Micron-schaal fenotypering technieken van maïs vaatbundels gebaseerd op de X-ray Microcomputed tomografie
9 oktober 2018
Wij bieden een nieuwe methode om het contrast X-ray absorptie van maïs weefsel geschikt voor het scannen van gewone microcomputed-tomografie. Op basis van CT-beelden, introduceren we een set van beeldverwerking workflows voor verschillende maïs materialen effectief uitpakken microscopische fenotypes van vaatbundels van maïs.
Deze methode kan snel antwoord hebben op vragen in de geplande micron-schaal fenotyperingstechnieken bouwen. Zoals micro-CT scanning deeltjes, en de fenotypische analyse methode voor maïs vasculaire bundels. Het belangrijkste voordeel van deze techniek is het bieden van nieuwe en effectieve manieren om fenotypische eigenschappen van maïs vasculaire bundel te onderzoeken door monstervoorbereiding, CT-scanning en analyse van protocollen.
De implicaties van deze techniek verruimen de toepassingen van gewone micro-CT scanning en andere plantenwetenschappen. Dit protocol kan eenvoudig worden aangepast aan andere plantaardige materialen, zoals uitdroging van droogprocedure. Om te beginnen, het verzamelen van de stengel, blad, en wortel van verse maïs planten.
En verdeel ze in drie monstergroepen. Gebruik vervolgens een chirurgisch mes om een tot 1,5 centimeter segment van de middelste stam internode te snijden. Snijd met hetzelfde chirurgische blad een segment van 1/2 tot twee centimeter van de maximale breedte van het blad langs de verticale richting met de hoofdader.
Gebruik het chirurgische mes om een segment van 1/2 centimeter van de grondwortel te snijden. Na deze, weken de monster segmenten in FAA oplossing voor ten minste drie dagen. Dehydrateer de monstersegmenten gedurende 30 minuten in zes opeenvolgende ethanolgradiënten.
Plaats vervolgens de plantaardige materialen in de bijbehorende monstermanden. Breng de manden snel over naar de monstercel van een koolstofdioxide-droogsysteem. Doe de gedroogde plantaardige materialen in een 50 milliliter centrifugebuis met twee gram vast jodium.
Plaats de buizen vervolgens vier tot vijf uur in een lichtdichte ruimte. Stel eerst de CT-scanparameters in op basis van het tekstprotocol. Stel vervolgens de scanbereiken in op basis van de verschillende afmetingen en volumes van de gebruikte plantaardige materialen.
Pas vervolgens de beeldresolutie pixelgroottes als volgt aan:Twee micrometer voor de wortel. 6,77 micrometer voor de stengel. En 10 micrometer voor het blad.
Als u segmentafbeeldingen wilt reconstrueren, gebruikt u software voor het bouwen van afbeeldingen om de ruwe CT-gegevens om te zetten in CT-segmentafbeeldingen met een 2K-resolutie. Geef eerst het orgaantype op om verschillende algoritmepijplijnen in de automatische beeldverwerkingssoftware te initialiseren. Klik vervolgens op de knop methodeparameters en selecteer maïsstam of maïsblad in het eerste vervolgkeuzevak.
Klik op de knop gegevensbeheer, stel de werkmap in en importeer alle segmentafbeeldingen in de map. Selecteer vervolgens afzonderlijke of segmentafbeeldingen in de afbeeldingspijplijnen. Bepaal vervolgens de pixelgrootte van de afbeelding.
Kies de knop parameters voor methoden en voer de pixelgrootte van de afbeelding in het juiste bewerkingsitem in. Klik hierna op de phenotyping-berekeningsknop om automatisch fenotypische eigenschappen van de vasculaire bundels te extraheren voor alle geselecteerde segmentafbeeldingen. Klik op de knop statistische analyse om de resultaten van deze analyse als tekst- of CSV-bestand uit te voeren.
Importeer de gereconstrueerde afbeeldingen van maïswortels en bepaal de nauwkeurige ruimteparameters. Gebruik vervolgens het recursieve gaussian-gereedschap om de afbeeldingen glad te strijken en de beeldkwaliteit te verbeteren. Pas de drempelparameters aan om 3D-segmentatie van metaxylemschepen uit te voeren.
Dit zal een uniform kleurenlabel creëren voor elk aangesloten metaxylem schip. Verbeter en identificeer vervolgens de metaxylem-vaten interactief met behulp van morfologie bitwise en overstromingsoperaties. Voer vervolgens een volumevisualisatie en oppervlaktereconstructie van de schepen uit.
Ten slotte gebruikt u het gereedschap maskerstatistieken om de fenotypische eigenschappen van een vat te tellen en te meten op de 2D- en 3D-niveaus. Met behulp van de analyse die in het protocol wordt beschreven, werden de fenotypische eigenschappen van vasculaire bundels in maïsstengels, bladeren en wortels berekend. Een gegenereerde 3D-visualisatie van de wortel- en metaxylemvaten werd gemaakt, met behulp van de resultaten van segmentatie, reconstructie en volumevisualisatie.
Het juiste monsterpreparaatprotocol verbetert de scanuitstotende kwaliteit van micro-CT voor maïsstam, blad en wortel aanzienlijk. Met de automatische uitstoten pijpleiding om snel te extraheren de fenotypische eigenschappen van vasculaire bundels voor maïs stengel en blad. En de setup en de stoot verwerking scan om de 3D fenotypische eigenschappen van vasculaire bundels voor maïs wortel te analyseren.
Deze techniek biedt een praktische manier voor nauwkeurige en snelle fenotypische kwalificatie en identificatie van maïsvasculaire bundels.
Bekijk het volledige transcript en krijg toegang tot duizenden wetenschappelijke video's
Overzicht
Deze studie introduceert een nieuwe methode voor het verbeteren van het röntgenabsorptiecontrast in maïsweefsel, gericht op het optimaliseren van microcomputertomografie (micro-CT) scanprocessen. De techniek ondersteunt effectief de analyse van de vaatbundels in maïs, waardoor een gedetailleerde fenotypische evaluatie mogelijk wordt via een gestructureerde workflow voor beeldverwerking.
Belangrijkste studiecomponenten
Onderzoeksgebied
- Plantenwetenschappen
- Microscopie en beeldvormingstechnieken
- Fenotypische analyse
Achtergrond
- Belang van vaatbundels in maïs
- Behoefte aan verbeterde beeldvormingstechnieken bij fenotypering
- Potentiële toepassingen van verbeterde micro-CT-scanning
Gebruikte methoden
- Micro-CT-scanning
- Maïsplantweefsels (stengel, blad, wortel)
- Workflows voor beeldverwerking
Belangrijkste resultaten
- Effectieve extractie van fenotypische kenmerken uit vasculaire bundels van maïs
- Verbeterde scankwaliteit en imaging-resultaten
- Succesvolle toepassing van het protocol op diverse maïsweefsels
Conclusies
- De methode verbetert de analyse van vasculaire bundels in maïs aanzienlijk.
- Het demonstreert de bruikbaarheid bij het verder ontwikkelen van methodologieën voor plant-fenotypering.
Veelgestelde vragen
Relevantie voor de Industrie
Nauwkeurige kwantificering van plantanatomische structuren ondersteunt de validatie van targets in de agrarische biotechnologie door fenotypische screening mogelijk te maken van vasculaire kenmerken die gekoppeld zijn aan stresstolerantie en opbrengst. Deze methode vergroot het voorspellend vertrouwen in vroege discovery-fasen door high-throughput fenotypering op micron-schaal van vasculaire bundels in maïs te bieden. Hiermee wordt beeldgebaseerde analyse van kenmerken gepositioneerd als een schaalbare tool voor het verminderen van risico's bij de identificatie van lead-candidates in pijplijnen voor gewasverbetering.
Strategische Toepassingen in Biopharma R&D
Vroege Ontdekking & Targetvalidatie
- Wetenschappelijke waarde: Maakt onderzoek naar de architectuur van vaatbundels mogelijk om functionele kenmerken te verduidelijken die geassocieerd zijn met nutriëntentransport en stressrespons.
- Operationele waarde: Automatiseert de extractie van 31 fenotypische kenmerken van stengel/blad en 33 van de wortel, waardoor de variabiliteit bij handmatige metingen wordt verminderd.
- Predictieve waarde: Ondersteunt fenotypische screening van vaatkenmerken om genetische doelwitten met een hoge erfelijkheid en omgevingsbestendigheid te prioriteren.
Screening & Assayontwikkeling
- Wetenschappelijke waarde: Genereert gestandaardiseerde 2D- en 3D-vasculaire metrieken (volume, oppervlakte) voor reproduceerbare vergelijking van kenmerken over verschillende genotypen.
- Operationele waarde: Integreert met micro-CT-workflows om schaalbare imaging-assays te creëren voor high-content fenotypische screening.
- Assay-gereedheid: Levert kenmerkgegevens in CSV-formaat, wat downstream statistische analyse en integratie van machine learning mogelijk maakt.
Translationeel & Preklinisch Onderzoek
- Translationele continuïteit: Verbindt vasculaire fenotypering in de ontdekkingsfase met de preklinische evaluatie van kenmerken voor droogteresistentie en stikstofgebruiksefficiëntie.
- Mechanische risicoreductie: Verduidelijkt structuur-functierelaties in vasculaire bundels om ambiguïteit bij de validatie van targets te verminderen.
- Afstemming van biomarkers: Metrieken voor vatmorfologie dienen als vertaalbare biomarkers voor vasculaire integriteit en hydraulische conductiviteit.
Integratie van Pipeline & Workflow
De methode past binnen het continuüm van ontdekking tot preklinisch onderzoek door vasculaire kenmerksanalyse mogelijk te maken, wat bijdraagt aan de selectie van targets en de optimalisatie van lead-moleculen in biotechnologische programma's voor gewassen.
- Discovery Biology: Ondersteunt hypothesetoetsing van genen voor vasculaire ontwikkeling via geautomatiseerde fenotypering van bundeldichtheid en morfologie.
- Screening: Levert kwantitatieve, reproduceerbare vasculaire kenmerken voor het screenen van mutantenbibliotheken of panels met natuurlijke variatie.
- Analytics: Biedt statistische output (gemiddelde, variantie, distributie) van vasculaire kenmerken om vergelijkende analyse van condities mogelijk te maken.
- Translationeel Onderzoek: Koppelt vasculaire fenotypes van stengel/blad/wortel aan de prestaties van de hele plant onder stresscondities.
- Herbruikbaar in Bedrijfsomgeving: Vestigt een herbruikbaar image-protocol dat toepasbaar is op diverse monocotyle soorten voor de standaardisatie van vasculaire kenmerken.
Operationele & Bedrijfseffecten
- Wetenschappelijke waarde: Verhoogt het voorspellende vertrouwen in targetvalidatie door fenotypische ruis te verminderen via geautomatiseerde extractie van kenmerken met een hoge resolutie.
- Operationele waarde: Standaardiseert de monstervoorbereiding en beeldparameters voor stengel-, blad- en wortelweefsels voor reproduceerbaarheid binnen het laboratorium.
- Strategische waarde: Verbetert go/no-go-beslissingen in trait-pipelines door vroegtijdige vasculaire fenotypegegevens met gekwantificeerde onzekerheid te leveren.
- Impact op portfolio: Maakt risico-gecorrigeerde voortgang van genetische targets mogelijk op basis van de stabiliteit van vasculaire kenmerken en schattingen van de erfelijkheid.
Overwegingen voor de implementatie
- Vereist expertise in plantanatomie, de bediening van micro-CT en image analysis pipelines.
- Toegang tot micro-CT-scanners met instelbare voxelresolutie (2–10 μm) en reconstructiesoftware is noodzakelijk.
- Standaardisatie van FAA-fixatie, ethanol-dehydratie en jodiumcontrastprotocollen over verschillende laboratoria is vereist.
- Aanpassing van segmentatiedrempels voor verschillende vaattypen en soorten buiten maïs is noodzakelijk.
- Beperkt door monstergroottebeperkingen in centrifugebuizen en de kleuringstijd voor dichte weefsels.
Biopharma Veelgestelde Vragen
Chapters in this video
0:04
Title
0:52
Sample Preparation Protocol
2:19
Micro-CT Scanning Protocol
3:03
"Image Analysis for a Single CT Imageof a Maize Stem or Leaf"
4:06
Image Analysis Protocol for CT Image Series of a Maize Root
5:09
Results: Phenotypic Traits of Vascular Bundles in Maize Stems, Leaves, and Roots Computed
5:35
Conclusion
