이 프로토콜은 시중에서 구입할 수있는 평판 스캐너를 사용하여 중력 자극에 응답 애기 모종의 이미지를 신속하게 수집을위한 프로세스를 설명합니다. 방법은 다운 스트림 분석 알고리즘에 대한 의무 고해상도 이미지의 저렴한 대용량 포착을 허용한다.
생물학 연구 노력이 점점 고해상도 데이터의 대용량 컬렉션을 활성화 방법의 사용을 요구한다. 연구소가 직면 할 수있는 문제는 이러한 방법의 개발과 달성이다. 그 과정에서 표현형의 관찰은 유전자 기능을 연구 연구소의 일반적인 목적이며,이 종종 이미지 캡처를 통해 달성된다. 이미징 방법을 사용하여 관찰하는 의무가 특정 프로세스는 중력 벡터와 정렬에서 변위 된 모종의 루트의 시정 성장이다. 루트 gravitropic 응답을 측정하는 데 사용되는 이미징 플랫폼은 비용 처리에서 상대적으로 낮은 및 / 또는 노동 집약적 일 수있다. 이러한 문제는 저렴하면서도 고해상도, 플랫 베드 스캐너를 이용하여 높은 처리량 촬상 현상 방법에 의해 해결되었다. 이 방법을 사용하면 이미지가 4,800 dpi 해상도에서 몇 분 간격으로 캡처 할 수 있습니다. 현재 설정은 (216) 개별 연구의 수집을 가능하게하루 esponses. 수집 된 이미지 데이터는 이미지 분석 애플리케이션을위한 충분한 품질이다.
고해상도 표현형 데이터의 수집은 유기체의 기능 1,2를 매개로 유전자의 상호 작용과 환경을 이해하는 것을 목표로 연구에 유용하다. 이 자연의 연구는 추가로 필요한 이러한 맥락에서 표현형을 측정하기 위해 사용되는 방법은 처리량 3,4 높은 것이 제작 규모도 본질적으로 크다. phenomics 규모의 연구를위한 방법을 수립, 처리 속도 및 해상도 사이의 트레이드 오프가 따라 와요. 처리량이 높은 방법으로는 더욱 어렵게 유전학 또는 환경 5 작은 효과를 검출하도록 만드는 해상도 낮은 경향이있다. 또한, 더 신중하게 원하는 표현형을 측정하는 방법은 어려운 크게 유전과 환경에 미치는 영향을 조사하기 위해 만들어 처리량 낮은 경향이있다. 또한, 육안 검사 등의 정량화 표현형, 수동 방법으로 인해 인간의 기준의 차이에 변화의 대상이 될 수 있습니다ception 6.
이미징 기술은 표현형 관찰에게 7-9 획득 처리량과 해상도 사이의 유용한 다리를 제공 할 수 있습니다. 일반적으로, 이미지는 처리를 용이하게 포착하기가 비교적 용이하고, 충분한 해상도로 촬영하면, 미묘한 표현형은 1,2,7을 검출 할 수 있습니다. 이미징 기술이 관심의 시스템이나 프로세스에 맞게 수정하는 경향이 10-12 일반적으로 확장됩니다. 이 때문에, 이미징 기술은 유기체 함수의 대규모 연구 개발에 이상적이다.
중력 자극에 대한 기본 루트의 반응은 형태 학적으로 간단한 기관 내에서 발생하는 복잡한 생리적 과정이다. 응답은 루트 장기를 통해 전파하고 그 진행은 환경에 좌우 12-14 유전 적 요인 등의 환경 및 유전 적 요인에 의해 결정되는 신호 전달 경로의 활성화를 수반 </suP>. 중력 자극에 대한 기본 루트의 반응은 다윈 이후 적어도 연구되고있다, 그러나 그것이 작동하는 방법에 대해 배울 수있는 많은 특히 초기 신호 이벤트에 응답 소성 12,14,15을 매개 요인에있다. 이 응답의 역학에 대한 자세한 이해를 얻는 것은 성공적으로 주어진 환경 (16) 내에 설치 될 수있는 모종의 능력을 향상시킬 수있는 방법을 찾는 것이 중요합니다. 또한, 루트의 형상은 의무 화상 처리 애플리케이션 8,12,17있게. 종합적 루트 gravitropic 응답 유기체 기능 유전체학 수준 연구를 수행하기위한 목적 높은 처리량 이미징 기술의 개발을위한 이상적인 시스템이다.
이 보고서에서, 저렴 시판 플랫 베드 스캐너를 사용하여 루트 gravitropic 응답의 촬상을위한 높은 처리량의, 고해상도의 방법이 제시된다. 의 개요프로토콜은도 1에 도시된다. 한천 플레이트에 심은 모종은 사용자 정의 플렉시 유리 접시 홀더가 장착되어 수직으로 지향 플랫 베드 스캐너에 위치했다. 이미지는 4,800 dpi 해상도에서 몇 분 간격으로 수집하고 로컬 드라이브 또는 데이터 서버에 저장되었다. 각각의 이미지 시리즈와 관련된 메타 데이터는 데이터베이스에 저장되고, 저장된 이미지가 처리됩니다. 접근 방식은 이미지 캡처를위한 VueScan은 소프트웨어를 사용합니다. VueScan은은 (재료 표 참조) 윈도우, Mac 또는 Linux 운영 체제에서 2,100 개 이상의 서로 다른 스캐너를 실행할 수 있습니다. 4800 dpi로의 스캐너 해상도는 고정 된 CCD 카메라를 사용 1,8,12 이전 연구에서 달성 해상도와 일치하도록 본 출원에 사용 하였다. 공통 인터페이스와 함께 VueScan은 소프트웨어의 유연성은 그것이 사용자가 쉽게 본 논문에서 제시 한 프로토콜에 충분한 해상도의 거의 모든 스캐너 하드웨어를 채택 할 수 있도록 실행하는 모든 스캐너 사용합니다. 현재 처리량의 수집을 허용하루에 216 개인 응답. 기술 대학을 조회 고등학교에 이르기까지 기관에서 사용하기위한 적응과 확장 성이다. 또한, 수집 된 이미지를 이미지 분석 애플리케이션을위한 충분한 품질의이다.
정확한 표현형의 관찰은 생체 내 유전자 기능의 발현을 이해하는데 중요하다. 표현형 정보를 획득하는 한 가지 방법은 고해상도 화상 데이터의 캡처를 통해서이다. 가 개발 한 스캐너 기반의 플랫폼은 시간의 숫자를 통해 고해상도 (4,800 dpi로)에 여러 이미지 모음 (200 이미지 / 검사 기간)를 사용할 수있다. 또한,이 플랫폼은 쉽게 인해 공통 인터페이스 (18)를 사용하여 다른 스캐너의 수천을 실행하는 VueScan은 소프트웨어의 유연성에 실험실 및 교실 환경의 다양한 구성된다.
여기에 제시된 방법은 대규모 표현형 시설과 하나의 실험실에서 구현 가능한 자동화 된 시스템에서 확장 높은 처리량의 이미지 캡처에 빈 공간을 채 웁니다. 현재 사용 가능한 높은 처리량 플랫폼 (P)의 고해상도 영상을 캡처하는 로봇 지지대에 장착 된 카메라를 포함한 특수화 된 이미징 하드웨어를 사용하는 경향rimarily 지상 식물 조직 (LemnaTec으로 공장 통합 기술 및 Scanalyzer HTS에 대한 예를 들어, 센터) 20, 21 위. 그들은 토양 환경 (공장 통합 기술에 대한 예를 들어, 센터) 11,22,23 성장으로 X-레이와 MRI 기술을 사용하여 전문적인 영상 시스템은 뛰어난 해상도로 지상 조직 아래 이미지로 개발되었다. 더 특수화 된 기술이 개발 동적 표현형 연구가 더욱 어려워 처리량의 비용으로 일반적이다. 중요한 것은, 이러한 하이 엔드 플랫폼을위한 비용 및 인프라 요구는 작은 실험실에서 구현하기에 대부분 실행할 수 없게합니다.
플랫폼은 또한 더 표준 촬상 기술을 사용하여도 같은 중력 자극에 대한 응답으로 루트 동적 응답의 측정에 적합한 개발되었다. 예를 들어, CCD 카메라에서의 높은 빛과 중력에 개별적인 모종 응답을 캡처하는 데 사용 된공간 및 시간 해상도 1,8,12. 다른 시스템은 하나의 이미지 (iPlant 협력하여 예 RootTipMulti) 17,24에서 여러 뿌리의 뿌리 끝 방향을 측정 할 수 있도록 개발되었다. 전자의 경우에, 처리량은 비교적 낮은 후자의 경우 처리량이 높은 상태에서, 단지 하나의 모종이 한번에 각각의 카메라에 의해 촬영되는 관련 있지만, 일반적으로 해상도의 비용으로된다.
이 문서에서 설명하는 절차는 장비와 쉽게 사용할 상대적으로 저렴하고 소프트웨어와 함께 높은 처리량의 고해상도 이미지를 캡처를위한 플랫폼을 제공합니다. 이 설정을 사용하여 1,080 개별 루트 응답은 여섯 스캐너의 은행에 장착 된 하나의 실험실에서 매주 수집 할 수 있습니다. 주당 864 개인 응답의 평균을 수집 15 개월, 41,625 모종의 총 게놈 연구를 검사 하였다. 개인 컬렉션의 약 15 %는 잘못된 설정 오류, netwo를 실패RK 고장이나 장비의 고장. 또 다른 22 % 응답은 성장 반응을 유도하기 때문에 발아 또는 불충분 한 뿌리 성장의 부족으로 실패했습니다. 최종 데이터 세트는 163 재조합 근친 라인에서 중력 자극에 27,475 개별 모종 응답 플러스 99 근처 동질 라인으로 구성되어 있습니다. 이 데이터는 매우 높은 처리량 접근법 만드는 단일 실험실에서 수집 하였다. 심지어 인수에 사용되는 장비가 심한 경우에도 사용과 2 년에 안정적으로 작용하고있다, 상대적으로 저렴한 것이 없습니다.
이 프로토콜은이 그룹의 연구 목적에 매우 유용 하였지만, 몇 가지 제한 사항이 여전히 존재한다. 때문에 하루 비 압축 화상 데이터의 50GB 정도의 처리량의 효과적 압축 방식이 개발 될 수 않는 많은 양의 공간이 집의 이미지에 필요했던 것이 명백했다. 저장 문제는 일시적으로 각 컴퓨터에 외장 하드 드라이브를 구입하여 해결 하였다. 또,이 10 TB 네트워크에 연결된 저장 장치 구입 하였다. 상술 한 바와 같이 나중에 압축 알고리즘은 최대 60 % (그림 8)에 의해 데이터의 크기를 줄일 수있는, 개발되었다. 이는 데이터 네트워크에 연결된 저장 장치에 저장 될 수있는 속도는 네트워크 연결의 속도에 의존하는 것을 주목하는 것이 중요하다. 압축 방식은 또한 인하여 화상 데이터의 손실을 방지하려는 열망에 구속되었다.
스캐너 기반의 영상 시스템에 관련된 다른 제한도 고려되고있다. 예를 들어, 스캐너 기반의 접근법에서 묘 각 스캔 동안 흰색 잠재적 적외선 범위에서 높은 강도의 광에 노출된다. 모종은 여전히 (그림 7) 중력 자극에 강력한 반응을 받아야 관찰 할 수 있지만이 가능성이 모종의 성장에 영향을 미칩니다. 미래의 개선은 적외선 LED가 활성화되어 있는지 스캐너를 프로그래밍 포함 할 수 있습니다. 활성 developmen에있는 지역t 확실히 이러한 화상 데이터의 해상도 및 스루풋에 매칭 분석 알고리즘의 창조이다. 이 스캐너 기반의 방법에 의해 생성 된 큰 데이터 세트는 모종 화상 높은 처리량 표현형을위한 강력한 도구의 개발을위한 이상적인왔다. 도 7에 도시 된 이러한 이미지에 사용될 압축 알고리즘들은 이미지 분석 애플리케이션 의무임을 주장을 지원한다. 또한, 생성 된 이미지들이 더 낮은 해상도 (이하 1200 dpi로)에서 수집되는 경우, 이전에 발행 된 알고리즘 RootTrace 17,24 의해 분석 될 수 있고, 개별적인 모종은 분석 전에 상기 압축 알고리즘을 사용하여 이미지에서 분할된다. 뿌리 성장 데이터는 끝 각도 데이터가 900 dpi로 (게시되지 않은 관찰)로 감소 이미지에서 추출 할 수있는 동안 1,200 dpi로 감소 이미지에서 추출 할 수 있습니다.
이 문서에서 설명하는 절차는 타나로 오의 세계에서 자신의 틈새 시장에 맞는여전히 상대적으로 경제적이면서 높은 처리량과 높은 해상도 인 것을 t 촬상. 이러한 접근 방식의 추가적인 이점은 간단하게 특정 연구 그룹의 촬상 요구를 수용하도록 정의 할 수 있다는 것이다.
The authors have nothing to disclose.
이 작품은 국립 과학 재단 (보너스 번호 IOS-1031416)에서 교부금에 의해 투자되었다 나단 밀러, 로건 존슨과 위스콘신 대학의 에드거 스폴딩와 브라이언 Bockelman, 칼 Lundstedt과 데이비드 스완과 공동으로 실시되었다 네브래스카의 홀랜드 컴퓨팅 센터의 대학.
Epson Perfection V700 Photo Scanners | Epson | B11B178011 | – |
Plexiglas Scanner Template | – | – | Custom made. See Figure 2. |
Smart Strap Bungee Cords | SmartStraps | Wal-Mart 1079478 | |
Brinks Digital Outdoor Timers | Brinks | Wal-Mart 42-1014-2 | |
VueScan Software | Hamrick Software | http://www.hamrick.com | |
Segmentation Software | Chris Wentworth, Doane College | https://sites.google.com/a/doane.edu/compphy-doane/projects/root-gravitropism/image-segmentation | |
3M Micropore Tape | Fisher Scientific | 19-061-655 | – |
Holding racks | – | – | Custom made by gluing two cookie racks together. |