊이 0.12mm의 양면 접착제)를 놓고 양쪽의 보호 필름을 제거하도록 주의합니다. 이 스페이서는 샘플을 고정하고 슬라이드와 커버슬립 사이에 공간을 만듭니다.
  2. 스페이서 중앙에 8μL의 수돗물을 침전시킵니다.
  3. 집게를 사용하여 주요 줄기 중 하나에서 꽃차례를 선택합니다( 그림 1B 참조)(새로 나오는 줄기의 작은 꽃차례를 사용하지 마십시오).
  4. 눈금자가 장착된 실체 현미경 아래의 새 슬라이드에 꽃차례를 놓습니다. 길이가 약 0.5mm인 꽃봉오리를 선택합니다(그림 1C).
  5. 날카로운 바늘을 사용하여 새싹을 부드럽게 열고 꽃받침과 꽃잎을 떼어내어 꽃밥만 남깁니다. 꽃밥이 손상되지 않도록 주의하거나 말리지 않도록 주의하십시오.
  6. 꽃밥 다발을 스페이서 캐비티의 물에 조심스럽게 옮깁니다. 탈수를 방지하려면 꽃받침과 꽃잎을 제거한 직후에 이 작업을 수행하십시오.
  7. 스페이서 캐비티 내부에 여러 개의 꽃밥 다발을 배치합니다.
  8. 기포가 생기지 않도록 슬라이드를 커버슬립으로 덮습니다. 그렇게 하려면 커버슬립에 8μL의 물을 넣고 스페이서 캐비티에 물 한 방울을 올려 커버슬립을 조심스럽게 뒤집습니다. 꽃밥 다발이 총 16μL의 물에 담그고 커버슬립이 스페이서에 잘 접착되어 있는지 확인하십시오( 그림 1D 참조; 그림 2).

3. 공초점 현미경 타임랩스 관찰 – 이미징 설정

참고: 이미징 매개변수를 설정하는 방법은 사용되는 공초점 시스템에 따라 다릅니다. 이미징 매개변수에 대한 자세한 내용은 토론 섹션을 참조하십시오. 이미지는 CLSM과 20x 수침 렌즈를 사용하여 획득되었습니다. 수침 대물렌즈를 사용하면 생물학적 샘플이 물에 장착되기 때문에 더 나은 굴절률 일치를 제공합니다.

  1. 488 nm에서 GFP를 여기시키고 494 nm에서 547 nm 사이의 하이브리드 검출기로 검출하여 현미경을 설정합니다.
    참고: 하이브리드 감지기 오프셋 게인은 100으로 설정되었습니다. RFP는 561nm에서 여기되고 584nm에서 629nm 사이의 하이브리드 검출기로 감지됩니다. 하이브리드 검출기 오프셋 이득은 130으로 설정되었습니다. 스캔 속도는 400Hz이며 스캔은 양방향입니다. 라인 평균 2가 적용됩니다. 획득 시간을 최소화하기 위해 두 채널을 동시에 획득했습니다. 레이저 출력은 488nm 레이저의 경우 15%, 561nm 레이저의 경우 30%로 설정되었습니다.
  2. 명시야 조명을 사용하여 꽃밥을 국소화합니다.
  3. 명시야 채널을 사용하여 세포의 모양에 따라 감수 분열 단계를 결정합니다.
    참고: RPM을 관찰하려면 Zygotene 또는 pahytene 단계가 필요합니다. Z축을 따라 초점을 변화시키면 세포의 3D 모양을 추정할 수 있습니다. 렙토텐 단계에서 감수모수세포는 뚜렷한 정사각형 모양을 나타내며, 핵소체는 핵의 중앙에 위치하여 쉽게 식별할 수 있습니다. 접합체와 파키텐 단계에서 감수세포는 사다리꼴 모양을 채택하기 시작하고 핵소체는 핵막을 향해 이동합니다. 디플로렌 단계에서 감수 수포는 완전히 둥근 형태를 나타냅니다10.
  4. 소프트웨어에서 꽃밥을 시각화합니다. RFP 신호는 또한 세포의 감수 분열 단계를 나타내는 좋은 지표입니다.
    참고: 접합체/파키텐 단계의 감수모수세포는 초승달 모양의 NUP54 표지를 나타내며, 이는 이 단계에서 NE의 제한된 영역에 있는 핵 기공의 클러스터링에 해당합니다(그림 3A). 필요한 경우 꽃밥이 수평으로 위치하도록 회전합니다( 그림 3 참조).
  5. 400px x 150px의 이미지 크기를 정의하고 디지털 확대/축소를 4로 정의하고 꽃밥을 이미지의 중앙에 배치합니다.
  6. 가능한 한 많은 온전한 감수 수수 세포를 얻기 위해 이미징할 샘플의 두께를 정의합니다. 그러나 획득 시간을 최소화하려면 z-슬라이스의 수를 제한하는 것이 중요합니다. 두께 15μm의 경우 16개의 z-슬라이스가 만들어집니다. Z-스택은 1.04μm의 스텝 크기로 획득되었습니다.
  7. 연속 획득을 수행하려면 시간 섹션에서 시간 간격을 0으로 설정합니다. 현미경과 위에서 설명한 매개변수를 사용하면 16개의 슬라이스에 대한 획득 시간은 약 6-8초입니다. 최소 획득 시간은 2분이지만 최대 20분까지 가능합니다.
  8. 획득을 시작합니다.

4. 이미지 분석 – 중심체 움직임 추적

참고: 중심체 움직임을 재구성하려면 3D 움직임을 추적할 수 있는 이미지 분석 소프트웨어가 필요합니다. 소프트웨어는 각 획득 시간에 정의된 매개변수를 기반으로 형광 신호에 개체를 할당합니다. 그런 다음 추적 도구는 움직이는 물체를 자동으로 분석하고 계보 플롯을 생성합니다.

  1. 이미지 전처리
    1. 움직임 분석을 용이하게 하려면 획득 후 이미지 처리를 수행합니다. 예를 들어, 적응형 정보 추출 프로세스(디콘볼루션 알고리즘)를 사용하여 미세한 구조와 세부 사항을 드러내고 이미지 품질을 향상시킬 수 있습니다.
  2. 글로벌 중심체 추적
    1. 이미지의 모든 중심체 추적: 스폿 모듈을 사용하여 시간 경과에 따라 스폿을 자동으로 추적합니다.
    2. 소스 채널(이 경우 녹색)을 선택합니다. GFP-CENH3 표시 중심체의 XY 직경 1μm를 나타냅니다. 객체 감지는 이미지의 모든 객체를 식별합니다(그림 3B).
    3. 제어 창 하단의 그래프를 사용하여 신호 강도에 따라 감지 품질을 수정합니다.
    4. 자동 회귀 모션 추적 알고리즘을 사용하여 궤적을 추적합니다(그림 3C). 모든 궤적을 시각화하면 체세포에서 감수 수막 세포를 쉽게 식별할 수 있습니다(비디오 1).
  3. 단일 감수 분수세포에서 중심체 추적
    참고: 3D 시각화 소프트웨어를 사용하여 핵과 궤적을 확인하고 온전하고 획득 중 어느 시점에서도 잘리지 않은 핵만 분석합니다. 잘린 감수 수수 세포를 분석하면 잘못된 데이터가 발생합니다.
    1. 자동 중심체 추적
      참고: 단일 핵을 분석할 때 프로세스가 처음부터 다시 시작됩니다.
      1. 스팟 모듈을 사용하여 선택한 핵에서 스폿(시간 경과)을 추적하고, 관심 영역만 분할 하고 스폿(시간 경과에 따라) 옵션을 사용하여 해당 관심 영역(ROI)을 정의합니다.
      2. 3차원 모두와 시간이 지남에 따라 핵을 적절하게 포함하는 ROI를 선택하십시오. (그림 4A).
      3. 중심체 검출(그림 4B) 및 추적(그림 4C)을 위해 전체 꽃밥과 동일한 매개변수를 사용합니다.
      4. 계보 플롯(그림 4F)에는 모든 궤적이 표시됩니다. 분석된 감수수 세포 외부의 궤적을 제거할 수 있습니다(그림 4C). 트랙을 선택하고 키보드의 Delete 키를 사용하여 삭제합니다. 이는 소프트웨어의 3D 뷰어를 사용하여 쉽게 식별할 수 있습니다.
    2. 수동 중심체 추적 보정
      참고: 대부분의 경우 추적 소프트웨어는 서로 너무 가까운 중심체를 구별할 수 없기 때문에 궤적을 수동으로 수정해야 합니다.
      1. 편집 모드를 사용하여 개체를 삭제하거나 추가합니다. 객체가 올바른 평면에 추가되었는지 확인합니다.
      2. 3D로 세포를 신중하고 철저하게 개인 분석한 후 계보 플롯을 사용하여 트랙 편집 모드에서 새 개체를 수동으로 연결합니다. 그림 4E,G는 각각 감수 수 세포의 이미지와 선형 플롯에서 수정된 궤적을 보여줍니다. 비디오 2는 교정 후 하나의 감수 수 세포의 궤적을 보여줍니다.
      3. 데이터 내보내기
        1. 추적 데이터를 스프레드시트 프로그램 형식으로 내보내 추가 데이터 처리 및 분석을 용이하게 합니다. 이 파일에는 소프트웨어로 수행된 추적의 결과 측정 테이블이 포함되어 있습니다.
        2. 내보낸 스프레드시트 파일에 다음 변수가 포함되어 있는지 확인합니다. 각 측정의 시점을 기록하는 시간; 각 트랙을 고유하게 식별하는 트랙 ID; 변위 델타 X, Y, Z는 각 시점에서 3차원의 위치 변화를 나타냅니다. 위치 X, Y, Z는 공간에서 각 개체의 절대 위치를 저장합니다.

5. 데이터 분석

참고: 이 부분에서는 RStudio12에서 실행되는 R11 스크립트를 사용하는 데이터 분석 워크플로에 대해 설명합니다. Data INRAE 저장소(10.57745/V1NNFI)에서 검색할 수 있습니다. 모든 수치는 계산된 메트릭을 시각화하기 위해 ggplot213을 사용하여 생성됩니다. 스크립트는 다음 단계를 순차적으로 수행합니다. meiomove-sub-config. R 스크립트는 먼저 R 환경을 초기화하고, 필요한 라이브러리를 로드하고, 전역 변수를 정의하기 위해 실행됩니다. 스크립트에 대한 링크는 다음과 같습니다 https://doi.org/10.57745/V1NNFI

  1. 데이터 읽기 및 선택
    참고: 사용할 스크립트는 meiomove-sub-loader.R로 저장됩니다."
    1. 추적 데이터가 포함된 모든 개별 Excel 파일을 수집하여 하나의 통합 파일로 병합합니다.
    2. 병합된 파일을 TSV 형식(탭으로 구분된 값)으로 저장하여 추가 데이터 처리 단계와의 호환성을 보장합니다.
    3. 시간 경과에 따른 변위 값을 누적하여 x, y, z 위치를 계산하여 추적된 각 물체의 공간 궤적이 정확하게 재구성되도록 합니다. 이는 잘못된 XYZ 위치를 내보내는 소프트웨어의 버그를 보완하기 위해 수행되었습니다.
  2. 데이터 정리
    참고: 사용할 스크립트는 meiomove-sub-clean.R로 저장됩니다."
    1. 최소 지속 시간이 50초인 짧은 트랙을 제거합니다. 이러한 트랙에는 노이즈나 부정확성이 발생할 수 있으므로 의미 있는 분석을 위한 충분한 데이터 포인트가 포함되어 있지 않습니다.
    2. 위치(X, Y, Z)가 시간이 지남에 따라 일정하게 유지되는 트랙은 분석과 관련이 없는 아티팩트 또는 정적 구조를 나타내므로 식별하고 삭제합니다.
    3. 누락된 변위 값(NA 항목)을 필터링하여 데이터 무결성을 보장하고 이후 단계에서 계산 오류를 방지합니다.
    4. 이미지 분석 소프트웨어에서 얻은 변위 값이 재계산된 값과 크게 다른 트랙을 감지하고 삭제하여 추적 데이터의 일관성과 신뢰성을 보장합니다.
  3. 감수 분열 세포 드리프트 교정
    참고: 사용할 스크립트는 meiomove-sub-clean.R로도 저장됩니다."
    1. 감수 분열 중심체와 체세포 중심체를 구별하여 획득 중 가능한 드리프트를 설명합니다. 이 단계는 관찰된 움직임이 실험적 인공물이 아닌 생물학적 과정과 일치하는지 확인합니다.
    2. 안정적인 기준 역할을 하는 체세포에 대한 감수 분열 세포의 위치를 조정하여 드리프트 보정을 적용합니다.
  4. 출력 생성
    참고: 사용할 스크립트는 meiomove-sub-metrics.R로 저장됩니다."
    1. 각 시간 단계에서 순간 속도를 계산하여 시간 경과에 따른 이동 속도의 변화를 추적합니다.
    2. 연속된 시간 단계 사이의 이동 방향 변화를 나타내는 회전 각도를 계산하여 궤적 패턴에 대한 통찰력을 제공합니다. 결과는 results/dataframes/metrics-by-step.tsv(출력 1)로 저장됩니다.
    3. 추적된 물체가 시작 위치를 기준으로 얼마나 멀리 이동하는지 정량화하여 탐색 행동을 나타내는 celltrackR14를 사용하여 아웃리치 비율을 계산합니다. 결과는 results/dataframes/metrics-celltrackr.tsv(출력 2)로 저장됩니다.
    4. 각 개별 트랙의 평균 속도를 계산하여 전체 관측 기간 동안의 이동 특성을 요약합니다. 트랙당 평균 회전 각도를 계산하여 전반적인 움직임, 방향성 및 행동 패턴을 분석합니다. 결과는 results/dataframes/metrics-by-id.tsv(출력 3)로 저장됩니다.
    5. 각 셀 트랙의 각 타임스텝에서 중심 위치를 결정합니다. 중심은 주어진 감수 수분 수세포에서 중심체 위치의 평균입니다.
    6. 각 타임스텝에서 중심 크기를 계산하면 평균 위치 주변의 중심체의 공간적 분산을 측정할 수 있습니다. 시간 경과에 따른 중심 크기의 변화는 중심체 트랙 전체의 전역 일관성에 대한 정보를 제공합니다. 결과는 results/dataframes/metrics-by-cell.tsv(출력 4)로 저장됩니다.
    7. 속도 상호 상관 관계를 계산하여 서로 다른 추적된 물체의 움직임 역학 간의 관계를 분석하여 잠재적인 조정된 동작을 밝힙니다. 결과는 results/dataframes/metrics-correlations.tsv(출력 5)로 저장됩니다.
    8. 동작 유형을 특성화하기 위해 주어진 시간 간격(시간 지연) 동안 중심체가 이동한 평균 제곱 거리를 정량화하는 핵심 지표인 각 트랙에 대한 평균 제곱 변위(MSD)를 계산합니다.
      참고: MSD가 시간 지연이 증가함에 따라 어떻게 진화하는지 조사함으로써 운동이 주로 확산되는지 또는 제한되어 있는지 추론할 수 있으므로 기본 동적 동작에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 결과는 results/dataframes/metrics-msd.tsv(출력 6)로 저장됩니다.

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결과

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애기장대에서 감수분열의 전기 동안 염색체 움직임을 시각화하기 위한 신속한 프로토콜이 개발되어 여러 타임랩스 획득이 가능하여 대규모 데이터 세트를 분석할 수 있습니다. 중심체의 시각화를 허용하는 GFP 마커를 발현하는 감수세포와 핵의 시각화를 허용하는 RFP 마커는 설명된 프로토콜에 따라 4분 동안 영상화됩니다.

여기에 설명된 프로토콜에 사용된 획득 매개변수는 중심체의 충분한 공간적, 시간적 분해능을 달성하도록 최적화되어 중심체의 움직임을 정확하게 추적할 수 있습니다. 이러한 매개변수는 또한 광표백을 최소화하도록 최적화되어 획득 전반에 걸쳐 안정적인 신호 강도를 보장합니다. 접합체/파키텐 단계에서 꽃밥에서 3개의 감수세포를 분석한 결과 22개의 중심체의 움직임을 분석할 수 있었습니다. 이 ...

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토론

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

현재 프로토콜은 애기장대에서 감수분열 전기 동안 중심체 움직임의 생체 내 이미징 및 분석을 가능하게 합니다. 이 프로토콜은 직립 또는 도립 공초점 현미경으로 구현할 수 있으므로 공초점 기술이 장착된 대부분의 실험실에서 액세스할 수 있습니다. 공초점 시스템은 스캐닝 속도, 감도, 검출기 및 파장 분리 기능이 다양하지만 획득 매개변수를 조정하여 우수한 시간 및 공간 해상도의 이미지를 얻을 수 있습니다. 형광 단백질의 선택도 다양할 수 있지만강렬하고 지속적인 레이저 조명을 견뎌야 합니다. 염색체(이 경우 중심체)를 추적하는 데 사용되는 마커는 광표백에 더 강해야 합니다. 그러나 유전체 부위에 특이적인 형광 마커, 예를 들어 텔로미어, 특정 유전자좌 또는 NOR 영역과 같은 마우스에서 볼 수 있으며, 여기서 중심체 주위 영역에 대응하는 텔로미어가 추적된다15....

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공개 사항

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저자는 이해 상충이 없음을 선언합니다.

감사의 글

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

이 작업은 Institut Jean-Pierre Bourgin의 식물 관측소 기술 플랫폼인 PO-Plants 및 PO-Cyto의 지원을 받았습니다. 이 연구는 ANR(MeioMove ANR-21CE12-0042 : M.G., P.A., L.C., S.L. 및 DYSCORD ANR-23-CE20-0036-02, M.G., L.C.)의 자금 지원을 받았습니다. Jean-Pierre Bourgin 연구소는 Saclay Plant Sciences(ANR-17-EUR0007)의 지원을 받고 있습니다.

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재료

이 논문에 사용된 재료 목록
이름회사카탈로그 번호댓글
번식지트레프 (지피)101820/02227861
공초점 현미경라이카TCS SP8 AOBS (음향-광학 빔 스플리터)
공초점 소프트웨어라이카LAS X 3.5.0.18371 소프트웨어
커버슬립폴 마리엔펠트 GmbH10705222x22 No1,5H
겸자아이디얼-텍4.SA.0고정밀 핀셋
GFP:CENH3Ravi 외, 2010여기서 사용되는 애기장대 씨앗
GGPLOT2그리고 nbsp; ggplot2: 데이터 분석을 위한 우아한 그래픽   Reference13https://ggplot2.tidyverse.org
바늘 손잡이해머루프용 손잡이, 길이 170mm
이마리스옥스퍼드 악기이마리스 9.7.2이미지 분석 - "스팟" 모듈
렌즈라이카HC PL APO CS2 20×/0.75 IMM
번개라이카적응형 디컨볼루션공초점 데이터에서 자동화된 지능형 정보 추출
조명베겔레드아폴로 LL252-Gen2
바늘왓킨스 & 돈캐스터E3 핀 0.0124"(.31mm) x 25mm
NUP54:RFPCromer 외, 2024여기서 사용되는 애기장대 씨앗
항아리테쿠 (포펠만)VDF 7x7x6.5 cm
RRCore 팀R: 통계를 위한 언어와 환경... 그리고 nbsp; 컴퓨팅. R 통계 컴퓨팅 재단, 오스트리아 빈.nbsp; Reference11https://www.R-project.org/  
Rstudio포지트 팀그리고 nbsp; RStudio: R. Posit Software, PBC, 보스턴, 매사추세츠를 위한 통합 개발 환경. Reference12http://www.posit.co/
슬라이드니텔 글래스10000326x76x1.0mm
스페이서열낚시Secure-Seal Spacer, 8개의 웰, 직경 9mm, 깊이 0.12mm각 스페이서를 개별적으로 잘라내세요
입체 현미경니콘SMZ800

참고문헌

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Zickler, D., Kleckner, N. Meiotic chromosomes: Integrating structure and function. Annu Rev Genet. 33 (1), 603-754 (1999).
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