세 명의 익명 검토자의 피드백과 제안에 감사드립니다. 이 연구는 JVdB를 위한 BOF 특별 연구 기금(BOF Starting Grant BOF. STG.2018.0007.01), UGCT의 전문지식센터(BOF. EXP.2017.0007) 및 핵심설비(BOF. COR.2022.008), 저자들은 또한 플랑드르 연구 재단(G019521N 및 G009720N)과 UGent Industrial Research Fund(IOF)가 보조금 IOF를 통해 인프라에 대한 재정적 지원을 제공한 것에 대해 감사를 표합니다. APP.2021.0005 (프로젝트 FaCT F2021/IOF-Equip/021).

High-Throughput Tree Ring Analysis and Density 추정

저자는 공개할 이해 상충이 없습니다.

프로토콜 내의 중요한 단계 프로토콜 내의 중요한 단계에는 비트 앤 피스를 방지하기 위해 고품질 증분 코어(1.1단계 및39 참조)를 얻기 위한 증분 보어의 적절한 처리가 포함됩니다. 다음으로, 샘플 홀더에 삽입하고(그림 5,21 참조) 적절한 수지 추출(50) 및 가능한 미래 분석을 위해 코어를 장착하지 않은 상태로 두는 것?...

목재 밀도는 목재의 해부학적 및 화학적 특성을 모두 반영하는 측정하기 쉬운 변수1이다2. 지상 바이오매스의 바이오매스 추정에서, 목재 밀도는 중요한 계량 변수 3,4,5이며, 이는 나무의 치수와 목재의 탄소 함량을 나타내는 계수와 곱해집니다. 목재의 밀도는 목재6의 기계적 성질과 밀접하게 연결되어 있으며, 나무7의 생활사를 반영한다.
세포벽 밀도는 약 1500kg/m³로 측정되며 상당히 일정한것으로 간주되지만8 고리 내 세포벽 밀도 변화도 고려해야 합니다 8,9. 목질 세포(일반적으로 침엽수의 기관, 혈관, 실질 및 활엽수의 섬유)는 다양한 방식으로 방향/모양이 지정되며 이러한 세포의 세포벽 두께와 내강 크기는10 다양합니다. 그러므로, 목재 밀도는 나무들 사이에서, 나무 내에서(축 방향 및 횡단면) 그리고 나이테 내에서 짧은 간격 내에서 변화한다(11,12). 많은 경우에, 나이테 스케일에서의 목재 밀도 변화는 또한 나이테 경계(13)를 구분한다. 목재 밀도와 궁극적으로 조직 분율이 생성되며, 이 논문에서는 아래에 설명된 대로 연구 목표(그림 1)에 따라 크게 세 가지 범주(즉, 세 가지 다른 해상도 척도)로 나뉩니다.
Inter-ring scale: 나무 조각을 측정하여 해당 샘플에 대한 단일 값을 얻습니다. 이것은 물에 담그거나 기하학적으로14를 통해 수행 할 수 있습니다. 이러한 방식으로 일반적인 바이오매스 또는 목재 기술 변수를 얻을 수 있습니다. 속-껍질 변화를 포함하기 위해, 이러한 나무 조각들은 생활사 전략(life history strategy) 15에 대한 정보를 얻기 위해 수동으로 측정되는 블록으로 더 나눌 수 있다. 의료용 스캐너(17,18)와 같은 저해상도 X-선 CT로 전환할 때, 많은 샘플(18,19,20)에서 중-와이드 링에 대한 TRW 데이터를 효율적인 방식으로 만들 수 있다. 이것은 또한 온대 및 열대 나무 모두의 속에서 껍질까지 바이오매스를 평가하는 데 사용할 수 있는 척도입니다 4,22, 일반적으로 50 μm에서 200 μm까지의 해상도 범위.
반지 눈금: 나무는 과거 환경 조건의 기록자입니다. 가장 잘 알려진 매개변수는 나이테 너비(TRW)이지만, 지구 온도 재구성의 경우 최대 후목 밀도(MXD) 기록이 온도22에 대한 더 나은 대용물임이 입증되었습니다. MXD는 측정하기 쉬운 변수(23)이며, 나이테의 마지막 세포에 대한 세포벽 두께 및 세포 크기에 대한 대리물이며, 계절적 기온(24)과 긍정적으로 연결된 수목 계통 및 아한대 부위에 있다: 여름이 따뜻하고 길수록 더 많은 세포벽 점화가 일어나 이러한 마지막 세포의 밀도가 증가한다. 침지 및 기하학적 구조와 같은 기존 측정은 이 링 수준 밀도를 결정하기 위해 덜 정확합니다. 이전 연구에서는 얇은 절단 샘플에 X선 필름을 사용하기 위한 툴체인을 개발했습니다25. 이것은 임업학과 후기 고기후학15,18 모두에서 혁명을 일으켰으며, 최대 latewood 밀도 (MXD), 즉 여름 온도의 대용물로 종종 고리 끝에있는 피크 밀도 값을 정의했습니다. 기본 원리는 샘플이 축 방향과 완벽하게 평행하도록 절단(대략 1.2mm -7mm13)하고 샘플을 X선 소스에 노출된 민감한 필름에 놓는 것입니다. 그런 다음 이러한 방사선 촬영 필름은 강도를 감지하고 프로필과 연간 나이테 매개변수를 저장하는 광원을 통해 판독됩니다. 그러나 이러한 도구에는 상당한 양의 시료 준비와 수동 작업이 필요합니다. 최근에는 X-ray CT를 위해 보다 표준화된 방식으로 또는 장착된 코어(26)를 기반으로 개발되었다. 여기서 분해능은 10 μm에서 20 μm 사이이며, TRW는 특히 더 작은 고리를 다룰 때 이 척도로 측정됩니다.
해부학적 규모: 이 규모(해상도 < 4μm)에서는 주요 해부학적 특징이 시각화되고 너비와 비율을 측정할 수 있으므로 평균 밀도 수준이 관련성이 떨어집니다. 일반적으로 이것은 미세 절편이나 고해상도 광학 스캔 또는 μ-CT 스캔을 통해 수행됩니다. 세포벽의 미세구조를 시각화해야 하는 경우, 주사전자현미경이 가장 일반적으로 사용되는 방법이다27. 해부학적 규모에서는 개별 조직 분획이 가시화되어 이미지에서 생리학적 매개변수를 도출할 수 있습니다. 개별적인 해부학적 매개변수와 목재의 세포벽 밀도에 기초하여, 목재 밀도의 종래의 추정기와 비교하기 위해 해부학적 밀도를 도출할 수 있다24.
개선된 단면 기법 및 이미지 소프트웨어(29,30)로 인해, 덴드로-해부학(dendro-anatomy)(30)은 침엽수에서 MXD를 보다 가깝게 추정하고 활엽수로부터 여러 해부학적 변수를 측정하기 위해 목재에 대한 보다 정확한 기록을 갖도록 개발되었다. 이 척도에서 실제 해부학적 매개변수가 측정되고 환경적 매개변수(31)와 관련된다. μCT를 사용하면 이 수준도 얻을 수 있습니다32,33.
목재는 본질적으로 흡습성 및 이방성이기 때문에 목재 밀도를 신중하게 정의해야 하며 측정 조건을 오븐 건조, 조건화(일반적으로 수분 함량 12%) 또는 녹색(숲에서 벌목된 상태)으로 지정해야 합니다34. 큰 샘플과 기술적 목적을 위해, 목재 밀도는 주어진 조건에서 무게를 부피로 나눈 값으로 정의됩니다. 그러나 목재 밀도의 값은 측정되는 척도에 따라 크게 달라지며, 예를 들어 속나무에서 나무 껍질까지의 목재 밀도는 두 배가 될 수 있으며, 고리 척도 (침엽수에서)에서 earlywood에서 latewood로의 전환은 목재 밀도도 크게 상승하며 고리 경계에서 피크를 띱니다.
여기에서는 앞서 언급한 3가지 척도에서 특징을 측정하기 위해 증분 코어의 X선 CT 스캐닝 프로토콜이 제시됩니다(그림 1). X-ray CT의 최근 개발은 유연한 설정으로 인해 이러한 스케일의 대부분을 커버할 수 있습니다. 연구 목표는 스캐닝을 위한 최종 프로토콜을 결정합니다.
중요한 제한 요소(일반적으로 목재 밀도 및 목재의 스케일된 특성과 본질적으로 연결됨)는 스캔에 필요한 해상도와 시간입니다. 예를 들어 (i) 콩고 분지의 Terminalia superba에서 바이오매스 추정을 위한 나이테 간 나무 스케일 목재 밀도 프로파일을 얻고, (ii) HECTOR 시스템35의 나선형 스캐닝을 기반으로 Clanwilliam cedar(Widdringtonia cedarbergensis)에서 밀도 기록을 얻고, (iii) Nanowood 시스템에서 고착 참나무에서 용기 매개변수를 측정하는 방법을 보여줍니다. 두 스캐너 모두 UGent Center for X-ray Tomography(UGCT,
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65208/65208fig01.jpg"> 그림 1: X선 CT 스캔을 위한 일반적인 방법론적 의사 결정 트리. 행은 연구 목표부터 최종 데이터 형식까지 수행해야 할 단계를 나타냅니다. 흰색 상자는 이 도구 체인과 관련된 단계입니다. 회색으로 표시된 상자는 나이테 분석을 위한 dplr47 및 Treeclim48 , ROXAS44 및 ImageJ42 또는 CT 이미지를 기반으로 목재 해부학적 매개변수를 유도하기 위한 기타 (상용) 애플리케이션과 같은 다른 소프트웨어 또는 R 패키지와 함께 수행할 수 있는 단계입니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65208/65208fig01large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
목재에 대한 X-CT 연구 스캐너 설정: 표준 X선 CT 스캐너는 X선관, X선 검출기, 회전 스테이지 및 회전 스테이지를 이동시키는 모터 세트로 구성되며 대부분의 경우 검출기도 앞뒤로 움직입니다(그림 2).
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65208/65208fig02.jpg"> 그림 2. 헥터 스캐닝 시스템. 시스템(35)은 소스 검출기 거리(SDD) 및 소스 오브젝트 거리(SOD)를 나타낸다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65208/65208fig02large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
대부분의 실험실 기반 시스템에는 원뿔 빔 형상이 있는데, 이는 생성된 X선이 튜브의 출구 창에서 원뿔 빔 모양으로 분포된다는 것을 의미하며, 이는 물체와 튜브 사이의 거리(SOD = Source-Object-Distance) 및 검출기와 튜브 사이의 거리(SDD = Source-Detector-Distance)를 변경하여 배율이 제어됨을 의미합니다(해상도에 대한 논의 참조). X선의 투과력으로 인해 물체를 통과하며 감쇠 빔의 강도는 X선 빔의 에너지, 물체의 화학적 조성(존재하는 원소의 원자 번호) 및 물질의 밀도의 함수입니다. 일정한 에너지 스펙트럼과 일정한 목재의 재료 구성을 감안할 때 X선 빔의 감쇠는 재료의 밀도에 크게 의존하며, 이는 밀도 측정에 사용되는 이유를 설명합니다. 감쇠(또는 전송)는 Beer-Lambert 법칙으로 표현할 수 있습니다.
<img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/65208/65208eq01.jpg" style="margin: auto;">
I0을 사용하면 들어오는 X선 빔이 기하급수적으로 감소하며, 이는 거리 d에 걸쳐 물질을 통해 전파될 때 투과된 X선 빔 Id로 감소합니다. 선형 감쇠 계수 μ 물체의 재료와의 일련의 상호 작용에 따라 달라집니다. 따라서 투영은 전송된 빔의 기록입니다.
실제로, 물체는 회전 스테이지에 장착되고, 적절한 SOD 및 SDD가 선택되고, 특정 전력(물체 크기, 밀도 및 구성과 관련됨)도 선택되고, 물체는 360° 회전하고, 그 회전 동안 여러 투영이 수행됩니다. 그런 다음 이러한 투영은 물체의 내부 구조를 재구성하는 데 사용됩니다. 몇 가지 재구성 알고리즘을 사용할 수 있으며, 그 중 가장 많이 사용되는 알고리즘은 여전히 라돈 변환과 푸리에 슬라이스 정리에 의존하여 수십 년 전에 개발된 분석 프레임워크를 기반으로 합니다. 보다 자세한 내용은 전문 문헌36을 참조한다.
해상도, 데이터 부피 및 샘플 크기의 난제: 해상도는 X선 CT 스캔의 핵심입니다. 역기하학 또는 싱크로트론 빔라인과 같은 평행 빔 기하학이 있는 시스템에서는 다른 고려 사항이 중요한 역할을 합니다. 이 프로토콜은 콘 빔 형상을 사용한 표준 실험실 기반 X선 CT 스캔에 대해서만 설명합니다. 여기서 배율, 검출기 픽셀 크기 및 스폿 크기의 개념이 필수적입니다. 배율은 SDD/SOD의 비율로 정의됩니다. 다음으로, 검출기의 픽셀 크기도 분명히 해상도에 영향을 미칩니다: 픽셀 크기가 작을수록 해상도가 높아지지만, 대부분의 경우 시야(FoV)는 픽셀 크기 및 검출기의 크기와도 직접적인 관련이 있습니다(동일한 픽셀 수에 대해 더 작은 픽셀 크기, 더 작은 FoV). 또한, X선 빔의 스폿 크기도 중요합니다: 스폿 크기가 클수록 해상도가 낮아져 더 적은 세부 사항을 볼 수 있습니다.
위에서 언급한 제한에 따라 가능한 것보다 높은 해상도를 얻을 수 있다는 점을 언급하는 것이 중요하므로 해상도 대신 복셀 크기(복셀은 볼륨 픽셀)라는 용어를 사용하는 것이 좋습니다. 또한 검출기 선명도와 같은 다른 요인이 작용하여 물체가 스캔되는 실제 해상도를 더욱 제한합니다. 설정된 목표를 사용하여 시스템을 올바르게 조정하는 것만이 진정한 해답을 제공합니다.
그러나 대부분의 경우 개체를 스캔할 수 있는 복셀 크기는 대부분 개체의 크기에 의해 제한됩니다. 이것은 물체가 클수록 복셀 크기가 낮아진다는 것을 의미합니다. 물체가 특정 복셀 크기에 대해 검출기의 FoV 내에 맞지 않는 경우, 예를 들어 배율을 제한하여 복셀 크기를 줄일 수 있습니다.
스캔 시간과 데이터 볼륨은 원하는 복셀 크기를 결정할 때 고려해야 할 중요한 사항입니다. 일반적으로 복셀 크기가 작을수록 보고 싶은 디테일이 높을수록, 샘플이 작을수록 또는 한 번에 스캔할 수 있는 샘플이 적을수록 더 많은 시간이 필요하고 더 많은 데이터 볼륨이 수집됩니다. 다음과 같은 이론적 인 예를 상상해보십시오 : 특정 X 선 CT 시스템을 사용하여 50 μm에서 10cm x 10cm x 10 cm 크기의 샘플을 한 번에 스캔 할 수 있으며 10 μm에서 동일한 부피를 스캔하려는 경우 FoV에 맞는 부피는 2cm x 2cm x 2cm에 불과합니다. 이것이 물리적으로 가능하다고 가정합니다. 이는 전체 부피를 다루기 위해 125개의 스캔이 필요하며(5³ = 5배 더 높은 해상도, 이미징 기술의 부피 특성으로 인해 3의 거듭제곱으로 확장됨) 데이터 볼륨도 마찬가지로 증가한다는 것을 의미합니다. 물론, 이것은 단지 사고 실험일 뿐이며, 단지 해결책을 찾는 것 이상을 고려해야 합니다. 더 많은 정보를 위해, 판독기는 스캐닝 가능성(37)의 개요를 참조한다.
목재 물체 스캔을 위한 기기의 유연성: 지난 10년 동안 많은 회사에서 HECTOR35와 유사한 어셈블리를 가진 X선 CT 시스템을 출시했습니다. 특히 시간적 해상도로 평가되는 여러 CT 시스템에 대한 개요가38에 나와 있습니다.
전체적으로 X-ray CT 시스템의 유연성과 사용자 친화성이 크게 향상되었습니다. 많은 시스템에서 다양한 물체를 스캔할 수 있으며, 이는 UGCT의 시스템에서도 마찬가지입니다. 아래 프로토콜은 나이테 분석에 적합한 HECTOR 시스템에 대해 시연된 것입니다. 그러나 프로토콜은 해상도 및 데이터 형식이 허용하는 경우 사용 가능한 다른 시스템에 유효합니다.
이러한 시스템을 사용하면 다양한 물체를 스캔할 수 있습니다. HECTOR 시스템으로 스캔한 다양한 목재 물체의 몇 가지 사진이 그림 3에 나와 있습니다. 이러한 유연성은 그림 1에 제시된 세 가지 스케일을 구성하며, 그 범위는 거친 해상도에서 매우 미세한 해상도에 이르기까지 다양합니다.
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65208/65208fig03.jpg"> 그림 3. 스캔 설정 예시. (A) 통나무, (B) 첼로49, (C) 배치 스캔용 트리 코어가 있는 샘플 홀더(유형 1) 및 (D) HECTOR의 회전 스테이지에 장착된 나선형 스캐닝용 증분 코어가 있는 샘플 홀더 유형 2. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65208/65208fig03large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>6 mm paper straws&#160;</td>
			<td>http://artstraws.com/education/product/artstraws-thick-asst-cols/</td>
			<td></td>
			<td>Coring</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Aluminium core holders</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>ASTM standard ASTM D 1107 &#8211; 96</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Cardboard postal tubes</td>
			<td>https://www.rajapack.co.uk/envelopes-mailing-bags/postal-tubes/1-5-2mm-brown-cardboard-postal-tubes_PDT05623.html</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Column drill</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Computer hardware for reconstruction and analysis</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>X-ray CT scanning</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Cooling&#160;</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Drying oven</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Ethanol&#160;</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Flask for under soxhlet (2000 ml)</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Floral foam</td>
			<td>https://www.oasisfloral.eu/</td>
			<td></td>
			<td>Sample holder type 1</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Glass beads to fill void volume of Soxhlet to save solvent</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Glue</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Hot water bath&#160;</td>
			<td>https://www.memmert.com/products/water-baths/water-bath/#!filters=%7B%7D</td>
			<td></td>
			<td>Soxhlet extraction</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Increment borer&#160;</td>
			<td>https://haglofsweden.com/project/increment-borers/</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Plastic cylinder&#160;</td>
			<td>Moonen et al. 2022&#160;</td>
			<td></td>
			<td>Sample holder type 2</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Plastic cylinders</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Reservoir</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Tailored soxhlet apparatus&#160;</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Toluene&#160;</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Water pump&#160;</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>X-ray CT scanner</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

tree core analysis with x-ray computed tomography

X선 컴퓨터 단층 촬영(CT) 툴체인을 사용하면 노동 집약적인 표면 처리나 물리적 샘플 준비 없이 나이테 너비(TRW), 최대 레이트우드 밀도(MXD), 기타 밀도 매개변수 및 정량적 목재 해부학(QWA) 데이터를 얻을 수 있습니다. 여기서 초점은 60 μm에서 4 μm 범위의 해상도에서 증분 코어와 스캐닝 절차에 있습니다. 목재를 살펴봐야 하는 세 가지 척도가 정의되어 있습니다: (i) 나이테 간 스케일, (ii) 나이테 스케일, 즉 나이테 분석 및 밀도 측정 스케일, (iii) 해부학적 스케일, 후자는 기존의 얇은 단면 품질에 가깝습니다. 이러한 각 스케일에 대해 맞춤형으로 설계된 샘플 홀더를 사용하면 여러 증분 코어의 고처리량 스캔이 가능합니다. TRW 및 밀도 측정을 위해 나무 코어의 3차원 X선 CT 이미지를 효율적으로 처리하기 위해 일련의 소프트웨어 루틴이 특별히 개발되었습니다. 이 작업은 프로토콜에 대한 올바른 이해를 위해 필요한 CT의 기본 원리를 간략하게 설명합니다. 이 프로토콜은 dendrochronology에서 일반적으로 사용되는 일부 알려진 종에 대해 제시됩니다. 대략적인 밀도 추정치, TRW 및 MXD 데이터, 정량적 해부학 데이터의 조합을 통해 기후 재구성 또는 나무 반응에 대한 현재 분석을 넓히고 심화할 수 있을 뿐만 아니라 덴드로생태학/기후학 및 고고학 분야를 더욱 발전시킬 수 있습니다.

Wood density is an easy-to-measure variable1 that reflects both the anatomical and chemical properties of the wood2. In biomass estimations of aboveground biomass, wood density is an important weighing variable 3,4,5, that is multiplied with the dimensions of the tree and a factor representing the carbon content of the wood. Wood density is tightly linked to the mechanical properties of timber6 and reflects the life history of a tree7.
Cell wall density is measured as being approximately 1500 kg/m&#179; and is considered fairly constant8, however intra-ring cell wall density variations should be considered as well8,9.Woody cells (in general tracheids in conifers, vessels, parenchyma and fibers in hardwoods) are oriented/shaped in different ways and cell wall thickness and lumen size of these cells varies10. Therefore, wood density varies between trees, within a tree (axial and transversal) and within short intervals within a tree ring11,12. In many cases the wood density variation at the ring scale also delimits the tree ring boundary13. Wood density and ultimately tissue fractions are generated and in this paper are broadly put into three categories (i.e., three different resolution scales), depending on the study goal (Figure 1) as described below.
Inter-ring scale: By measuring pieces of wood, a single value is obtained for that sample. This can be done through water immersion or geometrically14. This way, general biomass or wood technological variables can be obtained. To include pith-to-bark variation, these pieces of wood can be further divided into blocks that are measured manually to obtain information on the life history strategy15. When switching to low-resolution X-ray CT such as in medical scanners17,18, TRW data on medium-to-wide rings can be made in an efficient way on many samples18,19,20. This is also the scale that can be used to assess biomass from pith-to-bark from both temperate and tropical trees4,22, typically ranging in resolutions from 50 &#181;m to 200 &#181;m.
Ring scale: Wood is a recorder of past environmental conditions. The best known parameter is tree-ring width (TRW), but for global temperature reconstructions, maximum latewood density (MXD) records are proven to be a better proxy for temperature22. MXD is an easy-to-measure variable23, and a proxy for cell wall thickness and cell size on the last cells of a tree ring, and are at tree line and boreal sites positively linked to seasonal air temperature24: the warmer and longer the summers, more cell wall lignification occurs which thus increases the density of these last cells. Traditional measurements such as immersion and geometry are less accurate to determine this ring-level density. A previous work developed a toolchain for using X-ray film on thin-cut samples25. This sparked a revolution in both forestry and later paleoclimatology15,18, defining maximum latewood density (MXD), i.e., the peak density value often at the end of a ring, as a proxy for summer temperature. The basic principle is that the samples are sawn (approximately 1.2 mm to 7 mm13) to be perfectly parallel to the axial direction, and the sample is put on a sensitive film exposed to an X-ray source. Then these radiography films are read out through a light source that detects the intensity and saves the profiles and the annual tree ring parameters. These tools, however, require a significant amount of sample preparation and manual work. Recently this has been developed for X-ray CT in a more standardized way or based on mounted cores26. Resolution here ranges between 10 &#181;m and 20 &#181;m. TRW is measured on this scale as well, especially when dealing with smaller rings.
Anatomical scale: At this scale (resolution &#60; 4 &#181;m), the average density levels become less relevant as the main anatomical features are visualized and their width and proportions can be measured. Typically, this is done through making microsections or high-resolution optical scans or &#181;-CT scans. When the ultrastructure of the cell walls needs to be visualized, scanning electron microscopy is the most commonly used method27. At the anatomical scale, the individual tissue fractions become visible so that physiological parameters can be derived from the images. Based on the individual anatomical parameters and the cell wall density of wood, anatomical density can be derived for comparison with conventional estimators of wood density24.
Due to improved sectioning techniques and image software29,30, dendro-anatomy30 has been developed to have a more accurate record of the wood, both to have a closer estimate of the MXD in conifers and to measure several anatomical variables from broadleaf trees. On this scale, actual anatomical parameters are measured and related to environmental parameters31 . With &#181;CT this level can be obtained as well32,33.
As wood is inherently hygroscopic and anisotropic, wood density needs to be carefully defined and the measurement conditions need to be specified, either as oven-dry, conditioned (typically at 12% moisture content) or green (as felled in the forest)34. For large samples and technical purposes, wood density is defined as the weight divided by its volume at given conditions. However, the value of wood density is strongly dependent on the scale at which it is measured, for instance from pith-to-bark wood density can double, and on a ring scale (in conifers) the transition of earlywood to latewood results in a significant rise in wood density as well, with a peak at the ring boundary.
Here, an X-ray CT scanning protocol of increment cores is presented in order to measure features at the aforenoted 3 scales (Figure 1). Recent developments in X-ray CT can cover most of these scales, due to a flexible set-up. The research goals will determine the eventual protocol for scanning.
A crucial limiting factor (which is inherently connected to the scaled nature of wood density and wood in general) is the resolution and time necessary for scanning. Examples demonstrate how to: (i) obtain inter-ring tree scale wood density profiles for biomass estimations in Terminalia superba from the Congo Basin, (ii) obtain density records from Clanwilliam cedar (Widdringtonia cedarbergensis) based on helical scanning on a HECTOR system35, and (iii) measure vessel parameters on sessile oak, on the Nanowood system.&#160;Both scanners are part of the suite of scanners at the UGent Center for X-ray Tomography (UGCT,
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65208/65208fig01.jpg" /> 
Figure 1: General methodological decision tree for X-ray CT scanning. The rows indicate the steps to take, starting from the research goal all the way to the final data format. White boxes are the steps that are relevant for this toolchain. Greyed-out boxes are steps that can be performed with other software or R packages, such as dplr47 and Treeclim48 for tree-ring analysis, and ROXAS44 as well as ImageJ42 or other (commercial) applications for deriving wood anatomical parameters based on the CT images. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65208/65208fig01large.jpg" target="_blank">Please click here to view a larger version of this figure.</a>
X-CT research on wood 
Set-up of a scanner: A standard X-ray CT scanner consists of an X-ray tube, an X-ray detector, a rotation stage, and a set of motors to move the rotation stage, and in most cases also the detector, back and forth (Figure 2).
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65208/65208fig02.jpg" /> 
Figure 2. The HECTOR scanning system. The system35, showing the source detector distance (SDD) and the source object distance (SOD). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65208/65208fig02large.jpg" target="_blank">Please click here to view a larger version of this figure.</a>
Most lab-based systems have a cone-beam geometry, which means that the produced X-rays are distributed from the tube&#39;s exit window in a cone-beam shape, implying that by changing the distance between the object and the tube (SOD = Source-Object-Distance) and the detector and the tube (SDD = Source-Detector-Distance), the magnification is controlled (see the discussion on resolution). Due to the penetrating power of X-rays, they pass through the object, and the intensity of the attenuation beam is a function of the energy of the X-ray beam, the chemical composition of the object (the atomic number of the elements present) and the density of the material. Given a constant energy spectrum&#160;and a constant material composition of wood, the attenuation of the X-ray beam is highly dependent on the density of the material, which explains its use for densitometry. The attenuation (or transmission) can be expressed by the Beer-Lambert law:
<img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/65208/65208eq01.jpg" style="margin: auto;" />
with I0 the incoming X-ray beam exponentially which decays to a transmitted X-ray beam Id when propagating through the material over a distance d. The linear attenuation coefficient &#181; depends on a series of interactions with the material of the object. The projections are thus recordings of the transmitted beam.
Practically, the object is mounted on the rotation stage, a proper SOD and SDD are selected, a certain power is selected as well (related to object size, density, and composition) and the object is rotated 360&#176; and during that rotation multiple projections are taken. These projections are then used to reconstruct the interior structure of the object. There are several reconstruction algorithms available, of which the most used ones are still based on the analytical framework developed decades ago, relying on the Radon transformation and the Fourier slice theorem. For more details, the reader is referred to specialized literature36.
Conundrum of resolution, data volume and sample size: Resolution is key in X-ray CT scanning. In systems with inverse geometry, or parallel beam geometry such as synchrotron beamlines, other considerations play a role. This protocol only discusses standard lab-based X-ray CT scanning with cone-beam geometry. Here, the concept of magnification, detector pixel size and spot size are essential. Magnification is defined as the ratio of SDD/SOD. Next, the pixel size of the detector obviously also impacts the resolution: the smaller the pixel size, the higher the resolution, but in most cases the field of view (FoV) is also directly related to pixel size and size of the detector (smaller pixel size, smaller FoV for the same number of pixels). Further, the spot size of the X-ray beam is also important: the larger the spot size, the lower the resolution, which means that less details can be seen.
It is important to address that one could obtain a resolution that is higher than what is possible according to the abovementioned limits, therefore it is better to use the term voxel size (a voxel is a volume pixel) instead of resolution. Moreover, there are other factors at play, such as detector sharpness, which further limit the true resolution at which an object is scanned. Only a true calibration of the system, using established targets, supplies the truthful answer.
In most cases, however, the voxel size at which an object can be scanned is mostly limited by the size of the object. This means that the larger the object, the lower the voxel size will be. If the object does not fit within the FoV of the detector for a certain voxel size, then the voxel size can be reduced, e.g., by limiting the magnification.
Scan time and data volume are important to consider when deciding the desired voxel size. In general, the smaller the voxel size means the higher the detail one wants to see, the smaller the sample or the fewer samples that can be scanned at once, more time is required and larger the data volumes will be collected. Imagine the following theoretical example: one can scan a sample measuring 10 cm x 10 cm x 10 cm at 50 &#181;m at once with a certain X-ray CT system and would like to scan that same volume at 10 &#181;m, the volume that fits within the FoV would only be 2 cm x 2 cm x 2 cm, assuming that this is physically possible. This means that 125 scans are needed (5&#179; = 5 times higher resolution, scales to the power of 3 due to the volumetric nature of the imaging technique) to cover the entire volume, and that the data volume would increase likewise. Of course, this is only a thought experiment, and one needs to consider much more than only resolution. For more information, the reader is referred to an overview of the scanning possibilities37.
Flexibility of instruments for scanning of wooden objects: In the last decade, many companies have delivered X-ray CT systems with a similar assembly as HECTOR35. An overview of several CT systems, especially assessed for their temporal resolution, is given in38.
In all, the flexibility and user-friendliness of X-ray CT systems has improved considerably. Many systems allow scanning of a diverse range of objects, which is also the case with the systems at UGCT. The protocol below is demonstrated for the HECTOR system, which is suitable for tree-ring analysis. The protocol however is valid for any other available system if resolution and data format allows for it.
These systems allow the scanning of a variety of objects. A few pictures of different wooden objects scanned with the HECTOR system are given in Figure 3. It is this flexibility that comprises the three scales we present in Figure 1, ranging from a coarse resolution to a very fine resolution.
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65208/65208fig03.jpg" /> 
Figure 3.&#160;Scanning set-up examples. (A) A log, (B) a cello49, (C) sample holders (type 1) with tree cores for batch scanning and (D) sample holder type 2 with increment cores for helical scanning mounted on the rotation stage of HECTOR. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65208/65208fig03large.jpg" target="_blank">Please click here to view a larger version of this figure.</a>

저자 스포트라이트: 나무 코어 분석을 위한 X-ray CT 도구 체인의 발전

X선 컴퓨터 단층 촬영을 사용한 나무 코어 분석

The scope of my research is to study wood growth and its response to climate. The questions I'm trying to answer is, how can we reconstruct the climate of the past and what is the tree response to current climate change? So the current experimental challenges that we face are among others, the large data volumes that we obtain with x-ray CT scanning.So we need to find a proper balance between the number of samples that we want to scan and the required resolution. The X-ray CT techniques has allowed us to scan three core at an unprecedented rate. We have density profiles both from tropical and temperate regions.So the main advantages that we have with our technique is that we can do a lot of high throughput scanning and analysis, but also that all the indications and manipulations that we do are traceable along the entire tool chain, including the tree ring indications. This tool will allow us to update current to maximum later density chronologies, and also measure wood properties on tree course from all over the world, especially in regions where there's little data available.

목표가 많은 샘플의 바이오매스 추정 또는 나무 성장 증가, 즉 고리 간 스케일(그림 1)인 경우, 샘플 홀더 1(그림 5)을 사용하여 샘플을 스캔하여 밀도 프로필(단계 5.4.3 참조) 및 나무 성장 추정치(예: TRW가 크고 빠르게 자라는 나무의 경우)를 얻어 더 거친 분해능을 허용합니다. 그림 12 는 콩고 분지의 종인 T. superba의 속-껍질 ...

Watch this Scientific Journal Video about Author Spotlight: Advancements in X-ray CT Tool Chain for Tree Core Analysis at JoVE.com

여기에서는 X선 컴퓨터 단층 촬영 도구 체인을 사용하여 나무 코어를 처리하는 방법을 보여줍니다. 일부 목적을 위한 화학적 추출을 제외하고는 추가적인 물리적 실험실 처리가 필요하지 않습니다. 툴체인은 바이오매스 추정, MXD/나이테 너비 데이터 획득 및 정량적 목재 해부학 데이터 획득에 사용할 수 있습니다.

An X-ray computed tomography (CT) toolchain is presented to obtain tree-ring width (TRW), maximum latewood density (MXD), other density parameters, and ...

제 연구의 범위는 목재의 성장과 기후에 대한 반응을 연구하는 것입니다. 제가 대답하고자 하는 질문은 과거의 기후를 어떻게 재구성할 수 있는가, 현재의 기후 변화에 대한 나무의 반응은 무엇인가 하는 것입니다. 따라서 현재 우리가 직면한 실험적 과제는 무엇보다도 X-ray CT 스캔으로 얻을 수 있는 대량의 데이터입니다.따라서 스캔하려는 샘플의 수와 필요한 해상도 사이의 적절한 균형을 찾아야 합니다. X선 CT 기술을 통해 전례 없는 속도로 3개의 코어를 스캔할 수 있게 되었습니다. 우리는 열대와 온대 지역 모두의 밀도 프로필을 가지고 있습니다.따라서 우리가 이 기술을 통해 얻을 수 있는 주요 장점은 고처리량 스캐닝 및 분석을 많이 수행할 수 있을 뿐만 아니라 우리가 수행하는 모든 징후 및 조작이 나이테 표시를 포함한 전체 도구 체인을 따라 추적 가능하다는 것입니다. 이 도구를 사용하면 현재를 최대 후기 밀도 연대기로 업데이트할 수 있으며, 특히 사용 가능한 데이터가 거의 없는 지역에서 전 세계의 나무 경로에 대한 목재 특성을 측정할 수 있습니다.

tree-core-analysis-with-x-ray-computed-tomography

Research

JoVE Journal

Environment

Tree Core Analysis with X-ray Computed Tomography

727 조회수.  University of Liège. 제 연구의 범위는 목재의 성장과 기후에 대한 반응을 연구하는 것입니다. 제가 대답하고자 하는 질문은 과거의 기후를 어떻게 재구성할 수 있는가, 현재의 기후 변화에 대한 나무의 반응은 무엇인가 하는 것입니다. 따라서 현재 우리가 직면한 실험적 과제는 무엇보다도 X-ray CT 스캔으로 얻을 수 있는 대량의 데이터입니다.따라서 스캔하려는 샘플의 수와 필요한 해상도 ?...

비디오: 저자 스포트라이트: 나무 코어 분석을 위한 X-ray CT 도구 체인의 발전

An X-ray computed tomography (CT) toolchain is presented to obtain tree-ring width (TRW), maximum latewood density (MXD), other density parameters, and quantitative wood anatomy (QWA) data without the need for labor-intensive surface treatment or any physical sample preparation. The focus here is on increment cores and scanning procedures at resolutions ranging from 60 &#181;m down to 4 &#181;m. Three scales are defined at which wood should be looked at: (i) inter-ring scale, (ii) ring scale, i.e., tree-ring analysis and densitometry scale, as well as (iii) anatomical scale, the latter approaching the conventional thin-section quality. Custom-designed sample holders for each of these scales enable high-throughput scanning of multiple increment cores. A series of software routines were specifically developed to efficiently treat three-dimensional X-ray CT images of the tree cores for TRW and densitometry. This work briefly explains the basic principles of CT, which are needed for a proper understanding of the protocol. The protocol is presented for some known species that are commonly used in dendrochronology. The combination of rough density estimates, TRW and MXD data, as well as quantitative anatomy data, allows us to broaden and deepen current analyses for climate reconstructions or tree response, as well as further develop the field of dendroecology/climatology and archeology.

Here we show how to process tree cores with an X-ray computed tomography toolchain. Except for chemical extraction for some purposes, no further physical lab treatment is needed. The toolchain can be used for biomass estimations, for obtaining MXD/tree-ring width data as well as for obtaining quantitative wood anatomy data.

연구

환경과학

Tree Core Sampling for X-ray Computed Tomography

To begin, core a tree using a Pressler borer. Put the tree cores, unglued, into six-millimeter paper straws and mark the straws using a pencil. Fill the round-bottom flask with solvent and place the straw onto a stainless steel support in the Soxhlet apparatus with a cooler on a laboratory heater.After siphoning, dry the cores for 24 hours in an oven at 103.5 degrees Celsius under exhaust ventilation. The next day, perform a hot-water Soxhlet extraction for 24 hours. Place the samples in the steel sample holders and dry them again for 24 hours.Then place the cores from the steel sample holder back in the straws.

X선 컴퓨터 단층 촬영을 위한 나무 코어 샘플링

Optimizing Scanning Techniques for Biomass Estimation, Tree Growth, and Anatomical Analysis at Different Scales

To begin core scanning, depending on the research purpose, select the proper sample holder type, load the tree cores in paper straws into the sample holder, and record the position of each core in the downloadable spreadsheet template. Perform X-ray micro CT scanning following proper settings and scanning protocol. To obtain density values, install CoreProcessor, RingIndicator, and CoreComparison toolboxes using the given link.Next for pre-processing the core volumes with the CoreProcessor, select the folder with the reconstructed 16-bit cross-sectional TIFF slices in the spreadsheet file. Select a couple of slices for inspection. Then select dark and white references as indicated in the spreadsheet file for wood density calculations.In a new popup window, following the information from the spreadsheet file, select every core separately by drawing a circle or ellipse around it. Then click on Mass core extraction to extract all the cores in a given cylinder. In the CoreProcessor toolbox, click on Manual TG correction then select the extracted folder and ensure proper orientation of the transversal and radial plane of every core volume.To visualize grain direction from the bottom right plot, observe the presented slice and draw a line indicating grain direction. Double click to automatically rotate the core. Then crop the core volume to get only wood and no other material.Open the RingIndicator toolbox and select a multi-page TIFF file. Then under a Volume tab, inspect the graphical user interface in the transverse and radial plane. For structural correction on the transverse and radial plane, click on the image to insert green bars starting with the pith and ending with the most recent ring.Once a green bar is placed on one plane, it automatically generates on other planes. Click Densitometry, then Densitometry plot to calculate the density profile. Create and plot a density profile by selecting Overlay plotting, and then Plot density profile.Once the density profile is visualized, indicate all tree rings. Move the nodes at the end of the bar to change the angle. Then change the bar position using the middle node and adjust the size of the nodes.Press Data, then Export. Press Rings followed by Export rings to ensure ring and fiber indications are written in the proper txt files. Change the felling date to the year when the cores were taken from the living trees, or choose an appropriate date.In Overlay plotting, select Plot rings to display the years. Also choose the plane to plot rings or the density profile. After indicating two cores, open the CoreComparison toolbox for comparing the ring width series.Select the txt files to compare. Then a screen displaying ring widths and cross dating and statistical parameters, such as glysophikite and spearman correlation between individual series will open. Open a ring indicator instance to adjust the green bars and export them again.Then maximize the core comparison screen and press the Refresh button to reevaluate the metrics. Next, select Plotting and exporting, then Ring width to visualize the tree ring width or TRW data. Click Clotting and exporting, then export RW data to export TRW data in a spreadsheet or Tucson format.Finally, select the Other plotting, then Export cluster data for obtaining mean density, MXD, MND, and quartile data per tree ring. This study demonstrates three levels of biomass estimation or tree growth increment at the inter ring, ring, and anatomical scale. Radial and axial wood density trends in Terminalia superba demonstrated an increasing density trend from pith to bark and a higher wood density in the upper stem.An example of chronology development with minimum density and maximum latewood density from Widdringtonia cedarbergensis is shown. A high resolution oak core scan demonstrated that earlywood and latewood vessels are segmented.