LeafJ : 세미 자동 리프 형상 측정을위한 ImageJ 플러그인

요약

높은 처리량 잎 측정을위한 주요 방법의 시범. 이러한 방법은 잎 표현형하여 많은 식물의 돌연변이 또는 기타 검사 식물을 공부할 때 잎 phenotyping을 가속화하는 데 사용할 수 있습니다.

초록

높은 처리량 phenotyping (phenomics (주) 검토 ¹ 최근 예 ^2-4 참조)의 기능과 유전자를 연결하기위한 강력한 도구입니다. 잎은 기본 광합성 기관이며, 크기와 모양이 공장 내에 발달 및 환경 다를 수 있습니다. 이러한 이유로 잎 형태에 대한 연구는 가장 반 자동화 phenomics 도구 ^5,6에 의해 수행됩니다 많은 잎에서 여러 매개 변수의 측정을 필요로합니다. 캐노피 그늘 공장 건축과 생활의 역사에 영향을 미치는 중요한 환경 큐, 응답의 스위트 룸은 총체적으로 그늘 회피 증후군 (SAS) ^{7이라고합니다.} SAS 응답 중 그늘 유도 잎 잎자루의 신장 및 블레이드 지역의 변화는 인덱스 ^8과 같은 특히 유용합니다. 현재까지, 잎 모양 프로그램 (예 : SHAPE ^9, 얇은 판 ^10, LeafAnalyzer ¹¹ LEAFPROCESSOR ¹²⁾ 잎 윤곽선을 측정하고 잎 모양을 분류 할 수 있습니다하지만 잎자루 길이를 출력 할 수 없습니다. 잎 petioles의 대규모 측정 시스템의 부족 SAS 연구 phenomics 방식을 저해하고 있습니다. 이 논문에서, 우리는 신속하게 모델 식물 Arabidopsis thaliana의의 잎자루 길이와 잎 블레이드 매개 변수를 측정 할 수 LeafJ라는 새로 개발 된 ImageJ 플러그인을, 설명합니다. 잎자루 / 잎 블레이드 경계의 필요한 수동 보정은 우리가 터치 스크린 태블릿을 사용하는 가끔 잎하십시오. 또한, 잎 세포 모양과 잎 셀 번호는 잎 크기로는 ^13의 중요한 determinants 있습니다. LeafJ는 별도로 우리는 또한 세포 모양, 면적 및 크기를 측정하기위한 터치 스크린 타블렛을 사용하는 프로토콜을 제시한다. 우리 잎의 특성 측정 시스템은 그늘 회피 연구에 한정되지 않고 잎 phenotyping에 의해 많은 돌연변이 검사 식물의 잎 phenotyping을 가속화합니다.

프로토콜

1. 식물 재료

이 식물의 성장 프로토콜이 커버 회피 응답을 검출하기위한 목적으로합니다. 니가 제일 좋아하는 조건에서 식물을 성장 할 수 있습니다.

1. 어둠 속에서 4 일 동안 4에 9cm 페트리 요리와 저장소 (계 충화하다)를 ° C로 필터 종이를 흠뻑 물에 Arabidopsis thaliana의 씨앗을 뿌린다.
2. 모의 태양 조건에 해당 페트리 요리를 전송 : 1.86에 FR 비율 : 80-100 μE photosynthetically 활성화 방사선 (PAR)과 멀리 빨간 추가 요금이 부과 R을 가지고. 긴 하루를 조건 (16 시간 조명 / 8 시간 어두운) 및 (22)의 일정한 온도 ° C.를 사용하여 씨앗이 발아 할 수 있도록 3 일이 조건에 품다.
3. 토양에 germinated 씨앗을 전송, 일광욕 조건에서 식물을 유지. 대규모 실험, 우리는 레이블을 만들기위한 마이크로 소프트 워드 2004 (이상)에서 관리자를 병합 데이터를 사용하여 각 식물을 라벨에 작은 태그를 준비하는 것이 좋습니다.
4. 일레븐 일 TR 후토양에 ansfer는 그늘 상태에 식물의 절반을 이동 : 태양 있지만 0.52에 R / FR 비율을 가져다 보완 멀리 붉은 빛으로 동일합니다.
5. 추가 십이일 후, 식물 잎 이미지에 대한 준비가되어 있습니다. 당신은 개발의 스냅 샷을 캡처 할 수 있도록 어린 잎은 여전히​​ 확장하는 반면이 단계에서는 기존의 잎이 완전히 성숙했습니다. 당신은 당신의 요구에 따라 다른 발달 시간을 선택 할 수 있습니다.

2. 해부 잎 이미지 캡처

1. 다섯 직사각형 프레임이있는 식물 유전자형과 성장 조건과 함께 표시 투명 시트를 준비합니다. 한 프레임 한 공장에서 잎에 해당합니다. Microsoft Excel을이 레이블을 사용하여 일관된 그리드를 인쇄하는 데 사용할 수 있습니다.
2. 이십육일 오래된 식물의 잎을 해부.
3. 검사는 평면 침대 스캐너에서 600 DPI에서 출발합니다. 씨앗에서 출발 참고 투명 시트의 샌드위치에 검은 창에서 세로로 배치해야합니다. 감동 잎을 피다음 절차에 오류를 줄 것이다 검은 창 프레임과 중복 잎 있습니다.

3. LeafJ의 잎 이미지 분석

1. 다운로드 ImageJ ImageJ의 플러그인 폴더로 LeafJ.jar 파일을 드래그합니다.
2. ImageJ 1.45s 이상 ¹⁴ 이미지 파일을 엽니 다.
3. "> 분할 채널은 이미지> 색상"에 의해 3 색 채널 (빨강, 녹색, 파랑)로 이미지를 분할하고 파란색 채널의 이미지에 임계 값을 적용 할 수 있습니다.
4. 사각형 도구 (그림 1A)하여 한 공장에서 잎을 모두 선택합니다.
5. 플러그인 메뉴에서 "LeafJ"를 선택하십시오.
6. 나타나는 대화 상자에서이 공장 주석 정보를 선택하십시오. 당신은 할 수"이러한 옵션 수정 '을 클릭하여 여기에 표시되는 기본 값을 편집 할 수 있습니다.
7. LeafJ 플러그인을 실행 후에 "OK"버튼을 클릭하기 전에,이자 (ROI) 관리자 창 (, 그림 1B 필요한 경우)의 지역에서 추적 선을 편집 할 수 있습니다. 터치 스크린 태블릿 (예 : 아이 패드 등)이 절차에 유용합니다. iPads는 에어 디스플레이 소프트웨어를 사용하여 외부 모니터로 컴퓨터에 연결 할 수 있습니다.
8. 측정 결과 및 Microsoft Excel 또는 이에 상응하는 소프트웨어에 관련 정보 (파일 이름, 꽃 시간에 의해 해부에 의해 측정 등) 보냅니다.

4. ImageJ의 잎 세포 이미지 분석

1. 해부 해결은 (제 2 단계) 스캔 한 후 참조 ^15에 설명되어 출발합니다. FAA 고정 잎은 적어도 6 개월 이상에 대해 4 ° C에 보관하실 수 있습니다.
2. 현미경 관찰 ¹⁵ 전 1 ~ 2 시간에 클로 랄 하이드레이트 솔루션과 길러 잎에 FAA의 정착액을 변경하여 잎을 해제합니다.
3. 마운트 마일에 출발croscope는 trichomes가 직면과 슬라이드. trichomes 또는 정맥 근처의 세포를 피 주요 정맥의 양쪽에 각 잎의 중심 복합 현미경, 이미지 mesophyll 층에 40x 배율을 사용합니다.
4. 추적 잎 셀은 터치 스크린 태블릿과 스타일러스 (3 단계에서 설명한대로)의 도움을 ImageJ 투자 수익 (ROI) 관리자 도구에 의해 설명합니다. 세포 이미지 분석 ImageJ의 내장 된 기능을 사용하지만 LeafJ을 필요로하지 않습니다.

결과

1. 잎자루과 리프 블레이드 경계의 견적보기 잎 이미지, 그리고 그들의 측정 창

LeafJ의 가장 유용한 기능 중 하나는 잎 블레이드 / 잎자루 경계 (그림 1)의 자동 감지합니다. 다음과 같이 LeafJ 알고리즘은 작동 내장 된 ImageJ ParticleAnalyzer 기능은 사용자 선택의 안쪽 잎의 방향을 찾아 결정하는 데 사용됩니다. 각 잎의 경우 잎의 폭은 잎의 전체 축을 따라 결정됩니다. 그...

토론

우리의 "LeafJ"플러그인은 수동 측정을 통해 처리 할 거의 6 배 증가, 반 자동으로 잎자루 길이의 측정을 할 수 있습니다. 잎자루 길이는 SAS의 중요한 인덱스이며 또한 잠수 저항과 hyponastic 성장 ^17과 같은 다른 현상의 랜드 마크입니다. 따라서이 플러그인은 식물 연구자의 다양한 유용 할 수 있습니다.

우리 플러그인은 잘 알려진 자바 기반의 무료 소프트웨어, Im...

자료

Name	Company	Catalog Number	Comments
시약의 이름	회사	카탈로그 번호
멀리 붉은 빛 LED	Orbitec	사용자가 만든
투명도	상	HSCA / 5
스캐너	엡손	엡손 완벽 V700 PHOTO
이미지 J	NIH		http://rsbweb.nih.gov/ij/
LeafJ	관습		http://www.openwetware.org/wiki/Maloof_Lab
에어 디스플레이	Avatron 소프트웨어 주식회사		빈 "> http://avatron.com/
iPad2	애플		http://www.apple.com/