Name: Beeldvorming en analyse voor het kwantificeren van maïs (Zea mays) abiotische stressfenotypes (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2025-03-28T13:35:00.000+00:00
Duration: 6 min 41 s
Description: Leer een kosteneffectieve beeldvormingsmethode voor het kwantificeren van maïs (Zea mays) abiotische stressfenotypes. Deze techniek meet bladoppervlak, hoogte en kleurveranderingen bij hitte- en droogtestress.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

<ol><li>Xiao, Q., Bai, X., Zhang, C., He, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Advanced+high-throughput+plant+phenotyping+techniques+for+genome-wide+association+studies%3A+A+review%5BTitle%5D)+AND+%22J+Adv+Res%22%5BJournal%5D)">Advanced high-throughput plant phenotyping techniques for genome-wide association studies: A review.</a> J Adv Res. 35, 215-230 (2022).</li>
<li>Mutka, A. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((image-based+phenotyping+methods+provide+insight+into+spatial+and+temporal+dimensions+of+plant+disease%5BTitle%5D)+AND+%22Plant+Physiol%22%5BJournal%5D)">image-based phenotyping methods provide insight into spatial and temporal dimensions of plant disease.</a> Plant Physiol. 172 (2), 650-660 (2016).</li>
<li>Mutka, A. M., Bart, R. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Image-based+phenotyping+of+plant+disease+symptoms%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Plant+Sci%22%5BJournal%5D)">Image-based phenotyping of plant disease symptoms.</a> Front Plant Sci. 5, 734(2014).</li>
<li>Fahlgren, N., Gehan, M. A., Baxter, I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Lights%2C+camera%2C+action%3A+High-throughput+plant+phenotyping+is+ready+for+a+close-up%5BTitle%5D)+AND+%22Curr+Opin+Plant+Biol%22%5BJournal%5D)">Lights, camera, action: High-throughput plant phenotyping is ready for a close-up.</a> Curr Opin Plant Biol. 24 (2), 93-99 (2015).</li>
<li>Das Choudhury, S., Samal, A., Awada, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Leveraging+image+analysis+for+high-throughput+plant+phenotyping%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Plant+Sci%22%5BJournal%5D)">Leveraging image analysis for high-throughput plant phenotyping.</a> Front Plant Sci. 10, 508(2019).</li>
<li>Yang, W., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Crop+phenomics+and+high-throughput+phenotyping%3A+Past+decades%2C+current+challenges%2C+and+future+perspectives%5BTitle%5D)+AND+%22Mol+Plant%22%5BJournal%5D)">Crop phenomics and high-throughput phenotyping: Past decades, current challenges, and future perspectives.</a> Mol Plant. 13 (2), 187-214 (2020).</li>
<li>Omari, M. K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Digital+image-based+plant+phenotyping%3A+A+review%5BTitle%5D)+AND+%22Korean+J+Agric+Sci%22%5BJournal%5D)">Digital image-based plant phenotyping: A review.</a> Korean J Agric Sci. 47 (1), 119-130 (2020).</li>
<li>Schindelin, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Fiji%3A+An+open-source+platform+for+biolFiogical-image+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Methods%22%5BJournal%5D)">Fiji: An open-source platform for biolFiogical-image analysis.</a> Nat Methods. 9 (7), 676-682 (2012).</li>
<li>Gehan, M. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((PlantCV+v2%3A+Image+analysis+software+for+high-throughput+plant+phenotyping%5BTitle%5D)+AND+%22PeerJ%22%5BJournal%5D)">PlantCV v2: Image analysis software for high-throughput plant phenotyping.</a> PeerJ. 5, e4088(2017).</li>
<li>Murphy, K. M., Ludwig, E., Gutierrez, J., Gehan, M. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Deep+learning+in+image-based+plant+phenotyping%5BTitle%5D)+AND+%22Annu+Rev+Plant+Biol%22%5BJournal%5D)">Deep learning in image-based plant phenotyping.</a> Annu Rev Plant Biol. 75 (1), 771-795 (2024).</li>
<li>Fahlgren, N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+versatile+phenotyping+system+and+analytics+platform+reveals+diverse+temporal+responses+to+water+availability+in+Setaria%5BTitle%5D)+AND+%22Mol+Plant%22%5BJournal%5D)">A versatile phenotyping system and analytics platform reveals diverse temporal responses to water availability in Setaria.</a> Mol Plant. 8 (3), 1520-1535 (2015).</li>
<li>Yu, L., et al. Development of a mobile, high-throughput, and low-cost image-based plant growth phenotyping system. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aYu%2C+L+%22bioRxiv%22">bioRxiv</a>. , (2023).</li>
<li>Atefi, A., Ge, Y., Pitla, S., Schnable, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Robotic+technologies+for+high-throughput+plant+phenotyping%3A+Contemporary+reviews+and+future+perspectives%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Plant+Sci%22%5BJournal%5D)">Robotic technologies for high-throughput plant phenotyping: Contemporary reviews and future perspectives.</a> Front Plant Sci. 12, 611940(2021).</li>
<li>Berry, J. C., Fahlgren, N., Pokorny, A. A., Bart, R. S., Veley, K. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((An+automated%2C+high-throughput+method+for+standardizing+image+color+profiles+to+improve+image-based+plant+phenotyping%5BTitle%5D)+AND+%22PeerJ%22%5BJournal%5D)">An automated, high-throughput method for standardizing image color profiles to improve image-based plant phenotyping.</a> PeerJ. 6, e5727(2018).</li>
<li>Tovar, J. C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Raspberry+Pi-powered+imaging+for+plant+phenotyping%5BTitle%5D)+AND+%22Appl+Plant+Sci%22%5BJournal%5D)">Raspberry Pi-powered imaging for plant phenotyping.</a> Appl Plant Sci. 6, e1031(2018).</li>
<li>Jolles, J. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Broad-scale+applications+of+the+Raspberry+Pi%3A+A+review+and+guide+for+biologists%5BTitle%5D)+AND+%22Methods+Ecol+Evol%22%5BJournal%5D)">Broad-scale applications of the Raspberry Pi: A review and guide for biologists.</a> Methods Ecol Evol. 12 (5), 1562-1579 (2021).</li>
<li>Watt, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Phenotyping%3A+New+windows+into+the+plant+for+breeders%5BTitle%5D)+AND+%22Annu+Rev+Plant+Biol%22%5BJournal%5D)">Phenotyping: New windows into the plant for breeders.</a> Annu Rev Plant Biol. 71 (1), 689-712 (2020).</li>
<li>Xie, C., Yang, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+review+on+plant+high-throughput+phenotyping+traits+using+UAV-based+sensors%5BTitle%5D)+AND+%22Comput+Electron+Agric%22%5BJournal%5D)">A review on plant high-throughput phenotyping traits using UAV-based sensors.</a> Comput Electron Agric. 178, 105731(2020).</li>
<li>Czedik-Eysenberg, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+%26%2334%3BPhenoBox%26%2334%3B%2C+a+flexible%2C+automated%2C+open-source+plant+phenotyping+solution%5BTitle%5D)+AND+%22New+Phytol%22%5BJournal%5D)">The &#34;PhenoBox&#34;, a flexible, automated, open-source plant phenotyping solution.</a> New Phytol. 219 (4), 808-823 (2018).</li>
<li>Sumner, J., Fahlgren, N., Murphy, K. M. PCVR: An R package and tutorials for guided statistical analysis of plant phenotyping data. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aSumner%2C+J+%22Authorea+Preprints%22">Authorea Preprints</a>. , (2023).</li>
<li>Schnable, P. S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+B73+maize+genome%3A+complexity%2C+diversity%2C+and+dynamics%5BTitle%5D)+AND+%22Science%22%5BJournal%5D)">The B73 maize genome: complexity, diversity, and dynamics.</a> Science. 326 (5956), 1112-1115 (2009).</li>
<li>Segment Anything. Kirillov, A., et al. 2023 IEEE/CVF Int Conf Comput Vision, , 3992-4003 (2023).</li>
<li>Gabaldón-Leal, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Modelling+the+impact+of+heat+stress+on+maize+yield+formation%5BTitle%5D)+AND+%22Field+Crops+Res%22%5BJournal%5D)">Modelling the impact of heat stress on maize yield formation.</a> Field Crops Res. 198 (3), 226-237 (2016).</li>
<li>Intergovernmental Panel on Climate Change. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=%22SYNTHESIS+REPORT+OF+THE+IPCC+SIXTH+ASSESSMENT+REPORT+%28AR6%29%22">SYNTHESIS REPORT OF THE IPCC SIXTH ASSESSMENT REPORT (AR6)</a>. , https://report.ipcc.ch/ar6syr/pdf/IPCC_AR6_SYR_LongerReport.pdf (2023).</li>
<li>Quiñones, A., et al. Optimized methods for applying and assessing heat, drought, and nutrient stress of maize seedlings in controlled environment experiments. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aQui%C3%B1ones%2C+A+%22Cold+Spring+Harb+Protoc%22">Cold Spring Harb Protoc</a>. , (2024).</li>
<li>Murphy, K. M., et al. Maize abiotic stress treatments in controlled environments. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aMurphy%2C+KM+%22Cold+Spring+Harb+Protoc%22">Cold Spring Harb Protoc</a>. , (2024).</li>
</ol>

<table><tbody><tr><td>15W USB-C voeding</td><td>CanaKit</td><td>DCAR-RSP-3A5-C</td><td></td></tr><tr><td>25604 UC-E6 USB-kabel</td><td>Nikon</td><td>18208256044</td><td></td></tr><tr><td>3.5 inch potten</td><td>Hummert International</td><td>13006000</td><td></td></tr><tr><td>Berger BM7 35% Bark HP</td><td>Hummert International</td><td>10121500</td><td></td></tr><tr><td>Biodock 2024</td><td></td><td>AI-softwareplatform</td><td>www.biodock.ai.</td></tr><tr><td>Code-bewerkingssoftware</td><td>Jupyter</td><td></td><td>https://jupyter.org/install</td></tr><tr><td>Code-bewerkingssoftware</td><td>Visual Studio Code</td><td></td><td>https://code.visualstudio.com/download</td></tr><tr><td>Color Card ColorChecker Classic</td><td>Calibrite</td><td>CCC</td><td></td></tr><tr><td>Color Card ColorChecker Passport</td><td>Calibrite</td><td>CCPP2</td><td></td></tr><tr><td>Conviron Growth Chamber</td><td>Conviron</td><td>BDW80 model</td><td></td></tr><tr><td>Dell 22 Monitor</td><td>Dell</td><td>SE2222H</td><td></td></tr><tr><td>EH-67 AC-adapter</td><td>Nikon</td><td>AZ185</td><td></td></tr><tr><td>Beeldanalysesoftware</td><td>PlantCV</td><td></td><td>https://plantcv.readthedocs.io/en/latest/installation/</td></tr><tr><td>Jack's Wateroplosbare meststof 15-5-15</td><td>Hummert International</td><td>7590200</td><td>vloeibare meststof</td></tr><tr><td>Toetsenbord en muis</td><td>Logitech</td><td>1440638</td><td>MK270 draadloze toetsenbord en muis</td></tr><tr><td>Maïszaad</td><td>USDA-ARS Germplasm Resources Information Network (GRIN)</td><td>B73</td><td>https://www.ars-grin.gov/</td></tr><tr><td>Micro HDMI naar HDMI-kabel</td><td>Amazon</td><td>B07KSDB25X</td><td></td></tr><tr><td>Nikon Coolpix B500-camera</td><td>Nikon</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Nikon D7200-camera</td><td>Nikon</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Osmocote 14-14-14</td><td>Hummert International</td><td>7630000</td><td></td></tr><tr><td>Fotografiekwaliteitsstof</td><td>Yayoya</td><td></td><td>Polyester stof zwarte foto-achtergrond voor fotovideo studio televisie</td></tr><tr><td>Raspberry Pi 4-behuizing met koellichaam</td><td>iUniker</td><td>&lrm;B07ZVKN262</td><td></td></tr><tr><td>Raspberry Pi 4 Model B Rev 1.1</td><td>Raspberry Pi Foundation</td><td>RP4B4GB_BP</td><td></td></tr><tr><td>Raspberry Pi 4 PiSwitch (USB-C)</td><td>CanaKit</td><td>RSP-PISWITCH-USBC</td><td></td></tr><tr><td>Raspberry Pi-software</td><td>Raspberry Pi Imager</td><td></td><td>https://www.raspberrypi.com/software/</td></tr><tr><td>Statistische analysesoftware</td><td>Rstudio</td><td></td><td>https://posit.co/downloads/</td></tr><tr><td>Statieven</td><td>K&amp;F Concept</td><td>T255A3+BH-28L</td><td></td></tr><tr><td>Turface MVP</td><td>Hummert International</td><td>10240000</td><td></td></tr><tr><td>Draadloze streepjescodescanner</td><td>Netumscan</td><td>B08X4NMX2M</td><td>1D en 2D streepjescodescanner</td></tr></tbody></table>

beeldvorming en analyse voor het kwantificeren van maïs (zea mays) abiotische stressfenotypes

Imaging and Analysis for Quantifying Maize (Zea mays) Abiotic Stress Phenotypes

Beeldvorming en analyse voor het kwantificeren van maïs (Zea mays) abiotische stressfenotypes

Measuring quantitative plant phenotypes, or traits, is essential for understanding plant responses to environmental factors, including biotic and abiotic ...

Ons onderzoek is gericht op het ontwikkelen en toepassen van apparatuur voor plantfenotypering met hoge doorvoer. Ons doel is om metingen snel, betaalbaar en zonder de planten te doden uit te voeren. Recente ontwikkelingen op het gebied van plantfenotypering hebben de beeldanalyse uitgebreid naar verschillende soorten camera's, zoals satellieten en UAV, en hebben nieuwe technieken in machine learning toegepast.Huidige experimentele uitdagingen omvatten het grote bereik en de aanzienlijke arbeid die vereist is om metingen op veel tijdstippen, omgevingsbehandelingen en genotypen te registreren om significante vooruitgang te boeken op biologische vragen. Ons protocol biedt een eenvoudige methode voor het vastleggen en analyseren van plantenbeelden met snelheid en flexibiliteit zonder de noodzaak van dure apparatuur. Om te beginnen, zet de stroomstrip aan met behulp van de schakelaar en druk op de knop om de monitor aan te zetten.Zet de schakelaar op de enkelbordcomputer of SBC-voedingskabel op Aan. Plaats de camera op een statief of tafel en geef stroom aan de camera via de voedingskabel of batterijen. Zet de camera aan met behulp van de aan/uit-knop van de camera. Verbind de camera met de USB-poort op de SBC met behulp van de meegeleverde datatransferkabel en met de camera.Plaats vervolgens een stukje donkergekleurd plakband op de fotografiekwaliteitsstof waar de pot zal worden geplaatst. Plaats nu de pot op het gemarkeerde plakband. Voor planten die in een vlak groeien, zoals maïs en sorghum, plaats de breedste hoek van de plant naar de camera.Pas de kleurenkaart aan zodat deze in lijn is met de pot, maar gescheiden van de plant voor geen overlapping. Klik op de Terminal-knop om de terminal op de SBC te openen. Voer de regel code in om het venster voor beeldregistratie te openen.Typ vervolgens de naam van het beeld handmatig in of scan een barcode of QR-code van de plant met behulp van een barcodescanner. Nadat de foto is gemaakt, selecteert u een optie om het beeld lokaal of op een gemonteerde server of cloudopslag op te slaan. Klik op de knop "Hier klikken om een foto te maken" om het beeld vast te leggen.Als lokale opslag is gekozen, opent u de map Foto's op het bureaublad om het beeld te bekijken. Als een server of cloudopslag is gebruikt, opent u het beeld op die locatie. Nadat alle beelden zijn vastgelegd, gebruikt u de gewenste methode, zoals USB-opslag, een internetbrowser of SSH-overdracht om alle beelden van de SBC naar een lokale computer of cloudopslag te kopiëren.Download de vereiste bestanden naar een lokale computer of server. Installeer plantcv via de opdrachtregel of pakketbeheerder. Open photo-studio-SV-notebook.ipynb met behulp van een gewenste code-editor zoals JupyterLab of Visual Studio Code. Voer elke codeblok uit en breng eventueel benodigde wijzigingen aan op basis van de parameters die in de code zijn beschreven om een schone masker van de plant te verkrijgen. Als u tevreden bent met de analyse van het steekproefbeeld, opent u workflow.py in de gewenste code-editor. Bewerk workflow. py om eventuele parameterwijzigingen op te nemen die zijn aangebracht in de photo-studio-SV-notebook.ipynb en sla het bestand op. Open photo-studio-SV-config. json om de bestandspaden bij te werken.Wijzig paden naar de map met invoer die plantenbeelden bevat en de map met uitvoer waar de verwerkte beelden en resultaten zullen worden opgeslagen. Open een terminal en activeer plantcv met de opdracht conda activate plantcv en druk op Enter op het toetsenbord. Wijzig de opgegeven regel code om te verwijzen naar de bijgewerkte photo-studio-SV-config.json-bestand. Typ in de terminal de gewijzigde code en druk op Enter op het toetsenbord. Zorg ervoor dat plantcv is geactiveerd in de terminal.Voer vervolgens de opdracht uit om results-photo-studio. json naar csv te converteren en werk de bestandspad dienovereenkomstig bij. Beeldanalyse in plantcv segmenteerde succesvol maïsplanten van de achtergrond met behulp van een dubbelkanaalsdrempel.De plantcv-analyse leverde 16 enkele waarde-eigenschappen op, waaronder bladoppervlak, hoogte, breedte en cirkelvormige gemiddelde tint met meerwaardige eigenschappen uitgezet als histogrammen. Bladoppervlak, hoogte, breedte en cirkelvormige gemiddelde tint verklaarden meer dan 50%van varianten als gevolg van behandeling, waardoor ze sleutelmetrieken zijn voor downstream-analyse. De plant met het grootste bladoppervlak had de hoogste gemiddelde tint en was een genotype B73, een goed bewaterde, hitte-gestresste plant.De kleinste bladoppervlakte had ook de kleinste gemiddelde tint en was een genotype B73, een droogte-gestresste, hitte-gestresste plant. Waterbehandeling had een significant effect op bladoppervlak, hoogte, breedte en cirkelvormige gemiddelde tint, terwijl temperaaterbehandeling alleen significant effect had op hoogte. Droogtestress verminderde het bladoppervlak, planthoogte, plantbreedte en cirkelvormige gemiddelde tint significant onder beide temperatuuromstandigheden.De vermindering van de gemiddelde tint als gevolg van droogte was te wijten aan een verschuiving van groene naar gele pixels. Hittestress veroorzaakte zowel vergeling als verdonkering van de groene kleur. Bladoppervlak gemeten via beeldanalyse correleerde sterk met plantbiomassa, wat de op beeld gebaseerde fenotyperingsmethode valideerde.

imaging-analysis-for-quantifying-maize-zea-mays-abiotic-stress

Research

JoVE Journal

Biology

Biologie

Het kwantificeren van celdeling en expansie is van cruciaal belang voor het begrijpen van de groei van hele planten. Hier presenteren we een protocol om cellulaire parameters te berekenen die de groeisnelheid van maïsbladeren bepalen en benadrukken we het gebruik van deze gegevens voor het onderzoeken van moleculaire groei-regulerende mechanismen door het richten van ontwikkelingsstadium-specifieke bemonsteringsstrategieën.

Kinematische analyse van de celdeling en Expansion: Het kwantificeren van de cellulaire basis van groei en Sampling Developmental Zones in<em&gt; Zea Mays</em&gt; Leaves

Een experimenteel protocol wordt gepresenteerd voor de beoordeling van de grond gekweekte plant wortelstelsel met RGB- en Hyperspectrale beeldvorming. Combinatie van RGB-afbeelding tijd serie met chemometric informatie van hyperspectrale scant optimaliseert inzichten in plant wortel dynamiek.

RGB- en spectrale Root Imaging voor Plant fenotypering en fysiologisch onderzoek: experimentele opzet en Imaging protocollen

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.

Micron-schaal fenotypering technieken van maïs vaatbundels gebaseerd op de X-ray Microcomputed tomografie

We ontwierpen een op afbeeldingen gebaseerd fenotyperingsprotocol om de morfologische en fysiologische reacties op enkelvoudige en gecombineerde hitte-, droogte- en wateroverlastbehandelingen te bepalen. Deze aanpak maakte het mogelijk om vroege, late en herstelreacties te identificeren op het niveau van de hele fabriek, met name bovengrondse delen, en benadrukte de noodzaak van het gebruik van meerdere beeldsensoren.

Fenotypering op basis van afbeeldingen met hoge doorvoer voor het bepalen van morfologische en fysiologische reacties op enkelvoudige en gecombineerde spanningen in aardappel

Magnetic resonance imaging (MRI) is een krachtig hulpmiddel om de effectiviteit van procesapparatuur te evalueren tijdens de werking. We bespreken het gebruik van MRI te visualiseren mengen in een statische mixer. De applicatie is relevant voor producten voor persoonlijke verzorging, maar kan worden toegepast op een breed scala aan voedingsmiddelen-, chemische, biomassa en biologische vloeistoffen.

Kwantificeren mengen met behulp van Magnetic Resonance Imaging

Hier beschrijven we een workflow voor het snel analyseren en verkennen van collecties van fluorescentie microscopie beelden met behulp PhenoRipper, een recent ontwikkelde beeldanalyse platform.

Snelle analyse en verkenning van fluorescentiemicroscopie Afbeeldingen

Hier rapporteren we een protocol om oxidatieve stress in levende zebravisembryo's te meten. Deze procedure maakt de detectie van reactieve zuurstofsoorten (ROS) mogelijk in zowel volledige embryoweefsels als enkele-celpopulaties. Dit protocol zal zowel kwalitatieve als kwantitatieve analyses mogelijk maken.

Analyse van oxidatieve stress in zebravis embryo&#39;s

Het Lateral Root Inducible System (LRIS) maakt gelijktijdige inductie van laterale wortels mogelijk en wordt gepresenteerd voor Arabidopsis thaliana en maïs.

Laterale Root Induceerbare System in<em&gt; Arabidopsis</em&gt; En maïs

De circadiane klok regelt ongeveer een derde van de Arabidopsis transcriptoom, maar het percentage van genen die te gebruiken bij tijdwaarneming blijft onbekend. Hier visualiseren we een methode om circadiane fenotypes snel te beoordelen in welke mutant lijn van Arabidopsis met behulp van lichtgevende beeldvorming van een circadiaan reporter tijdelijk tot expressie gebracht in protoplasten.

Snelle analyse van het circadiaans fenotypes in Arabidopsis protoplasten getransfecteerd met een Lichtgevende klok Reporter

Na DNA-schade activeren menselijke cellen essentiële hersteltrajecten om de integriteit van hun genoom te herstellen. Hier beschrijven we de methode van indirecte immunofluorescentie als een middel om DNA-hersteleiwitten te detecteren, hun ruimtelijke en temporele rekrutering te analyseren en de eiwitinteractie op de sites van DNA-schade te helpen ondervragen.

Visualisatie van DNA Repair Proteins Interaction door Immunofluorescentie

Leer een kosteneffectieve beeldvormingsmethode voor het kwantificeren van maïs (Zea mays) abiotische stressfenotypes. Deze techniek meet bladoppervlak, hoogte en kleurveranderingen bij hitte- en droogtestress.

Beeldvorming en analyse voor het kwantificeren van maïs (Zea mays) abiotische stressfenotypes

Meer video's verkennen