Summary

LeafJ: um plugin ImageJ para semi-automatizado de medição forma de folha

Published: January 21, 2013
doi:

Summary

Demonstração de métodos fundamentais para medições folha de elevada capacidade. Estes métodos podem ser usados ​​para acelerar a folha quando se estuda a fenotipagem mutantes de muitas plantas ou plantas de outro modo de rastreio por fenótipo folha.

Abstract

Fenotipagem de alto rendimento (phenomics) é uma ferramenta poderosa para a ligação de genes para as suas funções (ver revisão 1 e exemplos recentes 2-4). As folhas são o órgão fotossintética primária, e seu tamanho e forma variam developmentally e ambientalmente dentro de uma planta. Por estas razões, os estudos sobre a morfologia foliar exigem a medição de vários parâmetros de muitas folhas, que é o melhor feito por ferramentas semi-automatizadas phenomics 5,6. Sombra da copa é uma sugestão importante ambiental que afeta a arquitetura da planta e história de vida, o conjunto de respostas é coletivamente chamada de síndrome de evitar sombra (SAS) 7. Entre as respostas SAS, sombra induzida alongamento foliar pecíolo e mudanças na área da lâmina são particularmente úteis como índices 8. Até à data, os programas de folha de forma (por exemplo, forma 9, LAMINA 10, LeafAnalyzer 11, LEAFPROCESSOR 12) pode medir contornos folha e categorizar formas de folha, Mas não pode emitir comprimento do pecíolo. A falta de sistemas de larga escala de medição de pecíolos tem inibido abordagens phenomics a SAS pesquisa. Neste artigo, descreve um recém-desenvolvido plugin do ImageJ, chamado LeafJ, que pode rapidamente medir o comprimento do pecíolo e parâmetros do limbo foliar da planta modelo Arabidopsis thaliana. Para a folha ocasional que a correção manual do limite exigido lâmina pecíolo / folha foi utilizado um tablet touch-screen. Além disso, a forma de folha celular e número de células da folha são determinantes importantes do tamanho da folha 13. Separado LeafJ apresentamos também um protocolo para a utilização de um tablet com tela de toque para medir a forma da célula, área e tamanho. O nosso sistema de medição de folha característica não está limitada a sombra esquiva pesquisa e acelerará a fenotipagem folha de muitos mutantes e plantas de triagem por fenotipagem folha.

Protocol

1. Materiais vegetais Note-se que este protocolo visa o crescimento da planta para a detecção de resposta de esquiva sombra. Você pode crescer plantas em seu estado preferido. Polvilhe sementes de Arabidopsis thaliana na água papel de filtro embebido em 9 centímetros pratos de Petri e loja (estratificar)-los a 4 ° C por quatro dias no escuro. Transferir essas placas de Petri para condições de sol simulados: 80-100 μE radiação fotossinteticamente ativa…

Representative Results

1. Imagens de folha mostrando Estimativas do pecíolo e limite de folhas, e sua janela de medição Um dos recursos mais úteis do LeafJ é a detecção automática de fronteira lâmina foliar / pecíolo (Figura 1). O algoritmo LeafJ funciona da seguinte maneira: o embutido ImageJ funcionalidade ParticleAnalyzer é usado para localizar e determinar a orientação das folhas dentro da selecção do utilizador. Para cada folha a largura da folha é determinada ao longo de todo o …

Discussion

Nosso "LeafJ" plugin permite a medição do comprimento do pecíolo semi-automaticamente, aumentando o rendimento quase seis vezes medição manual. Comprimento do pecíolo é um índice importante da SAS e também é um marco de outros fenômenos, como a resistência submersão e crescimento hyponastic 17. Por conseguinte, este encaixe pode ser útil para uma vasta gama de pesquisadores de plantas.

Nosso plugin é implementado em uma bem estabelecida de software baseado…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

LeafJ foi escrito por JNM, enquanto ele estava em licença sabática no laboratório do Dr. Katherine Pollard dos Institutos Gladstone.

Este trabalho foi financiado por uma doação da Fundação Nacional de Ciência (concessão número IOS-0923752).

Materials

Name of the reagent Company Catalogue number
far-red light LED Orbitec custom made
transparency IKON HSCA/5
scanner Epson Epson Perfection V700 PHOTO
Image J NIH http://rsbweb.nih.gov/ij/
LeafJ custom http://www.openwetware.org/wiki/Maloof_Lab
Air Display Avatron Software Inc. http://avatron.com/
iPad2 Apple Inc. http://www.apple.com/

References

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

Play Video

Cite This Article
Maloof, J. N., Nozue, K., Mumbach, M. R., Palmer, C. M. LeafJ: An ImageJ Plugin for Semi-automated Leaf Shape Measurement. J. Vis. Exp. (71), e50028, doi:10.3791/50028 (2013).

View Video