Name: LeafJ: Yarı otomatik Yaprak Shape Ölçüm için bir ImageJ Plugin (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2013-01-21T12:00:00.000+00:00
Duration: 8 min 14 s
Description: Öğrenin yaprak şekli ölçümünü otomatikleştirme yöntemini yüksek verimli bitki fenotiplemesi için. LeafJ eklentisiyle yaprak görüntülerini analiz ederek hücre boyutu ve sayısındaki farklılıkları hızla belirleyin.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

O Gladstone Institutes Dr Katherine Pollard laboratuvarında tatilde iken LeafJ JNM tarafından yazılmıştır. Bu çalışma, Ulusal Bilim Vakfı (Hibe numarası IOS-0923752) tarafından sağlanan hibe ile desteklenmiştir.

1. Bitki Materyalleri Bu bitki büyüme protokolü gölge kaçınma yanıtını tespit için amaçlanmıştır unutmayın. En sevdiğiniz koşul altında bitkiler büyüyebilir. <ol><li> Karanlıkta dört gün boyunca 4 az 9 cm Petri kapları ve mağaza (tabakalandırmak) onları ° C filtre kağıtları batırılmış su Arabidopsis thaliana tohumu serpin. </li><li> Simüle güneş koşulları bu petri aktarın: 1.86 FR oranı: 80-100 μE fotosentetik aktif radyasyon (PAR) ve uzak-kırmızı takviyesi R getirmek. Uzun bir günün koşullarında (16 saat aydınlık / 8 saat karanlık) ve 22 sabit sıcaklık ° C kullanın Tohumların çimlenmeye izin vermek üzere üç gün için bu durum içinde inkübe edin. </li><li> Toprağa çimlenmiş tohum aktarın ve güneş koşullarında bitkiler tutmak. Büyük ölçekli deneyler için, etiket yapmak için Microsoft Word 2004 (veya üstü) olarak birleştirme Yöneticisi Veri kullanarak her bitki etiketleme için küçük etiketler hazırlamak öneririz. </li><li> Onbir gün sonra trToprağa ansfer, gölge durumuna bitkilerin yarısı hareket: güneş gibi ama 0.52 ile R / FR oranı getirmek için ek uzak kırmızı ışık ile aynı. </li><li> Ek bir on iki gün sonra, bitkilerin yaprak görüntüleme için hazırdır. Eğer bir gelişme anlık yakalamak böylece genç yapraklar hala genişleyen ise bu aşamada büyük yaprakları tamamen olgunlaşmıştır. İhtiyaçlarınıza bağlı olarak, farklı bir gelişme süresini seçmek isteyebilirsiniz. </li></ol> 2. Dissected Yaprak Görüntü Yakalama <ol><li> Beş dikdörtgen çerçeveli bitki genotipi ve büyüme durumu ile etiketlenmiş şeffaflık yaprak hazırlayın. Bir frame bir bitki yaprakları karşılık gelir. Microsoft Excel etiket ile tutarlı bir ızgara baskı için de kullanılabilir. </li><li> Yirmi altı gün eski bitkilerin yaprakları teşrih. </li><li> Tarama düz yataklı tarayıcıya 600 dpi bırakır. Bir bitkinin yaprakları Not şeffaf tabaka arasında bir sandviç siyah bir pencere içinde dikey olarak yerleştirilmelidir. Dokunmaktan yaprakları kaçınınAşağıdaki yordamlar hataları verecektir siyah bir pencere çerçevesi ve örtüşen yaprakları için. </li></ol> 3. LeafJ tarafından Yaprak Görüntü Analizi <ol><li> İndir ImageJ ImageJ ve plugins klasörüne LeafJ.jar dosya sürükleyin. </li><li> ImageJ 1.45s veya sonraki 14 bir resim dosyası açın. </li><li> &quot;&gt; Split Kanallar Görüntü&gt; Renk&quot; üç renk kanalları (kırmızı, yeşil ve mavi) içine görüntü Split ve mavi kanalda görüntüye eşik uygulayın. </li><li> Bir dikdörtgen aracı (Şekil 1A) tek bitki yapraklarının tümünü seçin. </li><li> Eklenti menüsünden &quot;LeafJ&quot; seçeneğini seçin. </li><li> Görüntülenen iletişim kutusunda bu bitki için açıklama bilgisini seçin. You can&quot;Bu düzenleme seçenekleri&quot; buraya tıklayarak görüntülenen varsayılan değerleri düzenlemek. </li><li> LeafJ eklenti çalıştırdıktan sonra ve &quot;OK&quot; butonuna tıklamadan önce, faiz (ROI) yöneticisi penceresi (; Şekil 1B gerekirse) bölgesinden takip hatları düzenleyin. Bir dokunmatik ekranlı tablet (örneğin bir iPad gibi) bu işlem için yararlıdır. iPad&#39;ler Air Display yazılımı kullanarak harici bir monitör olarak bir bilgisayara bağlanabilir. </li><li> Ölçüm sonuçları ve Microsoft Excel veya eşdeğer yazılım ilişkili bilgileri (dosya adları, çiçekli zamanı ile disseke, ölçülen, vb) aktarın. </li></ol> 4. ImageJ Yaprak Hücre Görüntü Analizi <ol><li> Disseke Fix olarak (adım 2) taramadan sonra referans 15&#39;te açıklandığı bırakır. FAA sabit yaprakları en az 6 ay süreyle 4 ° C&#39;de muhafaza edilebilir. </li><li> Mikroskobik gözlem 15 önce 1 ~ 2 saat süreyle kloral hidrat çözeltisi ve inkübe yaprakları FAA fiksatif değiştirerek yaprakları temizleyin. </li><li> Dağı mil üzerinde bırakırmikroskop tüyler yukarı bakacak şekilde kayar. Tüyler veya damar yakın hücre kaçınarak, ana damar her iki tarafında her bir yaprak merkezinin bir bileşik mikroskop, görüntü mezofil tabaka üzerinde 40x büyütme kullanılması. </li><li> Trace yaprak hücresindeki dokunmatik ekranlı tablet ve bir kalemle (olarak 3. adımda açıklandığı gibi) yardımı ile ImageJ ROI yöneticisi aracı tarafından özetliyor. Hücre görüntü analizi ImageJ ve yerleşik özellikler kullanır ama LeafJ gerektirmez. </li></ol>

<ol><li>Furbank, R. T., Tester, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Phenomics--technologies+to+relieve+the+phenotyping+bottleneck%5BTitle%5D)+AND+%22Trends+Plant+Sci%22%5BJournal%5D)">Phenomics--technologies to relieve the phenotyping bottleneck.</a> Trends Plant Sci. 16, 635-644 (2011).</li>
<li>Berger, B., Parent, B., Tester, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((High-throughput+shoot+imaging+to+study+drought+responses%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Exp.+Bot%22%5BJournal%5D)">High-throughput shoot imaging to study drought responses.</a> J. Exp. Bot. 61, 3519-3528 (2010).</li>
<li>Borevitz, J. O. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Natural+genetic+variation+for+growth+and+development+revealed+by+high-throughput+phenotyping+in+Arabidopsis+thaliana%5BTitle%5D)+AND+%22G3+%28Bethesda%29%22%5BJournal%5D)">Natural genetic variation for growth and development revealed by high-throughput phenotyping in Arabidopsis thaliana.</a> G3 (Bethesda). 2, 29-34 (2012).</li>
<li>Albrecht, D. R., Bargmann, C. I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((High-content+behavioral+analysis+of+Caenorhabditis+elegans+in+precise+spatiotemporal+chemical+environments%5BTitle%5D)+AND+%22Nat.+Methods%22%5BJournal%5D)">High-content behavioral analysis of Caenorhabditis elegans in precise spatiotemporal chemical environments.</a> Nat. Methods. 8, 599-605 (2011).</li>
<li>Chitwood, D. H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Native+environment+modulates+leaf+size+and+response+to+simulated+foliar+shade+across+wild+tomato+species%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+ONE%22%5BJournal%5D)">Native environment modulates leaf size and response to simulated foliar shade across wild tomato species.</a> PLoS ONE. 7, e29570(2012).</li>
<li>Chitwood, D. H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+developmental+trajectory+of+leaflet+morphology+in+wild+tomato+species%5BTitle%5D)+AND+%22Plant+Physiol%22%5BJournal%5D)">The developmental trajectory of leaflet morphology in wild tomato species.</a> Plant Physiol. 158, 1230-1240 (2012).</li>
<li>Casal, J. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Shade+Avoidance%5BTitle%5D)+AND+%22The+Arabidopsis+Book%22%5BJournal%5D)">Shade Avoidance.</a> The Arabidopsis Book. , e0157(2012).</li>
<li>Smith, H. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aSmith%2C+H+%22Photomorphogenesis+in+Plants%22">Photomorphogenesis in Plants</a>. Kendrick, R. E., Kronenberg, G. H. M. , Kluwer Academic Publishers. 377-416 (1994).</li>
<li>Iwata, H., Ukai, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((SHAPE%3A+a+computer+program+package+for+quantitative+evaluation+of+biological+shapes+based+on+elliptic+Fourier+descriptors%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Hered%22%5BJournal%5D)">SHAPE: a computer program package for quantitative evaluation of biological shapes based on elliptic Fourier descriptors.</a> J. Hered. 93, 384-385 (2002).</li>
<li>Bylesjo, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((LAMINA%3A+a+tool+for+rapid+quantification+of+leaf+size+and+shape+parameters%5BTitle%5D)+AND+%22BMC+Plant+Biol%22%5BJournal%5D)">LAMINA: a tool for rapid quantification of leaf size and shape parameters.</a> BMC Plant Biol. 8, 82(2008).</li>
<li>Weight, C., Parnham, D., Waites, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((LeafAnalyser%3A+a+computational+method+for+rapid+and+large-scale+analyses+of+leaf+shape+variation%5BTitle%5D)+AND+%22Plant+J%22%5BJournal%5D)">LeafAnalyser: a computational method for rapid and large-scale analyses of leaf shape variation.</a> Plant J. 53, 578-586 (2008).</li>
<li>Backhaus, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((LEAFPROCESSOR%3A+a+new+leaf+phenotyping+tool+using+contour+bending+energy+and+shape+cluster+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22New+Phytol%22%5BJournal%5D)">LEAFPROCESSOR: a new leaf phenotyping tool using contour bending energy and shape cluster analysis.</a> New Phytol. 187, 251-261 (2010).</li>
<li>Tsukaya, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Mechanisms+of+Leaf-shape+determination%5BTitle%5D)+AND+%22Annual+Review+of+Plant+Biology%22%5BJournal%5D)">Mechanisms of Leaf-shape determination.</a> Annual Review of Plant Biology. 57, 477-496 (2006).</li>
<li>Abramoff, M. D., Magalhaes, P. J., Ram, S. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Image+Processing+with+ImageJ%5BTitle%5D)+AND+%22Biophotonics+International%22%5BJournal%5D)">Image Processing with ImageJ.</a> Biophotonics International. 11, 36-42 (2004).</li>
<li>Horiguchi, G., Fujikura, U., Ferjani, A., Ishikawa, N., Tsukaya, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Large-scale+histological+analysis+of+leaf+mutants+using+two+simple+leaf+observation+methods%3A+identification+of+novel+genetic+pathways+governing+the+size+and+shape+of+leaves%5BTitle%5D)+AND+%22Plant.+J%22%5BJournal%5D)">Large-scale histological analysis of leaf mutants using two simple leaf observation methods: identification of novel genetic pathways governing the size and shape of leaves.</a> Plant. J. 48, 638-644 (2006).</li>
<li>Horiguchi, G., Ferjani, A., Fujikura, U., Tsukaya, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Coordination+of+cell+proliferation+and+cell+expansion+in+the+control+of+leaf+size+in+Arabidopsis+thaliana%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Plant.+Res%22%5BJournal%5D)">Coordination of cell proliferation and cell expansion in the control of leaf size in Arabidopsis thaliana.</a> J. Plant. Res. 119, 37-42 (2006).</li>
<li>Pierik, R., de Wit, M., Voesenek, L. A. C. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Growth-mediated+stress+escape%3A+convergence+of+signal+transduction+pathways+activated+upon+exposure+to+two+different+environmental+stresses%5BTitle%5D)+AND+%22New.+Phytol%22%5BJournal%5D)">Growth-mediated stress escape: convergence of signal transduction pathways activated upon exposure to two different environmental stresses.</a> New. Phytol. 189, 122-134 (2011).</li>
</ol>

Çıkar çatışması ilan etti.

Bizim &quot;LeafJ&quot; eklentisi manuel ölçüm fazla verim yaklaşık 6 kat artarak, yarı-otomatik sapı uzunluğu ölçüm sağlar. Yaprak sapı uzunluğu SAS önemli bir göstergesi ve aynı zamanda batıklık direnci ve hyponastic büyüme 17 gibi diğer olayların, bir dönüm noktası olduğunu. Bu nedenle, bu eklenti bitki araştırmacılar geniş bir yararlı olabilir. Bizim eklentisi köklü bir java tabanlı ücretsiz yazılım, ImageJ uygulanmaktadır. Bu kolay çapraz platform kurulmasını sağlar. ImageJ z...

<html><table border="1"><tbody><tr><td> Reaktif Adı </td><td> Şirket </td><td> Katalog numarası </td><td></td></tr><tr><td> far-kırmızı LED ışığı </td><td> Orbitec </td><td> ısmarlama </td><td></td></tr><tr><td> şeffaflık </td><td> İKON </td><td> HSCA / 5 </td><td></td></tr><tr><td> tarayıcı </td><td> Epson </td><td> Epson Perfection V700 PHOTO </td><td></td></tr><tr><td> Görüntü J </td><td> NIH </td><td></td><td> <a href="http://rsbweb.nih.gov/ij/" target="_blank">http://rsbweb.nih.gov/ij/</a> </td></tr><tr><td> LeafJ </td><td> görenek </td><td></td><td> <a href="http://www.openwetware.org/wiki/Maloof_Lab" target="_blank">http://www.openwetware.org/wiki/Maloof_Lab</a> </td></tr><tr><td> Hava Ekran </td><td> Avatron Software Inc </td><td></td><td>blank &quot;&gt; http://avatron.com/ </td></tr><tr><td> iPad2 </td><td> Apple Inc </td><td></td><td> <a href="http://www.apple.com/" target="_blank">http://www.apple.com/</a> </td></tr></tbody></table>

leafj: yarı otomatik yaprak shape Ölçüm için bir imagej plugin

LeafJ: An ImageJ Plugin for Semi-automated Leaf Shape Measurement

Yüksek verim fenotipleme (phenomics) (yorum 1 ve yeni örnekler 2-4 bakın) işlevlerine genleri bağlantı için güçlü bir araçtır. Yapraklar birincil fotosentetik organı vardır, ve boyutu ve şekli, bir bitki içinde gelişimsel olarak ve çevresel olarak değişir. Bu nedenlerden dolayı yaprak morfolojisi üzerine çalışmaları iyi yarı otomatik phenomics araçlar 5,6 yapılır sayısız yaprakları, birden fazla parametre ölçüm gerektirir. Canopy gölge bitki mimarisi ve yaşam öyküsü etkileyen önemli bir çevresel işaret olduğunu; yanıtların paketi topluca gölgede kaçınma sendromu (SAS) 7 denir. SAS yanıtları arasında, gölge uyarılmış yaprak sapı uzama ve bıçak alan değişiklikleri indeksleri 8 olarak özellikle yararlı olmaktadır. Bugüne kadar, yaprak şekli programlar (örn. SHAPE 9, LAMINA 10, LeafAnalyzer 11, LEAFPROCESSOR 12) yaprak anahatları ölçmek ve yaprak şekilleri kategorilere ayırabilirsinizAma yaprak sapı uzunluğu çıkışını alamazsınız. Yaprak sapı büyük ölçekli ölçüm sistemlerinin eksikliği SAS araştırma phenomics yaklaşımlar inhibe etmiştir. Bu yazıda, hızla model bitki Arabidopsis thaliana sapı uzunluğu ve yaprak ayası parametreleri ölçebilen LeafJ adlandırılan, yeni geliştirilmiş ImageJ eklentisi, tarif. Sapı / yaprak ayası sınır gerekli manuel düzeltme biz bir dokunmatik ekranlı tablet kullanılan sıra yaprak için. Ayrıca, yaprak hücre şekli ve yaprak hücre sayıları yaprak boyutu 13 önemli belirleyicileri. LeafJ ayırın biz de hücre şekli, alanı ve boyutunu ölçmek için bir dokunmatik ekranlı tablet kullanmak için bir protokol mevcut. Bizim yaprak sürekli ölçüm sistemi gölge-kaçınma araştırma ile sınırlı değildir ve yaprak fenotipleme tarafından birçok mutantlar ve tarama bitkilerin yaprak fenotipleme hızlandıracaktır.

1. Yaprak sapı ve Yaprak Blade Sınır tahminleri gösteriliyor Yaprak Görüntü ve Bunları Ölçme Pencere LeafJ en kullanışlı özelliklerinden biri yaprak ayası / sapı sınır (Şekil 1) otomatik algılama olduğunu. Aşağıdaki gibi LeafJ algoritması çalışır: yerleşik ImageJ ParticleAnalyzer özelliğe kullanıcının seçim içinde yaprakların yönlendirme bulmak ve belirlemek için kullanılır. Her yaprak için yaprak genişliği yaprağın tüm eksen boyunca belirlenir. Daha sonra her bir eksen boyunca...

Yüksek verimlilik yaprak ölçümler için anahtar yöntemleri gösterilmesi. Bu yöntemler, yaprak fenotip ile pek çok bitki mutant ya da başka tarama bitki incelenirken yaprak fenotipleme hızlandırmak için kullanılabilir.

LeafJ: Yarı otomatik Yaprak Shape Ölçüm için bir ImageJ Plugin

High throughput phenotyping (phenomics) is a powerful tool for linking genes to their functions (see review1 and recent examples2-4). Leaves are the ...

Bu prosedürün amacı, yüksek verimli deneyler için yaprak şekli ölçümünü otomatikleştirmektir. Bu, önce yaprakların diseke edilmesi ve düz yataklı bir tarayıcı ile görüntülenmesiyle gerçekleştirilir. Prosedürün ikinci adımı, yaprakları tespit etmek ve ölçmek için yaprak J eklentisini kullanmaktır.Üçüncü adım, yaprakları mikroskopi için hazırlamak ve bunları bir bileşik mikroskop kullanarak fotoğraflamaktır. Son adım, dokunmatik ekranlı bir tablet kullanarak elde edilen görüntülerdeki satış çizgilerini izlemektir. Sonuç olarak, sonuçlar, bu görüntü analizi kombinasyonu yoluyla yaprak şekli, hücre boyutu ve hücre sayısındaki farklılıkları gösterebilir.Bu tekniğin mevcut yöntemlere göre en büyük avantajı hızıdır. Manuel ölçümden yaklaşık altı kat daha hızlıdır. Bireyler bu yöntemin zorlanabileceğini biliyorlardı çünkü uygun yaprak yerleşimi aşağı akış analizi için kritik öneme sahiptir ve yaprakları slaytlara monte etmek teknik olarak zor olabilir.Bu yöntem için ilk fikri, analiz etmemiz gereken yaklaşık 15.000 yaprağımız olduğunu fark ettiğimde aklıma geldi ve bunu elle yapmak aylar sürecek ve inanılmaz derecede sıkıcı olacaktı, bitki diseksiyon tekniğinin nöro zue'ye neden olacağını gösterdi. Laboratuvarımdan bir araştırma bilimcisi 8,5 x 11 inç şeffaflık sayfaları hazırlayarak başlayın. Her bir tabaka, bir bitkinin yapraklarını barındıracak kadar büyük dikdörtgen çerçevelere bölünmeli, yaprakların kurumasını önlemek için bir örtü görevi görmesi için basılı tabakaya ikinci şeffaflık tabakasını inceltmelidir.Bitki, genotip ve büyüme durumu ile etiketleyin. 26. dayle bitkilerinin yapraklarını inceleyin. Şeffaflığın üzerindeki yaprakları en küçüğünden en büyüğüne doğru taktik sıraya göre düzenleyin.Kenarlıklara dokunmadan veya diğer yaprakların üzerine binmeden yaprakları çerçeve içinde dikey olarak konumlandırın. Aksi takdirde, ortaya çıkacak sorunlar ortaya çıkacaktır Analiz sırasında, oryantal yaprakların dikey olarak değmemesi, çerçevelenmesi, üst üste binmemesi ve yaprakların düzenlenmesi önemlidir. Yaprakları düz tutmak için ikinci boş şeffaflık sayfası ve bir raf ile sandviçleyin.Ardından, inç başına en az 600 nokta çözünürlüğe sahip düz yataklı bir tarayıcı kullanarak bir görüntü oluşturun. Eklentiyi yükleyerek başlayın. J görüntüsünü indirin ve yaprak jja dosyasını J görüntüsünün eklentiler klasörüne sürükleyin. J görüntüsü kullanıldığında, yaprak J eklentisi artık kullanılabilir olacaktır.Resim J'deki yaprak resim dosyasını açmaya devam edin.Resim J'nin sürüm 1.45 s veya üzeri olduğundan emin olun. Görüntü renk bölme kanallarını tıklatarak görüntüyü kırmızı, yeşil ve mavi olmak üzere üç renk kanalına bölün. Ardından, mavi kanaldaki görüntüye bir eşik uygulayın.Şimdi dikdörtgen seçim aracını kullanarak bir bitkiden tüm yaprakları seçin ve ardından yaprak J eklentisini seçin. Eklenti şimdi, deney grubu ve genotip gibi deneyin çeşitli koşullarının ayarlanmasına izin veren bir kutu açacaktır. Devam etmeden önce bu seçenekleri düzenleyin, ardından ilgili bölgedeki seçili yapraklar için koşulları seçin ve açıklayıcı bir ad girin.Devam düğmesine basın ve J yaprağı, her yaprağı benzersiz bir ROI görüntüsüyle otomatik olarak özetleyecektir. J rutinleri bıçağa elips şeklinde sığar ve gerekirse bu elipsin ana ve küçük eksenlerini hesaplar. ROI yöneticisi penceresini kullanarak izleme çizgilerini düzenleyin.Harici monitör olarak bağlanan dokunmatik ekranlı bir tablet bu prosedür için yararlı olabilir. Sınırlar doğru bir şekilde tanımlandıktan sonra, düğmesine basarak analizi gerçekleştirin. Tamam, şimdi J yaprağı, yaprak bıçağının taç yaprağı uzunluğunu ve çeşitli geometrilerini verir.Son olarak, ölçüm sonuçlarını ve ilgili bilgileri bir elektronik tabloya aktarın. Yaprakları taradıktan sonra F-A-A-F-A'ya sabitleyin. Sabit bir yaprak altı aya kadar dört santigrat derecede saklanabilir.Yaprakları görüntülemeden bir veya iki saat önce ileri doğru hareket ederek, FAA fiksatifini klorohidrat çözeltisine değiştirerek yaprakları temizleyin. Temizlendikten sonra, bir bileşik mikroskop görüntüsünde 40 x büyütme kullanarak, her yaprağın merkezinin mesil tabakası ana damarın her iki tarafında, trikomların veya damarların yakınındaki hücrelerden kaçınarak, trikomlar yukarı bakacak şekilde yaprakları slaytlara monte edin. Görüntü işlemedeki zorlukları önlemek için, yaprakları monte ederken slaytlardaki tüm hava kabarcıklarını gidermek ve bir sonraki adımda odak içi görüntüler elde etmek önemlidir.İstenen görüntüleri topladıktan sonra, resim J'de bir tane açın ve dokunmatik ekranlı tablet ve bir ekran kalemi yardımıyla görüntü JROI yönetici aracıyla yaprak hücre ana hatlarını izleyin. Bu, LEAF J eklentisini kullanmaz. Deney için LEAF J'yi kullanmadan önce, eklentinin doğruluğu ve hızı deneyimli bir araştırmacınınkiyle karşılaştırıldı. Genel.Leaf J, manuel hesaplamalardan daha hızlı bir şekilde 5.7'yi tamamladı ve iki yöntemden elde edilen verilerin karşılaştırılması, sonuçların karşılaştırılan 3.532'nin ölçülen tüm parametreleri için sıkı bir şekilde ilişkili olduğunu gösterdi. Veri noktaları 172 aykırı değerlerdi. Bu aykırı değerlerden 29'u LEAF J eklentisinden kaynaklanıyordu, insan hatasından kaynaklanan 143'ten çok daha az.Manuel ölçüm sırasında, yaprak J o zamandan beri hata sayısını daha da azaltmak için güncellendi. LEAF J ölçümlerine güvenerek, karışık efektler modeli kullanılarak gölgeden kaçınmayı test etmek için kullanıldı. Tedavi ve yaprak sayısı sabit etkilerdi ve replikasyon rastgele bir etki olarak oldu.Birçok parametre gölge işleminden önemli ölçüde etkilenmiştir. Alternatif olarak, bazı parametreler gölgeden önemli ölçüde etkilenmedi. Hücre parametrelerinin tablet destekli görüntülü analizi kullanılarak, 224 bitkinin 877 yaprağından toplam 8.629 hücre olmak üzere 67 Arabidopsis ANA genotipi incelendi.Genotipler daha sonra altı sınıfa ayrıldı. Çoğu genotipin normal bir hücre boyutu ve sayısı vardır. Bununla birlikte, birkaçı normal hücre sayısı ile daha büyük hücre boyutuna sahipti.Bu prosedürü denerken, bitkilerinizi yetiştirirken randomizasyon ve deneysel tasarım kullanmak önemlidir, Formaldehit ve klorhidrat ile çalışmanın son derece tehlikeli olabileceğini unutmayın. Bu yüzden bu işlem yapılırken eldiven giymek ve çeker ocakta çalışmak gibi önlemler alınmalıdır. Bu videoyu izledikten sonra, bu prosedürü izleyerek kendi deneysel koşullarınızı kullanarak yaprak ve hücre şekli fenotiplerinin yüksek verimli taramasının nasıl yapılacağını iyi anlamış olmalısınız.RNA dizilimi gibi ek yöntemler, hangi genlerin etkili bir şekilde şekillendiği gibi soruları yanıtlamak için kullanılabilir.

leafj-an-imagej-plugin-for-semi-automated-leaf-shape-measurement

Research

JoVE Journal

Biology

Biyoloji

Biz nöron morfolojisi analiz etmek için bir bilgisayar programı geliştirdik. Mevcut iki açık kaynak kodlu analiz araçları ile birlikte, program Sholl analiz yapar ve neurites, şube noktaları ve neurite ipuçları sayısını belirler. Analizler neurite morfolojisi yerel değişiklikler görülebilir şekilde yapılmaktadır.

Çoklu Ölçeklerde Sayısallaştırılmış Nöronal Morfoloji Otomatik Sholl Analizi

Bu makale, iki yeni açık kaynaklı ImageJ eklentisi aracılığıyla hemositometre ve migrasyon/invazyon mikrograflarının miktar tayinini açıklamaktadır: Hücre Konsantrasyonu Hesaplayıcısı ve migrasyon tahlili Sayacı.  Ayrıca, görüntü alma ve kalibrasyon protokollerini açıklar ve eklentilerin giriş gereksinimlerini ayrıntılı olarak tartışır.

ImageJ Eklentileri Kullanma Hücre Sayım Usul Otomatik Niceleme ve Analizi

Bu yazı, 'Saat Tarama' görüntü analizi için iki yeni ImageJ eklentisini açıklamaktadır. Bu eklentiler orijinal görsel temel 6 programının işlevselliğini genişletir ve daha da önemlisi, programı büyük bir araştırma topluluğunda ImageJ ücretsiz resim analizi yazılım paketi ile paketleyerek kullanılabilir hale getirir.

Görüntü Analizi için Saat Tarama Protokolü: ImageJ Eklentileri

Biz segmentlere ve bir ImageJ eklentisi kullanarak kemik'ın dış sınırında göre 2D ve 3D görüntü için Trabeküler kemik miktarının için bir iş akışı mevcut. Bu yaklaşım daha verimli ve geçerli el ile yaklaşım el şekillendirmenin daha doğru ve geçerli ticari yazılım kullanılamaz katman katman quantifications sağlar.

Segmentasyon ve Trabeküler kemik bir Imagej Plugin tarafından miktar sınırı dış destekli

Microglia anket ve değişmiş beyin fizyolojisi kantitatif değerlendirilecek morfolojik değişiklikleri ile tepki beyin bağışıklık hücreleri vardır. Bu iletişim kuralı özetliyor bir ImageJ microglia morfoloji hücre yaklaşım, karmaşıklık ve şekli gibi ölçümleri göre sürekli veri olarak temsil etmek için analiz protokolüne dayalı.

ImageJ kullanarak doku hazırlanan immünhistokimya Photomicrographs üzerinden Microglia morfoloji miktarının

Aktif çamur parçacıklar şekli ve boyutu değişen yöntemlerle ölçülen önemli parametreleridir. Yanlışlıklar temsilcisi olmayan örnekleme, suboptimal görüntüleri ve öznel analiz parametrelerini kaynaklanan. Bu hataları en aza indirmek ve ölçüm kolaylaştırmak için biz bir açık kaynak yazılım boru hattı da dahil olmak üzere her adım belirten bir iletişim kuralı mevcut.

Nesnenin şeklini ve boyutunu Agar bir açık kaynak yazılım boru hattı ile immobilize aktif çamur parçacıkların ölçme

Makalede, 1) odak yapışıklıklarının büyüklüğü ve sayısı ile 2) hücre şekil indeksi ve MCF7 hücrelerinin eşzamanlı monolayers konfokal görüntülerinden dağılımının nicelikselleştirilmesi açıklanmaktadır.

MCF7 HücreLi Monokatmanlarda Hücre-Substrat Adezyon Alanı ve Hücre Şekli Dağılımlarının Ölçülmesi

Mısır yaprağı primordiaları derinlemesine kaplanır ve yuvarlanır, bu da onları incelemeyi zorlaştırır. Burada, floresan ve konfokal görüntüleme için enine kesitler ve açılmış mısır yaprağı primordialarının bütün montajlarını hazırlamak için yöntemler sunuyoruz.

Enine kesitler hazırlamak için geliştirilmiş yöntemler ve floresan ve konfokal görüntüleme için mısır yaprağı primordiasının bütün montajlarını açma

Sunulan protokol, dijital yaprak fizyonomisi ve alan başına yaprak kütlesi rekonstrüksiyon yöntemlerini kullanarak paleoiklim ve paleoekolojiyi yeniden yapılandırmak için fosil yapraklar üzerindeki sürekli yaprak fizyonomik özelliklerinin dijital ölçümünü ve analizini göstermektedir.

Karasal Paleoiklim ve Paleoekolojinin Fosil Yapraklarla Dijital Yaprak Fizyonomisi ve Alan Başına Yaprak Kütlesi Kullanılarak Yeniden Yapılandırılması

Bu protokol, aynı örnekte bitki iyon sızıntısı, peroksidaz aktivitesi ve kallos üretimini değerlendirmek için yüksek verimli bir yaklaşımı tanımlar.

Mikrobiyal İkincil Metabolitlere Yaprak Yanıtlarının Yüksek Verimlilikli Bir Formatla Değerlendirilmesi

Öğrenin yaprak şekli ölçümünü otomatikleştirme yöntemini yüksek verimli bitki fenotiplemesi için. LeafJ eklentisiyle yaprak görüntülerini analiz ederek hücre boyutu ve sayısındaki farklılıkları hızla belirleyin.

LeafJ: Yarı otomatik Yaprak Shape Ölçüm için bir ImageJ Plugin

Daha fazla video keşfet