RESEARCH
Peer reviewed scientific video journal
Video encyclopedia of advanced research methods
Visualizing science through experiment videos
EDUCATION
Video textbooks for undergraduate courses
Visual demonstrations of key scientific experiments
BUSINESS
Video textbooks for business education
OTHERS
Interactive video based quizzes for formative assessments
Products
RESEARCH
JoVE Journal
Peer reviewed scientific video journal
JoVE Encyclopedia of Experiments
Video encyclopedia of advanced research methods
EDUCATION
JoVE Core
Video textbooks for undergraduates
JoVE Science Education
Visual demonstrations of key scientific experiments
JoVE Lab Manual
Videos of experiments for undergraduate lab courses
BUSINESS
JoVE Business
Video textbooks for business education
Solutions
Language
ru_RU
Menu
Menu
Menu
Menu
DOI: 10.3791/56251-v
Gernot Bodner1, Mouhannad Alsalem1, Alireza Nakhforoosh1, Thomas Arnold2, Daniel Leitner3,4
1Division of Agronomy, Department of Crop Sciences,University of Natural Resources and Life Sciences, 2Carinthian Tech Research AG, High Tech Campus Villach, 3Computational Science Center,University of Vienna, 4Simulationswerkstatt
Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.
Экспериментальный протокол представлен для оценки почвы выращенных растений корневой системы с RGB и гиперспектральных изображений. Сочетание RGB изображения время серии с chemometric информацией из гиперспектрального сканирует оптимизирует понимание динамики корня растений.
Общая цель этой процедуры заключается в получении исчерпывающей информации о корнях растений, растущих в заполненных почвой ризобоксах, путем комбинации различных методов визуализации. Этот метод может помочь ответить на ключевые вопросы в области фенотипии и селекции растений, такие как вклад различных архитектур корней в повышение устойчивости к абиотическому стрессу. Основное преимущество этого подхода заключается в том, что он сочетает в себе RGB-визуализацию для корневой архитектуры и гиперспектральную визуализацию для корневой функциональности.
Потенциал использования гиперспектральной визуализации корней распространяется на широкий диапазон параметров ризосферы, поскольку спектральная информация может выявить мелкомасштабные физико-химические изменения, внесенные корнями растений. Визуальная демонстрация этого метода имеет решающее значение, так как этапы наполнения ризобокса должны выполняться осторожно. В противном случае это негативно скажется на росте корней и видимости корней.
Начните эту процедуру с подготовки ризобоксов к заполнению субстрата, как подробно описано в текстовом протоколе. Предварительно смочите сухую почву до гравиметрического содержания воды 0,108 грамма на грамм, добавив 400 грамм воды на 3,705 грамма сухой почвы. Осторожно перемешайте почву и воду, чтобы получить равномерное распределение воды.
Вручную разрушайте более крупные агрегаты, чтобы размер частиц был меньше или равен двум миллиметрам. Очень важно получить однородный слой почвы рядом с окном газового наблюдения, не допуская воздушных зазоров. Кончики корней растений быстро обезвоживаются, разрастаясь в воздушные промежутки.
Кроме того, это отрицательно сказывается на качестве спектрального изображения для картографирования водных ресурсов. Засыпьте предварительно увлажненную почву в открытые ризобоксы и аккуратно уплотните ее с помощью листа полистирола, чтобы покрыть внутренний объем коробки, тем самым получив однородную насыпную плотность 1,3 грамма на кубический сантиметр. Добавьте оставшееся количество воды, чтобы достичь целевого содержания воды в 0,31 кубических сантиметра на кубический сантиметр, распыляя на поверхность из пульверизатора.
Обеспечьте небольшой размер капель, чтобы избежать деградации структуры поверхности, а также однородного смачивания. Держите бокс на балансе во время распыления, чтобы следить за количеством воды, фактически добавленной в субстрат. Дайте воде перераспределиться в течение 10 минут, а затем прижмите стекло к поверхности и зафиксируйте его боковыми металлическими рейками.
Средний итоговый вес ризобоксов с увлажненным субстратом составил 17 818 плюс-минус 68 грамм. Оборудуйте климатическую комнату восемью светодиодными лампами, обеспечивающими равномерное освещение 450 микромоль на квадратный метр в секунду со спектральными пиками на 440 и 660 нанометров для оптимального роста растений. После установки параметров окружающей среды в соответствии с растением и потребностями эксперимента закройте стеклянное окно деревянной пластиной, чтобы сохранить корневую зону в темноте и избежать роста водорослей из-за света, проникающего через стеклянную поверхность.
Затем поставьте ризобоксы под углом 45 градусов, используя соответствующий металлический каркас. Это максимизирует рост корней по направлению к поверхности стекла благодаря гравитропизму. Для визуализации корня RGB подсвечивайте ризобокс с помощью четырех 24-ваттных люминесцентных ламп, прикрепленных на расстоянии 80 сантиметров от ризобокса.
Также установите четыре 15-ваттные УФ-трубки на расстоянии 20 сантиметров от альтернативного освещения ризобокса, используя автофлуоресценцию корня в случае низкого контраста между корнем и ярко окрашенным фоном субстрата. Включите ультрафиолетовые лампы, а затем установите ризобокс для визуализации в держатель коробки для визуализации. Далее сделайте два снимка, чтобы покрыть верхнюю и нижнюю половину ризобокса с перекрытием около трех сантиметров.
Получение и обработка изображений RBG в соответствии с текстовым протоколом. Наконец, запустите анализ полученных корневых изображений RBG и затем проконтролируйте, есть ли области, которые не совпадают. В этом случае определите регион исключения и перезапустите анализ.
Для неклассифицированных корней добавьте дополнительные классы цветов и перезапустите анализ. Для элементов, ошибочно классифицированных как корни, активируйте или увеличьте параметры фильтрации мусора и шероховатых краев. Выполните получение изображения, сначала определив время интеграции камеры для сканирования ризобокса и стандарт белого в программном обеспечении камеры.
Для этого откройте графический интерфейс визуализации и переместите камеру в положение ризобокса, где присутствуют корни. Отрегулируйте время интеграции камеры, нацеленной на световой объект, таким образом, чтобы на гистограмме, отображаемой программным обеспечением, использовалось примерно 85% полного динамического диапазона камеры. Правильная настройка времени интеграции для различных субстратов и тканей корня имеет решающее значение для полного использования динамического диапазона инфракрасной камеры, избегая потери информации из-за превышения ее диапазона.
Повторите процесс для стандарта белого, переместив систему позиционирования камеры в положение стандарта белого перед закрытием программного обеспечения камеры. Затем откройте графический интерфейс Matlab и введите все настройки из текущего сканирования ризобокса. Получайте темные и белые стандарты перед каждым сеансом съемки один раз в день.
Темный стандарт представляет собой шум камеры, в то время как белый стандарт дает максимальную отражательную способность. Эти данные необходимы для нормализации изображения во время предварительной обработки. Укажите, сканируется ли ризобокс целиком или только его часть.
В данном случае изображены целые ризобоксы. Затем запустите сканирование. Для спектрального измерения содержания воды необходим калибровочный ризобокс.
Разделите ризобокс на пятисантиметровые отсеки с помощью листов полистирола, чтобы заполнить их грунтом с разным содержанием воды. Отсканируйте калибровочный ризобокс с теми же настройками, что и для посаженных ризобоксов. В качестве примера, чтобы объединить корневые и надземные признаки, приобретите листовой порометр для измерения проводимости устьиц.
Выровняйте устройство в соответствии с условиями окружающей среды в течение не менее одного часа в климатической камере. Измеряйте не менее трех листьев на растении. Здесь показано репрезентативное изображение роста корней сорта сахарной свеклы Ferrara, основанное на RGB-изображениях.
На 35 день после посева корни растения удлиняются, чтобы достичь дна корневища. Некоторые корневые оси в верхней части ризобокса не могли быть сегментированы по изображениям RGB. Старение старых прикорневых корней меняет их цвет на коричневый.
Поэтому разделение между этими корнями и почвенным фоном на основе цветового порога не удается. При использовании гиперспектральной визуализации сегментация основана на различных спектральных особенностях переднего плана корня и фона почвы. Это улучшает результат сегментации.
Разница в измеренной длине корня по сравнению с эталонным изображением, отслеживаемым вручную, составляет всего 1,5%Кроме того, спектральная визуализация позволяет точно картировать содержание воды вокруг корня, чтобы сделать вывод о поглощении воды. Вот скелет корня показан черным цветом. Более светлые области показывают области с более высоким истощением воды вблизи корневых осей.
В то время как темно-синие области представляют собой регионы с более высоким содержанием воды в почве вне досягаемости корней. После просмотра этого видео у вас должно сложиться хорошее понимание того, как правильно заполнять ризобоксы, чтобы обеспечить удовлетворительный рост корней и видимость. Это является основой для более поздних результатов визуализации и репрезентативного фенотипирования корней.
Следуя этой процедуре, можно использовать другие методы спектральной классификации, такие как кластеризация K-средних или метод опорных векторов, для получения подробной информации о свойствах корня и ризосферы, таких как старение и разложение корня. Как только этот метод будет установлен, он позволит вам всесторонне фенотипировать корневые системы и абиотическую реакцию на стресс. Набор из 10 сортов может быть охарактеризован общей продолжительностью эксперимента менее трех месяцев.
View the full transcript and gain access to thousands of scientific videos
Related Videos
08:25
Related Videos
12.8K Views
05:34
Related Videos
19.7K Views
07:45
Related Videos
16.8K Views
15:30
Related Videos
12.4K Views
11:09
Related Videos
3.6K Views
06:28
Related Videos
2.6K Views
06:41
Related Videos
1.5K Views
10:37
Related Videos
1K Views
10:50
Related Videos
15.7K Views
08:16
Related Videos
19.3K Views