X 선 Microcomputed 단층 촬영에 따라 옥수수 혈관 번들의 미크론 단위 형질 기법

이 방법은 계획된 미크로네 스케일 페노티핑 기술 빌드에서 빠른 질문에 대답할 수 있습니다. 마이크로 CT 스캐닝 입자, 옥수수 혈관 번들에 대한 현상 분석 방법 등. 이 기술의 주요 장점은 샘플 준비, CT 스캐닝 및 프로토콜 분석에 의해 옥수수 혈관 번들의 현상전형 특성을 조사하는 새롭고 효과적인 방법을 제공하는 것입니다.

이 기술의 의미는 일반 마이크로 CT 스캐닝 및 기타 플랜트 과학의 응용 프로그램을 확대합니다. 이 프로토콜은 건조 절차의 탈수와 같은 다른 식물 물질을 수용하기 위해 쉽게 수정 할 수 있습니다. 시작하려면 신선한 옥수수 식물에서 줄기, 잎 및 뿌리를 수집하십시오.

그리고 그들을 세 가지 샘플 그룹으로 나눕니다. 다음으로, 수술 용 블레이드를 사용하여 중간 줄기 인터노드의 1 ~1.5 센티미터 세그먼트를 잘라냅니다. 동일한 수술 용 블레이드를 사용하여 주 정맥으로 수직 방향을 따라 잎의 최대 폭에서 1/2 ~ 2 센티미터 세그먼트를 잘라냅니다.

수술용 블레이드를 사용하여 지면 뿌리에서 1/2센티미터 세그먼트를 절단합니다. 그 후 최소 3일 동안 FAA 솔루션에 샘플 세그먼트를 담급니다. 6개의 순차적 에탄올 그라데이션에서 30분 동안 시료 세그먼트를 탈수합니다.

그런 다음 해당 샘플 바구니에 식물 재료를 배치합니다. 바구니를 이산화탄소 임계 점 건조 시스템의 샘플 셀로 신속하게 전송합니다. 말린 식물 재료를 50밀리리터 원심분리기 튜브에 넣고 2그램의 고체 요오드를 넣습니다.

그런 다음 튜브를 조명 방에 4~5시간 동안 놓습니다. 먼저 텍스트 프로토콜에 따라 CT 검색 매개 변수를 설정합니다. 그런 다음, 사용되는 식물 재료의 다양한 크기와 볼륨에 따라 스캐닝 범위를 설정합니다.

다음으로 이미징 픽셀 크기를 다음과 같이 조정합니다: 루트에 대한 2 마이크로미터. 줄기용 6.77 마이크로미터. 그리고 잎에 대한 10 마이크로 미터.

슬라이스 이미지를 재구성하려면 이미지 구성 소프트웨어를 사용하여 원시 CT 데이터를 2K 해상도의 CT 슬라이스 이미지로 변환합니다. 먼저 자동 이미징 소프트웨어에서 다양한 알고리즘 파이프라인을 초기화하기 위해 장기 유형을 지정합니다. 그런 다음 메서드 매개 변수 버튼을 클릭하고 첫 번째 드롭다운 상자에서 옥수수 줄기 또는 옥수수 잎을 선택합니다.

데이터 관리 단추를 클릭하고 작업 디렉터리로 설정하고 디렉터리에서 모든 슬라이스 이미지를 가져옵니다. 그런 다음 이미지 파이프라인에 단일 또는 다중 슬라이스 이미지를 선택합니다. 다음으로 이미지의 픽셀 크기를 결정합니다.

메서드 매개 변수 단추를 선택하고 적절한 편집 항목에 이미지의 픽셀 크기를 입력합니다. 그런 다음 표현성 계산 버튼을 클릭하여 선택한 모든 슬라이스 이미지에 대해 혈관 번들의 표현형 특성을 자동으로 추출합니다. 통계 분석 단추를 클릭하여 이러한 분석 결과를 텍스트 또는 CSV 파일로 출력합니다.

옥수수 뿌리의 재구성 된 이미지를 가져오고 정확한 공간 매개 변수를 결정합니다. 그런 다음 재귀 가우시안 도구를 사용하여 이미지를 부드럽게하고 이미지 품질을 향상시킵니다. 메탁실렘 용기의 3D 세분화를 수행하기 위해 임계값 매개 변수를 조정합니다.

이렇게 하면 연결된 각 메탁실렘 용기에 대해 균일한 색상 레이블이 생성됩니다. 그런 다음 형태학을 비트 방향으로 사용하여 메탁실렘 선박을 개선하고 식별하며 홍수 채우기 작업을 합니다. 다음으로, 선박의 부피 시각화 및 표면 재구성을 실시한다.

마지막으로 마스크 통계 도구를 사용하여 2D 및 3D 수준에서 선박의 현상 특성을 계산하고 측정합니다. 프로토콜에 설명된 분석을 사용하여 옥수수 줄기, 잎 및 뿌리에서 혈관 번들의 현상적 특성을 계산했습니다. 분할, 재구성 및 부피 시각화의 결과를 사용하여 루트 및 메탁실렘 선박의 생성된 3D 시각화가 만들어졌습니다.

적절한 샘플 준비 프로토콜은 옥수수 줄기, 잎 및 뿌리에 대한 마이크로 CT의 스캔 방출 품질을 크게 향상시킵니다. 자동 방출 파이프 라인을 통해 옥수수 줄기와 잎을위한 혈관 번들의 변형 특성을 빠르게 추출합니다. 그리고 옥수수 뿌리에 대한 혈관 번들의 3D 피노티픽 특성을 분석하기 위해 처리 스캔을 방출한다.

이 기술은 정확하고 신속한 현상 증명 및 옥수수 혈관 번들의 식별을위한 실용적인 방법을 제공합니다.