Direct Observation and Automated Measurement of Stomatal Responses to Pseudomonas syringae pv. tomato DC3000 in Arabidopsis thaliana

Rikako Hirata; Momoko Takagi; Yosuke Toda; Akira Mine

doi:10.3791/66112

Pseudomonas syringae pv에 대한 기공 반응의 직접 관찰 및 자동 측정. 토마토 ...

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Immunology and Infection

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Direct Observation and Automated Measurement of Stomatal Responses to Pseudomonas syringae pv. tomato DC3000 in Arabidopsis thaliana

Pseudomonas syringae pv에 대한 기공 반응의 직접 관찰 및 자동 측정. 토마토 애기장대(Arabidopsis thaliana)의 DC3000

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05:03 min

February 9, 2024

DOI: 10.3791/66112-v

Rikako Hirata*¹, Momoko Takagi*², Yosuke Toda^2,3, Akira Mine¹

¹Graduate School of Agriculture,Kyoto University, ²Institute of Transformative Bio-Molecules (WPI-ITbM),Nagoya University, ³Phytometrics Co., Ltd.

Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.

여기에서는 애기장대(Arabidopsis thaliana)의 박테리아 침입에 대한 기공 반응을 직접 관찰하고 자동으로 측정하는 간단한 방법을 제시합니다. 이 방법은 휴대용 기공 영상 장치와 장치에서 캡처한 잎 이미지를 위해 설계된 이미지 분석 파이프라인을 활용합니다.

질경이 기공은 스트레스 조건에 적응하는 데 중요한 역할을 하므로 식물이 생물 및 비생물 스트레스에 어떻게 반응하는지 이해하려면 기공 구멍을 측정해야 합니다. 그러나 기공 조리개 측정은 시간이 많이 걸리고 번거롭습니다. 기공의 조리개를 측정하기 위해, 표피를 벗겨내고 현미경으로 기공을 관찰합니다.

그런 다음 기공 조리개를 수동으로 측정하는데, 이는 매우 숙련된 연구자에게도 오랜 시간이 걸립니다. 우리는 이러한 장벽에 도전하여 온전한 애기장대 잎의 기공 조리개를 자동으로 측정할 수 있는 도구와 기술을 개발했습니다. 따라서 우리는 우리가 개발한 기공 측정 장치와 딥 러닝 알고리즘이 다양한 생체 및 비생물 스트레스에 대한 기공 반응의 기능적 분석을 용이하게 할 것이라고 굳게 믿고 있으며, 이러한 기술 발전은 기공 조리개 측정에 필요한 시간과 노동력을 크게 줄여줍니다.

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