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Method Article
示范的高吞吐量叶测量的关键方法。这些方法可以用来加速学习时,许多植物叶表型的突变体或以其他方式筛选植物叶表型。
高通量分型(组学)是一个功能强大的工具,用于连接的基因,其功能(见综述1,最近的例子2-4)。叶片是主要的光合器官,并且它们的大小和形状各不相同发育和工厂内的环境。出于这些原因,叶片形态研究需要从众多的叶片,这最好是通过半自动化组学工具5,6的多个参数的测量。遮荫环境是一个重要的线索,影响植物的建筑和生活的历史套件的反应统称为避荫综合症(SAS)7。在SAS响应,遮阳诱导叶柄伸长和叶片面积的变化作为指标8是特别有用的。至目前为止,叶形方案( 如形状层10,LeafAnalyzer 11,LEAFPROCESSOR 12)可以测量叶片轮廓和分类 ,叶形,但不能输出叶柄长度。叶柄缺乏大型测量系统的抑制SAS组学的方法来研究。在本文中,我们将介绍一种新开发的ImageJ的插件,称为LeafJ,它可以快速测量模式植物拟南芥叶柄长,叶片参数。偶尔叶的叶柄/叶片边界,需要手动校正我们使用的是触摸屏平板。此外,叶片细胞的形状和,叶细胞数量是重要的决定因素,叶片大小13。从LeafJ分离,我们也提出为测量细胞的形状,面积和尺寸的触摸屏平板电脑使用的协议。我们的叶性状测量系统不限于阴凉处,避免研究,并会加速叶片的许多突变体的表型筛选植物叶表型。
1。植物材料
请注意,该的植物生长协议的目的是为避荫反应检测。你最喜欢的条件下可以生长的植物。
2。叶片图像捕捉解剖
3。叶图像分析LeafJ
4。 ImageJ的叶细胞图像分析
1。叶片图像显示的叶柄和叶片边界的估计,其测量窗口
的LeafJ最有用的功能之一是自动检测的叶片/叶柄边界的( 图1)。 LeafJ算法的工作原理如下:内置ImageJ的ParticleAnalyzer功能中被用来寻找并确定内的用户选择的叶子的取向。对于每片叶子的叶的宽度确定沿叶片的整个轴。使用运行的窗口(为7近端到焦点位置的位置的平均宽度的平均宽度为7到焦点位置的远侧位置...
我们的“LeafJ”的插件,使测量叶柄长半,自动比手动测量吞吐量提高了近6倍。叶柄长是SAS的一个重要指标,也是一个具有里程碑意义的现象,如淹没性与偏下的增长17。因此,这个插件可能是有用的范围广泛的植物研究。
我们的插件来实现在一个完善的基于Java的免费软件,ImageJ的。这使得可以轻松跨平台的安装。易于修改程序也是一个优势的LeafJ插件的ImageJ的,因?...
没有利益冲突的声明。
LeafJ是由JNM,而他是在休假中的凯瑟琳·波拉德博士的实验室在格拉德斯通研究所。
这项工作是由美国国家科学基金会的资助(批准号IOS-0923752)。
Name | Company | Catalog Number | Comments |
的试剂的名称 | 公司 | 目录编号 | |
远红光LED | Orbitec | 客户定制 | |
透明度 | IKON | HSCA / 5 | |
扫描器 | 爱普生 | 爱普生Perfection V700 PHOTO | |
图像J | 美国国立卫生研究院 | http://rsbweb.nih.gov/ij/ | |
LeafJ | 习惯 | http://www.openwetware.org/wiki/Maloof_Lab | |
空气显示 | Avatron软件公司 | 空白的“http://avatron.com/ | |
iPad2的 | 苹果公司 | http://www.apple.com/ |
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