Name: LeafJ: Wtyczka ImageJ do półautomatycznego pomiaru kształtu liści (Wideo) | JoVE Journal
Uploaded: 2013-01-21T12:00:00.000+00:00
Duration: 8 min 14 s
Description: Naucz się automatycznego pomiaru kształtu liści dla badań fenotypowania roślin z wysoką przepustowością. Ta metoda przyspiesza analizę morfologii liści i badanie mutantów.

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

LeafJ został napisany przez JNM, gdy był na urlopie naukowym w laboratorium dr Katherine Pollard w Instytucie Gladstone'a.
Ta praca została wsparta grantem z National Science Foundation (numer grantu IOS-0923752).

1. Materiały roślinne
Zauważ, że ten protokół wzrostu roślin ma na celu wykrywanie reakcji unikania cienia. Możesz uprawiać rośliny w swoich ulubionych warunkach.
<ol>
	<li>Nasiona rzodkiewnika pospolitego rozsypać na nasączonych wodą bibulach filtracyjnych na 9 cm szalkach Petriego i przechowywać (rozwarstwić) w temperaturze 4 °C przez cztery dni w ciemności.</li>
	<li>Przenieś te szalki Petriego do symulowanych warunków słonecznych: 80-100 μE promieniowania fotosyntetycznie aktywnego (PAR) i dalekiego czerwonego suplementu, aby uzyskać stosunek R:FR do 1,86. Stosować długie warunki dzienne (16 godzin światła/8 godzin ciemności) i stałą temperaturę 22 °C. Inkubować w tych warunkach przez trzy dni, aby nasiona mogły wykiełkować.</li>
	<li>Przenieś kiełkujące nasiona do gleby i utrzymuj rośliny w warunkach słonecznych. W przypadku eksperymentów na dużą skalę zaleca się przygotowanie małych znaczników do etykietowania każdej rośliny za pomocą Menedżera scalania danych w programie Microsoft Word 2004 (lub nowszym) do tworzenia etykiet.</li>
	<li>Jedenaście dni po przeniesieniu do gleby przenieś połowę roślin do stanu zacienionego: tak samo jak słońce, ale z dodatkowym światłem dalekiej czerwieni, aby zwiększyć stosunek R/FR do 0,52.</li>
	<li>Po dodatkowych dwunastu dniach rośliny są gotowe do obrazowania liści. Na tym etapie starsze liście są w pełni dojrzałe, podczas gdy młodsze liście nadal się rozszerzają, dzięki czemu można uchwycić migawkę rozwoju. Możesz wybrać inny czas rozwoju w zależności od swoich potrzeb.</li>
</ol>
2. Przechwytywanie obrazów rozciętych liści
<ol>
	<li>Przygotuj przezroczyste arkusze oznaczone genotypem rośliny i warunkami wzrostu z pięcioma prostokątnymi ramkami. Jedna ramka odpowiada liściom z jednej rośliny. Za pomocą programu Microsoft Excel można wydrukować spójną siatkę z etykietami.</li>
	<li>Wytnij liście dwudziestosześciodniowych roślin.</li>
	<li>Skanowanie liści w rozdzielczości 600 dpi na skanerze płaskim. Zwróć uwagę, że liście z jednej rośliny powinny być umieszczone pionowo w czarnym oknie w kanapce z przezroczystych arkuszy. Unikaj dotykania liści do czarnej ramy okiennej i zachodzących na siebie liści, co spowoduje błędy w przestrzeganiu procedur.</li>
</ol>
3. Analiza obrazu liścia przez LeafJ
<ol>
	<li>Pobierz ImageJ z <a href="http://malooflab.openwetware.org/Resources.html#Software_Tools" target="_blank">http://malooflab.openwetware.org/Resources.html#Software_Tools</a> lub <a href="http://bitbucket.org/jnmaloof/leafj" target="_blank">http://bitbucket.org/jnmaloof/leafj</a>. Przeciągnij plik LeafJ.jar do folderu wtyczek ImageJ.</li>
	<li>Otwórz plik obrazu w programie ImageJ 1.45s lub nowszym14.</li>
	<li>Podziel obraz na kanały trójkolorowe (czerwony, zielony i niebieski) za pomocą opcji "Obraz > kolor > podziel kanały" i zastosuj próg do obrazu w kanale niebieskim.</li>
	<li>Wybierz wszystkie liście z jednej rośliny za pomocą narzędzia prostokąta (Rysunek 1A).</li>
	<li>Wybierz "LeafJ" z menu wtyczki.</li>
	<li>Wybierz informacje adnotacji dla tego zakładu w wyświetlonym oknie dialogowym. Możesz edytować wartości domyślne, które pojawiają się tutaj, klikając "edytuj te opcje".</li>
	<li>Po uruchomieniu wtyczki LeafJ i przed kliknięciem przycisku "OK", edytuj śledzone linie z okna menedżera obszaru zainteresowania (ROI) (jeśli to konieczne; Rysunek 1B). Do tej procedury przydatny jest tablet z ekranem dotykowym (taki jak iPad). iPady można podłączyć do komputera jako monitor zewnętrzny za pomocą oprogramowania Air Display.</li>
	<li>Eksportuj wyniki pomiarów i związane z nimi informacje (nazwy plików, czas kwitnienia, wypreparowane, zmierzone przez itp.) do programu Microsoft Excel lub równoważnego oprogramowania.</li>
</ol>
4. Analiza obrazu komórek liści w ImageJ
<ol>
	<li>Napraw rozcięte liście zgodnie z opisem w odnośniku15 po zeskanowaniu (krok 2). Stałe skrzydła FAA mogą być przechowywane w temperaturze 4 °C przez co najmniej 6 miesięcy.</li>
	<li>Oczyść liście, zmieniając utrwalacz FAA na roztwór hydratu chloralu i inkubuj liście przez 1 ~ 2 godziny przed obserwacją mikroskopową15.</li>
	<li>Zamontuj liście na szkiełkach mikroskopowych z włoskami skierowanymi do góry. Używając 40-krotnego powiększenia pod mikroskopem złożonym, zobrazuj warstwę mezofilu środka każdego liścia po obu stronach głównej żyły, unikając komórek w pobliżu trichomów lub żył.</li>
	<li>Śledź kontury komórek liści za pomocą narzędzia ImageJ ROI Manager za pomocą tabletu z ekranem dotykowym i rysika (zgodnie z opisem w kroku 3). Analiza obrazu komórki korzysta z wbudowanych funkcji ImageJ, ale nie wymaga LeafJ.</li>
</ol>

<ol><li>Furbank, R. T., Tester, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Phenomics--technologies+to+relieve+the+phenotyping+bottleneck%5BTitle%5D)+AND+%22Trends+Plant+Sci%22%5BJournal%5D)">Phenomics--technologies to relieve the phenotyping bottleneck.</a> Trends Plant Sci. 16, 635-644 (2011).</li>
<li>Berger, B., Parent, B., Tester, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((High-throughput+shoot+imaging+to+study+drought+responses%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Exp.+Bot%22%5BJournal%5D)">High-throughput shoot imaging to study drought responses.</a> J. Exp. Bot. 61, 3519-3528 (2010).</li>
<li>Borevitz, J. O. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Natural+genetic+variation+for+growth+and+development+revealed+by+high-throughput+phenotyping+in+Arabidopsis+thaliana%5BTitle%5D)+AND+%22G3+%28Bethesda%29%22%5BJournal%5D)">Natural genetic variation for growth and development revealed by high-throughput phenotyping in Arabidopsis thaliana.</a> G3 (Bethesda). 2, 29-34 (2012).</li>
<li>Albrecht, D. R., Bargmann, C. I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((High-content+behavioral+analysis+of+Caenorhabditis+elegans+in+precise+spatiotemporal+chemical+environments%5BTitle%5D)+AND+%22Nat.+Methods%22%5BJournal%5D)">High-content behavioral analysis of Caenorhabditis elegans in precise spatiotemporal chemical environments.</a> Nat. Methods. 8, 599-605 (2011).</li>
<li>Chitwood, D. H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Native+environment+modulates+leaf+size+and+response+to+simulated+foliar+shade+across+wild+tomato+species%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+ONE%22%5BJournal%5D)">Native environment modulates leaf size and response to simulated foliar shade across wild tomato species.</a> PLoS ONE. 7, e29570(2012).</li>
<li>Chitwood, D. H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+developmental+trajectory+of+leaflet+morphology+in+wild+tomato+species%5BTitle%5D)+AND+%22Plant+Physiol%22%5BJournal%5D)">The developmental trajectory of leaflet morphology in wild tomato species.</a> Plant Physiol. 158, 1230-1240 (2012).</li>
<li>Casal, J. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Shade+Avoidance%5BTitle%5D)+AND+%22The+Arabidopsis+Book%22%5BJournal%5D)">Shade Avoidance.</a> The Arabidopsis Book. , e0157(2012).</li>
<li>Smith, H. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aSmith%2C+H+%22Photomorphogenesis+in+Plants%22">Photomorphogenesis in Plants</a>. Kendrick, R. E., Kronenberg, G. H. M. , Kluwer Academic Publishers. 377-416 (1994).</li>
<li>Iwata, H., Ukai, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((SHAPE%3A+a+computer+program+package+for+quantitative+evaluation+of+biological+shapes+based+on+elliptic+Fourier+descriptors%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Hered%22%5BJournal%5D)">SHAPE: a computer program package for quantitative evaluation of biological shapes based on elliptic Fourier descriptors.</a> J. Hered. 93, 384-385 (2002).</li>
<li>Bylesjo, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((LAMINA%3A+a+tool+for+rapid+quantification+of+leaf+size+and+shape+parameters%5BTitle%5D)+AND+%22BMC+Plant+Biol%22%5BJournal%5D)">LAMINA: a tool for rapid quantification of leaf size and shape parameters.</a> BMC Plant Biol. 8, 82(2008).</li>
<li>Weight, C., Parnham, D., Waites, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((LeafAnalyser%3A+a+computational+method+for+rapid+and+large-scale+analyses+of+leaf+shape+variation%5BTitle%5D)+AND+%22Plant+J%22%5BJournal%5D)">LeafAnalyser: a computational method for rapid and large-scale analyses of leaf shape variation.</a> Plant J. 53, 578-586 (2008).</li>
<li>Backhaus, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((LEAFPROCESSOR%3A+a+new+leaf+phenotyping+tool+using+contour+bending+energy+and+shape+cluster+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22New+Phytol%22%5BJournal%5D)">LEAFPROCESSOR: a new leaf phenotyping tool using contour bending energy and shape cluster analysis.</a> New Phytol. 187, 251-261 (2010).</li>
<li>Tsukaya, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Mechanisms+of+Leaf-shape+determination%5BTitle%5D)+AND+%22Annual+Review+of+Plant+Biology%22%5BJournal%5D)">Mechanisms of Leaf-shape determination.</a> Annual Review of Plant Biology. 57, 477-496 (2006).</li>
<li>Abramoff, M. D., Magalhaes, P. J., Ram, S. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Image+Processing+with+ImageJ%5BTitle%5D)+AND+%22Biophotonics+International%22%5BJournal%5D)">Image Processing with ImageJ.</a> Biophotonics International. 11, 36-42 (2004).</li>
<li>Horiguchi, G., Fujikura, U., Ferjani, A., Ishikawa, N., Tsukaya, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Large-scale+histological+analysis+of+leaf+mutants+using+two+simple+leaf+observation+methods%3A+identification+of+novel+genetic+pathways+governing+the+size+and+shape+of+leaves%5BTitle%5D)+AND+%22Plant.+J%22%5BJournal%5D)">Large-scale histological analysis of leaf mutants using two simple leaf observation methods: identification of novel genetic pathways governing the size and shape of leaves.</a> Plant. J. 48, 638-644 (2006).</li>
<li>Horiguchi, G., Ferjani, A., Fujikura, U., Tsukaya, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Coordination+of+cell+proliferation+and+cell+expansion+in+the+control+of+leaf+size+in+Arabidopsis+thaliana%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Plant.+Res%22%5BJournal%5D)">Coordination of cell proliferation and cell expansion in the control of leaf size in Arabidopsis thaliana.</a> J. Plant. Res. 119, 37-42 (2006).</li>
<li>Pierik, R., de Wit, M., Voesenek, L. A. C. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Growth-mediated+stress+escape%3A+convergence+of+signal+transduction+pathways+activated+upon+exposure+to+two+different+environmental+stresses%5BTitle%5D)+AND+%22New.+Phytol%22%5BJournal%5D)">Growth-mediated stress escape: convergence of signal transduction pathways activated upon exposure to two different environmental stresses.</a> New. Phytol. 189, 122-134 (2011).</li>
</ol>

Nie stwierdzono konfliktu interesów.

Nasza wtyczka "LeafJ" umożliwia półautomatyczny pomiar długości ogonków liściowych, zwiększając przepustowość prawie 6-krotnie w porównaniu z pomiarem ręcznym. Długość ogonków liściowych jest ważnym wskaźnikiem SAS, a także jest punktem orientacyjnym dla innych zjawisk, takich jak odporność na zanurzenie i wzrost hiponastyczny17. Dlatego ta wtyczka może być przydatna dla szerokiego grona badaczy roślin.
Nasza wtyczka jest zaimplementowana w dobrze znanym darmowym oprogramowaniu opa...

<table><tbody><tr><td>dalekoczerwone światło LED </td><td>Orbitec</td><td>przezroczystość na zamówienie</td><td></td></tr><tr><td></td><td>IKON</td><td>HSCA/5</td><td></td></tr><tr><td> </td><td>skaner Epson</td><td>Epson Perfection V700 PHOTO</td><td></td></tr><tr><td>Obraz J </td><td>NIH</td><td></td><<td>a href="http://rsbweb.nih.gov/ij/" target="_blank">http://rsbweb.nih.gov/ij/</a> </td></tr><tr><td>LeafJ </td><td>custom</td><td></td><td><a href="http://www.openwetware.org/wiki/Maloof_Lab" target="_blank">http://www.openwetware.org/wiki/Maloof_Lab</a> </td></tr><tr><td>Wyświetlacz powietrzny</td><td>Avatron Software Inc.</td><td></td><td><a href="http://avatron.com/" target="_blank">http://avatron.com/</a></td></tr><tr><td>iPad2 </td><td>Apple Inc.</td><td></td><td><a href="http://www.apple.com/" target="_blank">http://www.apple.com/</a></td></tr></tbody></table>

leafj: wtyczka imagej do półautomatycznego pomiaru kształtu liści

LeafJ: An ImageJ Plugin for Semi-automated Leaf Shape Measurement

Wysokoprzepustowe fenotypowanie (fenomika) jest potężnym narzędziem do łączenia genów z ich funkcjami (zobacz przegląd1 i ostatnie przykłady2-4). Liście są głównym organem fotosyntetycznym, a ich rozmiar i kształt różnią się w zależności od rozwoju i środowiska w roślinie. Z tych powodów badania nad morfologią liści wymagają pomiaru wielu parametrów z wielu liści, co najlepiej jest wykonać za pomocą półautomatycznych narzędzi fenomicznych5,6. Cień baldachimu jest ważną wskazówką środowiskową, która wpływa na architekturę roślin i historię życia; zestaw odpowiedzi jest zbiorczo nazywany syndromem unikania cienia (SAS)7. Wśród odpowiedzi SAS, wydłużenie ogonków liściowych wywołane cieniem i zmiany w powierzchni blaszek są szczególnie przydatne jako wskaźniki8. Do tej pory programy do kształtowania liści (np. SHAPE9, LAMINA10, LeafAnalyzer11, LEAFPROCESSOR12) mogą mierzyć kontury liści i kategoryzować kształty liści, ale nie mogą wyświetlać długości ogonków. Brak wielkoskalowych systemów pomiaru ogonków liściowych zahamował fenomiczne podejście do badań nad SAS. W tym artykule opisujemy nowo opracowaną wtyczkę ImageJ o nazwie LeafJ, która może szybko mierzyć długość ogonków liściowych i parametry blaszki liściowej rośliny modelowej Arabidopsis thaliana. W przypadku sporadycznych liści, które wymagały ręcznej korekty granicy ogonka/blaszki liściowej, używaliśmy tabletu z ekranem dotykowym. Ponadto kształt komórek liści i liczba komórek liści są ważnymi wyznacznikami wielkości liścia13. Niezależnie od LeafJ przedstawiamy również protokół korzystania z tabletu z ekranem dotykowym do pomiaru kształtu, powierzchni i rozmiaru komórki. Nasz system pomiaru cech liści nie ogranicza się do badań nad unikaniem cienia i przyspieszy fenotypowanie liści wielu mutantów oraz badania przesiewowe roślin poprzez fenotypowanie liści.

1. Zdjęcia liści przedstawiające szacunki granicy między ogonkiem a blaszka liściową oraz okno pomiarowe
Jedną z najużyteczniejszych funkcji programu LeafJ jest zautomatyzowana detekcja granicy między blaszką liściową a ogonkiem (Rysunek 1). Algorytm LeafJ działa w następujący sposób: wbudowana funkcjonalność ImageJ ParticleAnalyzer służy do znalezienia i określenia orientacji liści w obrębie zaznaczonego przez użytkownika obszaru. Dla każdego liścia wyznaczana jest szerokość wzd...

Demonstracja kluczowych metod do pomiarów liści o wysokiej przepustowości. Metody te mogą być stosowane do przyspieszenia fenotypowania liści podczas badania wielu mutantów roślinnych lub w inny sposób badania przesiewowego roślin według fenotypu liści.

LeafJ: Wtyczka ImageJ do półautomatycznego pomiaru kształtu liści

High throughput phenotyping (phenomics) is a powerful tool for linking genes to their functions (see review1 and recent examples2-4). Leaves are the ...

Celem tej procedury jest zautomatyzowanie pomiaru kształtu liści w eksperymentach o wysokiej przepustowości. Osiąga się to poprzez najpierw wypreparowanie liści i zobrazowanie ich za pomocą skanera płaskiego. Drugim krokiem procedury jest użycie wtyczki leaf J do wykrycia i zmierzenia liści.Trzecim krokiem jest przygotowanie liści do mikroskopii i sfotografowanie ich za pomocą mikroskopu złożonego. Ostatnim krokiem jest prześledzenie linii sprzedaży na pozyskanych obrazach za pomocą tabletu z ekranem dotykowym. Ostatecznie wyniki mogą pokazać różnice w kształcie liści, wielkości komórek i liczbie komórek dzięki tej kombinacji analizy obrazu.Główną przewagą tej techniki nad istniejącymi metodami jest jej szybkość. To około sześć razy szybciej niż pomiar ręczny. Osoby wiedziały, że ta metoda może mieć problemy, ponieważ prawidłowe ułożenie liści ma kluczowe znaczenie dla dalszej analizy, a montaż liści na prowadnicach może być technicznie trudny.Po raz pierwszy wpadłem na pomysł tej metody, gdy zdałem sobie sprawę, że mamy około 15 000 liści do analizy, a robienie tego ręcznie zajęłoby wiele miesięcy i byłoby niewiarygodnie nudne, pokazując, że technika preparowania roślin powodowałaby neuro zue. Naukowiec z mojego laboratorium Zacznij od przygotowania przezroczystych arkuszy o wymiarach 8,5 na 11 cali. Każdy arkusz powinien być podzielony na prostokątne ramki, wystarczająco duże, aby pomieścić liście z jednej rośliny, zwężając drugi arkusz przezroczystości do zadrukowanego arkusza, aby służył jako osłona zapobiegająca wysychaniu liści.Etykieta z rośliną, genotypem i warunkami wzrostu. Wytnij liście 26. roślin dayla. Ułóż liście na przezroczystości w kolejności taktycznej od najmłodszego do najstarszego.Ustaw liście pionowo w ramce, nie dotykając obramowania ani nie zachodząc na inne liście. W przeciwnym razie pojawią się problemy Podczas analizy, Ważne jest, aby orientalne liście nie stykały się pionowo, rama, nie zachodziły na siebie Z ułożonymi liśćmi. Ułóż je na kanapie z drugim pustym arkuszem przezroczystości i stojakiem, aby liście były płaskie.Następnie wygeneruj obraz za pomocą skanera płaskiego o rozdzielczości co najmniej 600 punktów na cal. Zacznij od zainstalowania wtyczki. Pobierz obraz J i przeciągnij plik jja liścia do folderu wtyczek obrazu J. Gdy używany jest obraz J, wtyczka liścia J będzie teraz dostępna.Kontynuuj otwieranie pliku obrazu liścia na obrazie J. Upewnij się, że obraz J jest w wersji 1.45 s lub nowszej. Podziel obraz na trzy kanały kolorów: czerwony, zielony i niebieski, klikając kanały podziału kolorów obrazu. Następnie zastosuj próg do obrazu w niebieskim kanale.Teraz wybierz wszystkie liście z jednej rośliny za pomocą prostokątnego narzędzia do zaznaczania, a następnie wybierz wtyczkę liścia J. Wtyczka otworzy teraz okno, które pozwala na ustawienie różnych warunków eksperymentu, takich jak grupa eksperymentalna i genotyp. Zanim przejdziesz dalej, edytuj te opcje, a następnie wybierz warunki dla wybranych liści w obszarze zainteresowania i podaj opisową nazwę.Naciśnij kontynuuj, a liść J automatycznie obrysuje każdy liść unikalnym obrazem ROI. Procedury J dopasowują się do elipsy do ostrza i w razie potrzeby obliczają główną i pomocniczą oś tej elipsy. Edytuj linie śledzenia za pomocą okna menedżera ROI.Do tej procedury przydatny może być tablet z ekranem dotykowym podłączony jako monitor zewnętrzny. Po prawidłowym zdefiniowaniu granic wykonaj analizę, naciskając. Okej, teraz liść J wyświetla długość płatka i różne geometrie blaszki liściowej.Na koniec wyeksportuj wyniki pomiarów i powiązane informacje do arkusza kalkulacyjnego. Po zeskanowaniu liści napraw je w F-A-A-F-A. Stałe liście można przechowywać w temperaturze czterech stopni Celsjusza do sześciu miesięcy.Idąc do przodu godzinę lub dwie przed obrazowaniem, liście usuwają liście, zmieniając utrwalacz FAA na roztwór chlorohydratu. Po oczyszczeniu zamontuj liście na szkiełkach z włoskami skierowanymi do góry, używając 40-krotnego powiększenia na złożonym obrazie mikroskopowym, warstwie mesil środka każdego liścia po obu stronach głównej żyły, unikając komórek w pobliżu trichomów lub żył. Aby uniknąć trudności w przetwarzaniu obrazu, ważne jest, aby usunąć wszystkie pęcherzyki powietrza ze slajdów podczas montażu liści, a także uzyskać ostre obrazy w następnym kroku.Po zebraniu żądanych obrazów otwórz jeden na obrazie J i obrysuj kontury komórek liścia za pomocą narzędzia do zarządzania JROI za pomocą tabletu z ekranem dotykowym i rysika. Nie korzysta to z wtyczki LEAF J. Przed użyciem LEAF J do eksperymentów, dokładność i szybkość wtyczki została porównana z dokładnością i szybkością doświadczonego badacza. Kombinezon.Liść J zakończył się wynikiem 5,7 szybciej niż w obliczeniach ręcznych, a porównanie danych z obu metod wykazało, że wyniki były ściśle skorelowane dla wszystkich zmierzonych parametrów z 3 532 porównanych. Punkty danych 172 stanowiły wartości odstające. Spośród tych wartości odstających 29 zostało spowodowanych przez wtyczkę LEAF J, a liczba 143 została spowodowana błędem ludzkim.Podczas ręcznego pomiaru liść J został zaktualizowany, aby jeszcze bardziej zmniejszyć liczbę błędów. Opierając się na pomiarach LEAF J, wykorzystano je do oceny unikania cienia przy użyciu modelu efektów mieszanych. Leczenie i liczba liści były efektami stałymi, a replikacja była efektem losowym.Na wiele parametrów istotny wpływ miała obróbka kolorystyczna. Alternatywnie, na niektóre parametry nie miał znaczącego wpływu cień. Za pomocą obrazowej analizy parametrów komórkowych wspomaganej tabletkami zbadano 67 genotypów Arabidopsis ANA, w sumie 8 629 komórek z 877 liści 224 roślin.Genotypy zostały następnie pogrupowane w sześć klas. Większość genotypów ma normalną wielkość i liczbę komórek. Jednak kilka z nich miało większy rozmiar komórki przy normalnej liczbie komórek.Chociaż próba tej procedury jest ważna, aby stosować losowość i projektowanie eksperymentalne podczas uprawy roślin, pamiętaj, że praca z formaldehydem i chlorohydratem może być bardzo niebezpieczna. Dlatego podczas wykonywania tej procedury należy zachować środki ostrożności, takie jak noszenie rękawiczek i praca pod wyciągiem. Po obejrzeniu tego filmu powinieneś dobrze zrozumieć, jak przeprowadzić wysokoprzepustowe badania przesiewowe fenotypów liści i komórek przy użyciu własnych warunków eksperymentalnych Postępując zgodnie z tą procedurą.Dodatkowe metody, takie jak sekwencjonowanie RNA, można wykorzystać, aby odpowiedzieć na pytania, które geny skutecznie kształtują.

leafj-an-imagej-plugin-for-semi-automated-leaf-shape-measurement

Research

JoVE Journal

Biology

Biologia

LeafJ: Wtyczka ImageJ do półautomatycznego pomiaru kształtu liścia

Opracowaliśmy program komputerowy do analizy morfologii neuronów. W połączeniu z dwoma istniejącymi narzędziami analitycznymi o otwartym kodzie źródłowym, nasz program przeprowadza analizę Sholla oraz określa liczbę neurytów, punktów rozgałęzień i zakończeń neurytów. Analizy są wykonywane w taki sposób, aby można było obserwować lokalne zmiany w morfologii neurytów.

Zautomatyzowana analiza Sholla zdigitalizowanej morfologii neuronów w wielu skalach

Ten artykuł opisuje kwantyfikację hemocytometru i mikrofotografii migracji/inwazji za pomocą dwóch nowych wtyczek ImageJ o otwartym kodzie źródłowym: Kalkulatora Stężenia Komórek i Licznika Testu Migracji.  Ponadto opisano w nim protokoły akwizycji i kalibracji obrazu, a także szczegółowo omówiono wymagania wejściowe wtyczek.

Zautomatyzowana kwantyfikacja i analiza procedur zliczania komórek za pomocą wtyczek ImageJ

Ten artykuł opisuje dwie nowatorskie wtyczki ImageJ do analizy obrazów 'Clock Scan'. Wtyczki te rozszerzają funkcjonalność oryginalnego programu Visual Basic 6 i, co najważniejsze, udostępniają program dużej społeczności badawczej, łącząc go z bezpłatnym pakietem oprogramowania do analizy obrazu ImageJ.

Protokół skanowania zegara do analizy obrazu: wtyczki ImageJ

Prezentujemy proces tworzenia segmentacji i kwantyfikacji kości beleczkowych dla obrazów 2D i 3D na podstawie zewnętrznej granicy kości za pomocą wtyczki ImageJ. Podejście to jest bardziej wydajne i dokładne niż obecne podejście do ręcznego ręcznego konturowania i zapewnia kwantyfikację warstwa po warstwie, która nie jest dostępna w obecnym oprogramowaniu komercyjnym.

Segmentacja i kwantyfikacja kości beleczkowych wspomagana granicami zewnętrznymi za pomocą wtyczki Imagej

Mikroglej to komórki odpornościowe mózgu, które badają i reagują na zmienione fizjologie mózgu poprzez zmiany morfologiczne, które mogą być oceniane ilościowo. Protokół ten przedstawia protokół analizy oparty na ImageJ, aby przedstawić morfologię mikrogleju jako ciągłe dane zgodnie z takimi wskaźnikami, jak rozgałęzienie komórki, złożoność i kształt.

Kwantyfikacja morfologii mikrogleju na podstawie mikrofotografii immunohistochemicznej tkanki przygotowanej za pomocą ImageJ

Rozmiar i kształt cząstek w osadzie czynnym są ważnymi parametrami, które są mierzone różnymi metodami. Niedokładności wynikają z niereprezentatywnego próbkowania, nieoptymalnych obrazów i subiektywnych parametrów analizy. Aby zminimalizować te błędy i ułatwić pomiar, przedstawiamy protokół określający każdy krok, w tym potok oprogramowania open source.

Pomiar kształtu i wielkości cząstek osadu czynnego unieruchomionych w agarze za pomocą rurociągu oprogramowania open source

Artykuł opisuje ilościowe określenie 1) wielkości i liczby zrostów ogniskowych oraz 2) wskaźnika kształtu komórki i jego rozkładu na podstawie obrazów konfokalnych zlewających się monowarstw komórek MCF7.

Kwantyfikacja obszaru adhezji komórka-substrat i rozkładu kształtu komórki w monowarstwach komórek MCF7

Zawiązki liści kukurydzy są głęboko ukryte i zwinięte, co utrudnia ich badanie. W niniejszej pracy przedstawiono metody przygotowania przekrojów poprzecznych i rozwiniętych całych wierzchowców zawiązków liści kukurydzy do obrazowania fluorescencyjnego i konfokalnego.

Ulepszone metody przygotowania przekrojów poprzecznych i rozwiniętych całych mocowań zawiązków liści kukurydzy do obrazowania fluorescencyjnego i konfokalnego

Prezentowany protokół pokazuje cyfrowy pomiar i analizę ciągłych cech fizjonomicznych liści na skamieniałych liściach w celu rekonstrukcji paleoklimatu i paleoekologii przy użyciu metod rekonstrukcji cyfrowej fizjonomii liści i masy liści na obszar.

Rekonstrukcja paleoklimatu i paleoekologii lądu za pomocą skamieniałych liści przy użyciu cyfrowej fizjonomii liści i masy liści na obszar

Protokół ten opisuje podejście o wysokiej przepustowości do oceny wycieku jonów roślinnych, aktywności peroksydazy oraz produkcji kalloz w tej samej próbce.

Ocena odpowiedzi liści na metabolity drugorzędne mikroorganizmów przy użyciu formatu o wysokiej przepustowości

Naucz się automatycznego pomiaru kształtu liści dla badań fenotypowania roślin z wysoką przepustowością. Ta metoda przyspiesza analizę morfologii liści i badanie mutantów.

LeafJ: Wtyczka ImageJ do półautomatycznego pomiaru kształtu liści

Przeglądaj więcej filmów