Name: Üç boyutlu Kök Sistemleri Metrikleri ayıklanıyor: Hacim ve Yüzey Analizi In-toprak X-ışını Bilgisayarlı Tomografi Data (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2016-04-26T15:00:00.000+00:00
Duration: 9 min 37 s
Description: Öğrenin, toprak içi X-ışını bilgisayarlı tomografi verilerinden bitki köklerinin üç boyutlu hacim ve yüzey analizini çıkarma yöntemini. Bu invaziv olmayan teknik, bitkileri doğal ortamlarında inceleyerek çevresel değişimlere yanıtlarını araştırmanıza olanak tanır.

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

Bu çalışma, Enerji Bakanlığı Biyolojik ve Çevresel Araştırma Ofisi tarafından desteklenen ve Pasifik Kuzeybatı Ulusal Laboratuvarı'nda bulunan ulusal bir bilimsel kullanıcı tesisi olan Çevresel Moleküler Bilimler Laboratuvarı'nda gerçekleştirilmiştir.

Dikkat: bir X-ışını tomografi çalışması genel radyasyon eğitimi ve araca özgü radyasyon güvenliği eğitimi gerektirir. deneycinin laboratuarına ilgili tüm ilgili prosedürleri takip edilmelidir. 1. Kök Görüntüleme Not: Bu kademe, bir boru şekilli plastik bir kap içinde orijinal toprağın içinde tutulan bir çim numunenin görüntüleme (40 mm çapında, 210 mm yüksekliğinde ve yaklaşık olarak 2 mm duvar kalınlığı olan bir plastik boru) tarif etmektedir. <ol><li> Hedef büyütme için istenen bir mesafede aletin örnek manipülatör üzerine saksı bitki yerleştirin. 2 inç çaplı bir tutucunun bir bitki, kaynak mesafe örnek yaklaşık 3 inç (7 cm) olmalıdır. </li><li> Optimum renk (gri düzeyi) dedektör görüntüdeki kontrast elde etmek için X-ışını tarama ayarlarını yapın. Not: Bu ayarlar kullanılan alet kontrol yazılımı mevcuttur. <ol><li> Set X-ışını güç ayarları; 85 kV ve 190 uA bu sınavda kullanılanple. </li><li> pozlama süresini ayarlayın. Burada, 1 saniye nispeten uzun bir maruz kalma süresi daha iyi bir sinyal-gürültü oranı için kullanılmıştır. </li><li> projeksiyon başına projeksiyonlar ve kare sayısını ayarla; 3142 projeksiyonlar toplam projeksiyon başına 4 kare iyi veri istatistikleri için önerilmektedir. </li><li> &quot;Gölgelendirme düzeltme&quot; sekmesini seçerek ve &quot;Oluştur&quot; tıklayarak yukarıda belirtilen ölçüm koşulları kullanılarak bir gölgeleme düzeltme çalıştırın. Not: X-ışını akı sabit bir set ile aydınlatılmış zaman gölgeleme düzeltme görüntüleme cihazın piksel tepki varyasyon dengeler. süreç X-ray ışını ile birlikte (ışın yolundan kaldırılır örnek ile) açık ve kiriş kapalı olan boş görüntüleri alır. Bu düzeltme toplanan tüm görüntülere uygulanır. </li><li> (Ayrıca &quot;modunu mekik&quot; olarak adlandırılır) &quot;halka eserler küçült&quot; seçeneğini seçin; projeksiyon görüntüleri elde iken örnek açısal adımlarla döndürülür. Bu DAT yol açardaha yavaş bir hızda bir satın alma, ancak halka eserler ortadan kaldırılmasına yardımcı olur. </li><li> Toplama sekmesi altındaki &quot;Edinme&quot; butonuna tıklayarak taramayı başlatın (yukarıda özetlenen ayarlarla, resim kolleksiyonu yaklaşık 4 saat sürecektir). </li></ol></li></ol> 2. Veri İmar Not: Bu bölüm, ham görüntüleri (BT taraması grafiler) 3 boyutlu hacimli veri yeniden tanımlamaktadır. <ol><li> programına ham veri yüklemek. </li><li> Emin örnek kıpırdamadı veya tarama ayarları, veri toplama sırasında değişmedi yapan ilk ve son görüntüyü karşılaştırın (son görüntü numunenin 360 o dönüşten sonra alınır gibi neredeyse aynı olmalıdır). </li><li> &quot;Merkez dönme&quot; sekmesini seçerek ve &quot;Başlat&quot; tıklayarak dönme merkezi (COR) hesaplayın; kullanım seçenekleri &quot;Otomatik&quot; COR &quot;Yüksek Kalite&quot; doğruluk ve &quot;Çift&quot; (üst ve alt) dilim s ile bulmaCOR hesaplanması için seçim. </li><li> yeniden inşa edilmesi örnek birimi seçin: &quot;Ses&quot; sekmesini seçin ve küçük resimler kullanarak ses seçim pencereleri düzenleyin. </li><li> &quot;Başlat&quot; tıklayarak 3D verileri içeren ses dosyası oluşturmak için yeniden gerçekleştirin. </li></ol> 3. Veri İşleme / segmentasyon Not: Bu bölüm, adım sadece ikili bir görüntü yığını üretmek için herhangi bir çevreleyen malzeme kökleri topraktan dallara ve izole kökler izlemek için bir program RooTrak daha fazla işlem için yeniden kurulmuş verileri hazırlamak için alınacak tarif kök kendisi. <ol><li> ImageJ hacimli veri işlenmesi bir RooTrak işlenebilir görüntü yığını hazırlamak için: <ol><li> ImageJ içine ses dosyasını yükleyin. </li><li> Parlaklık ve kontrast ayarlarını ayarlayarak kök ve toprak arasındaki görüntü kontrastını optimize (/ Parlaklık / Kontrast ayarlama / Görüntü tıklayın). görüntü içinde ilgi bölge görünür ve c olduğundalearly ayırt ayarları optimize sayılır. </li><li> jpeg, bmp, veya png formatında bir görüntü yığını olarak kaydedin. </li></ol></li><li> segmentine kök için RooTrak işleme: <ol><li> RooTrak içine yük görüntü yığını ( &quot;Araçlar&quot; sekmesine gidin ve basın &quot;İzleyici&quot;). </li><li> root içinde ayarla tohum noktaları: hacimli veri üstten görünümü dilim görünür ilgili kök bölümlerin her birinin içine birkaç puan tıklayın. </li><li> Set izleyici parametreleri &quot;Yumuşaklık&quot; ve sırasıyla 0.3 ve 0.8, için &quot;Benzerlik&quot;. </li><li> izleme fonksiyonunu çalıştırın. Bu üst görüntü dilim alt dilime tüm yol kök takip edecektir. </li><li> hacimli verileri inceledikten sonra, kullanılabilir veri hacmine göre dilim sayısını seçin; Bu durumda, izleme kök sınırları (paletli kök görüntü toprağın o karışmasına başladı) kötü tanımlanmış oldu 6.2 mm derinliğe eşdeğer, 200 dilim durduruldu. Not:üretilen görüntü yığını çıkış dizin oluşturulan her yerde otomatik olarak kaydedilir. </li></ol></li></ol> 4. Hacim ve Yüzey Analizi Not: Bu adım RooTrak tarafından oluşturulan görüntü yığından isosurface örgü üretimini açıklar. <ol><li> ImageJ bir ikili görüntü biçime RooTrak görüntü yığını dönüştürün. &quot;Süreç&quot;, daha sonra &quot;İkili&quot;, sonra &quot;İkili olun&quot; seçeneğini seçin. </li><li> üçgen örgü oluşturmak için açık kaynak ImageJ eklentisi, BoneJ kullanın; ImageJ &quot;Eklentiler&quot;, sonra &quot;BoneJ&quot;, ardından &quot;Isosurface&quot; seçeneğini seçin. </li><li> sırasıyla 6 ve 120, (Varsayılan ayarlar) için &quot;yeniden örneklemeyi&quot; ve &quot;Eşik&quot; olarak ayarlayın. &quot;Göster yüzeyi&quot; işaretleyin ve &quot;OK&quot; tuşuna basınız. </li><li> &quot;3D görüntüleyici&quot; daha sonra, daha sonra &quot;İhracat yüzeyler&quot; üzerinde Dosya sekmesine tıklayın &quot;(ikili) STL&quot; olarak kaydedin. </li><li> Açık imeshJ, STL dosyasını seçin ve mikron olarak voksel boyutu girin. Click &quot;Calculate Yüzey Alanı &quot;, Benzer. mm 2 toplam numune kök yüzey alanını kazanmak tıklayın&quot; mm 3 toplam numune kök hacmi elde etmek için hesaplayın Volume &quot;. </li></ol>

<ol><li>MATLAB. , The Mathworks, Inc. Available from: 
	
	 <a target="_blank" href="http://www.mathworks.com/products/matlab">http://www.mathworks.com/products/matlab</a> (2015).</li>
<li>McKenzie, B. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+Rhizosphere%3A+An+Ecological+Perspective%5BTitle%5D)+AND+%22Eur.+J.+Soil+Sci%22%5BJournal%5D)">The Rhizosphere: An Ecological Perspective.</a> Eur. J. Soil Sci. 59 (2), 416-417 (2008).</li>
<li>Farrar, J., Hawes, M., Jones, D., Lindow, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((How+roots+control+the+flux+of+carbon+to+the+rhizosphere%5BTitle%5D)+AND+%22Ecology%22%5BJournal%5D)">How roots control the flux of carbon to the rhizosphere.</a> Ecology. 84 (4), 827-837 (2003).</li>
<li>Gregory, P. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Roots+rhizosphere+and+soil%3A+the+route+to+a+better+understanding+of+soil+science%3F%5BTitle%5D)+AND+%22Eur.+J.+Soil+Sci%22%5BJournal%5D)">Roots rhizosphere and soil: the route to a better understanding of soil science?</a> Eur. J. Soil Sci. 57 (1), 2-12 (2006).</li>
<li>Philippot, L., Raaijmakers, J. M., Lemanceau, P., van der Putten, W. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Going+back+to+the+roots%3A+the+microbial+ecology+of+the+rhizosphere%5BTitle%5D)+AND+%22Nat.+Rev.+Microbiol%22%5BJournal%5D)">Going back to the roots: the microbial ecology of the rhizosphere.</a> Nat. Rev. Microbiol. 11 (11), 789-799 (2013).</li>
<li>Gregory, P. J., Hutchison, D. J., Read, D. B., Jenneson, P. M., Gilboy, W. B., Morton, E. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Non-invasive+imaging+of+roots+with+high+resolution+X-ray+micro-tomography%5BTitle%5D)+AND+%22Plant+and+Soil%22%5BJournal%5D)">Non-invasive imaging of roots with high resolution X-ray micro-tomography.</a> Plant and Soil. 255 (1), 351-359 (2003).</li>
<li>Mairhofer, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((RooTrak%3A+Automated+Recovery+of+Three-Dimensional+Plant+Root+Architecture+in+Soil+from+X-Ray+Microcomputed+Tomography+Images+Using+Visual+Tracking%5BTitle%5D)+AND+%22Plant+Physiol%22%5BJournal%5D)">RooTrak: Automated Recovery of Three-Dimensional Plant Root Architecture in Soil from X-Ray Microcomputed Tomography Images Using Visual Tracking.</a> Plant Physiol. 158 (2), 561-569 (2012).</li>
<li><a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=%22Soil-Water-Root+Processes%3A+Advances+in+Tomography+and+Imaging%22">Soil-Water-Root Processes: Advances in Tomography and Imaging</a>. Anderson, S. H., Hopmans, J. W. , Soil Science Society of America. United States. (2013).</li>
<li>Mairhofer, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Recovering+complete+plant+root+system+architectures+from+soil+via+X-ray+mu-Computed+Tomography%5BTitle%5D)+AND+%22Plant+Methods%22%5BJournal%5D)">Recovering complete plant root system architectures from soil via X-ray mu-Computed Tomography.</a> Plant Methods. 9, 8(2013).</li>
<li>Lorensen, W. E., Cline, H. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Marching+cubes%3A+a+high+resolution+3D+surface+construction+algorithm%5BTitle%5D)+AND+%22Comput.+Graph%22%5BJournal%5D)">Marching cubes: a high resolution 3D surface construction algorithm.</a> Comput. Graph. 21 (4), 163-169 (1987).</li>
<li>ImageJ: Image Processing and Analysis in Java. , Available from: 
	
	 <a target="_blank" href="http://imagej.nih.gov/ij">http://imagej.nih.gov/ij</a> (2014).</li>
<li>Lobet, G., Draye, X., Perilleux, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((An+online+database+for+plant+image+analysis+software+tools%5BTitle%5D)+AND+%22Plant+Methods%22%5BJournal%5D)">An online database for plant image analysis software tools.</a> Plant Methods. 9 (38), (2013).</li>
<li>Schmidt, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+iRoCS+Toolbox+-+3D+analysis+of+the+plant+root+apical+meristem+at+cellular+resolution%5BTitle%5D)+AND+%22Plant+J%22%5BJournal%5D)">The iRoCS Toolbox - 3D analysis of the plant root apical meristem at cellular resolution.</a> Plant J. 77 (5), 806-814 (2014).</li>
<li>Galkovskyi, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((GiA+Roots%3A+software+for+the+high+throughput+analysis+of+plant+root+system+architecture%5BTitle%5D)+AND+%22BMC+Plant+Biol%22%5BJournal%5D)">GiA Roots: software for the high throughput analysis of plant root system architecture.</a> BMC Plant Biol. 12, 116(2012).</li>
<li>Clark, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((3-Dimensional+Root+Phenotyping+with+a+Novel+Imaging+and+Software+Platform%5BTitle%5D)+AND+%22Plant+Physiol%22%5BJournal%5D)">3-Dimensional Root Phenotyping with a Novel Imaging and Software Platform.</a> Plant Physiol. 156, 455-465 (2011).</li>
<li>RootSnap!. , CID Bio-Science. Available from: 
	
	 <a target="_blank" href="https://www.cid-inc.com">https://www.cid-inc.com</a> (2013).</li>
<li>Skye Leaf Area and Analysis Systems and Root Length Measurement System. , Skye Instruments Limited. Available from: 
	
	 <a target="_blank" href="http://www.skyeinstruments.com/products/plant-analysis-systems/leaf-arearoot-length-systems">http://www.skyeinstruments.com/products/plant-analysis-systems/leaf-arearoot-length-systems</a> (2014).</li>
<li>Arsenault, J. L., Pouleur, S., Messier, C., Guay, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((WinRHIZO%E2%84%A2+a+root-measuring+system+with+a+unique+overlap+correction+method%5BTitle%5D)+AND+%22HortSci%22%5BJournal%5D)">WinRHIZO™ a root-measuring system with a unique overlap correction method.</a> HortSci. 30, 906-906 (1995).</li>
</ol>

Açıklayacak hiçbir şeyimiz yok.

X-ışını bilgisayarlı tomografi ve ispat çeşitli açık kaynak program bir arada noninvaziv görüntü bitki kök örnekleri, bölüm kök verileri ve 3D veri kantitatif bilgiler (yüzey alanı ve hacmi) ayıklamak için güçlü bir kombinasyon olmak. özellikleri görselleştirmek ve ölçmek için yeteneğimizi her zaman tarama çözünürlüğü yanı sıra tarafından RooTrak yazılım sınırlamaları ile sınırlıdır. Bununla birlikte, tarama çözünürlüğü bu çalışmada numunenin özelliklerinin çoğunluğu yakalamak için yeterli ve RooTrak başarılı kademeli b...

Toprak non-invaziv görüntü kökleri 6, 7 zorlaştırmaktadır çünkü kökleri, rizosfer 2-5 parçası olarak, bitki biyolojisi bir &quot;görünmez&quot; bir bölümünü oluşturmaktadır. Ancak, toprak ortamında kök gelişimini ve etkileşim okuyan anlayış önemlidir root / bitki büyüme ve sırayla ağaçlandırma, gıda güvenliği ve iklim etkiler besin döngüsü. X-ışını bilgisayarlı tomografi (XCT) yerel çevrelerine 8 bitki kök örneklerinin noninvaziv görüntüleme için değerli bir araç olduğunu kanıtlamıştır. Farklı koşullarda kök gelişimi ve boyutsal değişiklikleri ölçmek ve farklı veri setleri / örneklerden verileri karşılaştırmak mümkün olabilmesi için, bir tomografi verilerinden nicel bilgileri ayıklamak gerekiyor. çevredeki toprağın bu kök verilerinin segmentasyon, yani etrafında her şey kök görüntünün izolasyonu (dahil olmak üzere, örneğin, bir komşu bitki) Accu önce kritik bir adımdıroran boyutu analizi yapılabilir. Ancak, basit bir eşikleme yaklaşım kök veriler için genellikle olanaksız olduğunu. Toprakta görüntüleme bitki kökleri ile ilişkili zorluklar kök malzemenin X-ışını zayıflama özellikleri varyasyonları, su ve organik madde nedeniyle kök ve toprak arasında zayıflama değerleri üst üste bulunmaktadır. Bu konular süper Mairhofer ve arkadaşları tarafından son zamanlarda ele alınmıştır. görsel izleme aracı RooTrak 7, 9. başarılı bir segmentasyon sonraki adım kök hacmi ve yüzey alanı doğru belirlenmesidir. Hacim Voksellerden sayısını sayma ve 7&#39;den önce gösterildiği gibi vokseller &#39;boyutu küpü ile çarpımı sonucu tahmin edilebilir. Kök yüzey alanı ve hacmi, daha doğru bir şekilde belirlenmesi için, bölümlere kök sisteminin isosurface Bando küpleri 10 olarak da bilinen bir algoritma kullanarak, üçgen bir kafes ile temsil edilebilir. Açık kaynak ImageJ 11. tahmin edilmesi için kullanılabilirBando Küpleri algoritmasına dayanan e kök hacmi. Bizim bildiğimiz kadarıyla, açık kaynak yazılım sadece sınırlı sayıda santimetre aralığında kök örnekleri için tomografi bazlı hacim / yüzey verilerinin hesaplanması adanmış ve yukarıda şu anda 12 mevcuttur. Biz 13 baktı Bir açık kaynak yazılım kök büyümesi üzerine odaklanır ve tek hücreli çözünürlükte kantitatif hacim analizi sağlayan hücresel özellikleri hedefleniyor. Bütün kök sistemleri 14 adanmış bazı açık kaynak yazılım şekilleri aslında boru şeklinde olduğu yaklaştırılması dayalı küçük çaplı boru şeklindeki kök sistemleri için mükemmeldir. Ancak, 2D görüntüleri ile bazı iş ve 3D 14 yığınlarının idare edemiyoruz. Bu tür ağaçların gibi pürüzlü yüzeylerde ve düzgün olmayan şekiller, kök sistemleri, incelenmiştir Dahası, boru şeklinde şekil yaklaşım geçerli olmayabilir. Başka bir yaklaşım 15 yenilikçi th engellemeyi iki boyutlu (2D) dönme görüntü dizileri kullanıre pahalı CT tarayıcı için gereklidir. Bu, ölçer kayıtları ve görüntüler sistem uzunlukları kök. Biz piyasada 16-18 kullanılabilen tek olanlardan test ettik yazılımı; üçte biri renk analizi 18 dayalı iken, ikinci, bir yaprak alanı ve kök uzunluğu ölçüm aracı 17 olduğunu, 3D görüntü idare edebilmek için 16 yığınlarının görünmüyor. Bu ankete dayanarak, biz 3D tomografi verilerinden olursa olsun şekli kök alan ve hacim yaklaşan bir maliyet gerektirmeyen bir seçenek arzu olduğunu göstermektedir. Serbestçe kullanılabilir RooTrak ve ImageJ Bina, biz Parçalara kök verilerinden oluşturulan bir isosurface örgü (yüzey stereolitografi dosyası) işler hangi (İlave Kod Dosyası bakınız) imeshJ adlı bir programı geliştirdi ve ile kök hacmi ve yüzey alanı hesaplar var örgü üçgen endeksi verilerine basit geometrik hesaplamalar yapıyor. Burada, XBT görüntüleme kullanımını birleştiren bir yöntem raporuüçgen ağdan veri yeniden yapılanma ve görselleştirme (yazılım BT Pro 3D ve VG Studio), 3D veri (açık kaynak yazılım ImageJ ve RooTrak) topraktan numune kök segmentasyon ve yüzey ve hacim bilgilerinin çıkarma (ImageJ ve bilgisayar kodu imeshJ).

<table><tbody><tr><td>X-Tek/Metris XTH 320/225 kV&nbsp;</td><td>Nikon Metroloji</td><td></td><td>X-ray tomografi tarayıcısı</td></tr><tr><td>Inspect X</td><td>Nikon Metroloji</td><td></td><td>Enstrüman kontrol yazılımı</td></tr><tr><td>CT Pro 3D</td><td>Nikon Metroloji</td><td></td><td>Yeniden yapılandırma yazılımı, sürüm XT 2.2</td></tr><tr><td>VG Studio MAX</td><td>Visual Graphics GmbH</td><td></td><td>3D ciltler için görselleştirme yazılımı, sürüm 2.1.5</td></tr><tr><td>ImageJ</td><td>Açık kaynak</td><td></td><td>Görüntü işleme ve analiz yazılımı, sürüm 1.6</td></tr><tr><td>RooTrak</td><td>Açık kaynaklı</td><td></td><td>Kök segmentasyon yazılımı, sürüm 0.3.1-b1 beta</td></tr><tr><td>imeshJ</td><td>EMSL</td><td></td><td>MATLAB komut dosyası yazarlar tarafından geliştirilmiştir</td></tr><tr><td>Prairie damla tohumu çimi örneği</td><td></td><td></td><td>Yerleşim bölgesinde yerden elde edilen örnek</td></tr></tbody></table>

Üç boyutlu kök sistemleri metrikleri ayıklanıyor: hacim ve yüzey analizi in-toprak x-ışını bilgisayarlı tomografi data

Extracting Metrics for Three-dimensional Root Systems: Volume and Surface Analysis from In-soil X-ray Computed Tomography Data

Bitki kökleri iklim değişikliği ve ürün yönetimi için önemli sonuçları olan kritik rizosferde meydana bitki toprak mikrobu etkileşimlerinde rol gibi işlemleri görüntülemektedir. kendi doğal ortamında kökleri üzerinde nicel boyutu bilgileri kök gelişimini ve bitkileri içeren çevresel süreçleri incelemek için paha biçilmezdir. X-ışını bilgisayarlı tomografi (XCT) in situ kök tarama ve analiz için etkili bir araç olduğu kanıtlanmıştır. Biz üç boyutlu (3D) tomografi verilerinden olursa olsun şekli kök alan ve hacim yaklaşan bir maliyetsiz ve verimli bir araç geliştirmeyi amaçladık. Bir Prairie dropseed kök yapısı (Sporobolus heterolepis) örnek XCT kullanılarak görüntülendi. Kök yeniden inşa edildi ve birincil kök yapısı lisanslı ve açık kaynak yazılım bir arada kullanarak veri elde edildi. Bir isosurface çokgen ağ daha sonra analiz kolaylığı için oluşturuldu. Biz t geliştirdiko örgü kök hacmi ve yüzey alanı hesaplamak için MATLAB 1 oluşturulan uygulama imeshJ, standalone. ImeshJ çıkışları yüzey (mm 2) alanı ve (mm 3) hacim vardır. Kantitatif kökü analiz görüntüleme araçlarından benzersiz bir kombinasyonunu kullanan proses, tarif edilmektedir. ispat Bir XBT kombinasyonu ve açık kaynak kodlu yazılım noninvaziv görüntü bitki kök örnekleri, bölüm kök verileri ve 3D veri kantitatif bilgileri ayıklamak için güçlü bir kombinasyon olmak. 3B verileri işleme Bu metodoloji segmentasyonu ile ortaya çıkan benzer X-ışını zayıflama bileşenleri ve zorluklar arasında bağlantı olduğu diğer malzeme / numune sistemlerine uygulanabilir olmalıdır.

İki oluşan numune yerli çim Prairie dropseed (Sporobolus heterolepis) ve bir yerleşim alanı alınan ve Şekil 1&#39;de görülen küçük bir tüp şeklindeki tutucu yerleştirildi etrafında orijinal toprak kaynaklanıyor. Yeniden veri voksel boyutu yaklaşık 31 oldu mm x 31 mm x 31 mm. Yeniden hacim dosyası açık kaynak görüntü işleme programı ImageJ 1.6 11 kullanılarak seçilen oryantasyon (üst görünüm) görüntülerin bir yığın oluşturmak için kullanıldı. hacmi ver...

in-toprak kökenli X-ışını bilgisayarlı tomografi verileri görsel ve kantitatif kök yapısı bilgi edinme için bir metodoloji sunulmuştur.

Üç boyutlu Kök Sistemleri Metrikleri ayıklanıyor: Hacim ve Yüzey Analizi In-toprak X-ışını Bilgisayarlı Tomografi Data

Plant roots play a critical role in plant-soil-microbe interactions that occur in the rhizosphere, as well as processes with important implications to ...

Bu prosedürün genel amacı, toprak içi X-ışını bilgisayarlı tomografi verilerinden bitki köklerine dair nicel bilgiler elde etmektir. Canlı bitkilerin kök yapısını inceleyen bu yöntem; bitkilerin kuraklık, mikrobiyal aktiviteler ve benzeri değişen çevresel koşullara nasıl tepki verdiği gibi biyoloji alanındaki temel soruların yanıtlanmasına yardımcı olabilir. Bu tekniğin temel avantajı invaziv olmamasıdır; bu sayede bitkilerin kendi doğal ortamları olan toprakta incelenmesine olanak tanır.Prosedür; tomografik görüntüleme, veri yeniden yapılandırma ve analiz gibi görsel destek olmadan anlaşılması zor olabilecek çok sayıda adım içerdiğinden, bu yöntemin görsel olarak gösterilmesi değerlidir. Başlamak için, saksıdaki bir bitkiyi X-ışını tomografi tarayıcısının numune manipülatörüne, hedef büyütme için istenen mesafeye yerleştirin. İki inç çapındaki bir tutucuda bulunan bir bitki için, numuneyi kaynağa yaklaşık üç inç uzaklığa ayarlayın.Cihaz kontrol yazılımında, X-ışını güç ayarlarını 85 kilovolt ve 190 mikroamper olarak ayarlayın. Ardından, daha iyi bir sinyal-gürültü oranı için pozlama süresini bir saniye olarak belirleyin. İyi veri istatistikleri elde etmek için projeksiyon sayısını 3.142 ve projeksiyon başına kare sayısını dört olarak ayarlayın.Az önce ayarlanan tarama parametrelerini kullanarak "Shading Correction" (Gölgelendirme Düzeltme) sekmesini seçin. Ardından "New" (Yeni) seçeneğine tıklayın ve gölgelendirme düzeltme dosyasına bir isim verin. Daha sonra yeni koşulları onaylamak için "Present" (Sun) seçeneğine tıklayın.Ardından, iki referans görüntü kullanmak için "Create"e ve "OK"e tıklayın. Daha sonra Generate'e tıklayın. Uyarı açılır penceresi göründüğünde, OK'e tıklamadan önce örneği fiziksel olarak ışın yolundan çıkarın. Gölgelendirme düzeltmesi şimdi çalışacaktır.Şimdi, "Acquisition" sekmesine tıklayın. Veri dosyasına isim verin, ardından X-ray filtresi için "None" seçeneğini belirleyin. Projeksiyon görüntüleri alınırken numunenin açısal adımlarla döndürülmesi için "Minimise ring artefacts" onay kutusunun işaretli olduğundan emin olun.Son olarak, "Acquire" butonuna tıklayarak taramayı başlatın. Ham veriler elde edildikten sonra, bunları yeniden yapılandırma programına yükleyin. Veri toplama sırasında numunenin hareket etmediğinden veya tarama ayarlarının değişmediğinden emin olmak için "Blink" seçeneğine tıklayarak ilk ve son görüntüleri karşılaştırın."Center of rotation" (Rotasyon merkezi) sekmesini seçerek, COR hesaplaması için "Automatic" COR bulma, "High Quality" doğruluk ve "Dual" kesit seçimi seçeneklerini kullanarak rotasyon merkezini (COR) hesaplayın. Ardından, hesaplamayı başlatmak için "Start" düğmesine tıklayın. COR bulunduktan sonra, yeniden yapılandırılacak örneği seçmek için "Volume" sekmesine tıklayın.Hacim seçim pencerelerini düzenlemek için küçük resimleri kullanın. Ardından, 3D verileri içeren hacim dosyasını oluşturmak için yeniden yapılandırmayı gerçekleştirmek üzere "Start" düğmesine tıklayın. RooTrak ile işlenebilir bir görüntü yığını hazırlamak için File, Import, Raw seçeneklerine tıklayıp hacim dosyasını seçerek dosyayı ImageJ'e yükleyin.Kök ve toprak arasındaki görüntü kontrastını optimize etmek için "Image" sekmesine tıklayın, ardından "Adjust Brightness/Contrast" seçeneğini belirleyip "Auto"yu seçin. İlgi alanı net bir şekilde göründüğünde, ayarlar optimize edilmiş kabul edilir. "Save As"a tıklayıp "Image Sequence" seçeneğini belirleyerek görüntüleri JPEG, BMP veya PNG formatında bir görüntü yığını olarak kaydedin.Kökü segmente etmek için RooTrak'ta işlem yapmak üzere "Tools" sekmesini seçin ve Tracker'ı seçin. Ardından, bir görüntü yığınını yüklemek için iletişim kutusundaki beyaz giriş alanına çift tıklayın. Görüntüler yüklendikten sonra "Tracker" sekmesini seçin ve hacim verisinin üst görünüm kesitinde görünen ilgili kök bölümlerinin her birinin içine birkaç nokta tıklayarak kök içinde tohum noktaları belirleyin.İzleyici parametrelerinden pürüzsüzlüğü (smoothness) 0,3 ve benzerliği (similarity) 0,8 olarak ayarlayın. Bir dosya klasörü seçmek için "Çıktı Dizini" (Output Directory) altındaki alana tıklayın. Ardından "Klasör Seç" (Select Folder) butonuna ve "Başlat" (Start) butonuna tıklayın.Ardından takip fonksiyonu çalıştırılacaktır. Bu işlem, kökü en üstteki görüntü kesitinden başlayarak en alt kesite kadar takip edecektir. Hacimsel veriler açılıp görüntülendikten sonra, kullanılabilir veri hacmine göre kesit sayısı seçiniz.Burada gösterilen örnekte, kök sınırlarının belirsizleştiği 6,2 milimetrelik derinliğe denk gelen 200 dilimde takip durdurulmuştur. ImageJ'de hacim ve yüzey analizi gerçekleştirmek için, İşle (Process), İkili (Binary) ve ardından İkili Yap (Make Binary) seçeneklerini belirleyerek RooTrak görüntü yığınını ikili görüntü formatına dönüştürün. Üçgen ağ yapısını oluşturmak için açık kaynaklı ImageJ eklentisi olan BoneJ'yi; Eklentiler (Plugins), BoneJ ve ardından İzoyüzey (Isosurface) seçeneklerini belirleyerek kullanın.Açılan seçenekler penceresinde, "Resampling" (Yeniden Örnekleme) ve "Threshold" (Eşik) değerlerini sırasıyla altı ve 120 olarak ayarlayın. Ardından "Show surface" (Yüzeyi göster) seçeneğini işaretleyin ve "OK" (Tamam) düğmesine basın. Açılan 3D görüntüleyicide "File" (Dosya) sekmesine tıklayın.Ardından "Export surfaces" (Yüzeyleri dışa aktar) seçeneğine tıklayın ve STL binary olarak kaydedin. Son olarak, IMESHJ'yi açın. "Select STL File" (STL Dosyasını Seç) seçeneğine tıklayarak STL dosyasını yükleyin ve voksel boyutunu mikron cinsinden girin."Enter Voxel Size" (Voksel Boyutunu Girin) seçeneğine tıklayın ve 31 microns değerini girip iki kez "OK" (Tamam) butonuna tıklayın. Toplam örnek kök yüzey alanını kare milimetre cinsinden elde etmek için "Calculate Surface Area" (Yüzey Alanını Hesapla) seçeneğine tıklayın. Ardından, toplam örnek kök hacmini kübik milimetre cinsinden elde etmek için "Calculate Volume" (Hacmi Hesapla) seçeneğine tıklayın.Yerli çayır otu olan Sporobolus heterolepis'in iki gövdesinden ve çevresindeki orijinal topraktan oluşan örnek burada gösterilmektedir. Üretilen yeniden yapılandırılmış verilerin voksel boyutu yaklaşık olarak 31 cubic micron idi. Görüntü yığınları oluşturulup kökler ile toprak arasındaki kontrast artırıldıktan sonra, yeniden yapılandırılmış veriler köklerin ve toprağın bazı bileşenlerinin çok benzer X-ışını zayıflatma faktörlerine sahip olduğunu ve bunun sonucunda görüntülerde çok az gri tonlamalı kontrast oluştuğunu veya hiç oluşmadığını göstermiştir.Bu şekil, hacim verisinin üst diliminde görünen ilgili bir kök bölümü içinde seçilen temsili bir başlangıç noktasını göstermektedir. Bu videoda açıklanan RooTrak parametrelerini kullanan RooTrak, 6,2 milimetre derinliğe eşdeğer olan yaklaşık 200 hacim veri dilimini başarıyla segmente etmiştir. Kökün segmentasyonu bu animasyonda da gösterilmektedir.Burada, RooTrak tarafından üretilen verilerden 3D hacmin üçgen ağ izoyüzeyini oluşturmak için ImageJ kullanılmıştır. Kullanılan varsayılan ayarlar, nispeten hızlı bir şekilde detaylı bir izoyüzey oluşturmuştur. Son olarak, IMESHJ kullanılarak yüzey alanı 351.87 square millimeters ve hesaplanan hacim 47.27 cubic millimeters olarak belirlenmiştir.Bu prosedürde uzmanlaşıldığında, doğru şekilde uygulandığı takdirde beş saat içinde tamamlanabilir. Bu tekniği uygularken tüm güvenlik prosedürlerine uymayı hatırlamak önemlidir. Ayrıca, kök segmentasyonunun yalnızca kök ile toprak arasında yeterli X-ışını kontrastı olduğunda mümkün olduğunu unutmamak gerekir.Bu prosedürün ardından, canlı dokuların nasıl büyüdüğü veya belirli koşullara nasıl tolerans gösterdiği gibi ek soruları yanıtlamak amacıyla; ağaç yaprakları, hayvan ve insan akciğerleri vb. dallanma yapılarına sahip diğer örnekler görüntülenip analiz edilebilir. Bu tekniğin geliştirilmesiyle birlikte, bitki bilimi alanındaki araştırmacıların Brachypodium gibi model bitkilerde kuraklığa dayanıklılık gibi konuları keşfetmelerinin yolu açılmıştır. Bu videoyu izledikten sonra, bir bitki örneğinin tomografi kullanılarak nasıl görüntüleneceği, kök yapısının nasıl görselleştirileceği ve toprak içi X-ray bilgisayarlı tomografi verilerinden kök hakkında nicel bilgilerin nasıl elde edileceği konusunda iyi bir anlayışa sahip olmalısınız.X-ışını cihazlarıyla çalışmanın tehlikeli olabileceğini unutmayın ve bu tekniği uygularken ilgili güvenlik prosedürlerine uyulmalıdır.

extracting-metrics-for-three-dimensional-root-systems-volume-surface

Research

JoVE Journal

Environment

Çevre

Yüksek çözünürlüklü x-ışını bilgisayarlı tomografi (YRBT) 3D bitki damar yapısını ve işlevini incelemek için kullanılabilecek bir tahribatsız tanısal görüntüleme tekniğidir. Biz bitki dokuları ve türlerin geniş bir yelpazesinde ksilem ağlarının keşif nasıl kolaylaştırdığını YRBT göstermektedir.

Bitki damarları ve Üç Boyutlu Yapı ve Fonksiyon Visualize&#39;a Yüksek Çözünürlüklü Bilgisayarlı Tomografi Kullanımı

Bu protokol, ticari olarak temin edilebilen düz yataklı tarayıcı kullanılarak bir yerçekimi uyarana yanıt Arabidopsis fide görüntülerin hızla toplanması için bir işlemi tarif etmektedir. Yöntem aşağı analiz algoritmaları için mükellef yüksek çözünürlüklü görüntüleri, ucuz, yüksek hacimli yakalamak için izin verir.

Arabidopsis Kök Gravitropic Müdahale Yüksek çözünürlüklü Zaman lapsed Resim Toplama Masaüstü Tarayıcılar kullanma

Bu çalışma altı hidrolojik, jeokimyasal ve toprak Lizimetre mikrobiyolojik heterojenite araştırmak için bir kazı yöntemi sunar. Lizimetre homojen koşul altında başlangıçta ve 18 aylık bir süre içinde sulama sekiz döngü üzerinde suyun yaklaşık 5.000 mm maruz kaldığını yapay Yamaç taklit eder.

Coupled Hidrolojik, jeokimyasal ve Mikrobiyolojik Araştırmalar Toprak Lizimetre Kazı

Bir deneysel protokol toprak bitki kök sistemleri RGB ve hyperspectral görüntüleme ile yetiştirilen değerlendirilmesi için sunulmaktadır. RGB görüntü zaman serisi hyperspectral chemometric bilgilerle tarar kombinasyonu bitki kök dynamics anlayışlar en iyi duruma getirir.

RGB ve bitki fenotipleme ve fizyolojik araştırma için spektral kök görüntüleme: deneysel kurulum ve iletişim kuralları görüntüleme

Bu iletişim kuralı bir opak gözenekli orta (hidrokarbon rezervuar rock) yeraltı koşulları, x-ışını microtomography elde edilen üç boyutlu görüntüleri kullanarak karmaşık ıslatma koşulları tanımlamak için sunulur.

Gözenek ölçekli görüntüleme ve hidrokarbon rezervuar Rock Wettability x-ışını Microtomography kullanarak yeraltı koşulları, karakterizasyonu

Manzara süreçleri kritik bileşenleri toprak oluşumu ve toprak özellikleri ve kayma manzara yapısında belirlemede önemli rol oynarlar. Biz toprak yeniden dağıtım ve toprak organik karbon çeşitli kayma ölçekler arasında tahmin etmek için kademeli asıl bileşen regresyon kullanarak yeni bir yaklaşım öneriyorum.

Toprak yeniden dağıtım ve toprak organik karbon eşlemek için topografik modellerini ölçekleme için asıl bileşenlerinin kullanımı

Biz x-ışını soğurma kontrast Mısır doku sıradan microcomputed tomografi taramak için uygun geliştirmek için yeni bir yöntem sağlar. CT görüntüleri baz alınarak, biz görüntü işleme iş akışları için etkili bir şekilde Mısır Vaskular demetleri mikroskobik fenotipleri ayıklamak farklı Mısır malzeme bir dizi tanıtmak.

X-ışını Microcomputed tomografi üzerinde dayalı Mısır Vaskular demetleri mikron çaplı fenotipleme teknikleri

Protokol, triaksiyel sıkıştırma sırasında taneli bir toprağın yüksek uzamsal çözünürlüklü bilgisayarlı tomografi (BT) görüntülerini elde etme ve bu BT görüntülerine görüntü işleme tekniklerini uygulayarak, tane ölçeğinde mekanik davranışını keşfetme prosedürlerini açıklar. yükleme altında toprak.

Synchrotron X-Ray Mikro-Tomografi sayarı altında Hatanın Görüntülenmesi ve Taneli Toprakların İlişkili Tane Ölçeğimekanik Davranışı

Bu protokol, kütle spektrometresi görüntüleme ile birlikte ince filmlerdeki (DGT) difüzif gradyanlar kullanılarak birden fazla labile inorganik besin ve kirletici çözünür türünün mm altı 2D görselleştirilmesi için bir iş akışı sunar. Karasal bitkilerin rizosferinde solutların nicel haritalandırılması için çözünür örnekleme ve yüksek çözünürlüklü kimyasal analiz ayrıntılı olarak açıklanmıştır.

Topraktaki Labile, Inorganik Bitki Besinleri ve Kirleticilerin İki Boyutlu Görselleştirilmesi ve Nicelleştirilmesi

Mikro-BT, bitki yapılarını üç boyutlu olarak analiz edebilen tahribatsız bir araçtır. Mevcut protokol, parazitik bitki yapısını ve işlevini analiz etmek için mikro-BT'den yararlanmak için numune hazırlamayı açıklamaktadır. Belirli preparatlarla birleştirildiğinde bu yöntemin avantajlarını vurgulamak için farklı türler kullanılır.

Parazitik bitki-konakçı etkileşimlerini analiz etmek için mikro-BT taramasından yararlanma

Burada, bir X-ışını bilgisayarlı tomografi araç zinciri ile ağaç çekirdeklerinin nasıl işleneceğini gösteriyoruz. Bazı amaçlar için kimyasal ekstraksiyon dışında, daha fazla fiziksel laboratuvar tedavisine gerek yoktur. Araç zinciri, biyokütle tahminleri, MXD/ağaç halkası genişliği verilerinin elde edilmesi ve kantitatif ahşap anatomisi verilerinin elde edilmesi için kullanılabilir.

X-ray Bilgisayarlı Tomografi ile Ağaç Çekirdeği Analizi

Öğrenin, toprak içi X-ışını bilgisayarlı tomografi verilerinden bitki köklerinin üç boyutlu hacim ve yüzey analizini çıkarma yöntemini. Bu invaziv olmayan teknik, bitkileri doğal ortamlarında inceleyerek çevresel değişimlere yanıtlarını araştırmanıza olanak tanır.

Üç boyutlu Kök Sistemleri Metrikleri ayıklanıyor: Hacim ve Yüzey Analizi In-toprak X-ışını Bilgisayarlı Tomografi Data

Daha fazla video keşfet