Name: Güdümlü bitki büyümesi için robotik algılama ve stimuli hükmü (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2019-07-01T15:00:00.000+00:00
Duration: 8 min 2 s
Description: Öğrenin, otonom robotik düğümler ve mavi ışık uyaranları kullanarak Phaseolus vulgaris bitkilerinin büyüme yönünü nasıl yönlendirebilirsiniz. Bu yöntem, biyohibrit sistemler ve tarımsal uygulamalar için yeni olanaklar sunar.

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 çalışmada, Avrupa Birliği 'nin Horizon 2020 araştırma ve yenilik programından fon alan Flora Robotica projesi tarafından desteklenmektedir, No. 640959. Yazar, Anastasios Getsopulos ve Ewald Neufeld 'e donanım montajında katkılarından ötürü ve Tanja Katharina Kaiser 'e tesis deneylerinin izlenmesinde katkısı için teşekkür ediyorlar.

<ol><li>Åstrand, B., Baerveldt, A. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((An+agricultural+mobile+robot+with+vision-based+perception+for+mechanical+weed+control%5BTitle%5D)+AND+%22Autonomous+Robots%22%5BJournal%5D)">An agricultural mobile robot with vision-based perception for mechanical weed control.</a> Autonomous Robots. 13 (1), 21-35 (2002).</li>
<li>Blackmore, B. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+systems+view+of+agricultural+robots%5BTitle%5D)+AND+%22Proceedings+of+6th+European+conference+on+precision+agriculture+%28ECPA%29%22%5BJournal%5D)">A systems view of agricultural robots.</a> Proceedings of 6th European conference on precision agriculture (ECPA). , 23-31 (2007).</li>
<li>Edan, Y., Han, S., Kondo, N. Automation in agriculture. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aEdan%2C+Y+%22Springer+handbook+of+automation%22">Springer handbook of automation</a>. , Springer. Berlin, Heidelberg. 1095-1128 (2009).</li>
<li>Van Henten, E. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((An+autonomous+robot+for+harvesting+cucumbers+in+greenhouses%5BTitle%5D)+AND+%22Autonomous+Robots%22%5BJournal%5D)">An autonomous robot for harvesting cucumbers in greenhouses.</a> Autonomous Robots. 13 (3), 241-258 (2002).</li>
<li>Al-Beeshi, B., Al-Mesbah, B., Al-Dosari, S., El-Abd, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((iplant%3A+The+greenhouse+robot%5BTitle%5D)+AND+%22Proceedings+of+IEEE+28th+Canadian+Conference+on+Electrical+and+Computer+Engineering+%28CCECE%29%22%5BJournal%5D)">iplant: The greenhouse robot.</a> Proceedings of IEEE 28th Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering (CCECE). , 1489-1494 (2015).</li>
<li>Giraldo, J. P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Plant+nanobionics+approach+to+augment+photosynthesis+and+biochemical+sensing%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+Materials%22%5BJournal%5D)">Plant nanobionics approach to augment photosynthesis and biochemical sensing.</a> Nature Materials. 13 (4), (2014).</li>
<li>Mazarei, M., Teplova, I., Hajimorad, M. R., Stewart, C. N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Pathogen+phytosensing%3A+Plants+to+report+plant+pathogens%5BTitle%5D)+AND+%22Sensors%22%5BJournal%5D)">Pathogen phytosensing: Plants to report plant pathogens.</a> Sensors. 8 (4), 2628-2641 (2008).</li>
<li>Zimmermann, M. R., Mithöfer, A., Will, T., Felle, H. H., Furch, A. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Herbivore-triggered+electrophysiological+reactions%3A+candidates+for+systemic+signals+in+higher+plants+and+the+challenge+of+their+identification%5BTitle%5D)+AND+%22Plant+Physiology%22%5BJournal%5D)">Herbivore-triggered electrophysiological reactions: candidates for systemic signals in higher plants and the challenge of their identification.</a> Plant Physiology. , 01736(2016).</li>
<li>Hamann, H., et al. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aHamann%2C+H+%22Flora+robotica--An+Architectural+System+Combining+Living+Natural+Plants+and+Distributed+Robots%22">Flora robotica--An Architectural System Combining Living Natural Plants and Distributed Robots</a>. , arXiv preprint arXiv. 1709.04291 (2017).</li>
<li>Arkin, R. C., Egerstedt, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Temporal+heterogeneity+and+the+value+of+slowness+in+robotic+systems%5BTitle%5D)+AND+%22Proceedings+of+IEEE+International+Conference+on+Robotics+and+Biomimetics+%28ROBIO%29%22%5BJournal%5D)">Temporal heterogeneity and the value of slowness in robotic systems.</a> Proceedings of IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO). , 1000-1005 (2015).</li>
<li>Mahlein, A. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Plant+disease+detection+by+imaging+sensors-parallels+and+specific+demands+for+precision+agriculture+and+plant+phenotyping%29%5BTitle%5D)+AND+%22Plant+Disease%22%5BJournal%5D)">Plant disease detection by imaging sensors-parallels and specific demands for precision agriculture and plant phenotyping).</a> Plant Disease. 100 (2), 241-251 (2016).</li>
<li>Wahby, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+robot+to+shape+your+natural+plant%3A+the+machine+learning+approach+to+model+and+control+bio-hybrid+systems%5BTitle%5D)+AND+%22Proceedings+of+the+Genetic+and+Evolutionary+Computation+Conference+%28GECCO+%2718%29%22%5BJournal%5D)">A robot to shape your natural plant: the machine learning approach to model and control bio-hybrid systems.</a> Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO '18). , ACM. New York, NY, USA. 165-172 (2018).</li>
<li>Bastien, R., Douady, S., Moulia, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+unified+model+of+shoot+tropism+in+plants%3A+photo-%2C+gravi-and+propio-ception%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+Computational+Biology%22%5BJournal%5D)">A unified model of shoot tropism in plants: photo-, gravi-and propio-ception.</a> PLoS Computational Biology. 11 (2), e1004037(2015).</li>
<li>Wahby, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Autonomously+shaping+natural+climbing+plants%3A+a+bio-hybrid+approach%5BTitle%5D)+AND+%22Royal+Society+Open+Science%22%5BJournal%5D)">Autonomously shaping natural climbing plants: a bio-hybrid approach.</a> Royal Society Open Science. 5 (10), 180296(2018).</li>
<li>Liscum, E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Phototropism%3A+growing+towards+an+understanding+of+plant+movement%5BTitle%5D)+AND+%22Plant+Cell%22%5BJournal%5D)">Phototropism: growing towards an understanding of plant movement.</a> Plant Cell. 26, 38-55 (2014).</li>
<li>Christie, J. M., Murphy, A. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Shoot+phototropism+in+higher+plants%3A+new+light+through+old+concepts%5BTitle%5D)+AND+%22American+Journal+of+Botany%22%5BJournal%5D)">Shoot phototropism in higher plants: new light through old concepts.</a> American Journal of Botany. 100, 35-46 (2013).</li>
<li>Migliaccio, F., Tassone, P., Fortunati, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Circumnutation+as+an+autonomous+root+movement+in+plants%5BTitle%5D)+AND+%22American+Journal+of+Botany%22%5BJournal%5D)">Circumnutation as an autonomous root movement in plants.</a> American Journal of Botany. 100, 4-13 (2013).</li>
<li>Gianoli, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+behavioural+ecology+of+climbing+plants%5BTitle%5D)+AND+%22AoB+Plants%22%5BJournal%5D)">The behavioural ecology of climbing plants.</a> AoB Plants. 7, (2015).</li>
<li>Vestartas, P., et al. Design Tools and Workflows for Braided Structures. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aVestartas%2C+P+%22Proceedings+of+Humanizing+Digital+Reality%22">Proceedings of Humanizing Digital Reality</a>. , Springer. Singapore. 671-681 (2018).</li>
<li>Pierik, R., De Wit, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Shade+avoidance%3A+phytochrome+signalling+and+other+aboveground+neighbour+detection+cues%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Experimental+Botany%22%5BJournal%5D)">Shade avoidance: phytochrome signalling and other aboveground neighbour detection cues.</a> Journal of Experimental Botany. 65 (10), 2815-2824 (2014).</li>
<li>Fraser, D. P., Hayes, S., Franklin, K. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Photoreceptor+crosstalk+in+shade+avoidance%5BTitle%5D)+AND+%22Current+Opinion+in+Plant+Biology%22%5BJournal%5D)">Photoreceptor crosstalk in shade avoidance.</a> Current Opinion in Plant Biology. 33, 1-7 (2016).</li>
<li>Hogewoning, S. W., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Photosynthetic+Quantum+Yield+Dynamics%3A+From+Photosystems+to+Leaves%5BTitle%5D)+AND+%22The+Plant+Cell%22%5BJournal%5D)">Photosynthetic Quantum Yield Dynamics: From Photosystems to Leaves.</a> The Plant Cell. 24 (5), 1921-1935 (2012).</li>
<li>McCree, K. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+action+spectrum%2C+absorptance+and+quantum+yield+of+photosynthesis+in+crop+plants%5BTitle%5D)+AND+%22Agricultural+Meteorology%22%5BJournal%5D)">The action spectrum, absorptance and quantum yield of photosynthesis in crop plants.</a> Agricultural Meteorology. 9, 191-216 (1971).</li>
<li>Wahby, M., et al. Autonomously shaping natural climbing plants: a bio-hybrid approach [Dataset]. , Available from:
 <a target="_blank" href="https://doi.org/10.5281/zenodo.1172160">https://doi.org/10.5281/zenodo.1172160</a> (2018).</li>
</ol>

Yazarlar, rakip finansal çıkarların olmadığını beyan ederler.

Sunulan metodoloji, özel desenler oluşturmak için, bitki büyüme stimuli güdümlü direksiyon otomatikleştirme doğru ilk adımları gösterir. Bu, tek bir deney kurulumunda biyokimyasal büyüme yanıtlarının farklı alemleri ve mühendislik Mekatronik fonksiyonları-algılama, iletişim ve uyaranların kontrollü nesil birleştirerek bitki sağlığını sürekli bakım gerektirir. Burada odaklanmamız gibi bitkiler tırmanma, mekanik destek de ayrılmaz bir parçasıdır. Geçerli kurulum bir sınırlama onun ölçek, ama biz metodolojisi kolayca ölçekler inanıyoruz. Mekanik iskele daha büyük kurulumlar için uzatılabilir ve bu nedenle daha uzun büyüme dönemleri, bu da genişletilmiş yapılandırmaları ve desenleri sağlar. Burada kurulum iki boyut ve ikili sol-sağ kararlar ile sınırlıdır, büyüme mekanik destek 45 ° eğim bir ızgara ile sınırlı olduğu gibi, ve bitki karar pozisyonları bu ızgaranın bifurcations sınırlıdır. Mekanik uzantılar, karmaşık şekiller için izin vermek için 3D iskele ve farklı malzemeler içerebilir9,19. Metodoloji, bir kullanıcı tarafından tanımlanan desenleri otomatik olarak büyütmek için bir sistem olarak kabul edilebilir. Mekanik konfigürasyonların olası karmaşıklığını genişleterek, kullanıcıların istenilen desenler üzerinde birkaç kısıtlama karşı karşıya olmalıdır. Böyle bir uygulama için, bir kullanıcı yazılım aracı desen üretilebilir olduğunu teyit etmelidir, ve Mekatronik sonra kendi kendine bitkiler yönlendirmek için uygun uyaranlara oluşturarak desen üretimini organize gerekir. Yazılım aynı zamanda orijinal planlı desen kısmen başarısız olursa büyüme ile nasıl devam edeceğini belirleyen kurtarma planları ve politikaları içerecek şekilde uzatılmalıdır-Örneğin ilk aktif robot bir bitki tespit asla ama uyuyan olanlar var büyüyen ipuçlarının konumunun aktif robotun ötesinde olduğunu gördüm.
Sunulan metodoloji, protokol seçim kriterlerini karşılayan bir örnek bitki türleri tırmanma ortak fasulye, P. vulgaris olduğunu. Bu temsili sonuçlarında kullanılan türüdür. P. vulgaris UV-A ve mavi ışık için güçlü pozitif fototropizm olduğu gibi, phototropins (ışık reseptör proteinleri) bitki dalga boylarına karşılık gelen fotonları emer 340-500 Nm. Reseptörler tetiklendiğinde, ilk şişlik, tetiklenen reseptörlere karşı gelen kök dokulara su Tercihli yerleşim tarafından meydana gelecek, geri dönüşümlü bir yön yanıtı neden. Sonra, kök içinde, oksin vardır (bitki desen hormonu) aynı doku konumuna yönlendirilir, yön tepkisi sürdürüyor ve onlar güçlendirerek kök dokularda sabitleme. Bu davranış, bitkiler sadece izole mavi ışık ve izole kırmızı ışık maruz olduğu gibi, bu kontrollü kapalı koşullarda bitkiler şekillendirme için kullanılabilir, onu müdahale etmez düşük yeterli seviyelerde IR yakınlık sensörlerden olay çok kırmızı ışık gölge önleme tepkisi gibi davranışlar ile20,21. Bitkinin phototropism reaksiyon tepe emisyon ƛmax = 465 NM ile mavi diyotlar ışık kurulum yanıt ve fotosentez22,23 bitki içinde tepe emisyon ƛmax = 650 nm ile kırmızı diyotlar tarafından desteklenir. P. vulgaris yükseklik birkaç metre kadar büyüyen genel kurulum uygun, yaklaşık 3 L ticari Bahçe toprak pot başına gerekli kurulum ölçeği uyar.
Mevcut kurulum bir cazibe uyarıcı olarak ışık odaklanır rağmen, ek uyaranlara diğer deneme türleri için ilgili olabilir. İstenilen desen bitkiler farklı gruplar arasında bir ayrım gerektiriyorsa (örneğin, istenilen desen karşı taraf seçmek için bitkilerin iki grup ihtiyacı), o zaman uyaran sadece bir tür kullanılarak uygulanabilir olmayabilir. İskele şeklinden bağımsız bu tür kompleks büyüme desenleri için, bitkilerin farklı grupları potansiyel olarak farklı zaman dilimlerinde yetiştirilebilir, bu da kendi cazibe uyaranların müdahale etmediğini, bu da dallanma entegrasyonu sağlar Olay. Ancak, bu her zaman uygun bir çözüm olmayabilir, ve standart çekici ışık uyarıcı daha sonra gölgelendirme, ya da uzak kırmızı ışık veya titreşim motorları gibi diğer uyarıcılar tarafından azaltma etkileri tarafından artırılmış olabilir9,14.
Sunulan Yöntem ve deney tasarımı, bitkilerin yönlü büyümesini otomatik olarak etkilemek için sofistike bir metodoloji için yalnızca ilk adımıdır. Deney kurulumu, bitkilerin sadece bir dizi ikili kararlar belirleyerek temel ve biz bir odaklanmak, Stimulus yönetmek kolay. Ek çalışmalar yöntemin istatistiksel önemini kanıtlamak için, daha fazla uyarıcı eklemek ve dallanma gibi diğer süreçleri kontrol etmek için gerekli olacaktır. Robotların uzun vadeli güvenilirliğini garanti altına almak için yeterli gelişim ile, sunulan metodoloji uzun süre boyunca bitki deneylerinin otomasyonu için izin verebilir, bitki geliştirme aşamalarında çalışma ile ilgili yükü azaltarak Bu çekimleri ötesinde. Benzer yöntemler, biyolojik organizmalar ve otonom robotlar arasındaki incelenebilir dinamiklere gelecekteki araştırmalar için izin verebilir, iki sıkı birleştiğinde kendi kendini düzenleyen Bio-hibrid sistemleri olarak hareket.

Üretim ve üretimde otomasyonun artan prevalansı ile uyumlu olan robotlar,1,2,3,4,5, ekmek, tedavi ve hasat tesislerinde kullanılmaktadır. Tesis deneylerini non-invazif bir şekilde otomatikleştirmek için robot teknolojisini kullanıyoruz, uyaranlara yönlü tepkiler yoluyla büyüme ile direksiyon amacı ile. Geleneksel bahçe uygulamaları mekanik kısıtlama ve kesme ile ağaçlar ve çalılar manuel şekillendirme dahil ettik. Büyüme desenlerini uyaranlarla yönlendirerek, örneğin bu şekillendirme görevine uygulanabilir bir metodoloji sunuyoruz. Bizim sunulan metodolojisi de otomatik bitki deneylerine doğru bir adımdır, burada ışık uyaranlara sağlamak için belirli bir odak ile. Teknoloji sağlam ve güvenilir hale gelmeden önce, bu yaklaşım, bitki deneylerinde maliyetleri azaltmak ve zaman ve manuel işçilik nedeniyle Aksi takdirde olanaksız olacak yeni otomatik deneyler için izin potansiyeli vardır. Robotik unsurlar serbestçe programlanabilir ve sensörler, uyaranlar için aktüatörler ve mikroişlemciler ile donatılmıştır gibi otonit hareket. Biz burada yakınlık algılama (yani, yakın menzilli mesafeler ölçme) ve ışık uyaranlara odaklanmak, diğer birçok seçenek mümkündür. Örneğin, sensörler bitki rengini analiz etmek, biyokimyasal aktivite6izlemek için veya bitki elektrofizyolojisi8ile örnek çevre koşullarını izlemek için phytosensing7 yaklaşımlar için kullanılabilir. Benzer şekilde, aktüatör seçenekleri, titreşim motorları, püskürtme cihazları, ısıtıcılar, fanlar, gölgelendirme cihazları veya yönlendirilmiş fiziksel temas için manipülatörler aracılığıyla diğer uyaranlara9tür sağlayabilir. Robotlara (örneğin, ' yavaş botlar '10) yavaş hareketlilik sağlamak için ek Aktüasyon stratejileri uygulanabilir, böylece onlar uyaran sağlayan pozisyon ve yönünü kademeli olarak değiştirebilir. Ayrıca, robotlar tek tahta bilgisayarlar ile donatılmış olarak, onlar gibi daha sofistike süreçler çalışabilir bitki phenoyping için vizyon11 veya yapay sinir ağ denetleyicileri uyaran Aktüasyon için12. Bitki bilimi araştırma odağı genellikle erken büyüme üzerinde olduğu gibi (yani, çekimde)13, daha uzun dönemler üzerinde bitkiler etkilemek için otonom robot sistemleri kullanarak tüm etki alanı incelenmiş görünüyor ve birçok gelecekteki fırsatlar sunabilir. Hatta bir adım daha ileri, robotik unsurları araştırma nesneleri olarak görülebilir, Bio-hibrid sistemlerin karmaşık dinamikleri çalışma robotlar ve bitkiler yakından etkileşim tarafından oluşturulan çalışmaya izin. Robotlar seçici olarak bitkiler üzerinde uyaran empoze, bitkiler kendi adaptif davranışlarına göre tepki ve daha sonra onların sensörler aracılığıyla robotlar tarafından tespit edilir büyüme deseni, değiştirin. Yaklaşımımız bitkiler ve robotlar arasındaki davranışsal geribildirim döngüsünü kapatır ve homeostatik bir kontrol döngüsü oluşturur.
Bizim deneyler robot sisteminin fonksiyonunu test etmek için, biz sadece tırmanma ortak fasulye kullanın, Phaseolus vulgaris. Bu kurulumda, biz bitkiler thigmotropism etkilenir ve seçim için büyüme yönleri sınırlı bir dizi var gibi, genel yüksekliği 180 cm bir gridded iskele mekanik desteği ile, tırmanma bitkiler kullanın. Biz haftalarca bir süre boyunca tüm bitki şekillendirmek istiyorum göz önüne alındığında, biz genç çekmeleri ve daha sonra kök sertleştirme dahil olmak üzere farklı büyüme dönemleri üzerinde, makroskopik olarak bitkinin phototropism etkilemek için mavi ışık uyaranlara kullanın. Biz sadece kırmızı ışık sağlamak mavi ışık uyaranlara dışında tam kontrollü ortam ışık koşullarında deneyler yürütmek, tepe salınımı ile dalga boyu 650 nm. Onlar mekanik destek ızgarasında bir çatallanma ulaştığınızda, onlar sol veya sağ büyümek olup olmadığını ikili bir karar yapmak. Robotlar bu mekanik bifurcasyonlar, 40 cm mesafeleri ile ayrılmış konumlandırılmış. Onlar otonit etkinleştirmek ve mavi ışık emittance devre dışı, tepe emisyonu ile dalga boyu 465 Nm, istenilen büyüme deseni önceden tanımlanmış bir harita göre (Bu durumda, bir Zigzag desen). Bu şekilde, bitkiler tanımlanmış bir sırada bifurkasyon bifurakten yönlendirilir. Yalnızca bir robot, belirli bir zamanda aktive edilir, bunun sırasında mavi ışığı yayar ve bunun altındaki mekanik destekte bitki büyümesini otonotik olarak izliyoruz. Bir kez onun kızılötesi yakınlık sensörleri kullanarak büyüyen bir ipucu algılar, mavi ışık yayan durur ve radyo üzerinden komşu robotlar için iletişim kurar. Sırayla sonraki hedef olarak kendisini belirleyen robot daha sonra aktive, yeni bir mekanik Bifurcation doğru bitki büyüme çekiyor.
Yaklaşımımız hem mühendislik hem de doğal mekanizmalara sahip olduğu için, deneylerimiz aynı anda ve karşılıklı olarak çalışan çeşitli yöntemler içerir. Buradaki protokol ilk olarak, her biri Birleşik bir deneme kurulumuna entegre edilmesi gereken yöntemin türüne göre düzenlenir. Bu türler bitki türleri seçkisi; donanım ve mekaniği içeren robot tasarımı; iletişim ve kontrol için robot yazılımı; ve bitki sağlığını izleme ve bakım. Protokol daha sonra veri toplama ve kayıt tarafından izlenen deneme tasarımı ile devam eder. Şimdiye kadar elde edilen sonuçların tam detayları için, bkz: Wahby ve al.14. Temsili sonuçlar üç tür deney kapsar — tüm robotların uyaranlara sahip olmadığı (yani, Uyuyan) deneyler kontrol eder; tek karar deneyler bitki bir uyaranlara arasında ikili seçim yapar-robot sağlayan ve uyuyan bir; ve birden çok karar denemeleri nerede bitki önceden tanımlanmış bir desen büyümek için ikili seçimler dizisi gider.

<table><tbody><tr><td>3D baskılı kasa</td><td>Shapeways, Inc</td><td>n/a</td><td>Özelleştirilmiş ürün, https://www.shapeways.com/</td></tr> <tr><td>3D baskılı eklemler</td><td>n/a</td><td>n/a</td><td>Yazarlar tarafından üretilmiştir</td></tr><tr><td>Adafruit BME280 I2C veya SPI Sıcaklık Nem Basınç Sensörü</td><td>Adafruit</td><td>2652</td><td></td></tr><tr><td>Arduino Uno Rev 3</td><td>Arduino</td><td>A000066</td><td></td></tr><tr><td>CdS fotoiletken hücreler</td><td>Lida Optik & Electronic Co., Ltd</td><td>GL5528</td><td></td></tr><tr><td>Cybertronica PCB</td><td>Cybertronica Araştırma</td><td>n/a</td><td>Özelleştirilmiş ürün, http://www.cybertronica.de.com/download/D2_node_module_v01_appNote16.pdf</td></tr><tr><td>DC Fırçasız Üfleyici Fan</td><td>Sunonwealth Electric Machine Industry Co., Ltd.</td><td>UB5U3-700</td><td></td></tr><tr><td>Dijital sıcaklık sensörü</td><td>Maxim Integrated</td><td>DS18B20</td><td></td></tr><tr><td>Yüksek Güç (800 mA) EPILED - Uzak Kırmızı / Kızılötesi (740-745 nm)</td><td>Future Eden Ltd.</td><td>n/a</td><td></td></tr><tr><td>I2C Toprak Nem Sensörü</td><td>Catnip Electronics</td><td>v2.7.5</td><td></td></tr><tr><td>IR yakınlık sensörleri (4-30 cm)</td><td>Sharp Electronics</td><td>GP2Y0A41SK0</td><td></td></tr><tr><td>LED el feneri (50 W)</td><td>Inter-Union Technohandel GmbH</td><td>103J50</td><td></td></tr><tr><td>İç Mekan Tesisi için LED Kırmızı Mavi Asma Işık (45 W)</td><td>Erligpowht B00S2DPYQM</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Alçak gerilim dalgıç pompa 600 l/sa (6 m yükseklik)</td><td>Peter Barwig Wasserversorgung</td><td>444</td><td></td></tr><tr><td>Orta yoğunluklu lif levha</td><td>n/a</td><td>n/a</td><td>Stand için</td></tr><tr><td>Mikro Spektrometre (Hamamatsu) Arduino uyumlu bir devre kartı üzerinde</td><td>Pure Engineering LLC</td><td>C12666MA</td><td></td></tr><tr><td>Pixie - 3W Zincirlenebilir Akıllı LED Pixel</td><td>Adafruit</td><td>2741</td><td></td></tr><tr><td>Tencere (3,5 l tutma kapasitesi, 15,5 cm yükseklik)</td><td>n/a</td><td>n/a</td><td></td></tr><tr><td>Güç kaynakları (5 V, 10 A)</td><td>Adafruit</td><td>658</td><td></td></tr><tr><td>Raspberry Pi 3 Model B</td><td>Raspberry Pi Foundation</td><td>3B</td><td></td></tr><tr><td>Raspberry Pi Kamera Modülü V2</td><td>Raspberry Pi Foundation</td><td>V2</td><td></td></tr><tr><td>Raspberry Pi</td><td>Foundation</td><td>Zero</td> RGB Renk Sensörü<td></td></tr><tr><td>, IR filtreli ve Beyaz LED - TCS34725</td><td>Adafruit</td><td>1334</td><td></td></tr><tr><td>Ekim ve bitki toprağı</td><td>Gardol</td><td>n/a</td><td></td></tr><tr><td>Çalı fasulyesi</td><td>SPERLI GmbH</td><td>402308</td><td></td></tr><tr><td>Şeffaf akrilik 5 mm levha</td><td>n/a</td><td>n/a</td><td>Ek yapısal destek için</td></tr><tr><td>Ahşap çubuklar (huş ağacı), siyah boyalı, 5 mm çap</td><td>n/a</td><td>n/a</td><td>Bitkilerin tırmanması için</td></tr></tbody></table>

güdümlü bitki büyümesi için robotik algılama ve stimuli hükmü

Robotic Sensing and Stimuli Provision for Guided Plant Growth

Robot sistemleri, genellikle hasat, sulama ve mekanik ot kontrolü gibi Tarımsal Otomasyon faaliyetleriyle sınırlı doğal bitkilerin manipülasyon için aktif olarak araştırılmaktadır. Bu araştırma genişletme, biz burada bir yeni metodoloji tanıtma ve hormon dağılımı için doğal mekanizmalar aracılığıyla bitkilerin yönlü büyüme işlemek için. Robotik uyaranlara yönelik etkili bir metodoloji, bitkilerin daha sonra gelişimsel aşamaları ile yeni deneyler için veya yeşil duvarlar için bitkiler şekillendirme gibi yeni biyoteknoloji uygulamaları için olanaklar açabilir. Bitkiler ile etkileşim, küçük ve değişken bitki organlarının kısa menzilli algılama ve sağlanan uyaranlara ek olarak çevre tarafından etkilenen bitki yanıtlarının kontrollü çalıştırması da dahil olmak üzere çeşitli robotik zorluklar sunar. Bitki büyümesini yönlendirmek için, biz artan ipuçları yakınlığı algılamak için sensörler ile bir grup Mobil robotlar geliştirmek, ve diyotlar ile fototropism harekete ışık uyaranlara sağlamak için. Robotlar tırmanma ortak fasulye ile test edilmiştir, Phaseolus vulgaris, kontrol edilmiş bir ortamda beş hafta kadar süreleri olan deneyler. Robotlarla ardışık olarak mavi ışık zirvesinde emisyon dalga boyu 465 nm-bitki büyüme başarıyla hedef pozisyonlara ulaşmak için mekanik destekler boyunca ardışık ikili kararlar ile yönlendirdim. Büyüme desenleri, yaklaşık yedi haftalık bir süre içinde toplam uzunluğu 250 cm 'ye kadar yetiştirilen bitki ile yükseklik 180 cm kadar bir kurulum test edilir. Robotlar kendilerini koordine ve tamamen özerk çalışır. Onlar kızılötesi yakınlık sensörleri tarafından yaklaşan bitki ipuçları algılayabilir ve mavi ışık uyaranlara ve uyku durumu arasında geçiş yapmak için radyo ile iletişim, gerektiği gibi. Genel olarak, elde edilen sonuçlar, doğal ve mühendislik otonom sistemler arasında potansiyel olarak karmaşık etkileşimlerin çalışması için, robot ve bitki deney metodolojilerini birleştirerek etkinliğini destekler.

Kontrol: Robotik stimuli olmadan bitki davranışı. Mavi ışık eksikliği nedeniyle (yani, tüm robotlar uyuyan), pozitif fototropizm bitki tetiklenmez. Bu nedenle, bitkiler gravitropizm takip gibi tarafsız yukarı büyüme gösterir. Onlar da tipik circumnutation (yani, sarma) görüntülemek, Şekil 4Abakın. Beklendiği gibi, bitkiler uyuyan robotlar yol mekanik destek bulmak için başarısız. Bitkiler artık kendi ağırlığını desteklemediği zaman çökecek. En az iki bitki çökmesi deneylerini durduracağız, bkz. Şekil 4b, C.
Tek veya çoklu kararlar: Robotik stimuli ile bitki davranışı Dört tek karar deneylerinde, iki çalışan Soldan Direksiyon (yani, bifurkasyon sol robot uyarıcıaktive edilir), ve iki koşum rightward direksiyon var. Uyarıcı robotlar doğru desteğe doğru bitkiler başarıyla yönlendirmek, Şekil 5bakın. En yakın bitki, doğru desteğe benzer olan kök açı ile ilk kez bağlanır. Her denemede, en az bir bitki desteğe bağlanır ve uyarıcı robotuna ulaşana kadar onu tırmanır ve böylece deneyi sonlandırır. Bir deneyde, ikinci bir bitki doğru desteğe bağlanır. Kalan bitkiler daha uzun deneme süreleri de iliştirebilir. Bitkilerin hiçbiri yanlış desteğe bağlanır. Her deney ortalama 13 gün boyunca sürekli olarak çalışır.
İki Çoklu karar deneylerinde, bitkiler önceden tanımlanmış bir Zigzag desenine dönüşür, bkz. Şekil 6a. Her deney yaklaşık yedi hafta boyunca çalışır. Bir deney başladığında, bir robot durumu uyarıcı olarak ayarlar (bkz. 3.6.3) ve bitkiler, öngörülen desenlere göre doğru desteğe doğru yönlendirecek. Bir bitki bağlanır ve bu nedenle ilk kararı tamamladıktan aktif uyarıcı robot gelen, onu tırmanıyor. 3.7.3 göre, mevcut uyarıcı robot sonra uyuyan olur ve bitişik komşuları bildirir. Zigzag desen sonraki uyuyan komşu uyarıcı için kendisini geçer (bkz 3.7.6). Bir bitki bir uyuyan robot tarafından algılandığında, bu robot tepki vermiyor (bkz. 3.7.2). Bitkiler devam eder ve kalan üç kararı başarıyla tamamlar. Önceden tanımlanmış Zigzag deseni bu nedenle tamamen yetiştirilen, bkz: Şekil 6B.
Tüm deney verileri, hem de videolar, online mevcuttur24.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59835/59835fig1.jpg"> Şekil 1. Mobil robot ve birincil bileşenleri. Şekil yazar yayınından yeniden yazdırılır Wahby ve al.14, Creative Commons License CC-by 4,0 ile kullanılan (ek dosyalara bakın), lisansla izin verilen değişikliklerle. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59835/59835fig1large.jpg" target="_blank">Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek Için lütfen tıklayınız.</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59835/59835fig2.jpg"> Şekil 2. Mobil robot elektroniği bileşen diyagramı. IRLML2060 LED sürücüleri, LED 'lerin parlaklığını kontrol etmek IÇIN PWM yoluyla robotun tek tahta bilgisayarı (örneğin Raspberry Pi) ile etkileşimde bulunur. Bir LP5907 anahtarı, fanı kontrol etmek için genel amaçlı giriş/çıkış (GPIO) başlık PIN 'i ile tek tahta bilgisayar ile arabirim. Bir MCP3008 analog-dijital dönüştürücü (ADC), analog IR ve ışık bağımlı direnç (LDR) sensörü verilerini okumak için seri çevresel arayüz (SPI) aracılığıyla tek tahta bilgisayarla etkileşimde bulunmaktadır. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59835/59835fig2large.jpg" target="_blank">Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek Için lütfen tıklayınız.</a>
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59835/59835fig3.jpg"> Şekil 3. Kısa bir süre sonra ' 03.04.16, ' bir bitki ucu bir destek tırmanıyor ve robot görüş alanına ulaştı. (A) bir deney sırasında örnek IR-yakınlık sensörü ölçekli voltaj okumaları (dikey eksen). Daha yüksek değerler bitki ucu algılaması gösterir. (B) IR-Proximity sensörü, etkin bitki ucu algılaması sağlamak için destek ekine göre yerleştirilir ve yönlendirilir. Şekil yazar yayınından yeniden yazdırılır Wahby ve al.14, Creative Commons License CC-by 4,0 ile kullanılan (ek dosyalara bakın), lisansla izin verilen değişikliklerle. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59835/59835fig3large.jpg" target="_blank">Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek Için lütfen tıklayınız.</a>
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59835/59835fig4.jpg"> Şekil 4. Kontrol denemeleri sonuç çerçeveleri tüm dört bitki mavi ışık yokluğunda herhangi bir desteğe iliştirmek vermedi gösteren. (A) beş gün sonra, tüm bitkiler kontrol deneylerinden birinde yukarı büyüyen (bkz (C) daha sonra büyüme durumu için). (B) 15 gün sonra, üç bitki çöktü ve biri hala ilk kontrol deneyi yukarı büyüyor. (C) yedi gün sonra, iki bitki çöktü, ve iki hala ikinci kontrol deneyi yukarı büyüyen (bkz (A) önceki büyüme durumu için). Şekil yazar yayınından yeniden yazdırılır Wahby ve al.14, Creative Commons License CC-by 4,0 ile kullanılan (ek dosyalara bakın), lisansla izin verilen değişikliklerle. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59835/59835fig4large.jpg" target="_blank">Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek Için lütfen tıklayınız.</a>
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59835/59835fig5.jpg"> Şekil 5. Tek karar denemeleri sonuç çerçeveleri bir uyarıcı robot yeteneğini ikili bir karar yoluyla bitkiler yönlendirmek için, doğru destek tırmanmaya gösteren. Dört denemelerde, bir robot, bir kavşağın iki karşı tarafında, uyaran ve diğeri de uykudaolarak ayarlanmıştır. Çerçeveler, uyarıcı robot onları algıladıktan hemen önce bitkilerin yerini gösterir. Her deneme en az bir bitki doğru desteğe bağlanır ve hiçbir bitki yanlış bir bağlanır. Ayrıca, desteklenmeyen bitkiler büyüme uyarıcı robot doğru önyargılı gösterir. E, F, G, H sırasıyla A, B, C, D 'nin yakın çekimler. Şekil yazar yayınından yeniden yazdırılır Wahby ve al.14, Creative Commons License CC-by 4,0 ile kullanılan (ek dosyalara bakın), lisansla izin verilen değişikliklerle. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59835/59835fig5large.jpg" target="_blank">Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek Için lütfen tıklayınız.</a>
<img alt="Figure 6" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59835/59835fig6v2.jpg"> Şekil 6. Birden fazla karar deneyi. (A) hedeflenen Zigzag deseni haritada yeşil renkte vurgulanır. (B) denemeden son çerçeve (40 gün sonra), model üzerinde son uyarıcı robot önce bitkilerin durumunu gösteren onları algılar. Robotlar Zigzag desenini başarıyla büyüttü. Şekil yazar yayınından yeniden yazdırılır Wahby ve al.14, Creative Commons License CC-by 4,0 ile kullanılan (ek dosyalara bakın), lisansla izin verilen değişikliklerle. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59835/59835fig6large.jpg" target="_blank">Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek Için lütfen tıklayınız.</a>

Dağıtılmış robot düğümleri, tırmanma bitkilerin büyüme yörüngeleri yönlendirmek için mavi ışık uyaranlara dizileri sağlar. Robotların doğal fototropizm aktive ederek, ikili sol-sağ kararlar ile bitkiler rehberlik, önceden tanımlanmış desenler içine onları büyüyen aksine robotlar uykuda olduğunda mümkün değildir.

Güdümlü bitki büyümesi için robotik algılama ve stimuli hükmü

Robot systems are actively researched for manipulation of natural plants, typically restricted to agricultural automation activities such as harvest, ...

Otonom bir sistemle bitkilerin yön büyümesini yönlendirmek daha önce bildirilmemiş yeni ve özgün bir kavramdır. Buradaki anahtar, neyin mümkün olduğunu bulmak. Tekniğimiz, bitkileri algılayıcılarıyla tespit etmek ve uyaranları buna göre değiştirmek için robotik düğümler kullanarak bitkileri istenilen şekil ve formlara dönüştüren ilk otomatik yöntemdir.Bu yöntem ve burada kullanılan robotlar geri bildirimler biyohibrid sistemin gelişimini belirlemek dinamik büyüyen yapılar ile istihdam edilebilir. Bitkilerin sağlığını korumak ve kavşak noktalarında ki varlıklarını tespit etmek zordur. Harici ışık kaynaklarının bir başarısızlık durumunda fototropik yanıtları tetiklemediğinden emin olun.Görsel gösteri, kullanıcı tarafından tanımlanan büyüme modellerini geliştirmek için uzun süreler boyunca bitkiler ve robotlar arasındaki işbirliğini göstermek için gereklidir. Araştırma grubumuzda yüksek lisans öğrencisi olan Julian Ptezold deney prosedürünü gösterecek. Bir deneye başlamadan önce, büyüyen ipuçları ultraviyole A ve mavi ışık doğru güçlü bir pozitif fototropizm görüntülemek için bilinen bir bitki türü seçin.Fazolus vulgaris'i veya ortak fasulyeleri seçtik çünkü hızlı büyüyorlar ve mavi ışığa doğru güçlü bir yönlü büyüme gösteriyorlar. Tek bir tahta kablosuz yerel alan ağ etkin bilgisayar etrafında her robot oluşturun ve özel bir baskılı devre kartı ile sensörler ve aktüatörler için bilgisayar arayüzü. Yaklaşan tesisler için test edilen yön başına mavi ışık gereksinimlerini karşılamak için yeterli ışık yayan diyotlar da dahil olmak üzere, yön başına bir kızılötesi yakınlık sensörü ekleyin.Robotlar arasında yerel ipuçları sağlayan donanım ı ekleyin ve ışık yayılım durumlarını izlemek için komşu robotun her yönü için bir fotodirenç ekleyin. Seçilen mavi diyotlar ve alüminyum ısı lavabolar, her robot kasa ve fanlar delikleri bir arada kullanarak kullanılan robot muhafaza koşulları gereği ısı dağıtmak için donanım ekleyin. Robot bileşen yönlerinin eşit şekilde servis edilebilen bir şekilde onayladığı doğruladıktan sonra, mavi diyotlar, bitkilerin yaklaşabileceği ve robot kasasındaki her diyota yön verebileceği her yöne eşdeğer bir ışık yoğunluğu dağıtmak için mavi diyotlar yerleştirin ve lens açısının orta ekseninin sunduğu mekanik desteğin her ekseninin 60 derece içinde olduğunu belirtin.Kızılötesi yakınlık sensörlerini, robot ile her sensörün görüş açısının destek eksenine paralel olacak şekilde yönlendiren mekanik destek arasındaki bağlantı noktasının bir santimetre içinde, yaklaşan büyüme yönleri için eşdeğer olarak yerleştirin. Ardından, 125 santimetreye 180 santimetrelik şeffaf akrilik levhayı, kurulumu dik konumda tutabilen 125 santimetre genişliğindeki bir standa yapıştırın. Robotları, robotları usulüne uygun olarak konumlandıran ve bitkilerin olası ortalama büyüme yörüngelerini kısıtlamak için tesislerin tırmanma iskeleleri olarak hizmet veren modüler mekanik destekler kümesine entegre edin.Her robotta, bir tesisin bir robota yaklaşabileceği veya ayrılabileceği her yön için bir bağlantı noktası da dahil olmak üzere belirli mekanik destekleri sabitlemek için bağlantı noktaları ekleyin. Tencereleri, daha önce yerleştirilen desteklerin uçlarını robot kasalarında soketlere yerleştiren akrilik levhaya iki robot yapıştırın ve standında uygun toprakla yerleştirin. Daha sonra kalan robotları yapıştırmak için deseni tekrarlayın ve her robot sırası nın bir önceki satırdan 35 santimetre yukarıda olması ve her robotun iki satır altındaki robot veya Y ekleminin hemen üzerinde yatay olarak konumlandırılmış olması gibi çapraz kumlu desene destek ver.Mekanik destekler, destek başına en az 30 santimetre lik tek tip destek uzunluklarına sahip, 45 derece eğimli veya dik eğimli, düzgün diyagonal olan düzenli olarak kumlu bir desen halinde düzenlenmelidir. Tercih edilen maruz kalan uzunluk, istatistiksel olarak aşırı bitki ayrıştırma durumları için bazı tamponlara izin vermek için en az 40 santimetre olmalıdır. Robot yazılımında, robotun mavi ışık yaydığı bir uyarıcı durumu ve robotun ya Hiç ışık yaydığı ya da kırmızı ışık yaydığı hareketsiz bir durum kurun.Deneysel kurulumu kontrollü çevre koşullarına yerleştirin ve robotların dışında ışık yayan diyot büyüme lambaları kullanarak ve deneysel kurulumla karşı karşıya kyaparak bitki fotosentezini koruyun. Çimlendikten sonra, her bitkinin deneysel kurulumun temelinde kendi potunu sağlayın ve gerektiğinde ısıtıcılar, klimalar, nemlendiriciler ve nemlendiriciler kullanarak seçilen türler için hava sıcaklığı nı ve nem seviyelerini düzenleyin ve bu seviyeleri sıcaklık basıncı nem sensörü kullanarak izleyin. Daha sonraki birden fazla uyaran koşulları nın varlığında bitki büyümesini test etmek için, robotlara yetiştirilecek örüntünün küresel bir haritasını sağlayın ve deneylerin zaman aşımına uğradıktan sonraki videolarını, tam deney kurulumunu kapsayan en az bir kamera görünümüyle iki veya daha fazla noktada konumlandırılmış kameralar kullanarak sürekli olarak yakalayın.Yakalanan görüntülerin, genellikle sadece birkaç milimetre genişliğinde olan bitki yetiştirme uçlarının hareketlerini yeterince yakalayacak kadar yüksek çözünürlükte olduğundan emin olun. Daha sonra uygun bir deneysel büyüme dönemi boyunca mekanik destekler boyunca bitki eki olayları ve büyüme deseni gözlemleyin. Mavi ışıktan yoksun koşullarda pozitif fototropizm tetiklenmez ve bitkiler gravitropizmi takip ederken tarafsız bir yukarı doğru büyüme sergilerler.Bitkiler de tipik sünnet görüntülenir. Bu koşullar altında beklendiği gibi, bitkiler uykudaki robotlara giden mekanik desteği bulamıyor lar ve artık kendi ağırlıklarını destekleyemediklerinde çöküyorlar. Deney en az iki bitki çöktüğünde durdurulmalıdır.Bu temsili tek kararlı deneyde, uyarıcı robotlar bitkileri doğru desteğe doğru başarıyla yönlendirdiler. Bu temsili çoklu karar deneyinde, bitkiler önceden tanımlanmış zikzak deseni tamamen büyüyene kadar bitki büyümesini algılamak ve uyarmak için uykuda ve uyarıcı robotlar kullanarak önceden tanımlanmış bir zikzak deseni haline geldi. Biyohibrid sistemin bu tür incelenmesi, yaşayan adaptif yapılar geliştirmek ve yapı bileşenleri büyümek için mimarlık, biyoloji ve mühendislik yeni gelişen teknikler doğru yol açıyor.

robotic-sensing-and-stimuli-provision-for-guided-plant-growth

Research

JoVE Journal

Engineering

Mühendislik

Biz giriş, izleme ve bitki hücrelerinde GFP ifade kantitatif analizi için bir yöntem raporu. Bu yöntem, zaman içinde, çok sayıda örneklerin yarı-sürekli bir resim koleksiyonu için özel olarak tasarlanmış bir robotik sistem kullanır. Ayrıca görüntü serisi analizi için ImageJ ve ImageReady kullanımını göstermek.

Bitkisel Dokular Gen İfade Araştırmalar Robotik ve Dinamik Görüntü Analizi

Bu makale RootChip içinde Arabidopsis fide ekimi için bir protokol, mikroskobik kök izleme ve hücre içi metabolit düzeylerinin FRET tabanlı ölçümü ile büyüme koşullarını otomatik kontrol birleştiren bir mikroakışkan görüntüleme platform sağlar.

RootChip kullanarak Kök Çevre Rapid manipülasyonu ile Arabidopsis Kök Büyüme Time-lapse Floresans Görüntüleme

Kaynak: Nathoo, N., ve diğerleri. Bitki/Mikrop Moleküler Etkileşimlerinin ve Sinyallemenin Eşzamanlı ve Sistematik Analizi için Hidroponik Birlikte Yetiştirme Sistemi. J. Vis. Uzm. (2017).Bu video, steril koşullar altında bitki-bakteri etkileşimlerini incelemek için hidroponik bir birlikte yetiştirme sistemini göstermektedir. Bitki fideleri steril, asidik bir büyüme ortamına aktarılır, inkübe edilir ve Agrobacterium ile aşılamadan önce kontaminasyon açısından incelenir. Aktive edilmiş...

Bitki konakçılarının ve etkileşen bakterilerin moleküler tepkilerini incelemek için bir birlikte yetiştirme sistemi

Tarif edilen hidrofobik kokültivasyon sistemi, metal örgülü elekler ile bozulmamış bitkileri destekler ve bunları bakteriler ile birlikte yetiştirir. Bitki dokuları, bakteriler ve salgılanan moleküller daha sonra aşağı akış analizleri için ayrıca hasat edilebilmekte, aynı anda her iki bitki barınağının ve etkileşen mikropların veya mikrobiyolojilerin moleküler tepkileri araştırılabilmektedir.

Bitki / Mikrop Moleküler Etkileşimlerinin ve Sinyalizasyonunun Eşzamanlı ve Sistematik Analizi için Hidroponik Birlikte Yetiştirme Sistemi

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

Giberellin algı sensör 1 (GPS1) Giberellin etki kronolojik zamanmekansal yüksek çözünürlüğe hücresel düzeyde ölçmek için ilk Förster rezonans enerji transferi tabanlı biyoalgılayıcı olduğunu. Bu iletişim kuralı yöntemi görselleştirmek ve genetik olarak kodlanmış nlsGPS1 biyoalgılayıcı Arabidopsis hypocotyls ve kök ipuçlarını kullanarak hücresel Giberellin düzeyleri ölçmek için raporlar.

NlsGPS1 Förster rezonans enerji kullanarak görüntülenmesi hücresel Giberellin düzeyleri (FRET) biyoalgılayıcı aktarma

Nazik bir dokunma kuvveti yükleme makinesi insan saç fırçaları, robotik kollar ve bir kumandanın inşa edilmiştir. Saç fırçaları makineye monte edilen robotik kollar tarafından tahrik edilir ve bitkiler üzerinde dokunmatik kuvvet uygulamak için periyodik olarak hareket ederler. Makine odaklı saç dokunuşlarının gücü, manuel olarak uygulanan dokunuşlarla karşılaştırılabilir.

Bir model tesisi Arabidopsis thaliana Thigmomorphogenesis çalışması Için bir işgücü tasarrufu ve tekrarlanabilen dokunma-Force sinyalizasyon mutant ekran Protokolü

Bu yüksek verimli, telemetrik, bütün bitki su ilişkileri gravimetrik fenotitipleme yöntemi, doğrudan ve eşzamanlı gerçek zamanlı ölçümlerin yanı sıra dinamik bitki-çevre etkileşimlerinde yer alan çoklu verim ile ilgili fizyolojik özelliklerin analizini sağlar.

Bitki-Çevre Etkileşimlerinin Gerçek Zamanlı Fizyolojik Fenotimi için Telemetrik, Gravimetrik Platformu

Arabidopsis ve Medicago'nun kök sistem mimarisini (RSA) incelemek için basit laboratuvar araçları kullanıyoruz. Fideler ağ üzerinde hidroponik olarak yetiştirilir ve RSA'yı ortaya çıkarmak için bir sanat fırçası kullanılarak yayılır. Görüntüler tarama veya yüksek çözünürlüklü bir kamera kullanılarak alınır, daha sonra özellikleri haritalamak için ImageJ ile analiz edilir.

Bitki kök sistemi mimari özelliklerini haritalamak için basit bir protokol

Tek ve birleşik ısı, kuraklık ve su basması tedavilerine morfolojik ve fizyolojik yanıtları belirlemek için görüntü tabanlı bir fenotipleme protokolü tasarladık. Bu yaklaşım, erken, geç ve geri kazanım tepkilerinin tüm tesis düzeyinde, özellikle yer üstü kısımlarda tanımlanmasını sağladı ve birden fazla görüntüleme sensörünün kullanılması gerekliliğini vurguladı.

Patateste Tek ve Kombine Streslere Morfolojik ve Fizyolojik Tepkileri Belirlemek için Yüksek Verimli Görüntü Tabanlı Fenotipleme

Bu el yazması, fotosistem II kuantum verimliliği, spektral yansıtma ve bitki mimarisinin otonom alan ölçümleri için yıkıcı olmayan, yüksek verimli bir yaklaşımı tanımlar; bu yaklaşım, agronomik ve ıslah saha denemelerinde büyük ölçekli örtülü fotosentez fenotipini mümkün kılar.

Otonom bir robot kullanılarak ürün bitkilerinde fotosentetik verimliliğin yüksek verimli ve sahada taraması

Öğrenin, otonom robotik düğümler ve mavi ışık uyaranları kullanarak Phaseolus vulgaris bitkilerinin büyüme yönünü nasıl yönlendirebilirsiniz. Bu yöntem, biyohibrit sistemler ve tarımsal uygulamalar için yeni olanaklar sunar.

Güdümlü bitki büyümesi için robotik algılama ve stimuli hükmü

Daha fazla video keşfet