Name: rgb and spectral root imaging for plant phenotyping and physiological research: experimental setup and imaging protocols
Uploaded: 2017-08-08T15:00:00
Duration: 11 min 37 s
Description: Watch this Scientific Journal Video about RGB and Spectral Root Imaging for Plant Phenotyping and Physiological Research: Experimental Setup and Imaging Protocols at JoVE.com

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 &#38; 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.

<ol>
	<li>Kutschera, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Wurzelatlas mitteleurop&#228;ischer Ackerunkr&#228;uter und Kulturpflanzen. , (1960).</li><li>Kenrick, P., Strullu-Derrien, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+origin+and+early+evolution+of+roots.">The origin and early evolution of roots.</a> Plant Physiol. 166, 570-580 (2014).</li><li>Franklin, J., Serra-Diaz, J. M., Syphard, A. D., Regan, H. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Global+change+and+terrestrial+plant+community+dynamics.">Global change and terrestrial plant community dynamics.</a> PNAS. 113, 3725-3734 (2016).</li><li>MacDonald, G. K., Bennett, E. M., Potter, P. A., Ramankutty, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Agronomic+phosphorus+imbalances+across+the+world's+croplands.">Agronomic phosphorus imbalances across the world's croplands.</a> PNAS. 108, 3086-3091 (2011).</li><li>V&#246;r&#246;smarty, C. J., Green, P., Salisbury, J., Lammers, R. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Global+water+resources:+vulnerability+from+climate+change+and+population+growth.">Global water resources: vulnerability from climate change and population growth.</a> Science. 289, 284 (2000).</li><li>Lobell, D. B., Cassman, K. G., Field, C. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Crop+yield+gaps:+their+importance,+magnitudes,+and+causes.">Crop yield gaps: their importance, magnitudes, and causes.</a> Annu. Rev. Environ. Resour. 34, 179-204 (2009).</li><li>Angus, J. F., Van Herwaarden, A. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Increasing+water+use+and+water+use+efficiency+in+dryland+wheat.">Increasing water use and water use efficiency in dryland wheat.</a> Agron. J. 93, 290-298 (2001).</li><li>Lassaletta, L., Billen, G., Grizzetti, B., Anglade, J., Garnier, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=50+year+trends+in+nitrogen+use+efficiency+of+world+cropping+systems:+the+relationship+between+yield+and+nitrogen+input+to+cropland.">50 year trends in nitrogen use efficiency of world cropping systems: the relationship between yield and nitrogen input to cropland.</a> Environ. Res. Lett. 9 (10), 105011 (2014).</li><li>Lynch, J. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Roots+of+the+second+green+revolution.">Roots of the second green revolution.</a> Aust. J Bot. 55, 493-512 (2007).</li><li>Comas, L. H., Becker, S. R., Von Mark, V. C., Byrne, P. F., Dierig, D. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Root+traits+contributing+to+plant+productivity+under+drought.">Root traits contributing to plant productivity under drought.</a> Front. Plant Sci. 4, 442 (2013).</li><li>Metcalfe, D. B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+method+for+extracting+plant+roots+from+soil+which+facilitates+rapid+sample+processing+without+compromising+measurement+accuracy.">A method for extracting plant roots from soil which facilitates rapid sample processing without compromising measurement accuracy.</a> New Phytol. 174, 697-703 (2007).</li><li>Kutschera, L., Lichtenegger, E., Sobotik, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Wurzelatlas der Kulturpflanzen gem&#228;&#223;igter Gebiete mit Arten des Feldgem&#252;sebaues. , (2009).</li><li>Gioia, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=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.">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.</a> Funct. Plant Biol. 44, 76-93 (2017).</li><li>Watt, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+rapid,+controlled-environment+seedling+root+screen+for+wheat+correlates+well+with+rooting+depths+at+vegetative,+but+not+reproductive,+stages+at+two+field+sites.">A rapid, controlled-environment seedling root screen for wheat correlates well with rooting depths at vegetative, but not reproductive, stages at two field sites.</a> Ann. Bot. 112, 447-455 (2013).</li><li>Fiorani, F., Schurr, U. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Future+scenarios+for+plant+phenotyping.">Future scenarios for plant phenotyping.</a> Annu. Rev Plant Biol. 64, 267-291 (2013).</li><li>Metzner, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Direct+comparison+of+MRI+and+X-ray+CT+technologies+for+3D+imaging+of+root+systems+in+soil:+potential+and+challenges+for+root+trait+quantification.">Direct comparison of MRI and X-ray CT technologies for 3D imaging of root systems in soil: potential and challenges for root trait quantification.</a> Plant Methods. 11, 1 (2015).</li><li>Choat, B., Badel, E., Burlett, R., Delzon, S., Cochard, H., Jansen, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Non-invasive+measurement+of+vulnerability+to+drought+induced+embolism+by+X-ray+microtomography.">Non-invasive measurement of vulnerability to drought induced embolism by X-ray microtomography.</a> Plant Physiol. 170, 273-282 (2015).</li><li>Metzner, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Direct+comparison+of+MRI+and+X-ray+CT+technologies+for+3D+imaging+of+root+systems+in+soil:+potential+and+challenges+for+root+trait+quantification.">Direct comparison of MRI and X-ray CT technologies for 3D imaging of root systems in soil: potential and challenges for root trait quantification.</a> Plant Methods. 11, 1 (2015).</li><li>Le Mari&#233;, C., Kirchgessner, N., Marschall, D., Walter, A., Hund, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Rhizoslides:+paper-based+growth+system+for+non-destructive,+high+throughput+phenotyping+of+root+development+by+means+of+image+analysis.">Rhizoslides: paper-based growth system for non-destructive, high throughput phenotyping of root development by means of image analysis.</a> Plant Methods. 10, 1 (2014).</li><li>Bengough, A. G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Gel+observation+chamber+for+rapid+screening+of+root+traits+in+cereal+seedlings.">Gel observation chamber for rapid screening of root traits in cereal seedlings.</a> Plant Soil. 262, 63-70 (2004).</li><li>Nagel, K. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=GROWSCREEN-Rhizo+is+a+novel+phenotyping+robot+enabling+simultaneous+measurements+of+root+and+shoot+growth+for+plants+grown+in+soil-filled+rhizotrons.">GROWSCREEN-Rhizo is a novel phenotyping robot enabling simultaneous measurements of root and shoot growth for plants grown in soil-filled rhizotrons.</a> Funct. Plant Biol. 39, 891-904 (2012).</li><li>Price, A. H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Upland+rice+grown+in+soil-filled+chambers+and+exposed+to+contrasting+water-deficit+regimes:+I.+Root+distribution,+water+use+and+plant+water+status.">Upland rice grown in soil-filled chambers and exposed to contrasting water-deficit regimes: I. Root distribution, water use and plant water status.</a> Field Crops Res. 76, 11-24 (2002).</li><li>Vadez, V. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Root+hydraulics:+the+forgotten+side+of+roots+in+drought+adaptation.">Root hydraulics: the forgotten side of roots in drought adaptation.</a> Field Crops Res. 165, 15-24 (2014).</li><li>Dane, J. H., Hopmans, J. W., Dane, J. H., Topp, G. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Pressure+plate+extractor.">Pressure plate extractor.</a> Methods of soil analysis. Part 4. Physical methods. , 688-690 (2002).</li><li>W&#246;sten, J. H. M., Pachepsky, Y. A., Rawls, W. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Pedotransfer+functions:+bridging+the+gap+between+available+basic+soil+data+and+missing+soil+hydraulic+characteristics.">Pedotransfer functions: bridging the gap between available basic soil data and missing soil hydraulic characteristics.</a> J. Hydrol. 251, 123-150 (2001).</li><li>Passioura, J. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+perils+of+pot+experiments.">The perils of pot experiments.</a> Funct. Plant Biol. 33, 1075-1079 (2006).</li><li>Dorrepaal, R., Malegori, C., Gowen, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Tutorial:+Time+series+hyperspectral+image+analysis.">Tutorial: Time series hyperspectral image analysis.</a> J. Near Infrared Spec. 24, 89-107 (2016).</li><li>Kim, D. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Highly+sensitive+image-derived+indices+of+water-stressed+plants+using+hyperspectral+imaging+in+SWIR+and+histogram+analysis.">Highly sensitive image-derived indices of water-stressed plants using hyperspectral imaging in SWIR and histogram analysis.</a> Scie rep. 5, (2015).</li><li>Humpl&#237;k, J. F., Laz&#225;r, D., Husi&#269;kov&#225;, A., Sp&#237;chal, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Automated+phenotyping+of+plant+shoots+using+imaging+methods+for+analysis+of+plant+stress+responses-a+review.">Automated phenotyping of plant shoots using imaging methods for analysis of plant stress responses-a review.</a> Plant Methods. 11, 29 (2015).</li><li>Lobell, D. B., Asner, G. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Moisture+effects+on+soil+reflectance.">Moisture effects on soil reflectance.</a> Soil Sci. Soc. Am. J. 66, 722-727 (2002).</li><li>Esquerre, C., Gowen, A. A., Burger, J., Downey, G., O'Donnell, C. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Suppressing+sample+morphology+effects+in+near+infrared+spectral+imaging+using+chemometric+data+pre-treatments.">Suppressing sample morphology effects in near infrared spectral imaging using chemometric data pre-treatments.</a> Chemometr. Intell. Lab. 117, 129-137 (2012).</li><li>Williams, P. N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Localized+flux+maxima+of+arsenic,+lead,+and+iron+around+root+apices+in+flooded+lowland+rice.">Localized flux maxima of arsenic, lead, and iron around root apices in flooded lowland rice.</a> Environ Sci. Technol. 48, 8498-8506 (2014).</li><li>Cseresny&#233;s, I., Tak&#225;cs, T., V&#233;gh, K. R., Anton, A., Rajkai, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Electrical+impedance+and+capacitance+method:+a+new+approach+for+detection+of+functional+aspects+of+arbuscular+mycorrhizal+colonization+in+maize.">Electrical impedance and capacitance method: a new approach for detection of functional aspects of arbuscular mycorrhizal colonization in maize.</a> Eur. J Soil Biol. 54, 25-31 (2013).</li><li>Brown, M., Lowe, D. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Automatic+panoramic+image+stitching+using+invariant+features.">Automatic panoramic image stitching using invariant features.</a> Int. J. Comput. Vision. 74, 59-73 (2007).</li><li>Jiang, Y., Li, C., Takeda, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Nondestructive+detection+and+quantification+of+blueberry+bruising+using+near-infrared+(NIR)+hyperspectral+reflectance+imaging.">Nondestructive detection and quantification of blueberry bruising using near-infrared (NIR) hyperspectral reflectance imaging.</a> Scientific Reports. 6, 35679 (2016).</li><li>Chang, C. -. W., Laird, D. A., Mausbach, M. J., Hurburgh, C. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Near-infrared+reflectance+spectroscopy-principal+components+regression+analyses+of+soil+properties.">Near-infrared reflectance spectroscopy-principal components regression analyses of soil properties.</a> Soil Sci. Soc. Am. J. 65, 480-490 (2001).</li><li>Leitner, D., Felderer, B., Vontobel, P., Schnepf, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Recovering+root+system+traits+using+image+analysis+exemplified+by+two-dimensional+neutron+radiography+images+of+lupine.">Recovering root system traits using image analysis exemplified by two-dimensional neutron radiography images of lupine.</a> Plant Physiol. 164 (1), 24-35 (2014).</li></ol>

המחברים אין לחשוף.

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 &#60; 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.

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.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56251/56251fig1.jpg"> 
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". <a href="//ecsource.jove.com/files/ftp_upload/56251/56251fig1large.jpg" target="_blank">אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.</a>
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.

<table>
	<tbody>
		<tr>
			<td>Rhizobox</td>
			<td>Technisches B&#252;ro f&#252;r Bodenkultur</td>
			<td>Experimental builder</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>LED Lamps ATUM HORTI 600</td>
			<td>Klutronic</td>
			<td>AHI10600F</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Fluorescent light tube HiLite T5 Day</td>
			<td>Juwel Aquarium</td>
			<td>86324</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>UV light tube Eurolite 45cm slim 15 W</td>
			<td>Conrad</td>
			<td>593384 - 62</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Canon EOS 6D</td>
			<td>Canon Austria GmbH</td>
			<td>8035B024</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Adobe Photoshop CS5 Extended Version 12.0 x 32</td>
			<td>Adobe Systems Software Ireland Ltd.</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>WinRhizo Pro v. 2013</td>
			<td>Regent Instruments Inc.</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Xeva-1.7-320 SWIR camera</td>
			<td>Xenics</td>
			<td>XEN-000105</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Spectrograph Imspector N25E</td>
			<td>Specim</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Hyperspectral imaging scanner</td>
			<td>Carinthian Tech Research AG</td>
			<td>Experimental builder</td>
			<td>Design and assemblage of Hyperspectral Imaging Scanner and software</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Matlab R2106a</td>
			<td>Mathworks</td>
			<td></td>
			<td>Including Toolboxes for Image Processing, Signal Processing and Statistics and Machine Learning</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>AP4 Poromoeter</td>
			<td>Delta-T-Devices</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>LI-3100C Area Meter</td>
			<td>LI-COR</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>BASF Styradur polystyrene sheets</td>
			<td>Obi Baumarkt</td>
			<td>9706318</td>
			<td>Different types of polystyrene sheets or other material separating differently moistured soil can be used</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

rgb and spectral root imaging for plant phenotyping and physiological research: experimental setup and imaging protocols

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.

Example results are presented for root segmentation based on RGB and HS imaging. For spectral imaging an example of high resolution water mapping is provided. Finally results are shown that demonstrate the scientific context where image based root data are applied.
RGB based root measurement
Figure 8 shows an RGB root image time series of sugar beet cultivar Ferrara. The images reveal some artefacts from inhomogeneous illumination of the rhizoboxes, with brighter areas along the left side and different brightness at the overlapping area between top and bottom images.
<img alt="Figure 8" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56251/56251fig8.jpg" /> 
Figure 8: Root growth time series from the RGB imaging. 
Pictures show the sugar beet cultivar Ferrara at different days after sowing (DAS). The images show some artefacts due to non-homogeneous illumination at the left side of the image and between top and bottom images. Scale bars, 2 cm. <a href="https://cloudflare.jove.com/files/ftp_upload/56251/56251fig8large.jpg" target="_blank">Please click here to view a larger version of this figure.</a>
Figure 9 provides details on root segmentation based on color thresholding for cultivar Ferrara at day after sowing (DAS) 35. As a reference (Figure 9A), a binary image is used where all roots were manually tracked with a Graphic Tablet. The time required for manual tracking of the entire, fully developed, dense sugar beet root system was around four hours. Figure 9B gives a detailed view on a selected area at the top of the image where old lateral roots are present. Here several root axes are not classified by the color threshold. At the bottom (Figure 9C) on the contrary, where white young roots are predominant, the color based segmentation properly classifies all root axes. The binarized root system (Figure 9D) shows a black area at the left side from the illumination artefact which was defined as exclusion region before running quantitative analysis. Figure 9E shows the corresponding pixel histograms of selected features (roots vs. soil) for the red channel of the RGB image from Ferrara at DAS 35. The root pixels (blue color) clearly show three peaks corresponding to bright young laterals, dark old laterals and tap root. The overlap between the old laterals and the soil background is very strong, leading to unclassified root axes (cf. Figure 9B).
<img alt="Figure 9" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56251/56251fig9.jpg" /> 
Figure 9: Root segmentation using a color threshold. 
(A) Manually segmented root system using a Graphic Tablet, (B) area with poorly segmented old root axes in the top and (C) properly segmented young axes in the bottom of the image, and (D) binary image obtained from color based thresholding. (E) Pixel histograms for selected features of the RGB image. Roots are represented by the blue bars with different root types indicated; soil is represented by the red bars. Scale bars in A and D, 2 cm; scale bars in B and C, 1 cm. <a href="https://cloudflare.jove.com/files/ftp_upload/56251/56251fig9large.jpg" target="_blank">Please click here to view a larger version of this figure.</a>
The resulting total visible root length quantified for the manually segmented reference image is 1534.1 cm, while the automatized, color based segmentation gives a total root length of 1427.6 cm.
Greyscale images from UV-illumination do not provide an advantage in the case shown here and performed worse compared to color thresholding (root length: 1679.7 cm). Old roots could not be segmented, and there was more noise in the image, probably due to lower light intensity of the UV lamps. However, in case of young roots with high auto-fluorescence and a bright background substrate, UV-illumination can still be an option as shown by an image obtained from another experiment where sand was used as background substrate (Figure 10).
<img alt="Figure 10" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56251/56251fig10.jpg" /> 
Figure 10: UV illumination to visualize roots on bright background. 
Example from a durum wheat root system growing in a rhizobox filled with quartz sand. The rhizobox is imaged with illumination for (A) UV light and (B) fluorescent (day) light. Scale bars, 2 cm. <a href="https://cloudflare.jove.com/files/ftp_upload/56251/56251fig10large.jpg" target="_blank">Please click here to view a larger version of this figure.</a>
HSI based root measurements
Figure 11 provides the mean spectra for three root ROIs (old and young lateral, tap root) and two soil ROIs (top and bottom of rhizobox).
<img alt="Figure 11" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56251/56251fig11.jpg" /> 
Figure 11: Mean spectra of root and soil. 
Spectra from regions of interest (ROIs) on the root (three root types) and in the soil (top and bottom of the rhizobox). The ROIs are selected to determine an optimum segmentation criterion between root and soil. <a href="https://cloudflare.jove.com/files/ftp_upload/56251/56251fig11large.jpg" target="_blank">Please click here to view a larger version of this figure.</a>
It is evident that the tap and young lateral roots differ substantially from the background in intensity of most spectral bands. For the old laterals the intensity differences are much lower. A feature that can be inferred visually is the different slope of the spectrum around water absorption region (1450 nm). Here the slope of root spectra is higher compared to soil spectra. Furthermore a change of tap and young lateral spectra in the region around 1100 nm can be identified that does not occur in the old laterals.
Figure 12A shows the result from the search algorithm identifying a spectral ratio with strongest foreground-background contrast. The ratio of spectra at 1476 nm to 1076 nm provides the best separation between roots and soil. The resulting histogram of root foreground and soil background pixels is shown in Figure 12B. Although there is some overlap, most pixels are clearly separated from the soil background. Fitting a bimodal Gaussian curve through the histogram and using Bhattacharyya distance for quantification, a value of 7.80 is obtained. A value higher 3.0 indicates strong image contrast allowing reliable separation28.
<img alt="Figure 12" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56251/56251fig12.jpg" /> 
Figure 12: Difference in reflectance between root foreground and soil background for different spectral band ratios and pixel histogram at spectral ratio used for segmentation. 
(A) Bright colors (yellow) show high contrast between foreground and background, dark colors (blue) show low contrast. The first 15 bands have been removed because of noise. The red lines indicate the band ratio with highest contrast. (B) Pixel histogram of roots (blue) and soil (red) at segmentation spectral ratio. Blue bars represent the root and red bars the soil. The intensity value corresponds to the ratio of spectral band 160 to spectral band 49. <a href="https://cloudflare.jove.com/files/ftp_upload/56251/56251fig12large.jpg" target="_blank">Please click here to view a larger version of this figure.</a>
The binary image (Figure 13) is created by applying a global intensity threshold of the identified spectral ratio at a value of 1.008 calculated from the histogram distance27. Analysis of root length of this image gives a total length of 1557.3 cm which represents an error of only 1.5% compared to the manually tracked reference image.
<img alt="Figure 13" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56251/56251fig13.jpg" /> 
Figure 13: Binary image of the root system of sugar beet cultivar Ferrara. 
The image is obtained by applying a global spectral threshold. Scale bar (bottom left corner), 2 cm. <a href="https://cloudflare.jove.com/files/ftp_upload/56251/56251fig13large.jpg" target="_blank">Please click here to view a larger version of this figure.</a>
Although root segmentation has improved using spectral information compared to color based information, the main intention of HS imaging is analysis of chemometric image properties. This is exemplified via mapping the water content of a rhizobox image.
Figure 14A shows the mean spectra of the compartments in the calibration rhizobox (cf. Figure 7) filled with soil of different water content. The shape of spectra is similar between the compartments, i.e. here a spectral ratio does not necessarily provide a more stable classification criterion. Thus intensity at a single spectral band (1680 nm), where the average difference between adjacent water contents is maximized, is identified as best separating criterion. The resulting pixel histograms for this spectral wavelength are shown in Figure 14B.
<img alt="Figure 14" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56251/56251fig14.jpg" /> 
Figure 14: Spectral features for water content calibration. 
(A) Mean spectra of nine water compartments from the calibration rhizobox with different water contents; (B) Pixel histograms for the water compartments at band 216 where average distance between neighboring compartment is maximum. <a href="https://cloudflare.jove.com/files/ftp_upload/56251/56251fig14large.jpg" target="_blank">Please click here to view a larger version of this figure.</a>
The relation of the average pixel intensity at 1680 nm and the measured water content is shown in Figure 15.
<img alt="Figure 15" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56251/56251fig15.jpg" /> 
Figure 15: Relation of spectral reflectance and volumetric water content. 
The figure shows data pairs of measured water content and spectral reflectance with empirical curves (linear and exponential) fit to the data excluding the highest water contents (red triangles). <a href="https://cloudflare.jove.com/files/ftp_upload/56251/56251fig15large.jpg" target="_blank">Please click here to view a larger version of this figure.</a>
Differentiation of higher water contents from spectral intensity becomes difficult. A significant regression (either linear or exponential) with high R2 can be fit to water contents up to around 0.30 cm3 cm-3. Wetter soil conditions cannot be reliably predicted by the intensity value. Similar behavior of an exponential relation between reflectivity and water content with a decreasing response to water contents higher 0.30 cm3 cm-3 was also found in other studies30.
A rhizobox image with fine mapping of water content is shown in Figure 16. Four aspects have to be remarked. First, a region of lower water content can be seen in the rooted parts of the rhizobox. Second, strongest depletion is concentrated in the vicinity to single root axes. Third, depletion zones also occur where no root axes are visible on the surface, indicating regions where roots are hidden in soil. Fourth, water mapping without further image-processing results in a patchy appearance due to the aggregated soil. This can indicate inhomogeneous water content distribution at the aggregate scale, but also surface morphology effect on image quality. Chemometric image-processing techniques are an option to overcome such morphological effects in spectral images31, but are not implemented so far in the Matlab scripts used here.
<img alt="Figure 16" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56251/56251fig16.jpg" /> 
Figure 16: Water content mapping on a rhizobox. 
The dark blue colours represent regions of high water content, green to red areas show regions with low water content. The plant root is overlaid on the image in black. Scale bar (bottom left corner), 2 cm. <a href="https://cloudflare.jove.com/files/ftp_upload/56251/56251fig16large.jpg" target="_blank">Please click here to view a larger version of this figure.</a>
Application examples
Figure 17 relates quantitative root traits from image analysis with aboveground measurements.
<img alt="Figure 17" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56251/56251fig17.jpg" /> 
Figure 17: Typical application examples for root data. 
(A) and (B) show root information used for aboveground-belowground plant characterization in a phenotyping context. (A) represents root growth from the sugar beet cultivar Ferrara, (B) compares six rhizobox grown sugar beet cultivars using leaf-to-root area ratio (data from one replicate). (C) and (D) are functional relations between traits as found in plant physiological research. (C) shows the influence of leaf-to-root area ratio on dry matter production and (D) the relation of root surface area to stomata conductance. <a href="https://cloudflare.jove.com/files/ftp_upload/56251/56251fig17large.jpg" target="_blank">Please click here to view a larger version of this figure.</a>
Figure 17A and 17B are relevant for phenotyping focusing on comprehensive aboveground and belowground plant characterization. Figure 17A shows root growth of sugar beet cultivar Ferrara (cf. Figure 8 for images). Expansion of the root system indicates the capacity of a cultivar to explore the soil volume in a given time span of the vegetation period. Figure 17B shows leaf-to-root surface area ratio of six sugar beet cultivars, providing a descriptor for the balance between plant supply (root) and demand (leaf).
Figures 17C and 17D give examples for functional relations of interest in physiological research. In Figure 17C leaf-to-root surface area ratio is related to dry matter formed during the experiment, indicating the predominant role of the assimilating surface as a limiting factor for dry matter accumulation. The lack of significance in spite of a comparatively high R2 is related to the low number of paired data (n=6) used here. Figure 17D reveals that cultivars with higher root surface area (improved uptake) have an average higher stomata conductance over the course of the experiment. The higher root area apparently sustains water extraction, thereby prolonging stomata opening.

Watch this Scientific Journal Video about RGB and Spectral Root Imaging for Plant Phenotyping and Physiological Research: Experimental Setup and Imaging Protocols at JoVE.com

RGB and Spectral Root Imaging for Plant Phenotyping and Physiological Research: Experimental Setup and Imaging Protocols

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

An experimental protocol is presented for assessment of soil grown plant root systems with RGB and hyperspectral imaging. Combination of RGB image time series with chemometric information from hyperspectral scans optimizes insights into plant root dynamics.

Better understanding of plant root dynamics is essential to improve resource use efficiency of agricultural systems and increase the resistance of crop ...

Research

JoVE Journal

Environment

Transcript and Metabolite Profiling for the Evaluation of Tobacco Tree and Poplar as Feedstock for the Bio-based Industry

תמליל והמטבוליט Profiling להערכת של טבק ועץ צפצפה כחומר גלם לתעשייה המבוססת על ביו

The global demand for food, feed, energy, and water poses extraordinary challenges for future generations. It is evident that robust platforms for the ...

Experimental Protocol for Manipulating Plant-induced Soil Heterogeneity

פרוטוקול ניסוי להטרוגניות קרקע מושרה צמח מניפולציה

Coexistence theory has often treated environmental heterogeneity as being independent of the community composition; however biotic feedbacks such as ...

Protocols for Robust Herbicide Resistance Testing in Different Weed Species

פרוטוקולים לקוטל עשבים חזקים התנגדות בדיקה במיני עשבים שונים

Robust protocols to test putative herbicide resistant weed populations at whole plant level are essential to confirm the resistance status. The presented ...

Soil Lysimeter Excavation for Coupled Hydrological, Geochemical, and Microbiological Investigations

חפירה באדמה Lysimeter עבור ההידרולוגי מצמידים, גיאוכימיות, וחקירות מיקרוביולוגיות

Studying co-evolution of hydrological and biogeochemical processes in the subsurface of natural landscapes can enhance the understanding of coupled ...

Experimental Column Setup for Studying Anaerobic Biogeochemical Interactions Between Iron (Oxy)Hydroxides, Trace Elements, and Bacteria

Experimental Column Setup for Studying Anaerobic Biogeochemical Interactions Between Iron OxyHydroxides, Trace Elements, and Bacteria

להגדרת הטור ניסיוני ללמוד אנאירובית Biogeochemical אינטראקציות בין והידרוקסידים ברזל (אוקסי), יסודות קורט, חיידקים

Fate and speciation of trace elements (TEs), such as arsenic (As) and mercury (Hg), in aquifers are closely related to physio-chemical conditions, such as ...

Ecosystem Fabrication (EcoFAB) Protocols for The Construction of Laboratory Ecosystems Designed to Study Plant-microbe Interactions

Ecosystem Fabrication EcoFAB Protocols for The Construction of Laboratory Ecosystems Designed to Study Plant-microbe Interactions

המערכת האקולוגית פרוטוקולים פבריקציה נוספת (EcoFAB) להקמת מערכות אקולוגיות מעבדה שנועדה ללמוד אינטראקציות צמח-חיידק

Beneficial plant-microbe interactions offer a sustainable biological solution with the potential to boost low-input food and bioenergy production. A ...

The Plant Infection Test: Spray and Wound-Mediated Inoculation with the Plant Pathogen Magnaporthe Grisea

The Plant Infection Test: Spray and Wound-Mediated Inoculation with the Plant Pathogen Magnaporthe Grisea

הבדיקה זיהום צמח: ריסוס, בתיווך הפצע חיסון עם הפתוגן של צמח Magnaporthe Grisea

Plants possess a powerful system to defend themselves against potential threats by pathogenic fungi. For agriculturally important plants, however, current ...

Harvesting Venom Toxins from Assassin Bugs and Other Heteropteran Insects

קציר ארס מרעלים חרקים טורפים וחרקים אחרים Heteropteran

Heteropteran insects such as assassin bugs (Reduviidae) and giant water bugs (Belostomatidae) descended from a common predaceous and venomous ancestor, ...

An Optimized Rhizobox Protocol to Visualize Root Growth and Responsiveness to Localized Nutrients

פרוטוקול Rhizobox ממוטבת כדי להמחיש צמיחה השורש והיענות לצרכי מזינים לשפות אחרות

Roots are notoriously difficult to study. Soil is both a visual and mechanical barrier, making it difficult to track roots in situ without destructive ...

Colletotrichum fioriniae Development in Water and Chloroform-based Blueberry and Cranberry Floral Extracts

Colletotrichum fioriniae Development in Water and Chloroform-based Blueberry and Cranberry Floral Extracts

Colletotrichum fioriniae פיתוח מים ותמציות פרחים מבוסס כלורופורם אוכמניות, חמוציות

To accurately monitor the phenology of the bloom period and the temporal dynamics of floral chemical cues on fungal fruit rotting pathogens, floral ...