Summary
Этот протокол описан способ быстрого сбора изображений Arabidopsis рассаду, реагирующих на стимул тяжести с использованием коммерчески доступных-планшетные сканеры. Метод позволяет недорогой, в больших объемах захвата изображений, поддающихся для алгоритмов вниз по течению анализа с высокой разрешающей способностью.
Abstract
Научно-исследовательская в биологии все чаще требуют использования методологий, которые позволяют в больших объемах сбора данных с высоким разрешением. Задача лаборатории могут столкнуться является разработка и достижение этих методов. Наблюдение фенотипов в процессе интерес является типичным цель исследовательских лабораторий, изучающих функции гена, и это может быть достигнуто путем захвата изображения. Частности процесс, который поддается наблюдению с использованием подходов визуализации является корректирующие рост корня проростков, что был смещен с соответствие с вектора силы тяжести. Визуализации платформы, используемые для измерения реакции корень гравитропической могут быть дорогими, относительно низким в пропускной способности, и / или трудоемким. Эти вопросы были решены, разработав метод захвата изображения с высокой пропускной помощью недорогих, но с высоким разрешением, планшетные сканеры. Используя этот метод, изображения могут быть захвачены каждые несколько минут на 4800 точек на дюйм. Нынешнее положение дел позволяет коллекцию 216 индивидуальных гesponses в день. Данные изображения, собранные имеет достаточно качества для приложений анализа изображений.
Introduction
Коллекция фенотипической данных с высоким разрешением полезно в исследованиях, которые направлены, чтобы понять взаимодействие генетики и окружающей среды в посредничестве организменном функцию 1,2. Исследования этой природы также по существу больших масштабах, что делает его дополнительно необходимо, чтобы методы, используемые для измерения фенотипы в данном контексте быть высокой пропускной 3,4. При установлении методов phenomics-масштабного исследования, компромиссы между производительностью и разрешением вступают в игру. Методы, которые выше пропускной также имеют тенденцию быть ниже в резолюции, что делает его труднее обнаружить малые эффекты генетики и окружающей среды 5. Кроме того, методы, которые более тщательно измеряют нужный фенотип также имеют тенденцию быть ниже в пропускной способности, что затрудняет обследование генетические и экологические последствия широко. Кроме того, ручные методы количественной оценки фенотипов, в том числе визуального осмотра, могут быть подвергнуты изменению в связи с различиями в человеческом первосприятие 6.
Обработки изображений технологии могут обеспечить полезный мост между пропускной способностью и разрешением в получении фенотипических наблюдений 7-9. В общем, изображение относительно легко захватить, облегчая пропускную способность, и при приеме на достаточное разрешение, тонкие фенотипы могут быть обнаружены 1,2,7. Imaging Technologies, как правило, изменяемый, чтобы соответствовать систему или процесс интересов и, как правило, масштабируемая 10-12. Из-за этого, технологии обработки изображения идеально подходят для развития крупномасштабных исследований функции организменном.
Реакция первичного корня к гравитационной стимул сложный физиологический процесс, который происходит в пределах морфологически простым органа. Ответ включает в себя активацию путей, которые распространяются через корневую органа и ее развитие, определяется экологических и генетических факторов, в том числе генетических факторов под влиянием окружающей среды 12-14 сигнализации 12,14,15. Получение детального понимания динамики этой реакции важно в поиске путей улучшения способности саженцев успешно утвердиться в данной среде 16. Кроме того, форма корня делает его доступным для приложений обработки изображений 8,12,17. Взятые вместе, корень гравитропической ответ является идеальной системой для развития технологий визуализации высокой пропускной с целью проведения исследований геномика-уровня функции организменном.
В этом докладе, высокой пропускной метод высокого разрешения для захвата изображения ответа корень гравитропической используя недорогие, имеющиеся в продаже планшетные сканеры представлена. Обзорпротокол показан на рисунке 1. Рассаду высаживают на чашках были расположены на вертикально-ориентированные планшетные сканеры оснащены держателями пользовательские оргстекла пластины. Изображения были собраны каждые несколько минут на 4800 точек на дюйм и сохраняются на локальном диске или сервере данных. Метаданные, связанные с каждой серии изображение хранится в базе данных и сохраненные изображения обрабатываются. Подход использует VueScan программное обеспечение для захвата изображения. VueScan может быть использован для запуска более 2100 различных сканеров на Windows, Mac, или операционных систем Linux (см. материалы таблицу). Разрешение сканера из 4800 руб использовался в этом приложении, которое соответствует разрешению достигнутый в ходе предыдущих исследований с использованием фиксированных камер CCD 1,8,12. Гибкость VueScan программного обеспечения наряду с общим интерфейсом он использует для любого сканера он работает позволяет пользователям легко принять практически любой сканер аппаратные средства достаточным разрешением к протоколу, представленный в этой статье. Текущий пропускная позволяет для сбора216 индивидуальные ответы в день. Технология гибкой и масштабируемой для использования в учреждениях, начиная от вузов, чтобы исследовательских университетов. Кроме того, изображение, собранные имеют достаточного качества для приложений анализа изображений.
Protocol
1. Изображение протокол Приобретение
Соображения:
Этот протокол наиболее эффективно выполнена с двумя людьми, хотя возможно для одного, чтобы работать в одиночку. Договоренность работает лучше всего в этой лаборатории был для одного человека, чтобы подготовить пластины для сканирования в то время как другой работает по настройке сканера, то и работать вместе, чтобы разместить тарелки в сканеров и запустить процесс сканирования.
Важно также отметить, что сканеры в этом проекте ориентированы вертикально со сканером крышки лежит на задней панели сканера. Пользовательский поддержка была сделана провести блюда в вертикальном положении и была прикреплена к поверхности планшета с 3M Command полосы (рис. 2). Съемная крышка документ, который приходит со сканером, используемой в этом протоколе (Epson V700) был выстроен на одной стороне с черным войлоком. Документ крышка была помещена против планшета с банджи мозга кдержать тарелки на месте и обеспечить контрастность изображения (рис. 3).
Любой сканер достаточным разрешением могут быть использованы для захвата изображения. Epson Perfection V700 был выбран из-за его квадратного профиля (что позволяет легко позиционировать вертикально), высокому разрешению и дополнительных опций для сканирования из обоих кровати и крышкой и использовать инфракрасный канал. Эти дополнительные опции не были использованы в данном протоколе.
После того, как пластины были удалены из камеры роста, важно, что протокол продолжаются до конца.
Тарелка Подготовка
Использовались стандартные чашки Петри, содержащую 10 мл прозрачной среде и 9 семена, посаженные через середину каждой пластины. Процедуры пластины маркировки, для подготовки и посадки можно найти по адресу: http://www.doane.edu/doane-phytomorph
- Применить Тритон Х-100 (моющее средство) для крышки с Kimwipe - быть щедрым.
(Обратите внимание, что Тритон Х-100 помогает предотвратить накопление конденсата на крышке при сканировании пластина. Щедрый приложение (достаточно, чтобы создать пленку на поверхности крышки) поможет убедиться, что крышка остается прозрачным в течение всего пробега сканера .) - Оберните пластину с микропористой ленты для крепления крышки и для обеспечения вентиляции.
Установка сканера и Коллекция изображения
Этот протокол предполагает, что более чем на 1 сканер используется, а также инструкции, чтобы начать несколько сканеров с одного компьютера.
- Создание папок для хранения изображений от каждого сканера. Каждый сканер проведет две пластины, так что имейте это в виду при создании папок. Одинможет выбрать для использования метаданных в качестве компонентов имени файла, таких как уникальных идентификаторов для каждой пластины, возрастов рассады, размер семян и идентификаторы запасов посадили. Примером имени папки используется в сборе данных, содержащие эти метаданные является "1652-2-см-9-92-17-1653-2-LG-88-79-161".
- Установите выпускные таймеры для назначенного времени сбора (9 час был использован в этой лаборатории). Убедитесь в том, чтобы установить дополнительное время (час или около того) для подготовки.
(Обратите внимание, что сканеры должны быть подключены к выходным таймеров для того, чтобы установить время приема. Несмотря на то, VueScan программное обеспечение позволяет пользователю собирать изображения повторно, она не позволяет пользователю указать, сколько образы для сбора или как долго собирать изображения для .) - Включите первый сканер и ждать около 10 сек для сканера, чтобы пройти его начальных разминок.
- Откройте программу VueScan раз. VueScan 9.0.20 версия была использована в этом протоколе (см. материалы таблицу), хотя более поздние версии могут использоваться с небольшим ModificAtion. Убедитесь, что кнопка "More" была нажата на нижней панели пользовательского интерфейса для отображения опций меню, описанные ниже.
- Установите автоматического повтора команды: выпадающего списка, чтобы ни на вкладке Input и на вкладке Растениеводство установленной области предварительного просмотра: на максимум (рис. 4). Нажмите 'Предварительный просмотр'.
- Создать рамки обрезки, что бы захватить область интереса с помощью мыши, чтобы перетащить в регионе интереса со предварительного просмотра изображения. Настройки могут быть изменены для интересующей области на вкладке Растениеводство. Типичные параметры, используемые для коробки культур были: х-смещение 0,675; у-смещение 1,924 в, хотя это была скорректирована, чтобы захватить рассады область для каждого сканера. Размер рамки обрезки использовали 7,246 в ширину и 1,1 в высоту (рис. 5).
- Для перемещения рамки обрезки, удерживайте клавишу переключения при перетаскивании с помощью мыши. Убедитесь, что окно обрезания содержит все саженцы, которые будут проверяться плюс любую желаемую метаданные, которые могут содержаться на этикетке (рис. 5).
- На вкладке Растениеводство, установить область предварительного просмотра: в окне Растениеводство и нажмите "Предварительный просмотр".
- Перейдите на вкладку Output и выберите правильный файл для сканера (рис. 5).
- Повторите шаги 1.7-1.12 на всех сканеров для одного компьютера. Выберите опцию «да» на вопрос, следует ли открыть более одного экземпляра VueScan.
- Пройдите каждой вкладке и убедитесь в правильности настроек. (Обратите внимание, что все спецификации могут быть изменены, чтобы соответствовать потребностям отдельного лаборатории в том числе цветное изображение, разрешение и т.д.. Однако параметры, используемые в настоящем протоколе могут быть непосредственно применены к годовыхrticular сканирования оборудования того или иного лаборатории в связи с общим интерфейсом VueScan программного обеспечения. См. список прилагается спецификации, чтобы просмотреть параметры, используемые в этом проекте, используя VueScan версию 9.0.20).
- На вкладке Input выберите Непрерывная в автоматическом повторе: поля, или выбрать более длинный временной интервал между изображениями при желании. Временной интервал является продолжительность времени сканер делает паузу после сохранения последнего изображения и начинают сбор следующему изображению. В непрерывном режиме, 3-4 разрешение мин можно получить в 4800 точек на дюйм.
- Повторите шаги 1.14-1.15 для остальных сканеров, подключенных к одному компьютеру.
- Поместите подготовленные пластины в правильных сканеров с рассады ориентированных горизонтально (не gravistimulate).
- Временно разместить черный, чувствовал фон против пластинами, чтобы они не падают с оргстекла шаблона. Повторите эти действия для всех сканированияпартнеры.
(Примечание: В этом проекте, черные куски войлока были прикреплены к Документ охватывает оснащены необходимым оборудованием для предотвращения бликов и обеспечить контраст с корневой ткани Конкретный цвет фона используется, будет зависеть от цвета ткани изображаемого.). - Есть один человек превратить планшеты на 90 ° (пластины против часовой стрелки в этом протоколе) и сразу же заменить фетровую фон.
- Другой человек должен стоять на компьютере, чтобы они могли сразу же нажмите кнопку "Сканировать".
- Закрепите фон к сканеру с банджи мозга (рис. 3). Есть один человек удерживайте фон на месте, пока еще позиции банджи шнур.
(Примечание: Сразу же после gravistimulation (вращения пластин на 90 °) и размещение войлочной фоне, должна быть нажата "сканировать"). - Повторите этапы 1,17-1,21 для остальной части сканеров на одном компьютерамиэ.
- Повторите шаги 1.6-1.22 для следующего набора сканеров, если это применимо.
- Не оставляйте сканеры, пока несколько изображений не были собраны, чтобы убедиться, что они экономят правильно.
- Это идеальное место, чтобы держать сканеры в области, которая будет свободна от помех для назначенного времени сканирования. Разумно также рассмотреть состояние окружающей среды в области сканирования для обеспечения идеальных ответов фенотипические.
- Когда сбор данных будет завершен, нажмите зеленую кнопку прерывания на каждом VueScan окне, которое совпадает с каждого сканера.
- Закройте из всех программ на компьютере.
- Перезагрузите компьютер и выключите все сканеры перед началом очередной раунд коллекции изображений.
Representative Results
Представительства изображения
Такой подход позволяет быстрое производство с высоким разрешением временных рядов Arabidopsis роста рассады. Первые и последние образы бегом сканера показаны на рисунках 7A и 7B. Цифры 7С и 7D показывают оптимальных результатов от половины полной сканера изображения. Некоторые вопросы, которые могут повлиять на качество изображения показаны на рисунках 7A и 7B. Эти вопросы включают изменение прорастания, изменение рассады траекторию роста в начале пробега, и накопление конденсата во время сканирования. Конденсация может в значительной степени быть решена путем увеличения количества Triton X-100, приложенное к внутренней стороне крышки пластины. Другие факторы, которые могут препятствовать точный сбор изображения являются неправильными конфигурация коробки культур по отношению к положению пластины и позиционирования пластин таким образом, что они смещены по отношению к коробке культур.
Анализ изображений Применение: Сжатие изображения
После того, как временная последовательность сканера изображений была получена, она должна быть надежно хранится в сетевой доступной форме для облегчения анализа изображения. Файлы изображений, связанных с индивидуальной перспективе сканера занимают значительный объем места на жестком диске. Один файл TIFF собраны в 4800 руб составляет около 220 МБ и типичный пробег сканер генерирует 200 файлов изображений. Таким образом, около 44 Гб места на жестком диске требуется на счете. Чтобы уменьшить хранения и передачи по сети затраты, связанные с анализом изображений желательно уменьшить количество пространства, необходимого для хранения данных изображения, в то же время минимизируя потерю данных. Вниз по течению анализ будет включать в себя идентификацию каждого саженца в последующих графических файлов, связанных с экспериментальной перспективе. Таким образом, сегментирование единичные саженцы на картинке сканера может способствовать потоку анализ. Потому что сегментация рассады от остальной части гое изображение также может значительно уменьшить хранение ненужных фоновых пикселов, этот подход также приводит к значительному уменьшению размера данных. Кроме того, если по потоку анализ ориентирован на корневой ткани может не быть необходимым, чтобы сохранить информацию о цвете с корневыми пикселей относительно узкий в их цветовом пространстве. Разработан протокол компьютерной обработки изображений и код, чтобы уменьшить размер данных, как сегментировать индивидуальные саженцев и конвертации изображений в серое. Подход приводит к снижению объема хранения космических 60%.
Рабочий процесс используется для достижения этой сжатие данных описана в следующих этапов:
- Начните с временных рядов графических файлов сканера в одной папке.
- Для каждого изображения, конвертировать из RGB в серое (рис. 8, вверху).
- Сплит изображение в левой и правой сторон.
- Выписка каждый саженец с изображения в отдельный файл (рис. 8).Это делается путем применения порог для преобразования пикселей в черный или белый и затем вычислении полной интенсивности пиксела каждой строки изображения. Строка с наибольшей интенсивностью идентифицируется и каждый пиксель классифицируется как «завод» или «nonplant" на основе интенсивности своих соседей. Центр каждого "завод" в этом ряду находится и с этого момента урожай окно заданного размера обращается (рис. 8, внизу).
- Создайте отдельную папку для каждого стороне изображения (левый и правый) с отдельные папки для каждого саженца для хранения файлов серии изображений индивидуальное время.
- Архив получившиеся папки в сжатый ZIP-файл.
Код, который выполняет следующие действия был разработан с использованием языка программирования Python 20. Алгоритм позволяет для сокращения объема данных примерно 60% и является успешным в в определении все индивидуальные рассаду в 90% мнимой сканерае файлы анализируются до сих пор. Коды находятся в свободном доступе для скачивания под лицензией GNU General Public License версии 3 (см. материалы таблицу).
Рисунок 1. Процедура сканирования начинается с посева семян (до девяти семян Arabidopsis на чашку) и заканчивается хранения данных и обработки изображений. Нажмите здесь, чтобы увеличить изображение .
Рисунок 2. Т emplate для строительства поддержки Петри. Плеханова xiglas был сокращен таким образом, что ширина соответствуют бортовой (в данном случае 227 мм), а длина была 128 мм. Две окружности с диаметром 88 мм были вырезаны из оставшейся части таким образом, что они были равномерно распределены по всей ширине и длине опоры. Поддержка была прикреплена к планшета с 3M Command полосы. Нажмите здесь, чтобы увеличить изображение .
Конфигурация сканера Рисунок 3. После саженцы были gravistimulated и крышка сканера расположены. Это конфигурация сканера на шаге 1.21 программы установки сканера и коллекции изображений."_blank"> Нажмите здесь, чтобы посмотреть увеличенное изображение.
Рисунок 4. Снимок экрана настроек, выбранных для шага 1.8 Установка сканера и коллекции изображений. Нажмите здесь, чтобы увеличить изображение .
Рисунок 5. Снимок экрана VueScan программного обеспечения на стадиях 1,9 и 1,10 от настройки сканера и коллекции изображений. Красная коробка подчеркивает размер урожая в то время как синяя коробка освещаются конкретные параметры FO R х-и у-смещение используется для захвата саженцев и информацию этикетки. Область планшета подвергающихся проверке показано в виде пунктирной линии в области предварительного просмотра. Нажмите сюда, чтобы посмотреть увеличенное изображение .
Рисунок 6. Выбор папки назначения для шага 1,12 программы установки сканера и коллекции изображений. Нажатие кнопки @ следующий в диалоговое окно Folder умолчанию (красная стрелка) позволяет пользователю выбрать соответствующую папку назначения. Нажмите здесь, чтобы увеличить изображение .
повторно 7 "FO: контент-ширины =" 5 дюймов "FO: Пребывание" / files/ftp_upload/50878/50878fig7highres.jpg "Первоначально" / files/ftp_upload/50878/50878fig7.jpg "ширина =" 600px "/>
На рисунке 7 (AD). Вышеуказанные изображения являются примерами тех собраны с использованием метода, описанного в настоящем документе. Панели A, B и C, D являются первыми и конечные изображения, соответственно, от одного периода развертки. A, B показывают полный сканируется область, в то время как C, D являются обрезанное область сканированного участка, показывая один пластину. Несколько несоответствия можно наблюдать. Группа показывает изменение прорастания и в траектории роста. Панель В (те же саженцы как Image А; 9 часов позже) показывает, что пластины могут накапливаться конденсат. Панели C и D считаются хорошие результаты из-за высоких темпов роста Oе саженцы и качество изображения в течение пробега. Нажмите здесь, чтобы увеличить изображение .
Рисунок 8. Алгоритм сжатия изображения, разработанный преобразует сканера изображение в серое (верхний). Изображение состоит из правой и левой половин и границы изображения удаляются (не показан). Позиции отдельных саженцев на каждой половине идентифицируются поиск строки с наибольшим общим интенсивности пикселей. На эти должности используются для определения нового посевные площади, применяемый ко всем саженцев на тарелке (внизу). Нажмите здесь, чтобы увеличить изображение .
Discussion
Точная фенотипическая наблюдение имеет решающее значение для понимания проявлений функции гена в организме. Один из способов приобрести фенотипическую информацию через захвата данных изображения с высоким разрешением. Платформа сканер на основе разработаны позволило коллекцию многими изображениями (200 изображений / период сканирования) в высоком разрешении (4800 точек на дюйм) в течение ряда часов. Кроме того, эта платформа легко адаптировать к различным лабораторных условиях и в классе из-за гибкости VueScan программного обеспечения для запуска тысячи различных сканеров, использующих общий интерфейс 18.
Метод, представленный здесь заполняет пустоту в высокой пропускной захвата изображения, который простирается от крупных фенотипирования объектов и автоматизированных систем реализуемых в одной лаборатории. Платформы с высокой пропускной имеющиеся в настоящее время, как правило, использовать специализированное оборудование изображений, в том числе камер, установленных на роботизированных опор, для захвата изображений с высоким разрешением рrimarily над землей растительных тканей (например, центр для растений интегративной технологии и ScanAlyzer HTS по LemnaTec) 20,21. Специализированные системы визуализации с использованием рентген и технологии МРТ были также разработаны для картинки в поле ниже наземных тканей с замечательной резолюции, как они растут в среде почвы (например, центр по завод интегративной технологии) 11,22,23. Эта разработка более специализированных технологий, как правило, за счет пропускной способности, что делает динамические фенотипические исследования более трудным. Важно отметить, что стоимость и инфраструктуры потребности в этих высокого класса платформ сделать их в основном невозможным для реализации в небольших лабораториях.
Платформы были также разработаны, которые используют более стандартной технологии захвата изображения и хорошо подходят для измерения динамических характеристик, таких как корневой ответ на тяжести стимула. Например, ПЗС-камеры были использованы для захвата индивидуальных ответов рассады к свету и гравитации при высокихпространственное и временное разрешение 1,8,12. Другие системы были разработаны позволяет измерять кончика корня ориентации кратных корней из одного изображения (например, RootTipMulti со стороны iPlant Collaborative) 17,24. В первом случае, пропускная способность относительно низким при условии, что только один саженец изображается каждой камеры одновременно, в то время как в последнем случае пропускная способность выше, но в целом за счет разрешении.
Процедура, описанная в этой статье представляет собой платформу для захвата изображений с высоким разрешением в высокой пропускной способности с оборудования и программного обеспечения, которые легко доступны и относительно доступным. Используя эту настройку, 1080 индивидуальных ответов корневые могут быть собраны в неделю в одном лаборатории, оснащенной берегу шести сканеров. В 15 месяцев сбора в среднем 864 индивидуальных ответов в неделю, в общей сложности 41 625 саженцев были отсканированы для исследования геномики. Около 15% индивидуальных коллекций не удалось из-за ошибок установки, NetwoОтказ гк или неисправность оборудования. Еще 22% ответов не удалось из-за отсутствия прорастания или недостаточного роста корней, чтобы вызвать реакцию роста. Окончательный набор данных состоит из 27475 отдельных ответов рассады до гравитационного стимула от 163 рекомбинантных инбредных линий плюс 99 вблизи изогенных линий. Данные были собраны в одной лаборатории, делая это очень высокой пропускной подход. Даже учитывая, что оборудование, используемое для приобретения является относительно недорогим, он надежно функционировала на протяжении двух лет, даже с тяжелым использования.
Хотя этот протокол был очень полезен для исследовательских целей этой группы, некоторые ограничения все еще существуют. Из-за пропускной способностью около 50 Гб данных несжатых изображений в день, было очевидно, что большое количество пространства было необходимо для размещения изображений, если не могут быть разработаны эффективные схемы сжатия. Проблема хранения временно решена путем приобретения внешних жестких дисков для каждого компьютера. Кроме того, два 1Сетевые 0 ТБ связанные устройства хранения были приобретены. Позже были разработаны алгоритмы сжатия, как описано выше, который может помочь уменьшить размер данных на 60% (рис. 8). Важно отметить, что скорость, с которой данные могут быть сохранены на сетевом устройстве хранения данных, связанного зависит от скорости сетевого соединения. Схемы сжатия также была ограничена в связи с желанием предотвратить потерю данных изображения.
Рассматриваются также и другие ограничения, характерные для системы формирования изображений на основе. Например, в подход сканера на базе саженцы подвергаются воздействию света высокой интенсивности в белых и потенциально инфракрасном диапазонах в течение каждого сканирования. Это, вероятно, влияет на рост рассады, хотя саженцы еще можно наблюдать пройти надежные ответы на тяжести стимула (рис. 7). Будущее улучшение может быть связано программирования сканеры такие, что только инфракрасные светодиоды являются активными. Площадь в активном РАЗВИТИЕт является создание алгоритмов анализа хорошо согласована с разрешения и пропускной способности этих данных изображения. Большой набор данных, полученных с помощью этого метода сканера основе была идеально подходит для разработки надежных инструментов для высокой пропускной фенотипирования изображений рассады. Алгоритм сжатия работают на этих изображениях, показанных на рисунке 7 поддерживает утверждение, что они поддаются приложений анализа изображений. Кроме того, изображения, могут быть проанализированы ранее опубликованной алгоритма, RootTrace 17,24, если они собраны в более низком разрешении (менее 1200 точек на дюйм), а отдельные саженцы сегментированы из изображения с использованием алгоритма сжатия, описанный выше перед анализом. Данные роста корней может быть извлечена из изображений уменьшенного до 1200 руб в то время как угол наконечник данные могут быть извлечены из изображений уменьшенного до 900 руб (неопубликованные наблюдения).
Процедура, описанная в этой статье вписывается в свою нишу в мире кенгурут томография в том, что высокая пропускная способность и высокое разрешение в то же время относительно доступным. Дополнительным преимуществом такого подхода является то, что она легко может быть настроена для удовлетворения потребностей визуализации конкретного исследовательской группы.
Disclosures
Авторы заявляют, что они не имеют конкурирующие финансовые интересы.
Acknowledgments
Эта работа финансировалась за счет гранта от Национального научного фонда (награда числа IOS-1031416) и было проведено в сотрудничестве с Натан Миллер, Логан Джонсон и Эдгара Spalding университета Висконсина и Брайан Bockelman, Карл Лундстедт и Дэвид Свенсон из Университет Голландии ВЦ Небраски.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| 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. |
References
- Miller, N. D., Brooks, T. L. D., Assadi, A. H., Spalding, E. P. Detection of a gravitropism phenotype in glutamate receptor-like 3.3 mutants of Arabidopsis thaliana using machine vision and computation. Genetics. 186, 585-593 (2010).
- Clack, N. G. Automated Tracking of Whiskers in Videos of Head Fixed Rodents. PLoS Comp. Biol. 8, (2012).
- Lussier, Y. A., Liu, Y. Computational approaches to phenotyping: high-throughput phenomics. Proc. Am. Thoracic Soc. 4, 18-25 (2007).
- Houle, D. Colloquium Paper: Numbering the hairs on our heads: The shared challenge and promise of phenomics. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 107, 1793-1799 (2009).
- Elwell, A. L., Gronwall, D. S., Miller, N. D., Spalding, E. P., L, T. D. B. Separating parental environment from seed size effects on next generation growth and development in Arabidopsis. Plant Cell Env. 34, 291-301 (2011).
- Silk, W. K.
- Cronin, C. J., Feng, Z., Schafer, W. R. Automated imaging of C. elegans behavior. Methods Mol. Biol. 351, 241-251 (2006).
- Miller, N. D., Parks, B. M., Spalding, E. P. Computer-vision analysis of seedling responses to light and gravity. Plant J. 52, 374-381 (2007).
- Iyer-Pascuzzi, A. S. Imaging and Analysis Platform for Automatic Phenotyping and Trait Ranking of Plant Root Systems. Plant Physiol. 152, 1148-1157 (2010).
- Houle, D., Mezey, J., Galpern, P., Carter, A.
- Jahnke, S. Combined MRI-PET dissects dynamic changes in plant structures and functions. Plant J. 59, 634-644 (2009).
- Durham Brooks, T. L., Miller, N. D., Spalding, E. P. Plasticity of Arabidopsis Root Gravitropism throughout a Multidimensional Condition Space Quantified by Automated Image Analysis. Plant Physiol. 152, 206-216 (2010).
- Perrin, R. M. Gravity signal transduction in primary roots. Ann. Botany. 96, 737-743 (2005).
- Strohm, A. K., Baldwin, K. L., Masson, P. H. Molecular mechanisms of root gravity sensing and signal transduction. Dev. Biol. 1, 276-285 (2012).
- Harrison, B. R., Masson, P. H. ARL2, ARG1 and PIN3 define a gravity signal transduction pathway in root statocytes. Plant J. 53, 380-392 (2007).
- Beeckman, T. Root Development. , Wiley-Blackwell. 157-174 Forthcoming.
- French, A., Ubeda-Tomás, S., Holman, T. J., Bennett, M. J., Pridmore, T. High-throughput quantification of root growth using a novel image-analysis tool. Plant Physiol. 150, 1784-1795 (2009).
- Granier, C. PHENOPSIS, an automated platform for reproducible phenotyping of plant responses to soil water deficit in Arabidopsis thaliana permitted the identification of an accession with low sensitivity to soil water deficit. New Phytol. , 169-623 (2006).
- Walter, A. Dynamics of seedling growth acclimation towards altered light conditions can be quantified via GROWSCREEN: a setup and procedure designed for rapid optical phenotyping of different plant species. New Phytol. 174, 447-455 (2007).
- Gregory, P. J. Non-invasive imaging of roots with high resolution X-ray micro-tomography. Plant Soil. , 255-351 (2003).
- Pierret, A., Kirby, M., Moran, C. Simultaneous X-ray imaging of plant root growth and water uptake in thin-slab systems. Plant Soil. 255, 361-373 (2003).
- Naeem, A., French, A. P., Wells, D. M., Pridmore, T. P. High-throughput feature counting and measurement of roots. Bioinformatics. 27, 1337-1338 (2011).
