Waiting
Login processing...

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

Biology

Micron-skala fenotypning tekniker för majs kärlknippena baserat på röntgen Microcomputed tomografi

Published: October 9, 2018 doi: 10.3791/58501
* These authors contributed equally

Summary

Vi erbjuder en ny metod för att förbättra X-ray absorption kontrasten av majs vävnad passar vanliga microcomputed tomografi skanning. Baserat på CT-bilder, införa vi en uppsättning bild-bearbetningen arbetsflöden för olika majs material effektivt extrahera mikroskopiska fenotyper av kärlknippena majs.

Abstract

Det är nödvändigt att exakt kvantifiera de anatomiska strukturerna av majs material baserat på hög genomströmning bild analystekniker. Här ger vi en 'prov förberedelse protocol' för majs material (dvs., stjälk, blad och rot) som är lämpliga för vanliga microcomputed datortomografi (mikro-CT) skanning. Baserat på högupplösta CT bilder av majs stjälk, blad och rot, beskriver vi två protokoll för fenotypisk analys av kärlknippena: (1) baserat på CT bilden av majs stammen och blad, vi utvecklat en viss bild analys rörledning för att automatiskt extrahera 31 och 33 fenotypiska drag av kärlknippena; (2) baserat på CT bild serien av majs rot, vi sätter upp en bild bearbetningen system för tredimensionell (3-D) segmentering av metaxylem fartyg, och utvinns tvådimensionell (2D) och 3D-fenotypiska drag, såsom volym, yta metaxylem fartyg, m.m. Jämfört med traditionell manuell mätning av kärlknippena majs material, förbättra de föreslagna protokoll avsevärt effektiviteten och precisionen av micron-skala fenotypiska kvantifiering.

Introduction

Majs kärlsystemet löper genom hela anläggningen, från rot och stam på bladen, som bildar viktiga transport sökvägar för att leverera vatten, mineral näringsämnen och organiska ämnen1. En annan viktig funktion i det vaskulära systemet är att ge mekaniskt stöd för majs växten. Till exempel är morfologi, antal och fördelning av kärlknippena i rötter och stammar närbesläktade med logi motståndet av majs växter2,3. För närvarande studier på anatomiska struktur kärlknippena utnyttja främst mikroskopiska och ultramicroscopic tekniker för att visa en viss del av den stam, blad eller rot, anatomiska strukturer och sedan mäta och räkna dessa strukturer av intresse av manuell undersökning. Utan tvekan, manuell mätning av olika mikroskopiska strukturer i storskaliga microimages är en mycket tidskrävande och ineffektiva arbete och begränsar allvarligt precision microphenotypic drag, på grund av dess subjektivitet och inkonsekvens4, 5.

Majs har ingen sekundär tillväxt och cellinnehållet består huvudsakligen av vatten i primär meristemen. Utan någon förbehandling, kan färska prover av majs vävnader direkt skannas med en mikro-CT enhet; avsökningen resultaten är dock förmodligen dålig och grov. De främsta orsakerna kan sammanfattas som följer: (1) låg dämpning tätheter av växt vävnader, vilket resulterar i en låg kontrast atomnummer och höga brus i bilder; (2) färskt växtmaterial är benägna att torka ut och krympa under normala skanning miljön, som rapporterats av Du6. Ovannämnda problemen har blivit de huvudsakliga begränsningarna för utveckling och tillämpning av microphenotyping teknik för majs, vete, ris och andra monokotyledoner. Här, vi införa Protokollet' prov förberedelse' att förbehandla proverna på majs stjälk, blad och rot. Detta protokoll undviker uttorkning och deformation av växtmaterial under CT skanning; Därför är det fördelaktigt att öka bevarandetiden för av växtprover med nondeformation. Dessutom förbättrar steget färgning baserat på solid jod också kontrast av växtmaterial; därmed, det gör betydande förbättringar i imaging kvaliteten på mikro-CT. Dessutom har vi utvecklat programvara bildbehandling, heter VesselParser, att bearbeta CT bilderna av majs stjälkar och blad. Denna programvara integrerar en uppsättning bild-bearbetningen rörledningarna att utföra hög genomströmning och automatisk fenotypning analys för 2D-CT-bilder av olika vävnader. Kärlknippena i hela tvärsnittet av majs stammen och blad upptäcks, extraheras och identifieras med hjälp av en automatisk bildbehandling metod. Som ett resultat, får vi 31 mikroskopiska fenotyper av majs stammen och 33 mikroskopiska fenotyper av majs blad. För CT bild serien av majs roten utvecklat vi ett system för bildbehandling att förvärva 3-D fenotypiska drag av metaxylem fartyg. Detta system är överlägsen i effektivitet bild förvärv och återuppbyggnad jämfört med traditionella metoder.

Dessa resultat tyder på att bildbehandling rörledningar med tanke på vanlig röntgen mikro-CT imaging egenskaper ger en effektiv metod för den mikroskopiska fenotypning av kärlknippena; Detta extremt vidgar tillämpningar av CT tekniker i växtbiologi och förbättrar den automatiska fenotypning av växtmaterial på cellulära resolution6,7.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

1. prov förberedelse protokoll

  1. För provtagning, samla stammen, blad, och rot från färsk majs växter och dela in dem i tre typer av prov grupper (varje grupp med fyra replikeringar). Sedan skär dem i små segment med hjälp av en kirurgisk blad på följande sätt: (1) snitt ett segment av mitten hejda internoden 1-1,5 cm i längd; (2) skär ett segment av den maximala bredden av bladet 0,5 - 3 cm i längd längs den vertikala riktningen med den viktigaste ven; (3) skär ett segment av crown root 0,5 cm i längd.
  2. För FAA fixering, Blötlägg segmenten prov i en FAA-lösning (90:5:5 v/v/v, 70% etanol: 100% formaldehyd: 100% ättiksyra) för minst 3 d.
  3. Utföra uttorkning procedur i sex sekventiell etanol lutningar (dvs30%, 50%, 70%, 85%, 95% och 100%) och handläggningstiden för varje etanol gradient som 30 min.
  4. Placera växtmaterial i motsvarande prov korgarna tillverkade med en 3D-skrivare; sedan snabbt överföra provet korgarna till cellen provet för en CO2 kritiska-punkt torksystem. Ange parametrarna torkning enligt följande:
    (1) CO2 i: snabb hastighet. Innehavaren fyllmedel: 100%.
    (2) avgift: CO2 kostnad fördröjning 120 s in i cykeln. Byta hastighet: 5. cykel nummer: 12.
    (3) gas ut: värme, snabbt. Hastighet: långsam, 50%.
    1. Enligt de morfologiska skillnaderna majs rot, stam, och leaf, design och utskriften korgar med en 3D-skrivare (t.ex., figur 1).
  5. Placera de torkat växtmaterial (majs rot, stam eller blad) i ett 50 mL centrifugrör med 2 g fast jod att färga växtmaterial med flyktiga jod ångor och, sedan placera rören i ljustäta rum för 4-5 h.

2. micro-CT Scanning protokoll

  1. För att skanna in rådata CT, ange CT scanning parametrar enligt följande: 40 kV/250 µA (för stam och blad) eller 34 kV/210 µA (för roten). Ange motsvarande skanning varierar för olika storlekar och volymer av de växtmaterial som används, och justera de imaging pixel storlekarna enligt följande: 2,0 µm (för majs roten), 6,77 µm (för majs stammen) och 10,0 µm (för majs blad).
  2. För att rekonstruera skiva bilder, konvertera CT rådata till CT skiva bilder med en 2K-upplösning (2,000 x 2,000 pixel) använder ett bildbehandlingsprogram för återuppbyggnad. Mer information finns i bruksanvisningen till NRecon (http://bruker-microct.com/next/NReconUserGuide.pdf).

3. bild analys protokoll för en enda CT-bild av en majs stam eller blad

Obs: Använda automatisk bildbehandling programvara för kärlknippena för att genomföra fenotypning analysen av kärlknippena inom CT skiva bilder av majs stammen och blad (figur 2). Programvara användning stegen beskrivs enligt följande.

  1. Utse organ typ att initiera olika algoritm rörledningar. Klicka på knappen metodparametrar och välj majs stammen eller majs blad i den första nedrullningsbara rutan.
  2. Att importera bilderna, klicka på datahantering , ange katalogen arbete och importera automatiskt alla segment bilder i den här katalogen. Välj enstaka eller flera segment bilder i bilden rörledningarna.
  3. Avgöra den faktiska pixel storleken av bilden. Klicka på knappen metodparametrar och ange faktiska pixel storleken på bilden i objektet redigera pixel storlek.
  4. Klicka på knappen fenotypning uträkningen att automatiskt extrahera fenotypiska drag av kärlknippena för alla markerade segmentet bilder för fenotypning uträkningen.
  5. Klicka på knappen Statistik analys utgång resultaten som en TXT- eller CSV-format.

4. bild analys protokoll för CT bild serie en majs rot

Obs: CT bild serien av majs rötter används för att extrahera metaxylem fartyg med bildbehandling programvara 3D-strukturer. De viktigaste stegen är som följer.

  1. Importera de rekonstruerade bilderna av majs rötter (i BMP-format) och bestämma exakt avstånd parametrarna (storleken av en voxel [dvs.x, y, z]). Använd verktyget Gaussisk rekursiv till att utjämna dessa bilder för att förbättra bildkvaliteten.
  2. Genomföra 3D-segmentering av metaxylem fartyg genom att justera parametrarna tröskel; Detta genererar en enhetlig färgetikett för varje ansluten metaxylem fartyg.
  3. Förbättra och identifiera metaxylem fartyg som interaktivt använder morfologi, bitvis, och -fyll verksamhet.
  4. Genomföra volym visualisering och ytan återuppbyggnad av fartygen. Använd verktyget mask statistik att räkna och mäta de fenotypiska drag av ett fartyg i 2D- och 3D-nivåer.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

Prov förberedelse protokollet passar vanliga mikro-datortomografi inte bara förhindrar deformation av växt vävnader men också förbättrar X-ray absorption kontrast. Förbehandlade växtmaterial skannas med en mikro-CT-system i hög kvalitet skiva bilder, och den högsta upplösningen kan nå 2 µm/pixel. Figur 4 visar de skannade mikro-CT-bilderna av stjälk, blad och rot, och avbildakontrasten har en betydande förbättring jämfört med de resultat som skannats från de färska växtmaterial. I dessa CT skiva bilder är betydande skillnader i grå-nivå värden observerbara bland kärlknippena, parenkymet celler, xylem fartyg, epidermis och andra vävnader.

Baserat på detta bildprogram för kärlknippena, kan struktur och fördelning funktioner i kärlknippena inom ett tvärsnitt av hela stammen eller blad automatiskt analyseras och kvantifieras. Ta bilden av en majs stam som ett exempel, och fenotypning algoritmen av programvara består av fem steg: segmentera slice bilden, segmentera kärlknippena, analysera den geografiska fördelningen av kärlknippena, identifiera och förbättra kärlknippena , och beräkna och utgång fenotypiska drag av kärlknippena. Hela epidermis regionen i bilden är, först segmenterad utifrån specifika eller adaptiv tröskelvärden och kontur analys teknikerna utförs för att extrahera regionen epidermis (figur 3A och 3B). Nästa, segmentering av kärlknippena bedrivs. Kärlknippena omges i epidermis; därför avlägsnas regionen epidermis med fördefinierade tjocklek på skiva bild. Resten av bilden består endast av spridda vascular bundles med hög pixel stödnivåer och parenkymet celler med svag pixel stödnivåer. Sedan den bild segmentering baserad på fasta tröskelvärdet utförs för att extrahera alla kandidat regioner i kärlknippena, och dessa regioner fastställs ytterligare som giltig kärlknippena enligt begränsningarna i området och form funktioner ( Figur 3 c och 3D).

Efter segmentering av kärlknippena extraheras rumslig distribution kännetecknar kärlknippena. Ta geometriska centrerar av spridda kärlknippena som noder att generera triangel maskor för alla kärlknippena i bilden skiva, och dessa maskor är grupperade i fem typer enligt deras områden. Områdena av kärlknippena manifestera en betydande nedåtgående trend från mitten till kanten av majs stammen. Den trekantiga Voronoi maskor beskriva rumsliga fördelning och topologiska anslutningar av kärlknippena och varje maska dras med en viss färg enligt klustrade resultaten av kärlknippena (figur 3E - 3 H). Kärlknippena som uppfyller begränsningarna av rumslig distribution (mesh område och form är viktigt index att avgöra tillgängligheten av vaskulära bunten) är reserverade och används för att generera slutliga segmentering resultaten (figur 3jag).

På sista, fenotypiska drag av kärlknippena, till exempel geometriska, formen, och distributionsinformation, kan beräknas enligt ovanstående analys, vilket resulterar i produktionen av en TXT- eller CSV-fil (figur 3J). Baserat på avbildningsprogrammet för kärlknippena, kan 31 fenotypiska drag av stammen analyseras automatiskt; genomsnittliga beräkningstiden för varje CT bild är ~ 30 s. De relativa fenotypiska parametrarna av stammen visas i tabell 1. Likaså 33 fenotypiska drag av bladet kan utvinnas, genomsnittliga beräkningstiden är ~ 50 s, och dessa parameter klassificeringar visas i tabell 2. För en lista över skiva bilder, är ovan bild analys rörledningarna integrerade i en batch-bearbetning för automatisk körning. Arbetsflödet är effektivt att analysera de fenotypiska drag av alla kärlknippena inom en hel skiva bild av en majs stam och blad. Noterbart är är mest fenotypiska drag av kärlknippena, såsom totala areal, genomsnittliga arean och förhållandet mellan kärlknippena, betydligt svårt att bli avpassad vid manuella mätningar.

Eftersom metaxylem fartyg majs rötter visar uppenbara morfologiska förändringar längs roten växtriktning, är det mer värdefullt att extrahera metaxylem fartyg för fenotypisk analys 3D-strukturer. Baserat på CT bild serie av majs rot, utförs 3D-segmentering, surface återuppbyggnad och volym visualisering. Baserat på de segmenterade resultat, kan de 3D-strukturella parametrarna av metaxylem fartyg beräknas automatiskt, inklusive volym, yta, tvärsnittsarea (basal) och tvärsnittsarea (distala) av de totala metaxylem fartyg och varje enda metaxylem fartyg. Detta arbetsflöde förbättrar avsevärt effektiviteten i 3-D fenotypiska drag analys. Resultaten av segmentering, återuppbyggnad och volym visualisering kan direkt manifestera det rumsliga strukturerar av metaxylem fartyg av majs rot, som visas i figur 5.

Figure 1
Figur 1 : Olika typer av prov korgar tryckt med en 3D-skrivare. (A och B) spiral prov korgen för blad är sammansatt med (A1) en central oval groove och (A2) omgivande spiralen groove. Bredden på spiral spåret är inställd på 4 mm till rymma blad med huvudsakliga venen. Sidoväggen av spiral räfflar är skapade med (A5) fyrkantig dräneringshål och botten av korgen med (B6) cirkulär dräneringshål. (C och D) Dessa två paneler visar en fyra-väl prov korg passar stjälken, med (C1) prov hål med en diameter på 25 mm och botten av korgen med (D2) rinna sju hål. (E och F) dessa två paneler visar en rundbottnade prov korg lämplig för roten, med (E1) fyra runda hål med en diameter på 10 mm i centrala området, och (E2) 13 runda hål med en diameter på 8 mm arrangerade nära kanten av korgen. Botten av provet korgen har avlopp hål med en diameter av 1 mm att se till att den lilla rot vävnaden inte läcker. Klicka här för att se en större version av denna siffra.

Figure 2
Figur 2 : Skärmdumpar av automatisk bildbehandling programvara för kärlknippena. (A) denna panel visar datahanteringen att importera CT-bilder från en katalog som filen och välj CT skiva bilder för senare bearbetning. (B) denna panel visar Metodparametrarna att identifiera organ typ av CT skiva bilder och konfigurera motsvarande metodparametrar. (C), denna panel visar fenotypning uträkningen att utföra batch uträkningen av CT skiva bilder och visar utförandet förloppet. (D), denna panel visar den statistiska analysen att verifiera computational resultaten och generera fenotypiska egenskaper för alla CT bilder. (E) denna panel visar computational resultaten till output analysen resulterar som TXT eller CVS fil. Klicka här för att se en större version av denna siffra.

Figure 3
Figur 3 : Arbetsflöde för bildbehandling och fenotypning beräkning baserat på CT skiva bilder. (A) Import CT slice bilden av majs stammen. (B) segmentet slice bilden med ett fast tröskelvärde. (C) extrakt hela regionen av majs stammen. (D) ta bort regionen epidermis av majs stammen. (E) triangulära maskor kärlknippena. (F) panelen visar en klustring analys enligt verksamhetsområden kärlknippena. (G), denna panel visar en klustring analys enligt områdena av de triangulära maskorna. (H) i denna panel visas en klustring analys enligt verksamhetsområden Voronoi maskor. (jag) i denna panel visas segmenterade slutresultaten av kärlknippena. (J) denna panel visar den geografiska fördelningen av kärlknippena. Klicka här för att se en större version av denna siffra.

Figure 4
Figur 4 : Multiplanar återuppbyggnad (MPR) bilder av majs stam, blad och rot. Den vänstra panelen visar en MPR avbildning av ett tvärsnitt av stammen. Den mellersta panelen visar en MPR bilden av ett löv tvärsnitt. Den högra panelen visar en MPR bild av en rot-tvärsnitt. Klicka här för att se en större version av denna siffra.

Figure 5
Figur 5 : 3D-visualisering av roten metaxylem fartyg. Barer = 0,2 mm. (A och B) dessa paneler visar en 3D-visualisering av en rot. (C - F) dessa paneler visar en 3D-visualisering av metaxylem fartyg. Klicka här för att se en större version av denna siffra.

Table 1
Tabell 1: Mikroskopiska fenotypiska drag av majs stammen.

Table 2
Tabell 2: Mikroskopiska fenotypiska drag av majs blad.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

Med en framgångsrik tillämpning av CT teknik inom biomedicin och materialvetenskap, har denna teknik gradvis införts i fälten i botanik och jordbruk, främja forskningar i växten biovetenskap som en lovande tekniska verktyg . I slutet av 1990 användes CT teknik först studera de morfologiska strukturer och utveckling av anläggningen rotsystem. Under det senaste decenniet, synchrotron HRCT har blivit ett kraftfullt och icke-förstörande verktyg för växt biologer, och har framgångsrikt använts för att identifiera den vävnad strukturer av druva kärlsystemet8, vävnadsstrukturen Arabidopsis blad9 , 10och utsäde struktur av våldtäkt11. Genom synkrotron HRCT, har stora framsteg gjorts i studiet av struktur och funktion av kärlknippena vedartade växter12,13,14. Lite forskning av HRCT teknik för majs, vete, ris och andra grödor har dock gjorts15. Majs har ingen sekundär tillväxt, och cellen består huvudsakligen av vatten i primär meristemen. Även om färska prover kan skannas av mikro-CT utan någon förbehandling, är avsökningen resultaten mycket dålig. De främsta skälen är följande: (1) låg dämpning tätheter av växt vävnader, vilket resulterar i en låg kontrast i atomnummer och höga brus i bilder; (2) färskt material tenderar att torka och krympa under perioden skanning som rapporterats av Du6. Av ovannämnda skäl har blivit de viktigaste faktorer som begränsar tillämpningen av denna teknik i majs, vete, ris och andra monokotyledoner.

Här introducerar vi ett enkelt och praktiskt prov förberedelse protokoll som inte bara förhindrar deformation av växt vävnader men också förbättrar X-ray absorption kontrast. Hög kvalitet och hög upplösning CT bilder av rot, stam och blad erhölls baserat på prov förberedelse protokoll och mikro-CT bildsystem, och den högsta upplösningen var upp till 2 µm/pixel. Således, prov förberedelse protokollet är lämplig för vanliga mikro-datortomografi och ger en stor möjlighet för bredare program i enhjärtbladiga och andra botanik. Detta protokoll kan enkelt modifieras för att rymma andra växtmaterial såsom dehydrering eller torkningsförfarande och dess parameterinställning kan också justeras enligt specifika växtmaterial för bästa resultat. Särskilt, är detta tillvägagångssätt begränsat av storleken och växt provets volym. Ett alltför tjockt prov segment kan leda till ofullständig uttorkning eller deformation av provet. Detta prov förberedelse protokoll är därför tillämplig för liten växtmaterial med en tjocklek av mindre än 3 cm och inte för mycket större majs material såsom majs öra eller cob.

Mikroskopiska fenotypning tekniken av växtmaterial är en av de heta ämnena växt fenotypiska studier under de senaste åren, och det blir gradvis en av de grundläggande stöd teknikerna för genetisk avel och växt fysiologi. Traditionella mikroskopiska fenotypiska analysen av växter kräver ett stort antal komplexa prov preparat och tråkiga manuella operationer. Det är mycket arbetskrävande och tidsödande att räkna och mäta de mikroskopiska egenskaperna; resultaten är också benägna att subjektiva fel. Exempelvis för att kvantifiera de fenotypiska egenskaperna av kärlknippena i en majs stam, måste stammen provet vara inbäddad i paraffin och sedan skivad, målat och avbildas. För en betsad skiva bild är det svårt att utföra en automatiserad bildbehandling på grund av den oklara definitionen av cellgränserna; Således, manuell identifiering och segmentering är oumbärlig16. För att uppfylla kraven i storskaliga mätningar för anatomiska drag av majs stjälken, infördes Legland och Heckwolf olika bild-bearbetningen metoder; strukturerna för kärlknippena i skalet är dock fortfarande en utmaning17,18. Därför är hög genomströmning bildanalys och exakt kvantifiering av anatomiska drag av majs vävnader nödvändigt. Här, vi ger automatisk bildbehandling programvara för kärlknippena, att automatiskt extrahera 31 fenotypiska drag av kärlknippena i ~ 30 s för varje CT bild av majs stammen och 33 fenotypiska drag i ~ 50 s för varje CT bild av majs blad. Struktur och fördelning funktioner i kärlknippena inom ett tvärsnitt av hela stammar eller blad kan automatiskt analyseras och kvantifieras. Denna programvara har följande fördelar: (1) det automatiskt bearbetar CT slice bilderna av majs stammen och blad och extraherar den fenotypiska dragen av kärlknippena; (2) den har en högre erkännande kärlknippena i CT bilden, särskilt för små kärlknippena i utkanten; (3) en roman grafisk analysmetod används för att avslöja de distribution som kännetecknar kärlknippena.

Vidare har den röntgen mikro-CT scanning tekniken uppenbara fördelar i effektivitetsvinsterna av bild förvärv och återuppbyggnad jämfört med traditionella återuppbyggnad tekniker baserat på paraffin avsnitt bilder19,20 ,21. Baserat på CT bild serie av majs rot, en bild-bearbetningen system utvecklas för att extrahera rumsliga strukturer av metaxylem fartyg och framgångsrikt används för 3D-mätning av mikroskopiska egenskaper. Den största begränsningen av detta system är att 3D-segmenterad resultaten beror på liten manuell interaktion. I framtiden, vi strävar efter att utveckla en uppsättning automatiserade 3D-bild analys programvara för CT datamängden av majs rötter att förbättra effektiviteten i 3D-segmentering och återuppbyggnad.

Sammanfattningsvis, en vanlig micro-datortomografi utifrån ett praktiskt prov förberedelse protokoll för majs stjälken, blad, och roten är konstruerad för att producera högupplösta CT-bilder. Prov förberedelse protokollet anges här inte bara förhindrar deformation av växt vävnader men också förbättrar X-ray absorption kontrast. Detta protokoll är också lämplig för annan CT scanning program i vete, ris och andra monokotyledoner. Hittills har vi utvecklat automatisk bildbehandling programvara för kärlknippena, som kan snabbt och automatiskt extrahera de fenotypiska drag av kärlknippena från en enda CT-bild av majs stammen och blad. Baserat på CT bild serie av majs roten, ställs ett system för bildbehandling framgångsrikt in att extrahera 3-D fenotypiska drag av metaxylem fartyg. Mikroskopiska fenotypning tekniker av växtmaterial baserat på röntgen mikro-CT ger en ny möjlighet för korrekt och snabb kvantifiering och identifiering av majs kärlknippena.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

Författarna har något att avslöja.

Acknowledgments

Denna forskning stöddes av den nationella natur Science Foundation i Kina (No.31671577), vetenskap och teknik Innovation speciella konstruktion finansierade Program för Beijing Academy av jordbruk och skogsbruk Sciences(KJCX20180423), forskningen Utvecklingsprogram i Kina (2016YFD0300605-01), Stiftelsen Beijing naturvetenskap (5174033), Peking postdoktoral forskning Foundation (2016 ZZ-66), och Beijing Academy av jordbruket och skogsbruket vetenskaper Grant (KJCX20170404),) JNKYT201604).

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Skyscan 1172 X-ray computed tomography system Bruker Corporation, Belgium NA For CT scanning
CO2 critical point drying system (Leica CPD300) Leica Corporation, Germany NA For sample drying
Ethanol Any NA For FAA fixation
Formaldehyde Any NA For FAA fixation
Acetic acid Any NA For FAA fixation
Surgical blade Any NA For cutting the sample sgements
3D printer Makerbot replicator 2, MakerBot Industries, USA NA For printing the sample baskets of maize root, stem, and leaf
Centrifuge tube Corning, USA NA Place the root, stem, or leaf materials
Solid iodine Any NA For sample dyeing
SkyScan Nrecon software SkyScan NRecon, Version: 1.6.9.4, Bruker Corporation, Belgium NA For image reconstruction
VesselParser software VesselParser, Version: 3.0, National Engineering Research Center for Information Technology in Agriculture (NERCITA), Beijing, China NA Image analysis protocol for single CT image of maize stem or leaf
ScanIP ScanIP, Version: 7.0; Simpleware, Exeter, UK NA 3D image processing software
Latex gloves Any NA
Tweezers Any NA

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Lucas, W. J., et al. The plant vascular system: evolution, development and functions. Journal of Integrative Plant Biology. 55, 294-388 (2013).
  2. Gou, L., et al. Effect of population density on stalk lodging resistant mechanism and agronomic characteristics of maize. Acta Agronomica Sinia. 33, 1688-1695 (2007).
  3. Hu, H., et al. QTL mapping of stalk bending strength in a recombinant inbred line maize population. Theoretical and Applied Genetics. 126, 2257-2266 (2013).
  4. Wilson, J. R., Mertens, D. R., Hatfield, R. D. Isolates of cell types from sorghum stems: Digestion, cell wall and anatomical characteristics. Journal of the Science of Food and Agriculture. 63, 407-417 (1993).
  5. Hatfield, R., Wilson, J., Mertens, D. Composition of cell walls isolated from cell types of grain sorghum stems. Journal of the Science of Food and Agriculture. 79, 891-899 (1999).
  6. Du, J., et al. Micron-scale phenotyping quantification and three-dimensional microstructure reconstruction of vascular bundles within maize stems based on micro-CT scanning. Functional Plant Biology. 44 (1), 10-22 (2016).
  7. Pan, X., et al. Reconstruction of Maize Roots and Quantitative Analysis of Metaxylem Vessels based on X-ray Micro-Computed Tomography. Canadian Journal of Plant Science. 98 (2), 457-466 (2018).
  8. McElrone, A. J., Choat, B., Parkinson, D. Y., MacDowell, A. A., Brodersen, C. R. Using high resolution computed tomography to visualize the three dimensional structure and function of plant vasculature. Journal of Visualized Experiments. (74), e50162 (2013).
  9. Cloetens, P., Mache, R., Schlenker, M., Lerbs-Mache, S. Quantitative phase tomography of Arabidopsis seeds reveals intercellular void network. Proceedings of the National Academy of Sciences of the Unites States of America. 103, 14626-14630 (2006).
  10. Dorca-Fornell, C., et al. Increased leaf mesophyll porosity following transient retinoblastoma-related protein silencing is revealed by microcomputed tomography imaging and leads to a system-level physiological response to the altered cell division pattern. Plant Journal. 76 (6), 914-929 (2013).
  11. Verboven, P., et al. Void space inside the developing seed of Brassica napus and the modelling of its function. New Phytologist. 199, 936-947 (2013).
  12. Brodersen, C. R., Roark, L. C., Pittermann, J. The physiological implications of primary xylem organization in two ferns. Plant, Cell & Environment. 35, 1898-1911 (2012).
  13. Choat, B., Brodersen, C. R., McElrone, A. J. Synchrotron X-ray microtomography of xylem embolism in Sequoia sempervirens saplings during cycles of drought and recovery. New Phytologist. 205, 1095-1105 (2015).
  14. Torres-Ruiz, J. M., et al. Direct x-ray microtomography observation confirms the induction of embolism upon xylem cutting under tension. Plant Physiology. 167, 40-43 (2015).
  15. Staedler, Y. M., Masson, D., Schönenberger, J. Plant tissues in 3D via. x-ray tomography: simple contrasting methods allow high resolution imaging. PLoS One. 8, 75295 (2013).
  16. Zhang, Y., Legay, S., Barrière, Y., Méchin, V., Legland, D. Color quantification of stained maize stem section describes lignin spatial distribution within the whole stem. Journal of the Science of Food and Agriculture. 61, 3186-3192 (2013).
  17. Legland, D., Devaux, M. F., Guillon, F. Statistical mapping of maize bundle intensity at the stem scale using spatial normalisation of replicated images. PLoS One. 9 (3), 90673 (2014).
  18. Heckwolf, S., Heckwolf, M., Kaeppler, S. M., de Leon, N., Spalding, E. P. Image analysis of anatomical traits in stem transections of maize and other grasses. Plant Methods. 11, 26 (2015).
  19. Wu, H., Jaeger, M., Wang, M., Li, B., Zhang, B. G. Three-dimensional distribution of vessels, passage cells and lateral roots along the root axis of winter wheat (Triticum aestivum). Annals of Botany. 107, 843-853 (2011).
  20. Chopin, J., Laga, H., Huang, C. Y., Heuer, S., Miklavcic, S. J. RootAnalyzer: A Cross-Section Image Analysis Tool for Automated Characterization of Root Cells and Tissues. PLoS One. 10, 0137655 (2015).
  21. Passot, S., et al. Characterization of pearl millet root architecture and anatomy reveals three types of lateral roots. Frontiers in Plant Science. 7, 829 (2016).

Tags

Biologi fråga 140 majs vaskulära bunten mikro-CT bild analys pipeline tredimensionell konstruktion mikroskopiska fenotyp
Micron-skala fenotypning tekniker för majs kärlknippena baserat på röntgen Microcomputed tomografi
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Zhang, Y., Ma, L., Pan, X., Wang,More

Zhang, Y., Ma, L., Pan, X., Wang, J., Guo, X., Du, J. Micron-scale Phenotyping Techniques of Maize Vascular Bundles Based on X-ray Microcomputed Tomography. J. Vis. Exp. (140), e58501, doi:10.3791/58501 (2018).

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