Extraindo Métricas para sistemas radiculares tridimensionais: Análise de volume e de superfície de In-solo X-ray tomografia computadorizada de dados
26 de abril de 2016
Uma metodologia para a obtenção de informação sobre a estrutura de raiz visual e quantitativa a partir de dados de raios-X de tomografia computadorizada adquiridos em solo é apresentada.
O objetivo geral deste procedimento é extrair informações quantitativas sobre as raízes das plantas a partir de dados de tomografia computadorizada de raios-X no solo. Esse método de investigar a estrutura radicular de plantas vivas pode ajudar a responder a questões-chave no campo da biologia, como como as plantas respondem às mudanças nas condições ambientais, como seca, atividades microbianas e assim por diante. A principal vantagem desta técnica é que ela não é invasiva, portanto, nos permite estudar as plantas em seu ambiente nativo, o solo.
A demonstração visual desse método é valiosa, pois o procedimento envolve várias etapas, incluindo imagens tomográficas, reconstrução e análise de dados, que podem ser obscuras sem auxílio visual. Para começar, coloque um vaso de plantas no manipulador de amostras do scanner de tomografia de raios-X a uma distância desejada para a ampliação do alvo. Para uma planta em um suporte de duas polegadas de diâmetro, defina uma amostra para uma distância de fonte de cerca de três polegadas.
No software de controle do instrumento, defina as configurações de potência de raios-X para 85 quilovolts e 190 microamperes. Em seguida, defina o tempo de exposição para um segundo para obter uma melhor relação sinal-ruído. Defina o número de projeções como 3.142 e o número de quadros por projeção como quatro para obter boas estatísticas de dados.
Usando os parâmetros de varredura recém-definidos, selecione a guia Correção de sombreamento. Em seguida, clique em Novo"e nomeie o arquivo de correção de sombreamento. Em seguida, clique em Apresentar"para confirmar as novas condições.
Em seguida, clique em Criar"e clique em OK"para usar duas imagens de referência. Em seguida, clique em Gerar. Em seguida, quando a janela pop-up de aviso aparecer, remova fisicamente a amostra do caminho do feixe antes de clicar em OK. A correção de sombreamento agora será executada.
Agora, clique no Aquisição"guia. Nomeie o arquivo de dados e selecione Nenhum"para filtro de raios-X. Certifique-se de que a caixa de seleção Minimizar artefatos de anel" esteja marcada para que a amostra seja girada em etapas angulares enquanto as imagens de projeção são adquiridas.
Por fim, inicie a verificação clicando no botão Adquirir"botão. Depois de adquirir os dados brutos, carregue-os no programa de reconstrução. Compare a primeira e a última imagens clicando em Piscar"para garantir que a amostra não se moveu ou as configurações de digitalização não foram alteradas durante a aquisição de dados.
Calcule o centro de rotação, ou COR, selecionando a guia Centro de rotação" e usando as opções Automático"Localização de COR com precisão de alta qualidade" e seleção de fatia dupla para cálculo de COR. Em seguida, clique em Iniciar"para executar o cálculo. Depois que o COR for encontrado, clique na guia "Volume" para selecionar a amostra a ser reconstruída.
Use as miniaturas para editar as janelas de seleção de volume. Em seguida, clique em Iniciar"para realizar a reconstrução para criar o arquivo de volume contendo dados 3D. Para preparar uma pilha de imagens processáveis do RooTrak, carregue o arquivo de volume no ImageJ clicando em Arquivo, Importar, Bruto e selecionando o arquivo de volume.
Para otimizar o contraste da imagem entre a raiz e o solo, clique no botão Imagem"guia, escolha Ajustar brilho/contraste"e selecione Automático. Quando a região de interesse é visível em claro, as configurações são consideradas otimizadas. Salve as imagens como uma pilha de imagens no formato JPEG, BMP ou PNG clicando em Salvar como"e escolhendo Sequência de imagens.
Para processar no RooTrak para segmentar a raiz, selecione a guia "Ferramentas" e escolha Rastreador. Em seguida, clique duas vezes na área de entrada branca da caixa de diálogo para carregar uma pilha de imagens. Depois que as imagens forem carregadas, escolha a guia "Rastreador" e defina os pontos iniciais dentro da raiz clicando em vários pontos dentro de cada uma das seções de raiz pertinentes visíveis na fatia da vista superior dos dados do volume.
Defina a suavidade do parâmetro do rastreador como 0,3 e a semelhança como 0,8. Clique no campo abaixo de Diretório de saída"para escolher uma pasta de arquivos. Em seguida, clique em Selecionar pasta"e clique em Iniciar.
A função de rastreamento será executada. Isso seguirá a raiz da fatia da imagem superior até a fatia inferior. Depois de abrir e visualizar os dados do volume, selecione o número de fatias de acordo com o volume de dados utilizável.
No exemplo mostrado aqui, o rastreamento foi interrompido em 200 fatias, equivalente a uma profundidade de 6,2 milímetros, onde os limites das raízes ficaram mal definidos. Para realizar a análise de volume e superfície no ImageJ, converta a pilha de imagens do RooTrak em um formato de imagem binária selecionando Processar, Binário e, em seguida, Tornar binário. Use o plug-in ImageJ de código aberto, BoneJ, para criar a malha triangular selecionando Plug-ins, BoneJ e, em seguida, Isosurface.
Na janela de opções que se abre, defina Reamostragem"e Limiar"para seis e 120, respectivamente. Em seguida, verifique Mostrar superfície"e pressione o botão OK"botão. No visualizador 3D que se abre, clique no botão Arquivo"guia.
Em seguida, clique em Exportar superfícies"e salve como binário STL. Por fim, abra o IMESHJ. Carregue o arquivo STL clicando em Selecionar arquivo STL"e digite o tamanho do voxel em mícrons.
Clique em Inserir tamanho do voxel" e digite 31 mícrons e clique em OK "duas vezes. Clique em Calcular área de superfície" para adquirir a área total da superfície da raiz da amostra em milímetros quadrados. Em seguida, clique em Calcular volume"para obter o volume total da raiz da amostra em milímetros cúbicos.
O espécime, consistindo de dois caules da semente nativa da pradaria de grama, Sporobolus heterolepis, e o solo original ao seu redor, é mostrado aqui. O tamanho do voxel dos dados reconstruídos gerados foi de aproximadamente 31 mícrons cúbicos. Depois de criar uma pilha de imagens e aumentar o contraste entre as raízes e o solo, os dados reconstruídos mostraram que a raiz e alguns dos componentes do solo têm fatores de atenuação de raios-X muito semelhantes, resultando em pouco ou nenhum contraste em tons de cinza nas imagens.
Esta figura mostra um ponto semente representativo que foi selecionado dentro de uma seção raiz pertinente visível na fatia superior dos dados de volume. Usando os parâmetros do RooTrak descritos neste vídeo, o RooTrak segmentou com sucesso as aproximadamente 200 fatias selecionadas de dados de volume, o que equivalia a uma profundidade de 6,2 milímetros. A segmentação da raiz também é demonstrada nesta animação.
Aqui, o ImageJ foi usado para gerar uma isossuperfície de malha triangular do volume 3D a partir dos dados produzidos pelo RooTrak. As configurações padrão usadas produziram uma isosuperfície detalhada de maneira relativamente rápida. Finalmente, usando IMESHJ, a área de superfície foi calculada como 351,87 milímetros quadrados e o volume calculado foi de 47,27 milímetros cúbicos.
Uma vez dominado, esse procedimento pode ser feito em cinco horas se for executado corretamente. Ao tentar esta técnica, é importante lembrar de seguir todos os procedimentos de segurança. Também é importante lembrar que a segmentação radicular só é possível se houver contraste de raios-X suficiente entre a raiz e o solo.
Seguindo este procedimento, outros espécimes com estruturas ramificadas, como folhas de árvores, pulmões de animais e humanos, etc., podem ser visualizados e analisados para responder a perguntas adicionais, como como os tecidos vivos crescem ou como toleram certas condições. Após seu desenvolvimento, essa técnica abre caminho para pesquisadores no campo da ciência das plantas explorarem coisas como resistência à seca em plantas modelo como Brachypodium. Depois de assistir a este vídeo, você deve ter uma boa compreensão de como obter imagens de uma amostra de planta usando tomografia, como visualizar sua estrutura radicular e extrair informações quantitativas sobre a raiz a partir de dados de tomografia computadorizada de raios-X no solo.
Não se esqueça de que trabalhar com instrumentação de raios-X pode ser perigoso e os procedimentos de segurança relevantes devem ser seguidos ao tentar esta técnica.
Veja a transcrição completa e aceda a milhares de vídeos científicos
Visão Geral
Este artigo apresenta uma metodologia para extrair informações visuais e quantitativas sobre estruturas radiculares de plantas utilizando dados de tomografia computadorizada por raios X obtidos a partir de solo. A natureza não invasiva dessa técnica permite que pesquisadores estudem plantas em seu ambiente natural, fornecendo insights sobre suas respostas a diversas condições ambientais.
Componentes Principais do Estudo
Área da Ciência
- Biologia Vegetal
- Ciência Ambiental
- Técnicas de Imagem
Antecedentes
- Compreender as estruturas radiculares é fundamental para o estudo da biologia vegetal.
- Fatores ambientais como seca e atividade microbiana afetam o crescimento das plantas.
- A tomografia computadorizada com raios X oferece um método de imagem não invasivo.
- Essa técnica permite a observação em tempo real de plantas no solo.
Objetivo do Estudo
- Extrair dados quantitativos sobre raízes de plantas a partir da tomografia de raios X.
- Investigar como as plantas se adaptam a condições ambientais variáveis.
- Fornecer uma demonstração visual do processo de imageamento.
Métodos Utilizados
- Posicionamento de plantas em vasos sobre um escâner de tomografia de raios X.
- Ajuste da distância da amostra para magnificação ideal na imagem.
- Obtenção de imagens tomográficas seguida de reconstrução dos dados.
- Análise da estrutura radicular a partir dos dados adquiridos.
Resultados Principais
- Extração bem-sucedida de informações sobre a estrutura da raiz.
- Comprovou capacidades de imagem não invasiva.
- Forneceram insights sobre as respostas das plantas a mudanças ambientais.
- Recursos visuais aprimoraram a compreensão da metodologia.
Conclusões
- A metodologia permite o estudo detalhado das estruturas radiculares.
- Técnicas não invasivas são benéficas para pesquisas ecológicas.
- Essa abordagem pode levar a uma melhor compreensão da biologia vegetal.
Perguntas Frequentes
Relevância Executiva para a Indústria
A análise quantitativa tridimensional de sistemas radiculares de plantas utilizando tomografia computadorizada de raios X (XCT) em solo permite a medição não invasiva do volume e da área superficial das raízes, apoiando a modelagem preditiva das interações planta-ambiente. Essa capacidade é fundamental para pesquisas translacionais na otimização de características de culturas, estudos de solo-microrganismos e resposta ao estresse ambiental, fornecendo dados de alta confiabilidade para descobertas iniciais e validação pré-clínica. A reprodutibilidade e adaptabilidade do fluxo de trabalho o posicionam como um recurso reutilizável para pipelines de P&D em biofármacos e agrobiotecnologia.
Aplicações Estratégicas em P&D de Biotecnologia e Farmacêuticos
Descoberta Inicial e Validação de Alvo
- Permite a investigação quantitativa da arquitetura radicular em ambientes naturais de solo.
- Apoia a redução de riscos mecanicistas ao fornecer métricas volumétricas e de superfície para estudos funcionais.
- Facilita a exploração orientada por hipóteses das interações planta-microorganismo e planta-ambiente.
Desenvolvimento de Triagem e Ensaios
- Prepara modelos validados de sistema radicular 3D para triagem fenotípica subsequente.
- Padroniza a segmentação radicular e a geração de malhas para obter resultados quantitativos reprodutíveis.
- Permite a análise escalável de características radiculares em múltiplos espécimes e condições.
Pesquisa Translacional e Pré-clínica
- Alinha métricas do sistema radicular com biomarcadores translacionais para estudos de resiliência e adaptação de culturas.
- Oferece continuidade do imageamento de descoberta à validação pré-clínica de características em plantas modelo e não modelo.
- Apoia o avanço ajustado ao risco de características ou intervenções candidatas com base em dados quantitativos das raízes.
Integração de Pipeline e Fluxo de Trabalho
Este fluxo de trabalho baseado em XCT integra desde a descoberta inicial até a validação pré-clínica de características, conectando imagens, segmentação e análise quantitativa para garantir continuidade robusta dos dados.
- Biologia da Descoberta: Fornece métricas quantitativas de raízes com alta resolução para testes de hipóteses e esclarecimento de vias.
- Triagem: Fornece modelos tridimensionais padronizados e reprodutíveis para análise comparativa entre genótipos ou tratamentos.
- Análises: Gera medições de área superficial e volume para permitir comparação estatística da arquitetura do sistema radicular.
- Pesquisa Translacional: Facilita a associação de características radiculares com parâmetros ambientais ou agronômicos.
- Reutilização Empresarial: Oferece um fluxo de trabalho modular e adaptável para diversos sistemas de plantas e materiais com desafios semelhantes de imagem.
Impacto Operacional e Empresarial
- Valor Científico: Aumenta a confiança preditiva nas relações entre traços radiculares e função, bem como na resposta ao ambiente.
- Valor Operacional: Padroniza a aquisição de imagens e a análise para garantir reprodutibilidade e escalabilidade entre projetos.
- Valor Estratégico: Permite decisões baseadas em dados sobre avanço ou interrupção de traços e alocação de recursos.
- Impacto no Portfólio: Apoia a priorização ajustada ao risco de traços ou intervenções candidatos com base em dados quantitativos robustos.
Considerações de Implementação
- Requer experiência em imagem de TCX, segmentação de imagens e análise de malhas 3D.
- Necessita de acesso a instrumentação de TCX, software de processamento de imagens e ferramentas de análise quantitativa (por exemplo, ImageJ, BoneJ, imeshJ).
- Exige padronização entre equipes dos parâmetros de imagem e protocolos de segmentação para garantir reprodutibilidade.
- Adaptável a outros sistemas biológicos ou materiais com desafios semelhantes de atenuação de raios X e segmentação.
- A precisão da segmentação depende do contraste suficiente de raios X entre a raiz e o solo ou matriz circundante.
