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Method Article
이 프로토콜은 라만 이미징 및 다 변수 분석을 사용하여 식물 세포 벽에서 리그닌, 셀룰로오스 및 헤미 셀룰로오스를 시각화하는 일반적인 방법을 제시합니다.
식물체 바이오 매스에 라만 이미징을 적용하는 것은 수용액에 대한 공간적 및 조성 정보를 제공 할 수 있기 때문에 증가하고 있습니다. 분석은 일반적으로 광범위한 샘플 준비가 필요하지 않습니다. 라벨을 붙이지 않고도 구조적 및 화학적 정보를 얻을 수 있습니다. 그러나 각 라만 이미지에는 수천 개의 스펙트럼이 포함되어 있습니다. 이것은 숨겨진 정보를 추출 할 때 어려움을 낳습니다. 특히 비슷한 화학 구조를 가진 구성 요소의 경우. 이 연구는이 문제를 해결하기 위해 다변량 분석을 도입합니다. 이 프로토콜은 식물 세포벽 내에서 리그닌, 셀룰로오스 및 헤미 셀룰로스를 비롯한 주성분을 시각화하는 일반적인 방법을 수립합니다. 이 프로토콜에서는 시료 준비, 스펙트럼 획득 및 데이터 처리 절차가 설명됩니다. 이는 시료 준비 및 데이터 분석시 운영자의 기술에 크게 의존합니다. 이 접근법을 사용함으로써 비전문 사용자가 라만 조사를 수행하여 high 품질 데이터 및 식물 세포벽 분석에 대한 의미있는 결과.
Plant biomass is the most abundant renewable resource on Earth; is mainly composed of lignin, cellulose, and hemicellulose; and is considered an attractive source of bioenergy and bio-based chemicals1. Unfortunately, it can resist degradation and confer hydrolytic stability or structural robustness to the plant cell wall. Such resistance is attributable to the accessible surface area, biomass particle size, degree of polymerization, cellulose crystallinity, and protective lignin2. A comprehensive understanding of the structural and chemical nature of the plant cell wall is thus significant from the viewpoint of plant biology and chemistry, as well as from that of commercial utilization. Commonly used wet chemistry analyses, such as chromatography, mass spectrometry, and nuclear magnetic resonance spectroscopy, only provide average compositional data of the measured sample. Furthermore, these methods are invasive and destroy the original structure of the plant tissue3.
The Raman imaging technique is a powerful tool for the nondestructive visualization of spatially resolved chemical information4. It uses a laser light to cause inelastic scattering with a photon and relies on changes in polarizability arising from the molecular vibrations. In this case, water causes weak Raman scattering, which makes this approach suitable for in situ investigations of biological samples5. The application of the Raman imaging technique to the plant cell wall can elucidate the structure and composition of plant cell walls in their native state, with the resolution on the scale of the single cell and even of the cell wall layers6. A typical Raman imaging analysis of a plant cell wall generally consists of three steps: 1) sample preparation, 2) spectral acquisition, and 3) data processing.
Although one of the major advantages of Raman imaging is the ability to achieve label-free and non-destructive spectra with minimal sample preparation, physical sample sectioning is still necessary to expose the surface of interest. This process should be performed carefully to obtain a flat surface, since the technique depends on maintaining optical focus7. Spectral acquisition requires a balance between image quality and extensive acquisition times8. Data processing aims to effectively extract the chemical information from the image data, especially for the components with similar chemical structures, such as cellulose and hemicellulose. Due to the strong spectral overlap, the exact spectra are difficult to discern. In this case, multivariate analysis is a straightforward approach to effectively uncover the hiding structural and chemical information9. This work presents a general protocol describing the use of Raman imaging to visualize the main components in plant cell walls, including lignin, cellulose, and hemicellulose.
1. 샘플 준비
2. 스펙트럼 획득
3. 데이터 분석
그림 1 은 식물 세포벽의 라만 이미징을위한 전형적인 마이크로 라만 시스템의 개요를 나타냅니다. 예를 들어, 포플라 ( Populus nigra L.)의 원래 라만 스펙트럼은 상당한 기준선 드리프트와 스파이크를 가지고 있습니다 ( 그림 2a ). 라만 이미징 데이터 세트 (APRI)에 대한 자동 사전 처리 방법을 수행 한 후,이 두 스펙트럼 오?...
식물 세포 벽은 세포 모서리 (CC), 2 차벽 (S1, S2 및 S3 층을 갖는 SW) 및 복합 중간 엽 줄기 (CML, 중층 및 인접한 주 엽산)를 포함하는 여러 층으로 조직화 된 복합체이다. 벽), 이는 샘플 준비 동안 평평한 표면을 얻는 것을 어렵게 만듭니다. 따라서 나무보다 복잡한 구조를 가진 식물 샘플, 특히 잔디는 미세 절단을 위해 응고 될 필요가 있습니다. PEG는 물에 녹기 때문에 절단 및 라만 조사를위한 이상적...
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우리는 재정 지원을 위해 중국 과학 기술부 (2016YDF0600803)에 감사드립니다.
Name | Company | Catalog Number | Comments |
Microtome | Thermo Scientific | Microm HM430 | |
Confocal Raman microscope | Horiba Jobin Yvon | Xplora | |
Oven | Shanghai ZHICHENG | ZXFD-A5040 |
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