Summary
Vi leverer en roman metode til at forbedre X-ray absorption kontrast af majs væv egnet til almindelig microcomputed Computertomografi scanning. Baseret på CT billeder, indføre vi et sæt af billedbehandling arbejdsprocesser for forskellige majs materialer til effektivt uddrag mikroskopiske fænotyper af kardiovaskulære bundter af majs.
Abstract
Det er nødvendigt at nøjagtigt kvantificere de anatomiske strukturer i majs materialer baseret på høj overførselshastighed billede analyseteknikker. Her give vi prøve forberedelse protokol for majs materialer (dvs., stængel, blade og rod) egnet til almindelig microcomputed tomografi (mikro-CT) scanning. Baseret på CT højopløsningsbilleder af majs stængel, blade og rod, vi beskriver to protokoller for fænotypiske analyser af kardiovaskulære bundter: (1) baseret på CT billede af majs stænglen og blade, udviklede vi et bestemt billede analyse pipeline hen til automatisk uddrag 31 og 33 fænotypisk træk af kardiovaskulære bundter; (2) baseret på CT billede serie af majs rod, vi oprette et billede behandling ordning for de tre-dimensionelle (3-D) segmentering af metaxylem fartøjer, og udvindes todimensionale (2D) og 3D-fænotypisk træk, såsom lydstyrke, areal af metaxylem fartøjer, osv. Sammenlignet med traditionel manuel måling af kardiovaskulære bundter af majs materialer, forbedre de foreslåede protokoller væsentligt effektiviteten og nøjagtigheden af micron-skala fænotypiske kvantificering.
Introduction
Majs kar systemet kører gennem hele planten, fra rod og stængel til bladene, som udgør de vigtigste transport stier for at levere vand, mineralske næringsstoffer og organiske stoffer1. En anden vigtig funktion af det vaskulære system er at give mekanisk støtte for majs anlægget. For eksempel, hænger morfologi, antal og fordeling af kardiovaskulære bundter i rødder og stængler tæt sammen med logi modstanden af majs planter2,3. I øjeblikket undersøgelser på den anatomiske struktur af kardiovaskulære bundter udnytte primært mikroskopiske og ultramicroscopic teknikker for at få vist de anatomiske strukturer i en bestemt del af stængel, blade eller rod, og derefter måle og tælle disse strukturer af renter af manuel undersøgelse. Utvivlsomt, manuel måling af forskellige mikroskopiske strukturer i store microimages er en meget kedelig og ineffektive arbejde og begrænser alvorligt præcision af microphenotypic træk, på grund af sin subjektivitet og inkonsekvens4, 5.
Majs har ingen sekundære vækst, og celleindhold hovedsagelig består af vand i den primære meristem. Uden nogen forbehandling, kan friske prøver af majs væv direkte scannes ved hjælp af en mikro-CT enhed; de scanning resultater er dog nok fattige og uslebne. De vigtigste grunde kan opsummeres som følger: (1) lav dæmpning tætheder af plantevæv, hvilket resulterer i en lav kontrast atomnummer og høj støj i billeder; (2) fersk plantematerialer er tilbøjelige til at dehydrere og skrumpe under normal scanning miljø, som rapporteret af Du6. De ovennævnte problemer er blevet de vigtigste begrænsninger for udvikling og anvendelse af microphenotyping teknologi for majs, hvede, ris og andre enkimbladede. Her introducerer vi prøve forberedelse-protokollen til at forbehandle prøver af majs stængel, blade og rod. Denne protokol forhindrer dehydrering og deformation af plantematerialer under CT scanning; således, det er gavnligt at øge bevarelse tidspunktet for planten prøver med nondeformation. Derudover øger trinnet farvning baseret på solid jod også kontrasten af plantematerialer; således, det gør betydelige forbedringer i den billeddiagnostiske kvalitet af mikro-CT. Vi har endvidere udviklet billedbehandlingsprogram, opkaldt VesselParser, til at behandle CT billederne af majs stilke og blade. Denne software integrerer et sæt af billedbehandling rørledninger til at udføre høj overførselshastighed og automatisk fænotyper analyse for 2D-CT billeder af forskellige plantevæv. Kardiovaskulære bundter i hele tværsnittet af majs stænglen og blade er registreret, udtrukket og identificeret ved hjælp af en automatisk billedbehandling metode. Som et resultat, får vi 31 mikroskopiske fænotyper af majs stilken og 33 mikroskopiske fænotyper af majs bladet. For CT billede serie af majs roden udviklede vi en billed-oparbejdelse ordning at erhverve 3-D fænotypisk træk af metaxylem skibe. Denne ordning er overlegen i effektiviteten af image erhvervelse og genopbygning sammenlignet med traditionelle metoder.
Disse resultater viser, at billedbehandling rørledninger overvejer almindelige X-ray mikro-CT billeddannelse egenskaber giver en effektiv metode til den mikroskopiske fænotyper af kardiovaskulære bundter; Dette ekstremt udvider anvendelser af CT teknikker i plantevidenskab og forbedrer den automatiske fænotyper af plantematerialer på cellulære opløsning6,7.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
1. sample forberedelse protokol
- For prøveudtagning, indsamle stængel, blade, og rod fra friske majs planter og opdele dem i tre typer af prøven grupper (hver gruppe med fire replikationer). Derefter, skær dem i små segmenter af med kirurgisk klinge på følgende måde: (1) skæres et segment af midterste stammer internodium 1-1,5 cm i længden; (2) skåret et segment af den maksimale bredde af bladet 0,5 - 3 cm i længde langs den lodrette retning med de vigtigste vene; (3) skåret et segment af crown roden 0,5 cm i længden.
- For FAA fiksering, blød prøve segmenter i en FAA løsning (90:5:5 v/v/v, 70% ethanol: 100% formaldehyd: 100% eddikesyre) for mindst 3 d.
- Udføre proceduren dehydrering i seks sekventielle ethanol forløb (dvs., 30%, 50%, 70%, 85%, 95% og 100%) og indstille behandlingstid for hver ethanol gradient som 30 min.
- Placer plantematerialer i de tilsvarende prøve kurve fremstillet ved hjælp af en 3D-printer; derefter hurtigt overføre prøven kurve til cellen prøven i et CO2 kritiske punkt tørring system. Indstille tørring parametre som følger:
(1) CO2 i: hurtig hastighed. Indehaveren fyldstoffer: 100%.
(2) ladning: CO2 afgift forsinkelse 120 s ind i cyklus. Udveksle hastighed: 5. cyklus nummer: 12.
(3) gas ud: varme, hurtigt. Hastighed: langsom, 50%.- Ifølge de morfologiske forskelle i majs rod, stængel, og blad, design og udskriften kurve ved hjælp af en 3D-printer (f.eks. figur 1).
- Læg de tørrede plantematerialer (majs rod, stængel eller blad) i et 50 mL centrifugeglas med 2 g af solid jod til farvning af plantematerialer med flygtige jod damp og derefter placere rør i en lystæt plads til 4-5 h.
2. mikro-CT Scanning protokol
- Hvis du vil scanne til CT rådata, indstille CT scanning parametre som følger: 40 kV/250 µA (for stilk og blade) eller 34 kV/210 µA (for root). Skal du indstille den tilsvarende scanning intervaller for de forskellige størrelser og mængden af de anvendte materialer, anlæg, og justere de billeddiagnostiske pixel størrelser som følger: 2,0 µm (for majs roden), 6,77 µm (for majs stilken) og 10,0 µm (for majs bladet).
- For at rekonstruere skive billeder, konvertere den rå CT data i CT skive billeder med et 2K opløsning (2.000 x 2.000 pixels) med et billede genopbygning software. Flere oplysninger findes i brugervejledningen NRecon (http://bruker-microct.com/next/NReconUserGuide.pdf).
3. billede analyse protokol for en enkelt CT billede af en majs stilk eller blade
Bemærk: Brug automatisk billedbehandling software for kardiovaskulære bundter at foretage fænotyper analyse af kardiovaskulære bundter inden for CT skive billeder af majs stænglen og blade (figur 2). Software skik trin er beskrevet som følger.
- Udpege orgel type at initialisere forskellige algoritme rørledninger. Klik på knappen metodeparametre og vælg majs stilk eller majs blad i den første drop-down boks.
- Importere billederne, klik på datastyring , indstille mappen arbejde, og importerer automatisk alle skive billeder i denne mappe. Vælg enkelt eller multi skive billeder i billedet rørledninger.
- Fastslå den faktiske pixelstørrelse af billedet. Klik på knappen parametre og angive den faktiske pixelstørrelse af billedet i Rediger element af pixel-størrelse.
- Klik på knappen fænotyper beregning at automatisk uddrag fænotypisk træk af kardiovaskulære bundter for alle valgte udsnit billeder til beregning fænotyper.
- Klik på knappen statistik analyse at output resultaterne som en TXT eller CSV-filformat.
4. billede analyse protokol for CT billede serie af en majs rod
Bemærk: CT billede serie af majs rødder er udnyttet til at udtrække metaxylem fartøjer ved hjælp af billedbehandling software 3D-strukturer. De vigtigste trin er som følger.
- Importere de rekonstruerede billeder af majs rødder (i BMP-filformat) og bestemme de nøjagtige afstand parametre (på størrelse med en voxel [dvsx, y, z]). Brug værktøjet rekursive Gaussisk for at udjævne disse billeder for at forbedre billedkvaliteten.
- Foretage 3D-segmentering af metaxylem skibe ved at justere parametrene tærskel; Dette skaber en ensartet farve etiket for hvert fartøj, tilsluttede metaxylem.
- Forbedre og identificere de metaxylem fartøjer interaktivt ved hjælp af morfologi, bitvise, og oversvømmelse-fill operationer.
- Gennemføre volumen visualisering og overflade genopbygning af fartøjer. Brug værktøjet maske statistik til at tælle og måle de fænotypiske træk af et fartøj i 2D- og 3D-niveauer.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
Prøven forberedelse protokol egnet til almindelig mikro-CT-scanning ikke kun forhindrer deformering af plantevæv men også forbedrer X-ray absorption kontrast. Massiv plantematerialer scannes ved hjælp af en mikro-CT system i høj kvalitet skive billeder, og den højeste opløsning kan nå 2 µm/pixel. Figur 4 viser scannede micro-CT billederne af stængel, blade og rod, og billedets kontrast har en betydelig forbedring i forhold til de resultater, der er scannet fra de friske plantematerialer. I disse CT skive billeder er betydelige forskelle i grå værdier observerbare blandt kardiovaskulære bundter, parenkym celler, vedvævet fartøjer, epidermis og andre væv.
Baseret på denne billedbehandlingsprogrammer for kardiovaskulære bundter, kan funktionerne struktur og fordeling af kardiovaskulære bundter i tværsnit af den hele stilk eller blade automatisk analyseret og kvantificeres. Tage et billede af en majs stilk som et eksempel, og fænotyper algoritmen af software består af fem trin: segment skive billede, segmentere kardiovaskulære bundter, analysere den geografiske fordeling af kardiovaskulære bundter, identificere og forbedre kardiovaskulære bundter , og beregne og output fænotypisk træk af kardiovaskulære bundter. Regionen hele epidermis i billedet er, først, segmenteret baseret på specifikke eller adaptive tærskelværdierne, og kontur analyse teknikker er udført for at udtrække regionen epidermis (figur 3A og 3B). Næste, segmentering af kardiovaskulære bundter er gennemført. Kardiovaskulære bundter omgivet i epidermis; Derfor, regionen epidermis med den foruddefinerede tykkelse er fjernet fra Skive billede. Resten af billedet kun består af spredte vascular bundles med høj pixel intensiteter og parenkym celler med svag pixel intensiteter. Derefter billedsegmentering baseret på en fast tærskelværdi udføres for at udtrække alle kandidat regioner af kardiovaskulære bundter, og disse regioner bestemmes yderligere som gyldig kardiovaskulære bundter ifølge begrænsninger af området og figur funktioner ( Figur 3 c og 3D).
Efter segmentering af kardiovaskulære bundter, er rumlige fordeling Karakteristik af kardiovaskulære bundter udvundet. Tage de geometriske centre for spredte kardiovaskulære bundter som noder til at generere trekant masker for alle kardiovaskulære bundter i Skive billedet, og disse masker er grupperet i fem typer efter deres områder. Områderne af kardiovaskulære bundter manifestere en signifikant faldende tendens fra centrum til kanten af majs stilken. Den trekantede og Voronoi masker beskrive den geografiske fordeling og topologiske forbindelser af kardiovaskulære bundter, og hver maske er tegnet med en bestemt farve efter de grupperede resultater af kardiovaskulære bundter (figur 3E - 3 H). Kardiovaskulære bundter, der opfylder begrænsningerne rumlige fordeling (mesh område og form er vigtige indeksene til at bestemme tilgængeligheden af kardiovaskulære bundt) er reserveret og bruges til at generere de endelige segmentering resultater (figur 3jeg).
På sidste, fænotypisk træk af kardiovaskulære bundter, såsom geometriske, form- og distributionsoplysninger, kan beregnes efter den ovenstående analyse, hvilket resulterer i produktionen af en TXT eller CSV-fil (figur 3J). Baseret på billedbehandlingsprogrammer for kardiovaskulære bundter, kan 31 fænotypisk træk af stilken automatisk analyseres; gennemsnit beregningen tid for hver CT billede er ~ 30 s. De relative fænotypiske parametre af stilken er vist i tabel 1. På samme måde, 33 fænotypiske egenskaber af bladet kan udvindes, gennemsnitlige beregningen tid er ~ 50 s, og disse parameter klassifikationer er vist i tabel 2. En liste over skive billeder, er ovenstående billede analyse rørledningerne integreret i en batch-behandling til automatisk udførelse. Denne arbejdsproces er effektiv til at analysere de fænotypiske træk af alle kardiovaskulære bundter inden for en hel skive billede af en majs stilk og blade. Navnlig, er mest fænotypisk træk af kardiovaskulære bundter, som samlede areal, gennemsnitlige areal og forholdet mellem toparealerne af kardiovaskulære bundter, betydeligt vanskeligt at måles ved manuelle målinger.
Fordi metaxylem fartøjerne af majs rødder Vis indlysende morfologiske ændringer langs retning af rodvækst, er det mere værdifuld til at udtrække de 3D-strukturer af metaxylem fartøjer for fænotypiske analyser. Baseret på CT billede serie af majs rod, er 3D-segmentering, overflade genopbygning og volumen visualisering udført. Baseret på de segmenterede resultater, kan 3D-strukturelle parametrene for metaxylem fartøjer beregnes automatisk, herunder lydstyrke, areal, tværsnitsareal (basal) og tværsnitsareal (distale) af den samlede metaxylem skibe og hver enkelt metaxylem fartøj. Denne arbejdsgang betydeligt forbedrer effektiviteten af 3D-fænotypisk træk analyse. Resultaterne af segmentering, genopbygning og volumen visualisering kan direkte åbenbart de rumlige strukturer af metaxylem fartøjer af majs rod, som vist i figur 5.
Figur 1 : Forskellige typer af prøven kurve udskrives med en 3D-printer. (A og B) spiral prøve kurv til bladet er sammensat med (A1) en central oval groove og (A2) den omkringliggende spiral groove. Bredden af spiral groove er sat på omkring 4 mm til at rumme blad med de vigtigste vene. Dæksiden af spiral groove er oprettet med (A5) kvadrat afløbshuller og bunden af kurven med (B6) cirkulære dræn hullerne. (C og D) Disse to paneler viser en fire-godt prøve kurv egnet til stilken, med (C1) prøve huller med en diameter på 25 mm, og bunden af kurven med (D2) syv drænhuller. (E og F) disse to paneler viser en multiwell prøve kurv egnet til roden, med (E1) fire cirkulære huller med en diameter på 10 mm i det centrale område, og (E2) 13 cirkulære huller med en diameter på 8 mm arrangeret nær kanten af kurven. Bunden af prøven kurven har afløb huller med en diameter på 1 mm til at sikre, at den lille root væv ikke sive ud. Venligst klik her for at se en større version af dette tal.
Figur 2 : Screenshots af automatisk billedbehandling software til kardiovaskulære bundter. (A) dette panel viser data management til at importere CT billeder fra enhver fil mappe og vælge CT skive billeder for den efterfølgende behandling. (B) dette panel viser parametrene til at identificere typen orgel af CT skive billeder og konfigurere parametrene tilsvarende metode. (C) dette panel viser fænotyper beregning at udføre batch beregning af CT skive billeder og vise udførelse fremskridt. (D) dette panel viser den statistiske analyse at kontrollere de beregningsmæssige resultater og generere fænotypisk træk for alle CT billederne. (E) dette panel viser de beregningsmæssige resultater til output de analyseresultater som en TXT eller CVS-fil. Venligst klik her for at se en større version af dette tal.
Figur 3 : Workflow af billedbehandling og fænotyper beregning baseret på CT skive billeder. (A) Import CT skive billede af majs stilken. (B) Segment skive billedet med en fast tærskelværdi. (C) ekstrakt majs stilken hele regionen. (D) slet regionen epidermis af majs stilken. (E) trekantede masker af kardiovaskulære bundter. (F) dette panel viser en klyngedannelse analyse inden for kardiovaskulære bundter. (G) dette panel viser en klyngedannelse analyse inden for de trekantede masker. (H) dette panel viser en klyngedannelse analyse inden for Voronoi masker. (jeg) dette panel viser de endelige segmenterede resultater af kardiovaskulære bundter. (J) dette panel viser den geografiske fordeling af kardiovaskulære bundter. Venligst klik her for at se en større version af dette tal.
Figur 4 : Multiplanar genopbygning (MPR) billeder af majs stængel, blade og rod. Panelet til venstre viser et MPR billede af en stilk tværsnit. Den midterste panel viser et MPR billede af et blad tværsnit. Højre panel viser et MPR billede af en rod tværsnit. Venligst klik her for at se en større version af dette tal.
Figur 5 : 3D-visualisering af rod metaxylem fartøjer. Barer = 0.2 mm. (A og B) disse paneler viser en 3D-visualisering af en rod. (C - F) disse paneler viser en 3D-visualisering af metaxylem skibe. Venligst klik her for at se en større version af dette tal.
Tabel 1: Mikroskopiske fænotypisk træk af majs stilken.
Tabel 2: Mikroskopiske fænotypisk træk af den majs blad.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
Med den vellykkede anvendelse af CT teknologi inden for biomedicin og materialevidenskab, er denne teknologi blevet gradvis indført i inden for botanik og landbruget, fremme forsker i anlægget biovidenskab som en lovende teknisk værktøj . I slutningen af 1990 ' erne, blev CT teknologi første gang brugt til at studere de morfologiske strukturer og udviklingen af plante rodsystemer. I det seneste årti, synkrotron HRCT er blevet et stærkt, ikke-destruktiv værktøj for anlægget biologer, og held har været anvendt til at identificere væv strukturer af drue karsystemet8, væv struktur af Arabidopsis blad9 , 10, og frø struktur af voldtægt11. Gennem synkrotron HRCT, er der sket store fremskridt i studiet af struktur og funktion af kardiovaskulære bundter træagtige planter12,13,14. Dog er lidt forskning af HRCT teknologi til majs, hvede, ris og andre afgrøder blevet gjort15. Majs har ingen sekundære vækst, og cellen hovedsagelig består af vand i den primære meristem. Selv om friske prøver kan scannes af micro-CT uden nogen forbehandling, er de scanningsresultater meget dårlig. De vigtigste årsager er som følger: (1) lav dæmpning tætheder af plantevæv, hvilket resulterer i en lav kontrast i atomnummer og høj støj i billeder; (2) fersk materiale har tendens til at dehydrere og skrumpe i perioden scanning som rapporteret af Du6. Af ovennævnte grunde er blevet de vigtigste faktorer, der begrænser anvendelsen af denne teknologi i majs, hvede, ris og andre enkimbladede.
Her introducerer vi en enkel og praktisk prøve forberedelse protokol, der ikke alene forhindrer deformering af plantevæv, men øger også X-ray absorption kontrast. Høj kvalitet og høj opløsning CT billeder af rod, stængel og blade blev der baseret på prøve forberedelse protokol og micro-CT billedbehandlingssystem, og den højeste opløsning var op til 2 µm/pixel. Således prøve forberedelse protokol er egnet til almindelig mikro-CT-scanning og giver en fantastisk mulighed for bredere programmer i monocot og andre plante videnskaber. Denne protokol kan let modificeret til at rumme andre plantematerialer såsom dehydrering eller tørring procedure, og dens parameterindstilling kan også reguleres efter specifikke plantematerialer for de bedste resultater. Især er denne tilgang begrænset af størrelsen og plante prøvemængde. En for tyk prøve segment kan føre til ufuldstændig tørring eller deformation af prøven. Derfor, denne prøve forberedelse protokollen er gældende for lille plantematerialer med en tykkelse på mindre end 3 cm og ikke for meget større majs materialer såsom majs øre eller cob.
Den mikroskopiske fænotyper teknologi af plantematerialer er en af de varme emner af plante fænotypiske undersøgelser i de seneste år, og det efterhånden en af de grundlæggende støtte teknologier til genetisk avl og plante fysiologi. Traditionelle mikroskopiske fænotypiske analyser af planter kræver en lang række komplekse prøve præparater og kedelig manuelle operationer. Det er meget arbejdskrævende og tidskrævende at tælle og måle de mikroskopiske træk; resultaterne er også tilbøjelige til subjektivt fejl. For eksempel, for at kvantificere de fænotypiske egenskaber af kardiovaskulære bundter i en majs stilk, skal stængel prøven indlejret i paraffin og derefter skåret, farves, og afbildet. En farves skive billede er det vanskeligt at udføre en automatiseret billedbehandling på grund af den uklare definition af cellegrænserne; Manuel identifikation og segmentering er derfor uundværlig16. For at opfylde kravene i omfattende målinger for anatomiske træk af majs stilken, indførte Legland og Heckwolf forskellige billedbehandling metoder; strukturer af kardiovaskulære bundter i sværen er dog stadig en udfordring17,18. Derfor er høj overførselshastighed billedanalyse og nøjagtig kvantificering af anatomiske træk af majs væv nødvendige. Her, vi leverer automatisk billedbehandling software for kardiovaskulære bundter, som kan automatisk udtrække 31 fænotypisk træk af kardiovaskulære bundter i ~ 30 s for hver CT billede af majs stilken og 33 fænotypisk træk i ~ 50 s for hver CT billede af majs bladet. Funktionerne struktur og fordeling af kardiovaskulære bundter i tværsnit af hele stængler eller blade kan analyseres automatisk og kvantificeres. Denne software har følgende fordele: (1) det automatisk behandler CT skive billeder af majs stænglen og blade og ekstrakter fænotypisk træk af kardiovaskulære bundter; (2) det har en højere anerkendelse sats af kardiovaskulære bundter i CT billede, især for små kardiovaskulære bundter på kanten; (3) en roman grafisk analysemetode bruges til at afsløre distribution Karakteristik af kardiovaskulære bundter.
Yderligere, X-ray mikro-CT scanning teknologi har åbenlyse fordele i effektivitetsgevinsterne af image erhvervelse og genopbygning sammenlignet med traditionel genopbygning teknikker baseret på paraffin afsnittet billeder19,20 ,21. Baseret på CT billede serie af majs rod, er en billedbehandling ordningen udviklet til at udtrække de rumlige strukturer af metaxylem skibe og med held brugt til 3D-måling af mikroskopiske træk. Den største begrænsning af denne ordning er, at 3D-segmenterede resultaterne afhænger mindre manuel interaktion. I fremtiden, vi sigter mod at udvikle et sæt af automatiserede 3-D billede analyse software til CT datasæt af majs rødder til at forbedre effektiviteten af 3D-segmentering og genopbygning.
Afslutningsvis en almindelig mikro-CT scanning baseret på en praktisk prøve forberedelse protokol for den majs stængel, blade, og roden er konstrueret til at producere høj opløsning CT billeder. Prøven forberedelse protokollen i henhold her ikke kun forhindrer deformering af plantevæv men også forbedrer X-ray absorption kontrast. Denne protokol er også egnet til andre CT-scanning applikationer i hvede, ris og andre enkimbladede. Hidtil har vi udviklet automatisk billedbehandling software for kardiovaskulære bundter, der er i stand til hurtigt og automatisk uddrager de fænotypiske træk af kardiovaskulære bundter fra en enkelt CT billede af majs stænglen og blade. Baseret på CT billede serie af majs roden, er en billed-oparbejdelse ordning konfigureret hen til uddrag de 3-D fænotypisk træk af metaxylem skibe. Mikroskopiske fænotyper teknikker af plantematerialer baseret på X-ray mikro-CT giver et nyt kundeemne til præcis og hurtig kvantificering og identifikation af majs kardiovaskulære bundter.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
Forfatterne har ikke noget at oplyse.
Acknowledgments
Denne forskning blev støttet af National karakter Science Foundation of China (No.31671577), videnskab og teknologi Innovation særlige konstruktion finansieret Program af Beijing Academy for landbrug og skovbrug Sciences(KJCX20180423), forskningen Development Program af Kina (2016YFD0300605-01), Beijing Natural Science Foundation (5174033), Beijing postdoc Research Foundation (2016 ZZ-66), og Beijing akademi for landbrug og skovbrug Sciences 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 |
References
- Lucas, W. J., et al. The plant vascular system: evolution, development and functions. Journal of Integrative Plant Biology. 55, 294-388 (2013).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
