RGB והדמיה ספקטרלי שורש הצמח Phenotyping ומחקר פיזיולוגיים: הגדרת הניסוי והדמיה פרוטוקולים

Environment
 

Cite this Article

Copy Citation | Download Citations | Reprints and Permissions

Bodner, G., Alsalem, M., Nakhforoosh, A., Arnold, T., Leitner, D. RGB and Spectral Root Imaging for Plant Phenotyping and Physiological Research: Experimental Setup and Imaging Protocols. J. Vis. Exp. (126), e56251, doi:10.3791/56251 (2017).

Please note that all translations are automatically generated.

Click here for the english version. For other languages click here.

Abstract

הבנה טובה יותר של הדינמיקה שורש הצמח חיונית כדי לשפר את יעילות השימוש משאב של מערכות חקלאיות ולהגדיל את ההתנגדות של חיתוך הזנים נגד לחצים סביבתיים. טיפול נסיוני הוא הציג RGB והדמיה היפרספקטרליות לחישה מרחוק של מערכות השורשים. הגישה של משתמש rhizoboxes שבו גדלים צמחים באדמה טבעי לאורך זמן רב יותר כדי לבחון מערכות שורשים מפותחת. הגדרות ניסיוני הם דוגמה עבור הערכת rhizobox צמחים בלחץ מים, לומד את התפקיד של שורשים. התקנה הדמיה RGB מתוארת על כימות זולה ומהירה של התפתחות שורש לאורך זמן. הדמיה היפרספקטרליות משפר את בסיס פילוח מהרקע קרקע בהשוואה RGB צבע המבוסס על סף. כוח מסוים של הדמיה היפרספקטרליות היא רכישת chemometric מידע על מערכת השורש-אדמה על ההבנה פונקציונלי. הוכח עם מיפוי תוכן של מים ברזולוציה גבוהה. הדמיה ספקטרלי אולם הוא מורכב יותר ייבוא תמונות, עיבוד, ניתוח לעומת הגישה RGB. שילוב של שתי השיטות ניתן למטב הערכה מקיפה של מערכת השורשים. דוגמאות ליישום שורש שילוב תכונות מעל פני הקרקע ניתנת עבור ההקשר של צמח phenotyping, צמח מחקר פיזיולוגי. ניתן להשיג שיפור נוסף הדמיה השורש על-ידי מיטוב איכות התמונה RGB עם תאורה טובה יותר באמצעות מקורות אור שונים, על ידי הרחבה של שיטות ניתוח התמונה להסיק על בסיס מאפייני אזור נתונים ספקטרלי.

Introduction

השורשים מספקים מספר פונקציות חיוניות כגון אחסון של הצמחים מטמיע, אנקורג ' של צמחים יבשתי בין קרקע, ספיגת ו תחבורה של מים וחומרים מזינים1. נקודת מבט אבולוציונית, היווצרות של השורש צירים נחשבת תנאי מקדים היסוד מקורם של קרקע צמחים2. למרות התפקיד החשוב הזה, מבחינה היסטורית שורשים כבשו רק תפקיד שולי במחקר הביולוגי. בשנים האחרונות, עם זאת, שם גוברת ההתעניינות המדעית מערכות השורשים של הצמח כמו evidenced באיור1.

Figure 1
איור 1: הרלוונטיות של לימודי הבסיס למדעי הצמח.
המספר של שורש הקשורות מחקרים כאחוז של מחקרים כל צמח שפורסמו בכתבי עת SCI בעשורים האחרונים. חיפוש כתוצאה מן הצופים באמצעות מילות מפתח "צמח" ו- "שורש של צמח". אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.

שתי סיבות עיקריות יכול להיות שיערו מושתתות על ההתקדמות במחקר שורש. ראשית, יבשתי צמחייה חשופים לחצים סביבתיים בתדירות גבוהה יותר בשל שינוי כללי3. בהקשר של ייצור יבול חקלאי מוערך ברחבי העולם סביב 30% של האזור החקלאי מוגבלים על ידי מים, זרחן4,5. הפחתת מתח של היבולים הם הסיבה העיקרית בגללה על פערי תשואה משמעותית זה באופן גלובלי נאמד בנמוך 50% של פרודוקטיביות פוטנציאליים התלויה אגרו-מערכות אקולוגיות6. מלבד זמינות משאבים נמוכה, זה גם קשור משאבים יעילות, כלומר לא מספיק קיבולת של צמח כדי לנצל משאבים זמינים7. התוצאה הפסדים של משאבי ניידים כגון חנקתי אשר יכול להשפיע לרעה על מערכות אקולוגיות אחרות. לדוגמה יעילות השימוש חנקן העולמי הנוכחי מוערכת ב 47%8. שימוש במשאב יותר יעילות באמצעות שיטות ניהול משופר, הזנים ולכן חשיבות גבוהה עבור שניהם מתמשכת לצמיחה של תוצרות חקלאיות גם באשר סביבתית. במפעל הזה בהקשר שורשים נחשבים יהיה מטרה מפתח מערכות חיתוך9,10וגידולים משופרת.

רקע חשוב השני ההתעניינות האחרונה שורשי צמחים הוא מראש טכנולוגיים בשיטות מדידה. שיטות שורש יש הגבלת זמן על ידי שני אתגרים מרכזיים: למדידה של שורשים של צמחים גדלים בקרקע הם היו צריכים להיות מבודדים על כימות, בעיקר על ידי שטיפת11, ובכך מפריע הסידור האדריכלי של השורש צירים. תצפית שורש מקומיים באמצעות חפירה שיטות, ובכך שימור המיקום הטבעי של שורשים בקרקע, שימשו תיאור בוטני12. עדיין הם זמן רב, ולכן אינן עונות על דרישות התפוקה של ניתוח השוואתי מערכת השורשים מבנית תפקודית. לעומת תפוקה גבוהה שיטות למדידה אדריכלות שורש בעיקר נעשו באמצעי מלאכותית והן עבור שתיל צמחים13 איפה אקסטרפולציה לסביבת הגידול הטבעי של צמחים מפוקפקים14.

בום האחרונה של השורש מחקר קשורה באופן הדוק מראש בהדמיה שיטות15. הדמיה גישות בלימודי הבסיס יכול להיות בערך מקובצים לשלושה סוגים. ראשית ישנם שיטות תלת-ממד ברזולוציה גבוהה כמו CT ו- MRI16. שיטות אלו הן המתאימות ביותר ללמוד תהליכי אינטראקציה של שורשי צמחים עם אדמה, כגון בצורת המושרה עצה תסחיף17. בדרך כלל הם מוחלים על דוגמאות קטנות יחסית שבו הם מאפשרים תצפיות מפורט. השוואה של CT ו- MRI עבור סירים בגודל שונה והדמיה שורש בסדר מסופק ב18. שנית, ישנם19,שיטות הדמיה תפוקה גבוהה20. שיטות אלה הן בעיקר על בסיס משותף 2D RGB הדמיה של שורשים גוברת על מדיה מלאכותיים (ג'ל, נייר נביטה) שבו חדות גבוהה מאפשרת ניתוח פשוט יחסית בין שורשים ורקע. הם מתאימים עבור תפוקה גבוהה השוואה בין נבט התכונות שורש של חיתוך שונות אחרים תחת מתוקננת מלאכותי גדל בתנאים13. בין שתי גישות אלה הן שיטות rhizobox: הם להשתמש הדמיה דו-מימדית של שורשים הגדלים בקרקע במשך פרק זמן ארוך יותר ויש להם תפוקה בינונית21,22. אתגר האחרונות שורש (2D) הדמיה הוא ללכוד גם אינדיקטורים של פונקציונליות הבסיס בנוסף תיאור של מבנה23.

המאמר הנוכחי אנו מציגים את הפרוטוקולים ניסיוני הדמיה rhizobox גדל מערכות שורשים (i) זול ופשוט מחוייט RGB הדמיה תרמית באמצעות הגדרת הדמיה מורכבות יותר (ii) ניר. דוגמה התוצאות המתקבלות מ setups שני אלה יוצגו ואילו נדון בהקשר של צמח phenotyping, מחקר פיזיולוגיים הצמח.

Discussion

הפרוטוקולים לספק שתי גישות משלימות של קרקע גדל לדימות מערכת השורשים. שלב קריטי עבור תוצאות ניסויי אמינות הוא מילוי של rhizoboxes כי יש להבטיח שכבת המצע הומוגנית ואפילו על החלון הקדמי כדי לספק קשר שורש צמוד-קרקע-חלון התצפית ולהימנע הפערים האוויר. זו הסיבה העיקרית לשימוש יחסית בסדר אדמת sieved < 2 מ מ: אגרגטים גדולים יותר לגרום גבוה משטח מורפולוגיה-חלון התצפית עם חללים בין אגרגטים. מלבד סיכון גבוה יותר של שורשים עצה התייבשות, זה גם דורש טכניקות עיבוד תמונה מורכבת יותר עבור מים מיפוי31.

שינויים בפרוטוקול לכן להתמקד מילוי משופר ומהיר של rhizoboxes. כעת מילוי זמן הוא כ 30 דקות לארגז. יתר על כן השימוש rhizoboxes עם שני חלונות זכוכית עבור הדמיה של הצדדים והן שינויים כדי למטב את ההומוגניות תאורה לתמונות RGB טוב יותר נבדקים. הארכה נוספת של חומרה שתשקול גם שילוב של מישורי optodes32 , כמו גם קיבול הדמיה33 לתוך המערכת rhizobox. עם זאת זה מעבר פעילויות שדרוג.

תוכנה שינויים מתמקדים הרשמה תמונה אוטומטי נתיך העליון והתחתונים RBG תמונות34. עבור היפרספקטרליות הדמיה מתקדמות ללא השגחה הדמיה ניגש28 , כמו גם שיטות זיהוי המטרה תחת פיקוח יותר רגישים כגון SVMs35 נבדקים. ובכך מידע היפרספקטרלי העלול לאפשר להערכה מרובים קרקע, rhizosphere ושורש מאפיינים36. יתר על כן הוא נועד לפתח (חצי) automatized תוכנה לתמונות rhizobox שורש המבוסס על גירסה שונה של מערכת השורשים מנתח37 לכמת מורפולוגי (אורך, קוטר, משטח) כמו גם מאפיינים אדריכליים (מסעף תדירות, מסעף זוויות).

המגבלה העיקרית של פרוטוקול לעומת גישות הדמיה תלת-ממדית היא ההגבלה פני השורש גלוי והמאפיינים rhizosphere. עם זאת זה הוכח כי התכונות גלוי השורש הם אמינים proxy עבור כל מערכת השורשים21. הטכניקה rhizobox בקלות בשילוב עם דגימה הרסני מסורתי (שטיפה) בקצה של צמיחה דינמי הדמיה על מנת לאמת את הקשר של גלויות לעומת מערכת השורשים הכולל תכונות. כמו יחס זה עשוי להשתנות בין המינים21, דגימה הרסני מומלץ להבטיח היסק אמין של תכונות גלויים עבור כל סדרה phenotyping חדשה עם זן חיתוך שונות.

היתרון המפתח של פרוטוקול המוצג כאן הוא השילוב של תנאי גידול ריאלי (אדמה), תפוקה גבוהה יחסית פוטנציאליים עבור הדמיה RGB ו היסק על פונקציונליות שורש (למשל, ספיגת מים) באמצעות chemometric בסיס, rhizosphere נתוני הדמיה היפרספקטרליות חנותם נפתרה. ובכך השיטות מתגבר על הגבלות היסק תפוקה גבוהה שתיל ושורש שאינם אדמת הדמיה שיטות14, בעוד היא חלקית מאפשרת phenotyping עמוק תובנות תהליכים פונקציונליים עם ניסיוני פחות מורכבות ועם תפוקה גבוהה יותר לעומת שיטות מתקדמות 3D15.

בניסויים הקרובה בפרוטוקול ישמש כדי לחקור את השפעת מיקוריזה על פיתוח מערכת השורשים והפונקציונליות של קטניות כמו גם באשר phenotyping שורש מאפייני הכיסוי חיתוך מינים ביחס מבנה הקרקע, חנקן ופחמן רכיבה על אופניים.

Disclosures

המחברים אין לחשוף.

Acknowledgments

המחברים להכיר למימון FWF קרן המדע האוסטרי באמצעות פרויקט מספר P 25190 B16 (שורשי ההתנגדות הבצורת). הקמת התשתית הדמיה היפרספקטרליות לחישה מרחוק נתמך כלכלית על ידי הפדרלי הממשלה של אוסטריה התחתונה (ארץ Niederösterreich) באמצעות הפרויקט K3-F-282/001-2012. מימון נוסף עבור הניסוי סלק סוכר נתקבל AGRANA מחקר & GmbH מרכז חדשנות (ARIC). המחברים מודים קרייג ג'קסון על תמיכה טכנית במהלך הניסוי ותיקון האנגלית של כתב היד. אנו גם להכיר Freudhofmaier מרקוס שתרמו הממסד הגדרת הדמיה RGB ו יוזף Schodl לבנייה של הרכבה rhizobox.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Rhizobox Technisches Büro für Bodenkultur Experimental builder
LED Lamps ATUM HORTI 600 Klutronic AHI10600F
Fluorescent light tube HiLite T5 Day Juwel Aquarium 86324
UV light tube Eurolite 45cm slim 15 W Conrad 593384 - 62
Canon EOS 6D Canon Austria GmbH 8035B024
Adobe Photoshop CS5 Extended Version 12.0 x 32 Adobe Systems Software Ireland Ltd.
WinRhizo Pro v. 2013 Regent Instruments Inc.
Xeva-1.7-320 SWIR camera Xenics XEN-000105
Spectrograph Imspector N25E Specim
Hyperspectral imaging scanner Carinthian Tech Research AG Experimental builder Design and assemblage of Hyperspectral Imaging Scanner and software
Matlab R2106a Mathworks Including Toolboxes for Image Processing, Signal Processing and Statistics and Machine Learning
AP4 Poromoeter Delta-T-Devices
LI-3100C Area Meter LI-COR
BASF Styradur polystyrene sheets Obi Baumarkt 9706318 Different types of polystyrene sheets or other material separating differently moistured soil can be used

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Kutschera, L. Wurzelatlas mitteleuropäischer Ackerunkräuter und Kulturpflanzen. DLG-Verlags-GmbH, Frankfurt am Main. (1960).
  2. Kenrick, P., Strullu-Derrien, C. The origin and early evolution of roots. Plant Physiol. 166, 570-580 (2014).
  3. Franklin, J., Serra-Diaz, J. M., Syphard, A. D., Regan, H. M. Global change and terrestrial plant community dynamics. PNAS. 113, 3725-3734 (2016).
  4. MacDonald, G. K., Bennett, E. M., Potter, P. A., Ramankutty, N. Agronomic phosphorus imbalances across the world's croplands. PNAS. 108, 3086-3091 (2011).
  5. Vörösmarty, C. J., Green, P., Salisbury, J., Lammers, R. B. Global water resources: vulnerability from climate change and population growth. Science. 289, 284 (2000).
  6. Lobell, D. B., Cassman, K. G., Field, C. B. Crop yield gaps: their importance, magnitudes, and causes. Annu. Rev. Environ. Resour. 34, 179-204 (2009).
  7. Angus, J. F., Van Herwaarden, A. F. Increasing water use and water use efficiency in dryland wheat. Agron. J. 93, 290-298 (2001).
  8. Lassaletta, L., Billen, G., Grizzetti, B., Anglade, J., Garnier, J. 50 year trends in nitrogen use efficiency of world cropping systems: the relationship between yield and nitrogen input to cropland. Environ. Res. Lett. 9, (10), 105011 (2014).
  9. Lynch, J. P. Roots of the second green revolution. Aust. J Bot. 55, 493-512 (2007).
  10. Comas, L. H., Becker, S. R., Von Mark, V. C., Byrne, P. F., Dierig, D. A. Root traits contributing to plant productivity under drought. Front. Plant Sci. 4, 442 (2013).
  11. Metcalfe, D. B., et al. A method for extracting plant roots from soil which facilitates rapid sample processing without compromising measurement accuracy. New Phytol. 174, 697-703 (2007).
  12. Kutschera, L., Lichtenegger, E., Sobotik, M. Wurzelatlas der Kulturpflanzen gemäßigter Gebiete mit Arten des Feldgemüsebaues. DLG-Verlag, Frankfurt am Main. (2009).
  13. Gioia, T., et al. GrowScreen-PaGe, a non-invasive, high-throughput phenotyping system based on germination paper to quantify crop phenotypic diversity and plasticity of root traits under varying nutrient supply. Funct. Plant Biol. 44, 76-93 (2017).
  14. Watt, M., et al. A rapid, controlled-environment seedling root screen for wheat correlates well with rooting depths at vegetative, but not reproductive, stages at two field sites. Ann. Bot. 112, 447-455 (2013).
  15. Fiorani, F., Schurr, U. Future scenarios for plant phenotyping. Annu. Rev Plant Biol. 64, 267-291 (2013).
  16. Metzner, R., et al. Direct comparison of MRI and X-ray CT technologies for 3D imaging of root systems in soil: potential and challenges for root trait quantification. Plant Methods. 11, 1 (2015).
  17. Choat, B., Badel, E., Burlett, R., Delzon, S., Cochard, H., Jansen, S. Non-invasive measurement of vulnerability to drought induced embolism by X-ray microtomography. Plant Physiol. 170, 273-282 (2015).
  18. Metzner, R., et al. Direct comparison of MRI and X-ray CT technologies for 3D imaging of root systems in soil: potential and challenges for root trait quantification. Plant Methods. 11, 1 (2015).
  19. Le Marié, C., Kirchgessner, N., Marschall, D., Walter, A., Hund, A. Rhizoslides: paper-based growth system for non-destructive, high throughput phenotyping of root development by means of image analysis. Plant Methods. 10, 1 (2014).
  20. Bengough, A. G., et al. Gel observation chamber for rapid screening of root traits in cereal seedlings. Plant Soil. 262, 63-70 (2004).
  21. Nagel, K. A., et al. GROWSCREEN-Rhizo is a novel phenotyping robot enabling simultaneous measurements of root and shoot growth for plants grown in soil-filled rhizotrons. Funct. Plant Biol. 39, 891-904 (2012).
  22. Price, A. H., et al. Upland rice grown in soil-filled chambers and exposed to contrasting water-deficit regimes: I. Root distribution, water use and plant water status. Field Crops Res. 76, 11-24 (2002).
  23. Vadez, V. Root hydraulics: the forgotten side of roots in drought adaptation. Field Crops Res. 165, 15-24 (2014).
  24. Dane, J. H., Hopmans, J. W. Pressure plate extractor. Methods of soil analysis. Part 4. Physical methods. Dane, J. H., Topp, G. C. SSSA Inc. Madison, Wisconsin, USA. 688-690 (2002).
  25. Wösten, J. H. M., Pachepsky, Y. A., Rawls, W. J. Pedotransfer functions: bridging the gap between available basic soil data and missing soil hydraulic characteristics. J. Hydrol. 251, 123-150 (2001).
  26. Passioura, J. B. The perils of pot experiments. Funct. Plant Biol. 33, 1075-1079 (2006).
  27. Dorrepaal, R., Malegori, C., Gowen, A. Tutorial: Time series hyperspectral image analysis. J. Near Infrared Spec. 24, 89-107 (2016).
  28. Kim, D. M., et al. Highly sensitive image-derived indices of water-stressed plants using hyperspectral imaging in SWIR and histogram analysis. Scie rep. 5, (2015).
  29. Humplík, J. F., Lazár, D., Husičková, A., Spíchal, L. Automated phenotyping of plant shoots using imaging methods for analysis of plant stress responses-a review. Plant Methods. 11, 29 (2015).
  30. Lobell, D. B., Asner, G. P. Moisture effects on soil reflectance. Soil Sci. Soc. Am. J. 66, 722-727 (2002).
  31. Esquerre, C., Gowen, A. A., Burger, J., Downey, G., O'Donnell, C. P. Suppressing sample morphology effects in near infrared spectral imaging using chemometric data pre-treatments. Chemometr. Intell. Lab. 117, 129-137 (2012).
  32. Williams, P. N., et al. Localized flux maxima of arsenic, lead, and iron around root apices in flooded lowland rice. Environ Sci. Technol. 48, 8498-8506 (2014).
  33. Cseresnyés, I., Takács, T., Végh, K. R., Anton, A., Rajkai, K. Electrical impedance and capacitance method: a new approach for detection of functional aspects of arbuscular mycorrhizal colonization in maize. Eur. J Soil Biol. 54, 25-31 (2013).
  34. Brown, M., Lowe, D. G. Automatic panoramic image stitching using invariant features. Int. J. Comput. Vision. 74, 59-73 (2007).
  35. Jiang, Y., Li, C., Takeda, F. Nondestructive detection and quantification of blueberry bruising using near-infrared (NIR) hyperspectral reflectance imaging. Scientific Reports. 6, 35679 (2016).
  36. Chang, C. -W., Laird, D. A., Mausbach, M. J., Hurburgh, C. R. Near-infrared reflectance spectroscopy-principal components regression analyses of soil properties. Soil Sci. Soc. Am. J. 65, 480-490 (2001).
  37. Leitner, D., Felderer, B., Vontobel, P., Schnepf, A. Recovering root system traits using image analysis exemplified by two-dimensional neutron radiography images of lupine. Plant Physiol. 164, (1), 24-35 (2014).

Comments

0 Comments


    Post a Question / Comment / Request

    You must be signed in to post a comment. Please or create an account.

    Usage Statistics