Name: RGB 및 식물 형질 및 생리 적 연구에 대 한 스펙트럼 루트 이미징: 실험적인 체제 및 프로토콜을 이미징 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2017-08-08T15:00:00.000+00:00
Duration: 11 min 37 s
Description: 배우세요 RGB 및 초분광 이미징을 활용한 토양 내 식물 뿌리 형질 분석 방법입니다. 이 기술은 뿌리 구조와 기능을 종합적으로 평가하여 비생물적 스트레스 저항성 연구에 활용됩니다.

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저자는 프로젝트 번호 P 25190 B16 (가뭄 저항의 뿌리)를 통해 오스트리아 과학 기금 FWF에서 자금을 인정 합니다. Hyperspectral 이미징 인프라의 설립은 연방 정부의 낮은 오스트리아 (토지 러시아) K3-F-282/001-2012 프로젝트를 통해에 의해 재정적으로 지원 되었다. AGRANA 연구에서 받은 사탕 실험에 대 한 추가 자금 &#38; 혁신 센터 GmbH (ARIC). 저자는 실험과 원고의 영어 교정 기술 지원에 대 한 크레이그 잭슨을 감사합니다. 우리 또한 인정 설립 RGB 영상 설치에 공헌한 Markus Freudhofmaier 조세 프 Schodl rhizobox 설치의 건설에 대 한 합니다.

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</ol>

저자는 공개 없다.

프로토콜 루트 시스템 이미징 성장 하는 토양에 대 한 두 개의 상호 보완적인 접근을 제공 합니다. 신뢰할 수 있는 실험 결과 대 한 중요 한 단계는 관측 창에 꽉 루트-토양 접촉을 제공 하 고 공기 간격을 방지 하는 전면 유리에도 동종 기판 레이어를 보장 하는 rhizoboxes의 작성 이다. 이것의 비교적 좋은 체질된 흙을 사용 하는 주요 이유는 &#60; 2: 골 재 사이의 공 극으로 관찰 창에서 더 높은 표면 형태에 더 큰 집계 결과. 루트 팁 탈수의 위험이 높은, 외이 물 매핑31에 대 한 더 복잡 한 이미지 처리 기법을 필요합니다.
프로토콜의 수정 따라서 rhizoboxes의 향상 및 빠른 작성에 초점을. 현재 시간을 작성 하는 것은 상자 당 약 30 분입니다. 또한 측 및 더 나은 RGB 이미지에 대 한 조명 동질성을 최적화 하기 위해 수정에서 영상에 대 한 두 개의 유리창와 rhizoboxes의 사용은 테스트. 추가 하드웨어 확장 또한 평면 optodes32 rhizobox 시스템으로33 이미징 커패시턴스의 통합을 좋습니다. 그러나 이것이 현재 업그레이드 활동 넘어입니다.
소프트웨어 수정 퓨즈 상단 및 하단 RBG 이미지34자동 이미지 등록에 초점. Hyperspectral에 대 한 이미징 고급 자동된 기능 추출 SVMs35 테스트와 같은 더 민감한 감독된 대상 탐지 방법으로28 접근 한다. 그로 인하여 hyperspectral 데이터는 잠재적으로 여러 토양, rhizosphere 및 루트 속성36의 평가 대 한 허용. 개발 (세미)는 것 또한 건축 특성 (분기 주파수, 각 분기) 뿐만 아니라 rhizobox 루트에 따라 이미지 루트 시스템 분석기37 형태학 계량의 수정된 된 버전 (길이, 직경, 표면)에 대 한 소프트웨어 automatized.
3D 이미징 접근에 비해 프로토콜의 주요 제한은 표면 표시 루트 및 rhizosphere 속성 제한입니다. 그러나 그것은 보이는 루트 특성 전체 루트 시스템21에 대 한 신뢰할 수 있는 프록시는 증명 되었습니다. Rhizobox 기술은 전통적인 파괴적인 샘플링 (세척) 동적 성장 전체 루트 시스템 특성 대 표시의 관계를 확인 하려면 이미징의 끝에와 쉽게 결합 된다. 이 관계는 종21중 다 수, 파괴적인 샘플링 다른 작물 종으로 어떤 새로운 형질 시리즈에 대 한 표시 특성에서 신뢰할 수 있는 유추 되도록 것이 좋습니다.
여기에 제시 된 프로토콜의 주요 장점은 현실적인 성장 조건 (토양), 일시적으로 해결 RGB 이미지와 루트 기능 (예: 물 통풍 관) hyperspectral 화상 진 찰에서 chemometric 및 rhizosphere 데이터를 통해 유추에 대 한 상대적으로 높은 잠재적인 처리량의 조합입니다. 그로 인하여 방법 유추 제한 높은 처리량 경종 및 비-토양 루트 방법14, 그것은 부분적으로 덜 실험적인 복잡성과 고급 3D 방법15에 비해 높은 처리량으로 업무 프로세스에 대 한 깊은 형질 통찰력을 허용 하는 동안 이미지를 극복 한다.
곧 실험 프로토콜 mycorrhiza 루트 시스템 개발 및 토양 구조, 질소 및 탄소 관련 된 덮개 작물 종의 형질 루트 특성에 관해서는 뿐만 아니라 콩의 기능에의 효과 연구 하는 데 사용 됩니다 사이클링.

뿌리의 저장 등의 식물에 대 한 몇 가지 필수 기능을 제공 동화 한다, 토양, 및 통풍 관 지구 식물의 앵커리지와 물과 영양소1의 전송. 진화 관점에서의 루트 축 형성 땅 식물2의 기원에 대 한 기본 전제 조건으로 간주 됩니다. 이 중요 한 역할에도 불구 하 고 역사적으로 뿌리 생물학 연구에만 한계 위치를 점령 했습니다. 그러나 더 최근에,, 거기는 증가 그림1에서 입증 공장 루트 시스템에 과학적인 관심사.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56251/56251fig1.jpg"> 
그림 1: 루트 식물 과학에 있는 연구의 관련성. 루트의 수는 지난 년간 SCI 저널에 모든 게시 된 식물 연구의 연구를 관련. Scopus 키워드 "공장" 및 "공장 및 루트"를 사용 하 여에서 결과 검색 합니다. <a href="//ecsource.jove.com/files/ftp_upload/56251/56251fig1large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
두 가지 주요 이유는 루트 연구의 최근 발전 기초를 가설 수 있습니다. 첫째, 지상파 식물 글로벌 변경3결과로 더 자주 환경 스트레스에 노출 됩니다. 농업 작물 생산의 맥락에서 그것은 세계적으로 약 30%의 농업 지역 물과 인4,5에 의해 제한 됩니다 추정. 수확량의 스트레스 감소는 세계적으로 낮은 50 %rainfed 농업 생태계6에 대 한 잠재적인 생산성의 추정 되어 상당한 수익률 격차에 대 한 주요 이유. 낮은 리소스 가용성, 외이 가난한 리소스 사용 효율, 즉 부족 한 수 식물의 사용 가능한 리소스7악용 관련이 있습니다. 이 다른 생태계에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 질산염 등 모바일 자원의 손실에 결과. 예를 들어 현재 글로벌 질소 이용 효율 478추정 됩니다. 더 나은 자원 사용 효율성 향상 된 관리 방법 및 재배 이므로 모두 높은 중요성의 성장 환경 지속 가능성 뿐만 아니라 농업 출력의 지속. 이 컨텍스트 식물에서 뿌리 향상 된 작물 및 자르기 시스템9,10에 대 한 주요 대상으로 간주 됩니다.
식물 뿌리에 최근 관심사에 대 한 두 번째 중요 한 배경 측정 방법에 기술적 진보 이다. 루트 방법을 두 가지 주요 과제에 의해 제한 오래 있다: 그들은 주로11, 세척 하 여 정량화에 대 한 격리 해야 했다 토양에서 성장 하는 식물에서 뿌리의 측정에 대 한 그로 인하여 방해 루트 축의 건축 배열. 발굴을 사용 하 여 제자리에 루트 관찰 함으로써 토양에서 뿌리의 자연 스러운 위치를 보존 하는 방법 식물 설명12사용 되 고 있다. 아직도 그들은 매우 시간이 걸리는 고 따라서 비교 구조 기능 루트 시스템 분석의 처리량 요구 사항을 충족 하지 않습니다. 다른 한편으로 높은 처리량 방법 루트 건축 측정 했다 주로 수행 인공 미디어에 묘 종 식물13 식물의 자연 성장과 환경 추정 의심14가.
루트 연구의 최근 붐 이미징 방법15에 사전에 긴밀 하 게 연결 된다. 접근 루트 연구에서를 이미징 세 가지 유형으로 대략 그룹화 될 수 있습니다. 우선 CT 및 MRI16같은 고해상도 3D 방법이 있다. 이러한 메서드는 가뭄 유도 xylem 폐색전증17와 같은 흙과 식물 뿌리의 상호 작용 과정 연구에 가장 적합 한. 일반적으로 그들은 그들은 상세한 관측을 허용 하는 비교적 작은 샘플에 적용 됩니다. 다른 크기의 냄비와 잘 루트 이미징에 대 한 CT와 MRI의 비교는18에 제공 됩니다. 둘째, 높은 처리량 이미징 방법19,20있다. 이러한 메서드는 대부분에 따라 일반적인 2D RGB 영상 인공 미디어 (젤, 발 아 종이)에 성장 하는 뿌리의 고대비 뿌리와 배경 사이의 비교적 간단한 해 부를 허용 하는 곳. 그들은 다른 작물 genotypes 표준화 된 인공 성장 조건13에서 종묘 루트 특성 중 높은 처리량 비교를 위해 적합 하다. Rhizobox 메서드는이 두 가지 방법 사이: 그들은 더 긴 기간 동안 토양에 성장 하는 뿌리의 2D 이미지를 사용 하 고 중간 처리량21,22. (2D) 루트 이미징에 대 한 최근 도전 캡처 또한 구조23의 설명 외에도 루트 기능 지표입니다.
현재 신문에서 우리는 rhizobox 성장 (i)는 저렴 하 고 간단한 주문 품 RGB 이미징 설치 및 (ii)는 더 복잡 한 적외선 이미징 설치 프로그램을 사용 하 여 루트 시스템 이미징을 위한 실험 프로토콜 제시. 이러한 두 설정에서 예제 결과 표시 되며 식물 형질 및 식물 생리 연구의 맥락에서 논의.

<table><tbody><tr><td>Rhizobox</td><td>Technisches B&uuml; ro f&uuml; r Bodenkultur</td><td>실험용 빌더</td><td></td></tr><tr><td>LED 램프 ATUM HORTI 600</td><td>Klutronic</td><td>AHI10600F</td><td></td></tr><tr><td>형광등 튜브 HiLite T5 Day</td><td>Juwel Aquarium</td><td>86324</td><td></td></tr><tr><td>UV 광 튜브 Eurolite 45cm 슬림 15 W</td><td>Conrad</td><td>593384 - 62</td><td></td></tr><tr><td>Canon EOS 6D</td><td>Canon Austria GmbH</td><td>8035B024</td><td></td></tr><tr><td>Adobe Photoshop CS5 확장 버전 12.0 x 32</td><td>어도비 시스템즈 소프트웨어 아일랜드 Ltd.</td><td></td><td></td></tr><tr><td>WinRhizo Pro v. 2013</td><td>리젠트 인스트루먼트 Inc.</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Xeva-1.7-320 SWIR 카메라</td><td>Xenics</td><td>XEN-000105</td><td></td></tr><tr><td>분광기 Imspector N25E</td><td>Specim</td><td></td><td></td></tr><tr><td>초분광 이미징 스캐너</td><td>Carinthian Tech Research AG</td><td>실험적 빌더</td><td>초분광 이미징 스캐너 및 소프트웨어</td></tr><tr><td>Matlab R2106a</td><td>Mathworks</td><td></td><td>의 설계 및 조립이미지 처리, 신호 처리 및 통계 및 기계 학습용 도구 상자 포함</td></tr>, <tr><td>AP4, Poromoeter</td>, <td>Delta-T-Devices</td><td></td><td></td>,</tr><tr><td>LI-3100C, 면적 측정기,</td><td>LI-COR</td><td></td><td></td></tr>, <tr><td>BASF, 스티라뒤르, 폴리스티렌 시트</td><td>, Obi, Baumarkt</td><td>9706318</td><td>다양한 유형의 폴리스티렌 시트 또는 수분이 다른 토양을 분리하는 기타 재료를 사용할 수 있습니다</td></tr></tbody></table>.

rgb 및 식물 형질 및 생리 적 연구에 대 한 스펙트럼 루트 이미징: 실험적인 체제 및 프로토콜을 이미징

RGB and Spectral Root Imaging for Plant Phenotyping and Physiological Research: Experimental Setup and Imaging Protocols

식물 루트 역학의 더 나은 이해 농업 시스템의 리소스 사용 효율을 개선 하 고 작물 재배 환경 스트레스에 대 한 저항 증가 필수적 이다. 실험 프로토콜은 RGB 및 루트 시스템의 hyperspectral 화상 진 찰에 대 한 제공 됩니다. 접근은 식물 자연 토양에서 완전 개발된 루트 시스템을 관찰 하는 더 긴 시간을 통해 성장 rhizoboxes를 사용 합니다. 실험 설정 됩니다 rhizobox 식물 물 스트레스를 평가 하 고 뿌리의 역할을 공부 하 고 궁 행. RGB 이미지 설치 시간이 지남에 루트 개발의 저렴 하 고 빠른 정량화에 대 한 설명 합니다. Hyperspectral 영상 RGB 색상 기반 임계 처리에 비해 토양 배경에서 루트 분할을 향상 시킵니다. Hyperspectral 화상의 특정 힘은 기능 이해에 대 한 루트 토양 시스템에 chemometric 정보 수집 이다. 이 고해상도 물 콘텐츠 매핑 보여 줍니다. 그러나 스펙트럼 이미징은 이미지 수집, 처리 및 분석 RGB 방식에 비해 더 복잡 합니다. 두 방법의 조합에는 루트 시스템의 포괄적인 평가 최적화할 수 있습니다. 루트 및 지상 특성을 통합 하는 응용 프로그램 예제는 식물 형질 및 식물 생리 연구의 맥락에 대 한 제공 됩니다. 루트 영상의 추가 개선 및 확장 스펙트럼 데이터에서 루트 영역 속성에 유추 이미지 분석 방법의 다른 광원을 사용 하 여 더 나은 조명 RGB 이미지 품질을 최적화 하 여 얻을 수 있습니다.

실험 프로토콜은 RGB와 hyperspectral 화상 식물 루트 시스템을 성장 하는 토양의 평가 대 한 제공 됩니다. RGB 이미지 시간 시리즈 hyperspectral에서 chemometric 정보 검색의 조합 공장 루트 역학에 대 한 통찰력을 최적화 합니다.

RGB 및 식물 형질 및 생리 적 연구에 대 한 스펙트럼 루트 이미징: 실험적인 체제 및 프로토콜을 이미징

Better understanding of plant root dynamics is essential to improve resource use efficiency of agricultural systems and increase the resistance of crop ...

본 절차의 전반적인 목표는 서로 다른 이미징 방법을 결합하여 토양이 채워진 라이조박스(rhizobox)에서 자라는 식물 뿌리에 대한 종합적인 정보를 얻는 것입니다. 이 방법은 서로 다른 뿌리 구조가 비생물적 스트레스 저항성 향상에 어떻게 기여하는지와 같은 식물 표현형 분석 및 육종 분야의 핵심 질문에 답하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 접근 방식의 주요 장점은 뿌리 구조 분석을 위한 RGB 이미징과 뿌리 기능 분석을 위한 하이퍼스펙트럴 이미징을 결합했다는 점입니다.식물 뿌리에 하이퍼스펙트럴 이미징을 활용하는 잠재력은 광범위한 근권 파라미터로 확장되는데, 이는 스펙트럼 정보가 식물 뿌리에 의해 유도된 소규모의 물리화학적 변화를 드러낼 수 있기 때문입니다. 리조박스(rhizobox) 충전 단계가 매우 신중하게 이루어져야 하므로, 이 방법의 시각적 시연이 매우 중요합니다. 그렇지 않으면 뿌리의 성장과 가시성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.텍스트 프로토콜에 상세히 설명된 대로 기질 충진을 위한 리조박스(rhizoboxes) 준비 과정부터 이 절차를 시작하십시오. 건조 토양 3,705 g당 물 400 g을 추가하여 중량 수분 함량이 0.108 g/g이 되도록 토양을 미리 적셔 줍니다. 토양과 물을 부드럽게 섞어 수분이 균일하게 분포되도록 합니다.입자 크기가 2 mm 이하가 되도록 큰 응집체를 수동으로 분쇄합니다. 공기 틈새가 생기지 않도록 가스 관찰창 옆에 토양 층을 균일하게 형성하는 것이 매우 중요합니다. 식물의 뿌리 끝은 빠르게 탈수되며, 공기 틈새 쪽으로 자라나기 때문입니다.또한 수분 매핑을 위한 분광 이미지 품질에 부정적인 영향을 미칩니다. 미리 적신 토양을 개방형 라이조박스에 채우고 폴리스티렌 시트를 사용하여 박스의 내부 부피를 덮어 부드럽게 다짐으로써 1.3 grams per cubic centimeter의 균질한 용적밀도를 구현합니다. 분무기로 표면에 살포하여 목표 수분 함량인 0.31 cubic centimeters per cubic centimeter가 되도록 남은 양의 물을 추가합니다.표면 구조의 손상을 방지하고 균일한 습윤 상태를 유지하기 위해 물방울의 크기를 작게 조절하십시오. 분무하는 동안 기질에 실제로 추가되는 물의 양을 모니터링하기 위해 상자를 저울 위에 두십시오. 10분 동안 물이 재분배되도록 둔 다음, 유리를 표면에 누르고 측면 금속 레일로 고정하십시오.습윤한 기질이 포함된 rhizobox의 평균 최종 무게는 17,818 ± 68 g이었습니다. 식물의 최적 성장을 위해 440 및 660 nm에서 스펙트럼 피크를 가지며 450 µmol/m²/s의 균일한 조도를 제공하는 LED 램프 8개를 생육실에 설치하십시오. 식물 및 실험 요구 사항에 따라 주변 환경 매개변수를 설정한 후, 뿌리 영역을 어둡게 유지하고 유리 표면을 통해 투과되는 빛으로 인한 조류 성장을 방지하기 위해 유리창을 나무판으로 덮으십시오.그 다음, 적절한 금속 프레임을 사용하여 라이조박스를 45도 경사로 배치합니다. 이는 굴지성으로 인해 뿌리가 유리 표면 방향으로 최대한 성장하도록 하기 위함입니다. RGB 뿌리 이미징을 위해, 라이조박스로부터 80 centimeter 거리에 설치된 4개의 24-watt 형광등 튜브로 라이조박스를 조명합니다.뿌리와 밝은 색상의 배지 배경 사이의 대비가 낮은 경우, 뿌리 자가형광을 이용하기 위해 라이조박스의 대체 조명으로부터 20 centimeters 거리에 15-watt UV 튜브 4개를 설치하십시오. UV 램프를 켠 다음, 촬영할 라이조박스를 이미징 박스의 홀더에 장착하십시오. 이어서, 약 3 centimeters 정도 겹치게 하여 라이조박스의 상단과 하단 절반을 덮는 두 장의 이미지를 촬영하십시오.텍스트 프로토콜에 상세히 설명된 대로 RBG 이미지를 획득하고 처리하십시오. 마지막으로 획득한 RBG 뿌리 이미지의 분석을 실행하고, 이후 일치하지 않는 영역이 있는지 확인하십시오. 이러한 경우 제외 영역을 정의하고 분석을 다시 시작하십시오.분류되지 않은 뿌리의 경우, 색상 클래스를 추가하고 분석을 다시 시작하십시오. 뿌리로 잘못 분류된 요소가 있다면, 잔해 및 거친 가장자리 필터링 옵션을 활성화하거나 강도를 높이십시오. 카메라 소프트웨어에서 라이조박스 스캔과 화이트 스탠다드에 대한 카메라 적분 시간을 먼저 결정하여 이미지 획득을 수행하십시오.이를 위해 이미징 GUI를 열고 카메라를 뿌리가 있는 라이조박스(rhizobox) 위치로 이동시키십시오. 소프트웨어에 표시되는 히스토그램에서 카메라 전체 동적 범위의 약 85%가 사용되도록 밝은 대상물을 겨냥하여 카메라의 적분 시간을 조정하십시오. 다양한 배지와 뿌리 조직에 대해 적분 시간을 정확하게 설정하는 것은 적외선 카메라의 범위를 초과하여 정보가 손실되는 것을 방지함으로써 카메라의 동적 범위를 최대한 활용하는 데 매우 중요합니다.카메라 소프트웨어를 닫기 전에 카메라 포지셔닝 시스템을 화이트 표준물질 쪽으로 이동시켜 화이트 표준물질에 대한 프로세스를 반복합니다. 다음으로 Matlab 이미징 GUI를 열고 현재 라이조박스(rhizobox) 스캔의 모든 설정을 입력합니다. 하루에 한 번, 매 이미징 실행 전에 다크 및 화이트 표준물질을 획득하십시오.다크 표준(dark standard)은 카메라 노이즈를 나타내며, 화이트 표준(white standard)은 최대 반사율을 제공합니다. 이러한 데이터는 전처리 과정 중 이미지 정규화를 위해 필요합니다. 라이조박스(rhizobox) 전체를 스캔할지 아니면 일부만 스캔할지를 정의하십시오.본 사례에서는 라이조박스 전체를 촬영합니다. 그런 다음 스캔을 시작하십시오. 수분 함량의 분광 기반 측정을 위해서는 캘리브레이션 라이조박스가 필요합니다.폴리스티렌 시트를 사용하여 라이조박스를 5cm 간격의 구획으로 나누고, 각 구획에 서로 다른 함수율의 토양을 채웁니다. 식물이 심어진 라이조박스에 사용한 것과 동일한 설정으로 보정용 라이조박스를 스캔합니다. 예를 들어, 뿌리와 지상부 특성을 결합하여 분석하려면 기공 전도도 측정을 위한 잎 포로미터를 준비합니다.장치를 기후 챔버 내에서 최소 한 시간 동안 주변 조건에 맞춰 평형화하십시오. 식물당 최소 세 장의 잎에서 측정값을 얻으십시오. RGB 이미징을 기반으로 한 사탕무 품종 Ferrara의 대표적인 뿌리 성장 이미지가 여기에 제시되어 있습니다.파종 후 35일이 되면 식물 뿌리가 신장하여 라이조박스(rhizobox) 바닥에 도달합니다. 라이조박스 상단의 일부 뿌리 축은 RGB 이미지에서 분할(segmentation)이 불가능할 수 있습니다. 오래된 기저 뿌리의 노화로 인해 색상이 갈색으로 변합니다.따라서 색상 임계값을 기반으로 이러한 뿌리와 토양 배경을 분리하는 방법은 실패합니다. 하이퍼스펙트럴 이미징을 사용하면 뿌리 전경과 토양 배경의 서로 다른 분광 특성을 기반으로 세그멘테이션을 수행할 수 있습니다. 이는 세그멘테이션 결과의 정확도를 향상시킵니다.수동으로 추적한 참조 이미지와 비교했을 때 측정된 뿌리 길이의 차이는 단 1.5%에 불과합니다. 또한, 분광 이미징을 통해 뿌리 주변의 수분 함량을 정밀하게 매핑함으로써 수분 흡수량을 추론할 수 있습니다. 여기에서 뿌리 골격은 검은색으로 표시됩니다. 더 밝은 영역은 뿌리 축 근처에서 수분 고갈이 더 심하게 일어난 영역을 나타냅니다.진한 파란색 영역은 뿌리가 닿지 않는 곳의 토양 수분 함량이 더 높은 지역을 나타냅니다. 이 영상을 시청하고 나면, 만족스러운 뿌리 성장과 가시성을 확보하기 위해 라이조박스(rhizobox)를 적절하게 채우는 방법에 대해 충분히 이해하게 될 것입니다. 이는 추후 이미징 및 대표성 있는 뿌리 표현형 분석 결과를 얻기 위한 기초가 됩니다.이 절차 이후, K-평균 군집화(K-means clustering) 또는 서포트 벡터 머신(support vector machines)과 같은 다른 분광 분류 방법을 수행하여 뿌리의 노화 및 분해와 같은 뿌리와 근권 특성에 대한 심층적인 정보를 얻을 수 있습니다. 이 기술이 확립되면 뿌리 체계와 비생물적 스트레스 반응을 종합적으로 표현형 분석할 수 있습니다. 총 실험 기간 3개월 미만으로 10종의 품종 세트를 특성화할 수 있습니다.

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Research

연구

JoVE Journal

Environment

환경

이 프로토콜은 시중에서 구입할 수있는 평판 스캐너를 사용하여 중력 자극에 응답 애기 모종의 이미지를 신속하게 수집을위한 프로세스를 설명합니다. 방법은 다운 스트림 분석 알고리즘에 대한 의무 고해상도 이미지의 저렴한 대용량 포착을 허용한다.

애기 장대 루트 Gravitropic 응답의 고해상도 시간 경과 이미지를 수집하는 평판 스캐너를 사용하여

여기, 우리는 식물 성장 행동과 특히 고기를 공부 하 고 재현 가능한 방식에 대 한 프로토콜을 제시. 우리는 변수와 같은 시간 안정적인 조명 조건에서 제공 하는 방법을 보여줍니다. 적절 한 분석은 충분 한 샘플 번호 및 유효한 통계 평가에 따라 달라 집니다.

다른 빛 자질에 애기 thaliana 성장 행동의 분석

시각화 및 루트 성장에서 제자리에 매우 도전 이다. 우리는 루트 개발 및 영양 농축에 대 한 응답에서 시간이 지남에 확산을 추적 하는 사용자 정의 rhizobox 방법을 제시. 이 메서드는 루트 소성 유기 질소 소스에 대 한 응답에서에 옥수수 genotypic 차이 분석 하는 데 사용 됩니다.

루트 성장 및 지역화 된 양분에 응답을 시각화 하는 최적화 된 Rhizobox 프로토콜

우리는 PAM및 에서 신호의 검출을 위한 스펙트럼 방사선계를 사용하여 엽록소의 형광 및 잎 반사의 동시 측정을 관련시키는 더 높은 식물에 있는 광합성 반응을 공부하는 새로운 기술적인 접근을 기술합니다 애기장대에서 같은 잎 지역.

잎 반사 및 엽록소 형광 분석의 동시 측정을 통해 광합성 거동 평가

우리는 간단한 실험실 도구를 사용하여 Arabidopsis 및 Medicago의 루트 시스템 아키텍처 (RSA)를 검사합니다. 묘목은 메쉬 위에 수경 재배되고 아트 브러시를 사용하여 RSA를 드러냅니다. 스캐닝 또는 고해상도 카메라를 사용하여 이미지를 촬영한 다음 ImageJ로 분석하여 특성을 매핑합니다.

플랜트 루트 시스템 아키텍처 특성을 매핑하기 위한 간단한 프로토콜

우리는 단일 및 복합 열, 가뭄 및 침수 처리에 대한 형태학적 및 생리학적 반응을 결정하기 위해 이미지 기반 표현형 프로토콜을 설계했습니다. 이 접근 방식을 통해 전체 플랜트 수준, 특히 지상 부품에서 초기, 후기 및 복구 반응을 식별할 수 있었고 여러 이미징 센서 사용의 필요성을 강조했습니다.

감자의 단일 및 결합 스트레스에 대한 형태학적 및 생리학적 반응을 결정하기 위한 고처리량 이미지 기반 표현형 분석

표현형을 측정하기 위한 저비용 식물 이미징 방법과 이미지 캡처를 위한 모범 사례 및 식물 형질을 정량화하기 위한 이미지 분석 파이프라인이 제시됩니다. 이러한 방법은 더위, 가뭄 및 결합된 비생물적 스트레스 조건에서 옥수수(Zea mays) 표현형을 측정하는 데 적용되었습니다.

Maize (Zea mays) 비생물적 스트레스 표현형을 정량화하기 위한 이미징 및 분석

식물 바이오 매스 연료, 사료, 음식과 다양한 재료를 포함한 여러 제품에 대한 재생 가능한 자원을 제공합니다. 본 논문에서 우리는 담배 나무 (는 담배 glauca)과 바이오 리파이너리 파이프 라인 포플러으로 적합 소스의 속성을 조사합니다.

바이오 기반 산업을위한 원료로 담배 나무와 포플러의 평가에 대한 성적 증명서 및 대사 산물 프로파일

종 공존의 환경 이성의 역할을 이해하는 것은 일반적으로 사회의 종 구성에 외적 있습니다 이질성의 유형에 초점을 맞추고있다. 우리는 식물 토양 피드백 조절, 또는 지역 사회 조성에 고유의 이질성에 따라 토양을 사용하여 토양 이질 치료를 만들기위한 새로운 자세한 방법을 제공합니다.

조작 식물에 의한 토양의 이질성에 대한 실험 프로토콜

잡초 개체군에서 제초제 저항성을 확인하기 위한 강력하고 유연한 접근 방식이 제시됩니다. 이 프로토콜을 통해 제초제 저항성 수준을 추론하고 약간의 적응으로 광범위한 잡초 종 및 제초제에 적용할 수 있습니다.

다른 잡초 종의 강력한 제초제 저항 테스트를위한 프로토콜

배우세요 RGB 및 초분광 이미징을 활용한 토양 내 식물 뿌리 형질 분석 방법입니다. 이 기술은 뿌리 구조와 기능을 종합적으로 평가하여 비생물적 스트레스 저항성 연구에 활용됩니다.

RGB 및 식물 형질 및 생리 적 연구에 대 한 스펙트럼 루트 이미징: 실험적인 체제 및 프로토콜을 이미징

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