Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
Click here for the English version

Biology

토마토 분석기 : 2 차원 객체에서 정확하고 상세 형태학의와 Colorimetric 데이터를 수집하는 유용한 소프트웨어 응용 프로그램

Published: March 16, 2010 doi: 10.3791/1856

Summary

토마토 분석기 (TA)는 재현성하고 정확한 방법으로 2 차원 형태와 색상의 특성을 단정. 토마토 과일의 고품질 디지털 이미지를,이 소프트웨어를 통해 생성되는 데이터를 사용하여 이러한 이미지와 여러 애플 리케이션의 형태학의 분석과 색상을 얻기위한 단계별 절차가 설명되어 있습니다.

Abstract

과일 형태학 및 객관적이고 재현성 방식으로 야채와 과일 수확의 컬러 특성을 측정하는 것은 이러한 특성에 대한 자세한 phenotypic 분석하는 것이 중요합니다. 토마토 분석기 (TA)는 반자동 및 재현성 방식의 1,2의 2 차원 형상에 관한 37 속성을 측정하는 소프트웨어 프로그램입니다. 같은 들여쓰기의 열매와 지역의 말초 및 근위 끝에 각도로, 이러한 속성의 대부분은 수동으로 수치 어렵습니다. 기본 측정, 과일 모양 지수, Blockiness, 균질, 근위 과일 최종 형상, 말초 과일 최종 형상, 비대칭성, 내부 편심, 위​​도 항 및 Morphometrics : 속성은 소프트웨어 내에 열 범주로 구성됩니다. 마지막 범주는 사전 지식도없고 모양 속성의 미리 결정된 개념도 필요하므로 morphometric 분석 나은 특성 분석보다 높은 처리량 분석 적응 수 있습니다 편견 옵션을 제공합니다. TA 또한 스캔한 이미지의 색상 측정을 수집하고 색상 표준 3을 사용 보정하는 장치를 스캔 수 있도록 설계되었습니다 색상 테스트 응용 프로그램을 제공합니다.

TA는 모양 속성, morphometric, 색상 데이터를 수출하고 분석하는 몇 가지 옵션을 제공합니다. 데이터는 배치 모드에서 Excel 파일 (한 번에 100 개 이상의 이미지)으로 수출 또는 개별 이미지로 내보낼 수 있습니다. 사용자는 각 이미지 (표준 편차 포함), 또는 이미지의 각 개체에 대한 속성 값을 표시하는 출력에서​​ 개체에 대한 각 속성에 대한 평균을 표시 출력 중에서 선택할 수 있습니다. TA는 토마토 과일 모양 양적 뜨헤의 Loci (QTL),뿐만 아니라 심층적인 공장 형태의 주요 과일 모양 유전자의 영향 분석 수행을 indentifying하고 확인을위한 귀중한하고 효과적인 도구를했습니다. 또한, TA는 객관적으로 다양한 모양 범주로 과일을 분류하는 데 사용할 수 있습니다. 마지막으로, 다른 식물 종의뿐만 아니라 나뭇잎과 씨앗 등의 식물 기관의 과일 모양과 색상 특징은 TA와 함께 평가할 수 있습니다.

Protocol

토마토 분석기 (TA) 소프트웨어는 인치당 도트 (픽셀) (DPI)에서 측정 특정 크기와 이미지 해상도의 개체를 인식하기 위해 설계되었습니다. 소프트웨어는 자동으로 스캔 이미지 과일의 경계를 결정합니다. 객체 경계는 이미지에서 객체의 경계를 설명 인접한 지점의 목록에서 결과를 등고선 추적을 통해 결정됩니다. 모든 과일 모양 측정은 경계에 따라 계산됩니다. 색상 테스트 모듈 "토마토 분석기 색상 테스트는"소프트웨어 인정 경계 내부의 색상 매개 변수를 계량하기 위해 설계되었습니다. R (적색), G (녹색) 및 B (청색) : 색상 측정은 RGB 컬러 공간을 기반으로합니다. 각 픽셀에 대한 평균 RGB 값이 컬러 테스트 모듈로 촬영한 후 L을 사용 CIELAB 색 공간에 번역되어 * A *, B * 인간의 시각적 인식을 대략 방식으로 색상을 표현합니다. 컬러 테스트 모듈은 색조 및 *와 B를 기반으로 채도 색상 설명을 계산합니다 *.

단계별 프로토콜이 토마토 열매와 형태 및 TA 소프트웨어 패키지를 사용하여 컬러 속성의 후속 반자동 분석 디지털화에 대해 설명되어 있습니다. 프로토콜을 8 단계로 나누어져있다 : 속성의 TA 색상 테스트 5 1) 선택과 식물, 2의 준비) 이미지 수집, 3) 소프트웨어 설치, 4) 이미지 분석 및 교정) 수동 조정, 6) 사용자 정의 설정, 7)) 데이터 분석의 예를 저장하고 데이터를 수출하고, 8.

1. 선택과 식물의 준비

  1. 과일은 깨끗하고 건조해야합니다.
  2. 과일을 절단하면 부드럽게은 모양 변형을 일으킬 수 있기 때문에 다육 질의 열매는 너무 인은해서는 안됩니다.
  3. 날카로운 톱니 모양의 나이프하거나 새 면도날로 과일을 잘라요. 분석 및 평가하는 속성의 종류에 따라 과일이 센터를 통해 길이 방향 또는 transversely 절단해야합니다. 색상 분석은 길이 방향 또는 transversely 과일뿐만 아니라 특정 기능을 강조하기위한 다른 섹션을자를 적용할 수 있습니다.
  4. 열매는 매우 육즙이있다면 조직이나 종이 타월로 모래 바닥으로 과일의 내부 부분을 건조.

2. 이미지 모음

  1. 아래 컷 측면으​​로 스캐너에 과일과 장소 컷. 위의 통치자와 과일 아래 라벨을 넣으십시오. 통치자는 올바른 스캔 해상도가 선택되었는지 확인하는 데 사용하고, 과일 특성의 정확한 측정을 위해 중요합니다. 데이터의 높은 처리량 분석을 위해, 그것은 한 번에 하나 씩만 공장 (또는 유전자형)에서 열매를 스캔하고 같은 검사에 모두의 혼합물 중 길이 방향 또는 transversely 상처지만, 아니 열매를 검사하는 것이 필수적입니다. 플레이스 과일 가깝게 있지만, 인접 과일 감동 발생하지 마십시오. 또한 스캐너의 과일 사이의 큰 빈 공간을 피하십시오. 개체가 너무 멀리 떨어져 서로하는 경우, 이미지가 사전 TA와 분석하기 위해 어도비 포토샵이나 김프 같은 이미징 소프트웨어를 사용하여 조작해야합니다.
  2. TA 소프트웨어가 정확하게 크기를 측정하는 이미지 해상도를 사용하기 때문에, 스캔 해상도의 적절한 선택은 나중에 분석을 위해 중요합니다.
    1. 개체가 1 ~ 8cm하는 경우 원칙적으로, 200 또는 300 DPI (픽셀 / 인치)에서 스캔. 개체> 8cm하는 경우, 100 DPI로 스캔. 같은 씨앗으로 (<1cm) 매우 작은 물체 들어, 750 DPI 이상에서 스캔. 배치 분석 계획 (아래 참조)과 과일 크기가 다른 식물 사이에서 높은 변수되지 않습니다 때, 그것은 동일한 실험을 위해 수집하는 모든 이미지에 대해 하나 스캐너 해상도 설정을 선택하는 것이 편리합니다.
    2. 과일은 <8cm있다면 컬러 테스트를 위해 200 DPI로 스캐너의 해상도를 설정합니다. 과일이> 8cm하는 경우, 100 DPI로 스캔. 또한, 스캐너에서 사용할 수있는 색상의 가장 높은 번호의 출력 이미지 크기를 설정합니다.
  3. 객체는 분석을 방해할 것입니다 그림자를 방지하기 위해 검은색 또는 아주 어두운 배경과 스캔해야합니다. 모든 빛이 화면에서 제한되도록 어두운 배경은 스캐너를 통해 판지 상자를 배치하여 얻을 수 있습니다. 흰색 배경을 사용하는 경우 응용 프로그램이 어두운 배경의 사용에 최적화된 때문에, TA가 작동되지 않습니다.
  4. 이미지가 큰 빈 공간을 피하기 위해 초기 스캔 (이미지를 저장하기 전에) 이후 잘립니다해야합니다. 이미지가이 단계에서 잘립니다하지 않은 경우, 그것은 이전 TA와 분석하기 위해 어도비 포토샵이나 김프 같은 이미징 소프트웨어를 사용 잘립니다해야합니다.
  5. 색상 분석의 경우 스캐너가 보편 L에 RGB 값을 변환할 사용자가하고자하는 경우에는 조정해야합니다 * *와 B * 규모. 색상 검사기의 검사 (그림 1)은 과일의 스캔 전이나 도중에 발생한다. 스캔 색상 검사기는 과일 이미지와 같은 폴더에 저장해야합니다. 스캐너들은 색상 D를 캡처하는 방법에 차이가 있기 때문에 스캐너 교정이 필요합니다ATA 및 광원은 반복 사용 시간이 지남에 따라 변경될 수 있습니다.
    1. 색상 표준을 취득합니다. 색상 표준은 관심의 작물에서 관찰 색상의 광범에 따라 선택되어야 스캔. 이 예를 들어, 우리는 표준 24 색상 연주 차트를 (ColorChecker, X - 라이트, 그랜드 래 피즈, MI, 그림 1) 선택했습니다. 당신이 과일을 검사처럼 색 검사기를 검사합니다. 스캐너 교정은 섹션 4.7에서 설명합니다.
  6. JPEG 파일로 스캔한 이미지를 저장합니다.
    참고 : 이미지 수집 단계에서 스캐너에있는 개체를 게재할 때 신중하고 정확하게한다. TA에서 과일을 분석하면 개체가 정렬됩니다 더 나은, 더 적은 수동 조정이 필요합니다. 낮은 고품질의 이미지의 예 그림 2에 표시됩니다.

3. 소프트웨어 설치

  1. 토마토 분석기 (TA) 버전 2.2.0.0는에서 다운로드받을 수 있습니다 http://www.oardc.osu.edu/vanderknaap/tomato_analyzer.htm . 토마토 분석기 사용자 설명서 와 토마토 분석기 컬러 테스트 설명서는이 웹 사이트에서 이용할 수 있습니다.
  2. TA는 Windows 운영 체제 (버전 2000 이상)가 필요합니다.

4. TA 색상 시험 이미지 분석 및 교정

  1. 이미지가 포함된 폴더가 아니라 "내 문서"폴더 또는 원격 서버의 하드 드라이브에 삽입되어야합니다. 그렇지 않으면, TA는 원래 이미지와 같은 폴더에 조정 이미지를 저장하지 않습니다. 확장명을 가진 조정 이미지를 표시합니다. tmt 원래와 같은 폴더에있다. JPG 이미지 (단계 6.1.1 참조) 확인합니다.
  2. 두 번 아이콘을 클릭하여 TA 프로그램은 다른 소프트웨어 응용 프로그램처럼을 시작합니다.
  3. 사용자는 "설정"메뉴에서 "스캐너 DPI"를 선택하여 해당 설정으로 DPI 및 측정 단위를 설정해야합니다. DPI 설정은 크기 측정 (높이, 폭, 둘레, 면적) 정확 있도록 이미지 파일과 동일해야합니다. 대화 상자의 "사용되는 단위는"데이터 출력을위한 단위 (cm, mm에, 또는 픽셀)를 결정합니다. 같은 대화 상자에서 밝기는 객체가 상대적으로 어두운 때 조정해야 할 수 있습니다.
    참고 : DPI와 유닛도 수동 조정을 한 후 또는 이미지 분석 후 조정할 수 있습니다.
  4. 사용자는 '설정'메뉴에서 '측정이 저장된 "를 선택하여 측정하는 속성을 선택할 수 있습니다. 이것은 분석하는 동안 또는 그 이후 언제든지 할 수 있습니다. 속성 열 범주 (즉, 기본 측정, 과일 모양 지수, Blockiness, Homogenity, 근위 과일 최종 형상, 말초 과일 최종 형상, 비대칭성, 내부 편심, 위​​도 섹션 Morphometrics)에 분류됩니다. 개인 특성 또는 전체 측정 그룹은 그룹이나 속성을 클릭하여 선택하거나 선택 취소하실 수 있습니다. 측정 그룹의 모든 속성이 "+"를 클릭하여 표시하실 수 있습니다. 선택한 속성은 그림 3에 표시된 화면의 오른쪽 하단에있는 창에 범주별로 표시됩니다.
  5. 시작하려면 "열기 이미지 '버튼을 클릭하고 팝업 대화 상자에서 이미지 파일을 선택합니다. 선택한 이미지가 왼쪽 창에 표시됩니다.
  6. 열린 이미지를 분석하려면, "분석"버튼을 클릭하십시오. 완료되면, 각 과일의 경계는 노란색 라인 강조되고 데이터는 오른쪽 아래 데이터 창에 표시됩니다. 소프트웨어는 자동으로 같은 통치자 또는 레이블로 매우 큰 또는 작은 개체를 선택 해제합니다. 취소 개체가 파란색 라인 강조 표시됩니다. 추가 과일들은 이미지를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하여 취소하실 수 있습니다. 노란색에 명시된만이 항목은 데이터 창에 표시되며 (그림 3) 수출합니다. 파란에 명시된 항목이 분석에 포함되지 않습니다. 개별 개체는 마우스로 그들을 왼쪽 클릭하여 오른쪽 상단 창에 표시됩니다.
    참고 : 컬러 테스트 모듈의 데이터가 오른쪽 아래 데이터 창에 표시되지 않습니다.
  7. 색상 분석을위한 색 검사기를 분석합니다.
    1. 색상 검사기 및 수집 L * A *, B * 값. 스캔 색상 검사기 이미지를 열고 과일에 대한 설명으로 분석합니다. TA는 분석 개체 (노란색 경계)로 각각의 패치를 인식했는지 확인하십시오. 당신이 표준 색 검사기를 사용하는 경우 소프트웨어는 어두운 swaths을 인식하지 못할 수 있습니다. 이러한 색상 보정에 포함되지 않습니다. 설정 메뉴에서 "컬러 테스트"를 선택하십시오. 대화 상자가 나타납니다. 보정 값이 경사 (왼쪽 상자) 및 Y - 가로채기 (오른쪽 상자) 0 1로 설정되어 있는지 확인하십시오. 최소 파란색 값을 0으로 설정되어야하고, 매개 변수 1과 2는 무시할 수 있습니다. 컬러 테스트 대화 상자 내에 분석 버튼을 클릭합니다. 새 창이 일을 저장 나타납니다Excel에서 열 수있는 "CSV"전자 문서로 출력. 데이터 파일의 이름과 디렉터리를 지정합니다. 색조 각 색상 패치 채도와 계산, L * A *, B * 값, 출력 데이터 파일은 RGB 값이 포함됩니다.
    2. 보정을위한 보정 값을 결정. 플롯은 L *, *, 색상 검사기 제조 업체 또는 표 1에서 사용할 수 있습니다 비색계의 내 *의 값을, *, 그리고 B의 *에 대한 각 색상 패치 B * 값. 회귀 방정식을 결정하고 각 매개 변수에 대한 기울기와 y - 절편을 기록합니다. 대화 상자에서 사면의 반전과 L의 *에 대한 Y - 절편 값, * 및 b의 기호의 반대를 입력하십시오 *. 이 값은 "컬러 테스트"설정에 대한 보정 값으로 사용됩니다.
  8. 색상 테스트는 사용자가 선택한 색상 값을 지정한 범위에 가을 픽셀의 비율 (%)을보고 두 개의 매개 변수를 정의할 수 있습니다. 토마토의 분석을 위해, 예를 들어, 매개 변수 1 하단과 상단에 가치 원하지 않는 노란색과 녹색 - 노랑 살을 색상에 해당하는 각각 70과 100입니다. 매개 변수 2 낮추고 상위 값은 0 50이며, 원하는 붉은 색과 일치합니다. 이러한 값에 대한 설정을 저장합니다. 이 값은 프로그램이 닫힐 때까지 분석되고 모든 이미지에 적용됩니다. 스캔한 이미지의 경우, 옵션 "C 2 ° 발광체"를 선택하십시오. "발광체 D65 10 °"옵션에만 자연광에서 획득한 이미지 적용됩니다.
  9. 결과 시각화 (그림 3 참조) : 아래 오른쪽 데이터 창에서 데이터의 각 행은 이미지에서 특정 객체에 해당합니다. 데이터는 이미지에있는 개체와 동일한 순서로 표시됩니다. 첫 번째 행은 왼쪽 상단 모서리에있는 개체에 대한 값을 표시하고 마지막 데이터 행은 이미지의 오른쪽 하단 모서리에있는 개체에 대한 값을 표시합니다. 오른쪽 상단 창에서 해당 과일을 표시하는 행을 클릭합니다. 또는 과일을 클릭하고 해당 데이터 행이 강조 표시됩니다. 오른쪽 아래 창에서 속성 탭을 클릭하여이 특성이 각각의 특정 과일에 대한 측정되는 방법을 볼 수 있습니다. 예를 들어, 말초 끝 각도를 클릭하여, 왼쪽 윈도우에서 과일에있는 소프트웨어에 의해 측정된 각도가 표시됩니다. 보다 정확한 측정을위한 수동 조정을 요구 개체를 식별하는 경우이 기능은 매우 유용합니다.
    그림 4는 컬러 테스트 모듈을 분석하는 이미지를 보여줍니다. 그러나, 결과는 데이터 창에 볼 수 없습니다. 분석을 저장 후 데이터는 엑셀 파일에 액세스할 수 있습니다.

5. 속성 수동 조정

때로는 과일과 근위 및 말초 종료의 경계가 TA에 의해 정확하게 찾을 수 없습니다. 과일은 스캐너에 각도로 배치하는 경우 또한, 이미지가 올바른 측정을 얻기 위해 조정해야합니다. 이러한 다른 기능은 초기 분석 후 이미지의 수동 조정을 통해 해결할 수 있습니다. 사용 가능한 조정은 "수정"메뉴 버튼 아래에 나타납니다과 같습니다 회전, 바운더리, 근위 엔드, 말초 엔드, 자동 회전 타원을 조정, 말초 돌출부 조정, 과피 바운더리, 기본 과피의 경계를 조정합니다.

참고 : 조정 만들 수있다면, 먼저 회전 다음, 경계를 조정합니다. 다른 모든 조정은 두 가지 조정 다음과 같은 순서로 만들 수 있습니다. 다른 조정이 선택한 때까지 수정 메뉴에서 선택한 조정 선택한 남아 있습니다. 이것은 사용자가 슬라이스 이미지를 클릭하고 수정 버튼을 클릭하여 조각의 순서에 동일한 조정을 수행할 수 있습니다. 다음은 다른 과일의 특성에 대한 매뉴얼 조정은 상세 있습니다.

  1. 경계
    1. 왼쪽 창에서 과일 클릭을 떠났다. 이것은 오른쪽 상단 창에 나타납니다.
    2. "수정"버튼 옆에있는 화살표를 클릭하고 오른쪽 상단 창에 드롭 다운 목록에서 "경계"를 선택하십시오. 시작 지점과 잘못된 경계의 끝 지점에 마우스 왼쪽 버튼으로 클릭하여 수정할 수있는 경계 위치를 선택합니다. 그 결과, 구분된 경계가 제거됩니다.
    3. 새로운 경계를 추가하려면 끝점 방향으로 시작 지점에서 클릭을 떠났다. 원하는 윤곽을 따라 눌러 계속합니다. 마우스 오른쪽 클릭 이전 변경을 취소합니다. 여러 수정은 연속 오른쪽 클릭하여 취소할 수 있습니다.
    4. 새로운 경계를 확인하려면 "Enter"키를 누릅니다. 그렇지 않으면,이 작업을 취소하려면 'Esc를 "키를 누릅니다.
    5. 원래 경계 설정으로 돌아갑니다 "재설정 바운더리 '를 클릭하십시오.
  2. 회전. 객체가 완전히 수직으로되지 않았을 때이 기능이 사용됩니다.
    1. 왼쪽 창에서 해당 과일을 클릭합니다. 이것은 오른쪽 상단 창에 나타납니다.
    2. "수정"버튼 옆에있는 화살표를 클릭하고 "회전"을 선택드롭 다운 목록에서.
    3. 축은 오른쪽 상단 창에 표시됩니다. 축 끝에있는 녹색 사각형을 드래그하여 열매 따라 균등하게 돌아가며 게재됩니다.
    4. 더블 창 내부를 클릭하거나 완성의 열쇠 "Enter"키를 누르십시오.
    5. 원래 정렬로 돌아가려면 "재설정 회전"을 클릭하십시오.
  3. 근위 끝을 조정합니다. 근위 끝의 위치에 오류가있다면이 기능에서 파생된 측정이 잘못된 것입니다. 그것이 오른쪽 창에 나타나도록 조정을 필요로 과일을 선택합니다. 다음 "근위 과일 최종 형태 '탭을 선택한 과일 아래의 데이터 출력 섹션에있는"근위 각도 마이크로 또는 매크로 "를 선택하십시오. 근위 각도 이제 왼쪽에있는 이미지에서 각각의 과일에 대해 표시됩니다. 이러한 방법으로 비정상적인 것 각도가 확인할 수 있습니다. 근위 끝의 위치를​​ 변경하려면 다음 단계를 따르십시오 :
    1. 왼쪽 창에서 원하는 과일을 클릭합니다. 이것은 오른쪽 상단 창에 나타납니다.
    2. "수정"버튼 옆에있는 화살표를 클릭하고 드롭 다운 목록에서 "근위 끝"을 선택하십시오.
    3. 오른쪽 창에서 클릭하고 올바른 위치로 정점 표시기를 끕니다.
    4. 더블 클릭하거나 완료 "Enter"키를 누릅니다.
  4. 말초 끝을 조정합니다. 개체의 말초 끝의 위치 또한 수동으로 변경할 수 있습니다. 효율적으로 말초 최종 조정이 필요 열매를 찾으려면, 근위 엔드에 대한 같은 절차를 따르십시오.
    1. 왼쪽 창에서 원하는 과일을 클릭합니다. 이것은 오른쪽 상단 모서리에 나타납니다.
      "수정"버튼 옆에있는 화살표를 클릭하고 드롭 다운 목록에서 "말초 종료"를 선택하십시오.
    2. 오른쪽 창에서 클릭하고 올바른 위치로 정점 표시기를 끕니다.
    3. 더블 클릭하거나 완료 "Enter"키를 누릅니다.
  5. 말초 끝 돌출부. 이 함수는 사용자가 팁의 경계에 끝점을 정의할 수 있습니다.
    1. "말초 과일 최종 모양 '탭에서 열 레이블"말초 최종 돌출부 "을 선택하고 조정할 수있는 개체를 선택합니다.
    2. "수정"버튼 옆에있는 화살표를 클릭하고 드롭 다운 메뉴에서 "말초 돌출부를 조정"을 선택하십시오.
    3. 경계를 따라 원하는 위치로 나타나는 지점을 끕니다.
    4. 완료 Enter 키를 누르십시오. 라인 팁 지역과 계산 끝에 지역의 단절을 보여주는가 나타납니다. 결과는 말초 최종 돌출부 열에 나타납니다. 팁 부분은 원하는 위치에 있지 않다면, "수정"버튼 아래의 "재설정 말초 돌출부"를 선택하면 자신의 초기 위치로 포인트를 재설정합니다. 팁 영역을 찾을 수 있지만 존재해서는 안 경우에는 "수​​정"버튼에서 "말초 걸림 제거"를 선택하면 "말초 최종 돌출부"칼럼에 대해 0.0의 값을 그 결과, 과일의 하단에 지점을 이동합니다.
  6. 자동 회전. 그들은 자동으로 같은 방향을 향하고 뾰족한 끝이 정렬 수 있도록이 기능은 특히 토마토 종자를 위해 개발되었습니다. 이때, 자동 회전 기능은 과일과 같은 다른 개체에 대해 작동하지 않습니다.
  7. 타원을 조정합니다. 이 기능은 사용자가 크기를 조정 및 / 또는 내부 과일 영역을 정의하는 내부 타원을 이동할 수 있습니다. 이 속성은 내부 편심 기능과 TA의 과일 모양 인덱스 내부 속성에 사용됩니다.
    1. 내부 편심 탭을 선택하고 다음 탭에서 열 중 하나를 선택합니다. "설정"메뉴에서 "기본 타원의 크기"를 선택하십시오.
    2. 개체를 선택하고 "수정"버튼을 클릭하십시오. 선택 드롭 다운 메뉴에서 "타원을 조정."
    3. 두 지점은 타원의 상단과 왼쪽 지점을 나타내는 표시됩니다. 둘 다 크기를 다시 센터 새로운 두 포인트와 관련하여 타원을 이동.
    4. 이러한 점을 그들의 원하는 위치로 설정되었습니다되면, Enter 키를 누르십시오. 타원 다시 그려야합니다. 위치가 허용하는 경우, 다시 Enter 키를과 컬럼의 값은 업데이 트됩니다.
    5. 내부 타원형이 reshaped되지 않고 이동해야 할 경우, 포인트가 있던 개체의 중앙에 클릭하십시오. 두 줄로 세 녹색 포인트가 나타납니다. 크기 조정을하지 않고 타원을 이동하려면 새 위치로 과일의 중앙에 약 위치 지점을 이동합니다.
    6. 완료 Enter 키를 누릅니다.
  8. 과피 경계를 조정합니다. 이 함수는 사용자가 과피 영역을 정의할 수 있으며 과피 영역 "및"과피의 두께는 위도 섹션 '탭에서 "에서 선택"때 조정해야합니다.
    참고 : 오버 익었 과일을 위해, 그것은 과일의 나머지 부분에서 과피를 구별하기 어렵거나 불가 능할 수 있습니다.
    1. 개체를 선택하고, 내 아래의 "수정"드롭을 클릭하십시오뉴. "기본 과피 경계"를 선택하고 최고의 과피에 맞는 기본 설정합니다.
    2. 자세한 조정 내용은 "조정 과피 경계"메뉴 아래의 "수정"드롭에서를 선택하십시오.
    3. 오른쪽 창에서 수정할 필요 과피 경계 위치를 선택합니다. 이것은 시작 지점과 잘못된 경계의 끝 지점에 클릭을 왼쪽으로 수행됩니다. 그 결과, 구분된 경계가 제거됩니다. 최상의 결과를위한, 경계의 가능한 가장 작은 섹션은 한 번에 선택할 수 있습니다.
    4. 새로운 경계를 추가하려면, 다시 두 번째 지점에서 첫 번째 지점에 클릭을 떠났다. 원하는 윤곽을 따라 눌러 계속합니다. 마우스 오른쪽 클릭 이전 변경을 취소합니다. 여러 수정은 연속 오른쪽 클릭하여 취소할 수 있습니다.
      참고 : 너무 많은 과피 경계 수정이 프로그램의 충돌이 발생할 수 있습니다.
    5. 새로운 경계를 확인하려면 "Enter"키를 누릅니다. 그렇지 않으면,이 작업을 취소하려면 'Esc를 "키를 누릅니다.
    6. 원래 위치로 경계를 반환하는 "재설정 과피 바운더리"를 선택하십시오.
  9. 색상의 분석을 위해, 육체의 경계가 과일 이미지의 가장자리에되지 않습니다 (예 : 그림 4에 표시된 가로 잘라 위의 과일의 피부를 보여주는 과일 어깨에 가로 절단), 사용자 "설정"메뉴에서 "컬러 테스트"대화 상자를 엽니다 필요합니다. 이 대화 상자에서 최소 파란색 값을 30으로 설정하고 저장해야합니다. 과일은 <3cm있다면, 20 최소 파란색 값을 설정합니다. 이 값은 TA 문제가 올바른 경계를 찾을 수있다면 추가로 조정할 수 할 수 있습니다.

6. 사용자 정의 설정

일부 속성에 대해, 사용자는 측정을 복용해야되는 설정을 선택해야합니다. 이것은 분석 전이나 후에 할 수 있으며, 실험 이전하거나 사용자가 새로운 분석에 적절한 설정을 정의하기 위해 탐험 분석을하고자 여부를 사용했던 것과 동일한 설정에서 반복되어야하는지를 따라 달라집니다.

  1. 말초 및 근위 최종 blockiness의 설정. Blockiness은 중간 폭 (그림 5A)로 과일의 말초 / 근위 끝에 가장 가까운 높이의 사용자가 선택한 비율의 너비의 비율로 계산됩니다. 이것은 사용자가 측정이 촬영되는 개체의 위치를​​ 선택하거나 변경할 수 있습니다. 위턱과 아래턱에 blockiness 위치는 "설정"버튼 아래에있는 "Blockiness 위치"에 새 값을 입력하여 변경할 수 있습니다.
  2. 마이크로 및 매크로 각도 설정합니다. 이러한 설정은 열매의 끝부분 (그림 5B)에서 다양한 직책에서 각도를 계산하는 데 사용됩니다. 매크로 설정은 일반적으로 5-40 경계를 따라 %와 마이크로 설정이 경계를 따라 2-10%하는 데 사용됩니다에서 각도에 사용됩니다.
  3. morphometric 점의 개수입니다. 이 함수는 로드된 이미지에서 각 개체의 경계를 따라 포인트를 찾습니다. 말초 및 근위 종료는 이미지의 모든 개체에 대한 획기적인 지점으로 사용됩니다. 경계를 따라 측정 포인트의 번호는 "설정"메뉴에서 "# morphometric 포인트"로 선택할 수 있습니다. 4 사이에 30 지점을 선택하실 수 있습니다. 이 소프트웨어는 자동으로 절반으로 선택한 지점의 개수를 균등하게 분할하고 말초 및 근위 종료 사이에 과일의 각 측면에 그들을 배포합니다.

7. 데이터를 저장 및 수출

  1. 데이터를 저장
    1. TA하여 이미지 및 이미지 분석의 수동 조정 후, "저장 과일"버튼을 클릭하십시오. 수동 조정 및 취소 개체를 포함한 모든 최신 정보는, 원래 이미지의 같은 이름과 tmt의 확장자를 가진 새 파일에 저장됩니다. 그것이 원본 파일에 연결되어 있기 때문에 파일을 선택 때마다, 같은 이름으로 저장 tmt 파일이 자동으로 열립니다. 그러나, tmt 파일은 JPG 이미지 파일과 같은 폴더 (섹션 4.1 참조)에 보관해야합니다. 소프트웨어가 같은 폴더에 tmt 및 JPG 파일을 저장하지 않으면, C 드라이브에 이미지 폴더를 이동합니다.
    2. 조정없이도​​, 원래의 이미지 파일으로 되돌리려면, 단순히 관련 tmt 파일을 삭제합니다. 대안은 "분석"및 원본 이미지를 reanalyze 선택하는 것입니다. 그러나, 이미지와 같은 이름을 가진 모든 tmt 여전히 이미지 물론, 조정 tmt 파일을 통해 저장,하지 않는 파일을 열 것을 다음과 관련된 것이라고 알고 있습니다.
  2. 내보내기 데이터
    1. 사용자는 단추를 "내보내기"를 선택하여 개별 이미지에 대한 데이터를 내보낼 수 있습니다. 데이터는 엑셀 파일에 수출하고 각 과일, 평균과 표준 편차에 대한 속성값을 표시합니다.
    2. TA 응용 프로그램은 또한 두 개 이상의 이미지 ( "배치 분석"기능)에서 속성값을 내보낼 수 있습니다.
      1. 스타하기알티는 배치 분석까지, "열기 이미지 '버튼을 클릭합니다.
      2. 배치 분석에 이미지 파일을 선택합니다. 복수 파일 추가 파일을 선택하면서 "시프트"또는 "Ctrl"키를 사용하여 선택됩니다. 파일 선택 후 "열기"키를 클릭합니다.
      3. 사용자가 배치 분석 출력 유형을 선택하라는 메시지가 나타납니다 : "이미지마다 개별 측정을" "평균 표준 편차", "오직 평균"또는. 수출의 두 모드의 예제는 그림 6에 표시됩니다.
      4. 생성됩니다 Excel 파일의 이름을 선택하고 "저장"키를 클릭합니다. 소프트웨어는 자동으로 파일을 열고 배치 분석을 시작합니다. 이미지 파일이 이전에 분석 TA로 저장하신 경우, 저장된. tmt 파일은 배치 분석을 위해 열립니다. 파일이 이전에 분석되지 않은 경우, 소프트웨어는 수동 조정 및 deselections없이 이미지의 분석을 수행합니다. TA 600 DPI 적어도 100 이미지의 배치 분석을 수행할 수 있습니다.
      5. 색상 분석을위한 배치 분석. 설정 메뉴에서 "컬러 테스트"옵션을 엽니다. 배치 분석을 확인하고 분석을 클릭합니다. 새 창이 분석 이미지를 선택 나타납니다. 다음 창에서 데이터 파일의 이름과 디렉토리를 지정합니다. 저장을 클릭합니다. 출력 파일은 각 이미지의 이름 (파일 이름을 기반)와 이미지의 각 과일에 대한 평균 색상 값을 포함합니다. 출력에 포함된 매개 변수는 다음과 같습니다 매개 변수 1, 매개 변수 2, R, G, 그리고 B 값, 광도, L * A *와 B * 가치뿐만 아니라 색조 및 채도 값. 컬러 테스트 모듈은 컴퓨터의 하드웨어에 따라 100 과일 이미지까지 배치 분석을 할 수 있습니다.

8. 데이터 분석의 예

TA에 의해 생성되는 출력은 여러 애플 리케이션에 사용할 수 있습니다. 유전자 연구에서, 출력은 다른 재배 토마토 품종 (S. lycopersicum)과 야생 동물 사이의 경계에서 파생된 여러 segregating 인구의 과일 모양 QTL (양적 뜨헤의 Loci) 감지하는 데 사용됩니다 S. pimpinellifolium의 가입 LA1589 1,4,5. TA는 모양 카테고리 6 과일을 분류하고 생리 장애 "노란색 어깨"3에 의한 토마토 과일 색상 변색을 분석하는 데 사용할 수 있습니다. 또한, 소프트웨어는 같은 나뭇잎 7 씨앗 8,9와 같은 다른 식물의 기관을 분석하는 데 사용되었습니다.

9. 대표 결과

TA의 출력은 널리 다양한 어플 리케이션에 사용되고 있습니다. 과일 모양 QTL 연구에서, 과일 이미지는 (하나의 이미지에 공장 당 8-10 과일) 각 인구의 96-130 식물의 총에서 수집되었다. 그 후,이 이미지는 TA 4,5에 의해 분석되었다. phenotypes과 genotypes 사이의 연관을 검색하려면, QTL 분석은 복합 간격 매핑에게 10,11를 사용하여 수행되었으며 각 인구 12 속성의 하위 집합에 대한 multitrait 복합 간격 매핑에 의해. 그 결과, 토마토 게놈 제어 과일 모양의 많은 지역이 발견되었습니다. 다른 하나의 인구 유일하다고 반면이 지역 중 일부는 여러 인구에 존재했다. 몇 가지 과일 모양 QTLs (예 : ovate, 태양, 그리고 fs8.1 등) 이전 매핑 연구에서 알려진했지만, 여러 가지 다른 loci이 새로 발견되었습니다. 총, 과일 모양 속성을 제어 17-36 QTLs는 2,4 세 segregating 인구에서 발견되었습니다.

TA에 의해 생성된 데이터는 주요 구성 요소 분석 (PCA)를 사용하여 분석되었다. 한 연구에서는 15 모양 속성은 PCA를 받게되었고, 처음 세 개의 주요 구성 요소 (PC)는 이후 특성으로 매핑되었습니다. 데이터는 PC의 QTLs는 구성 요소 4 기여했다 속성 QTLs과 overlapped 것을 보여줍니다. Segregating 인구도 모양 속성을 통해 식별되는 QTL에 morphometrics로 확인된 QTL을 비교하는 데 사용되었습니다. 다시 QTL morphometrics이 사건이 93 %에 QTL 제어 과일 모양과 크기의 속성과 일치하는 표시했다. 이러한 결과는 명확하게 과일 형태를 분석 TA에 의해 생산되는 데이터의 유효성과 재현성을 보여줍니다.

TA의 또 다른 응용 프로그램은 객관적인 과일 모양 측정을 바탕으로 토마토 cultivars를 식별하는 과일 모양 분류 시스템의 창조이다. 다양한 기원과 과일 형태의 ~ 350 토마토 accessions의 germplasm 수집 평가되었다. 각 공장에서 약 팔 과일은 디지털과 조교와 함께 분석했다. 두 기존의 분류 시스템, IPGRI 13 UPOV 14, 평가 및 컬렉션에 과일 이미지 시각적 비교를 사용하여 비교했다. 우리는 몇 가지 카테고리를 결합하여 두 개의 새로운 6 생성하여 두 시스템의 형태학의 분류를 수정했습니다. PRoposed 범주는, 평면 원형, 긴 직사각형 obovoid, 타원체, 심장, 그리고 oxheart 있습니다. IPGRI 13 UPOV 14 시스템에서 적응 8 개의 새로운 카테고리가 더 시각적으로 구별할 수 있고, TA 측정을 사용하여 테스트되었습니다. 각 가입에서 37 특성 TA 출력은 최고의 각각의 과일 모양 범주를 정의하고, 또한 discriminator 특성은 각 가입의 시각 분류를 설명하는 방법 정확하게 평가할 수있는 측정을 식별하는 PCA와 선형 Discriminant 분석 (LDA)를 받게되었습니다. 이 과일 모양 분류 시스템의 한 가지 가능한 응용 프로그램 phenotypic 데이터를 기반으로 클러스터 accessions에 TA의 출력을 사용하여 수 있으며, 다양한 과일 모양 범주 사이의 연관 관계를 식별하는 것입니다.

TA의 색상 테스트 모듈은 S. 사이 십자가에서 파생된 근친 backcross (IBC) 인구의 비색계 (CR300)로 찍은 컬러 측정 비교했다 lycopersicum 처리 cultivars 3. L *는 *와 B * 비색계의 가치가 TA로 세 가지 스캐너에서 얻은 색상 값을 비교했다. 그러나, 세 스캐너 간의 차이로 인해 하드웨어, 소프트웨어 또는 nonstandardized RGB 값으로 관찰되었다. 따라서 보정 값을 입력하는 옵션은 스캐너 교정을 허용하도록 색상 테스트에서 구현되었습니다. TA의 색상 테스트를 사용하여 유전자 연구에서는 색상과 색상 균일에 대한 유전적 차이 그 가치가 비색계에서 얻은 때보다 훨씬 높은되었습니다. 비색계가 표면에서만 몇 가지를 분석하는 반면 이러한 차이는 전체 표면의 색상 TA 측정 매개 변수로 인해 수 있습니다. 마지막으로, TA는 테스트 및 감자, 오이, muskmelon하고, 딸기 등 다른 작물 3의 색상과 색상 균일도를 분석할 수 있었다.

그림 1
그림 1. 다른 스캐너에서 서로 다른 시간에 얻은 색상 값을 보정하기 위해 색상 테스트 모듈에 대한 표준 색상 검사기.

그림 2
그림 2. 고품질의 디지털 이미지가 TA의 적절한 작동을 위해 필요합니다. 품질이 낮은 이미지의 A) 예. TA는 이미지를 통해 개체를 찾기 위해 시도합니다. 같은 여기에 그림과 같이 큰 빈 공간이있는 경우 TA는 제대로 작동하거나 충돌하지 않을 수 있습니다. 일부 과일은 건조 blotted되지 않았습니다, 그리고 스캐너 화면에 주스는 올바른 과일 경계를 인식 TA 수 없게됩니다. 또한 과일의 대부분 잘못 세로 방향 때, 많은 속성이 올바르게 계산되지 않습니다. 불쌍한 품질 이미지를 크게하기 때문에 사전에 분석하여야 할 것이다 광범위한 수동 조정의 과일 모양의 분석을 느리게합니다. 고품질 이미지의 B) 예. 서로 감동하고 건조 blotted되지 동안 과일, 정확하게 수직 간격 가까운 지향하고 있습니다.

그림 3
그림 3. TA 소프트웨어의 스크린 샷. 상단 창이 몇 가지 사용 가능한 도구 (즉, 오픈 이미지, 과일, 수출 데이터에 맞게 크기, 분석 및 수정 사항을 저장)에 대한 단추를 표시합니다. 오른쪽 상단 창에서 개체를 수동으로 조정을 위해 선택되었으며 데이터는 오른쪽 아래 창에 표시됩니다. 이 과일에 대한 값은 오른쪽 아래의 데이터 윈도우에서 회색으로 강조 표시됩니다. 파란색으로 설명한 개체가 분석에 포함되지 않습니다 반면 왼쪽 창에서 노란색에 명시된 개체가 분석에 포함됩니다.

그림 4
그림 4. 컬러 테스트 응용 프로그램 - 토마토 분석기에 사용되는 이미지.

그림 5
그림 5. 사용자 정의 설정. A) Blockiness 특성. 위쪽 위치 근위 최종 blockiness 및 삼각형 특성을 계산하는 데 사용됩니다. X는 (그림 = 10 %) 측정이 어디 어퍼 위치에 대한 설정을 결정합니다. 낮은 위치가 말초 최종 blockiness과 삼각형의 특성을 계산하는 데 사용됩니다. Y는 (그림 = 90%) 측정이 어디 로우어 위치에 대한 설정을 결정합니다. 이 위치에 대한 값은 과일의 상단에서 높이의 비율을 동일. B) 매크로 각도 특성을. 녹색 선은 각도가 측정됩니다 엔드 (그림에서 검은 사각형)의 경계를 따라 비율 (그림 = 20 %) 나타냅니다. 이 소프트웨어는 + /를 사용하여 기울기를 결정합니다 - 선택된 가치의 5 %를. 선택한 가치의 2 % - 마이크로 각도를위한 소프트웨어는 + /를 사용하여 기울기를 결정합니다.

그림 6
그림 6. 이미지에서 내보내기 도구를 사용하여 얻은 출력 데이터의 예를 들어 그림 3에서 보여주었다. A) 출력은 각 과일, 평균과 표준 편차에 대한 속성값을 표시. B) 출력은 평균 속성값 10 토마토 품종에 대한 표준 편차를 표시.

  내 * * B *
1 37.986 13.555 14.059
2 65.711 18.13 17.81
3 49.927 -4.88 -21.925
4 43.139 -13.095 21.905
5 55.112 8.844 -25.399
6 70.719 -33.397 -0.199
7 62.661 36.067 57.096
8 40.02 10.41 -45.964
9 51.124 48.239 16.248
10 30.325 22.976 -21.587
11 72.532 -23.709 57.255
12 71.941 19.363 67.857
13 28.778 14.179 -50.297
14 55.261 -38.342 31.37
15 42.101 53.378 28.19
16 81.733 4.039 79.819
17 51.935 49.986 -14.574
18 51.038 -28.631 -28.638
19 96.539 -0.425 1.186
20 81.257 -0.638 -0.335
21 66.766 -0.734 -0.504
22 50.867 -0.153 -0.27
23 35.656 -0.421 -1.231
24 20.461 -0.079 -0.973

표 1. L * A *, B * 색상 검사기의 각 패치에 대한 값을 (그림 1 참조). 발광체의 소스는 D50이고 관찰자의 각도는 2 ·했습니다.

Discussion

식물 장기 형태와 색깔의 높은 처리량과 정확하게 평가하기 때문에 양적 자연과 자주 주관 부량의 어렵습니다. TA는 높은 처리량 및 반자동 방식으로 여러 가지 과일과 형태학의 colorimetric 특성의 객관적이고 정확한 측정을 제공합니다. TA의 유용은 2,4,5 QTL 토마토 과일 모양의 신분에 LED 연구에서 입증되었습니다. 또한, cultivars6의 분류 및 종 그룹의 분류는 TA 15,16의 출력을 사용하여 평가하고 있습니다. 길쭉한 과일 17 토마토 과일 모양 유전자 일 결과의 높은 표현. TA, 잎 및 떡잎 모양을 사용하는 것은 응용 프로그램이뿐만 아니라 다른 식물 기관의 형태를 측정하기 위해 효과적으로 사용될 수 보여주는 높은 수준의 7 태양을 표현 라인에서 산출된 것입니다. 또한, TA는 토마토와 해바라기 8,9의 종자 크기의 유전 기초를 식별 매우 중요했습니다. 마지막으로, TA의 구현 색상 테스트 모듈은 토마토에 과일 컬러를 분석하기 위해 다른 방법보다 더 정확하고 정확하게, 그리고 저렴합니다. 요약, TA는 형태학 및 식물 기관의 색상 변화의 객관적이고 신뢰할 수있는 평가를 위해 중요한 도구가되었다.

Acknowledgments

이 연구는 국립 과학 재단 (DBI 0,227,541)에 의해 지원되었다.

References

  1. Brewer, M. T. Development of a controlled vocabulary and software application to analyze fruit shape variation in tomato and other plant species. Plant Physiol. 141 (1), 15-25 (2006).
  2. Gonzalo, M. J. Tomato Fruit Shape Analysis Using Morphometric and Morphology Attributes Implemented in Tomato Analyzer Software Program. Journal of the American Society for Horticultural Science. 134 (1), 77-87 (2009).
  3. Darrigues, A. Tomato analyzer-color test: A new tool for efficient digital phenotyping. Journal of the American Society for Horticultural Science. 133 (4), 579-586 (2008).
  4. Brewer, M. T., Moyseenko, J. B., Monforte, A. J., van der Knaap, E. Morphological variation in tomato: a comprehensive study of quantitative trait loci controlling fruit shape and development. J Exp Bot. 58 (6), 1339-1349 (2007).
  5. Gonzalo, M. J., Knaap, E. vander A comparative analysis into the genetic bases of morphology in tomato varieties exhibiting elongated fruit shape. Theor Appl Genet. 116 (5), 647-656 (2008).
  6. Rodríguez, G. R. Diversity of SUN, OVATE and FAS in the tomato germplasm and their effect on fruit morphology (in preparation. , Forth Coming Forthcoming.
  7. Wu, S. Masters Thesis. , The Ohio State University. (2009).
  8. Orsi, C. H., Tanksley, S. D. Natural variation in an ABC transporter gene associated with seed size evolution in tomato species. PLoS Genet. 5 (1), e1000347-e1000347 (2009).
  9. Yue, B., Cai, X., Yuan, W., Vick, B., Hu, J. Mapping quantitative trait loci (QTL) controlling seed morphology and disk diameter in sunflower (Helianthus annuus L). Helia. 32, 17-35 (2009).
  10. Zeng, Z. B. Theoretical Basis for Separation of Multiple Linked Gene Effects in Mapping Quantitative Trait Loci. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 90 (23), 10972-10976 (1993).
  11. Zeng, Z. B. Precision Mapping of Quantitative Trait Loci. Genetics. 136 (4), 1457-1468 (1994).
  12. Jiang, C. J., Zeng, Z. B. Multiple-Trait Analysis of Genetic-Mapping for Quantitative Trait Loci. Genetics. 140 (3), 1111-1127 (1995).
  13. International Plant Genetic Resources Institute. IPGRI Descriptors for Tomato (Lycopersicon spp.). , Roma, Italy. 47-47 (1996).
  14. International Union for the Protection of New Varieties of Plants. UPOV Guidelines for the Conduct of Tests for Distinctness, Uniformity, and Stability. TOMATO (Lycopersicon Lycopersicum (L.) Karsten Ex Farw.). , Geneva. 51-51 (2001).
  15. Depypere, L., Chaerle, P., Mijnsbrugge, K. V., Goetghebeur, P. Stony endocarp dimension and shape variation in Prunus section Prunus. Annals of Botany. 100 (7), 1585-1597 (2007).
  16. Depypere, L., Chaerle, P., Breyne, P., Mijnsbrugge, K. V., Goetghebeur, P., P, A combined morphometric and AFLP based diversity study challenges the taxonomy of the European members of the complex Prunus L. section Prunus. Plant systematics and evolution. 279 (1-4), 219-231 (2009).
  17. Xiao, H., Jiang, N., Schaffner, E., Stockinger, E. J., van der Knaap, E. A retrotransposon-mediated gene duplication underlies morphological variation of tomato fruit. Science. 319 (5869), 1527-1530 (2008).

Tags

식물 생물학 제 37 형태 색상 이미지 처리 양적 특성의 loci 소프트웨어
토마토 분석기 : 2 차원 객체에서 정확하고 상세 형태학의와 Colorimetric 데이터를 수집하는 유용한 소프트웨어 응용 프로그램
Play Video
PDF DOI

Cite this Article

Rodríguez, G. R., Moyseenko, J. More

Rodríguez, G. R., Moyseenko, J. B., Robbins, M. D., Huarachi Morejón, N., Francis, D. M., van der Knaap, E. Tomato Analyzer: A Useful Software Application to Collect Accurate and Detailed Morphological and Colorimetric Data from Two-dimensional Objects. J. Vis. Exp. (37), e1856, doi:10.3791/1856 (2010).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter