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

Yazarlar Avusturyalı Bilim Fonu FWF proje numarası P 25190-B16 (kuraklık direnci kökleri) üzerinden fon kabul etmiş oluyorsunuz. Hyperspectral görüntüleme altyapısı kurulması Mali Federal hükümet, aşağı Avusturya (arazi Niederösterreich) yolu ile proje K3-F-282/001-2012 tarafından desteklenmiştir. Şeker pancarı deney AGRANA araştırma alındığı için ek finansman &#38; yenilik Merkezi GmbH (ARIC). Yazarlar Craig Jackson deney ve İngilizce el yazması düzeltilmesi sırasında teknik destek için teşekkür ederiz. Biz de Markus Freudhofmaier kurulması için RGB görüntü kurulum katkıda bulunmuş ve Josef Schodl rhizobox montaj yapımı için kabul edersiniz.

<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>

Yazarlar ifşa gerek yok.

Protokoller iki tamamlayıcı yaklaşımlar kök sistemi görüntüleme yetiştirilen toprak için sağlar. Güvenilir deneysel sonuçlar için önemli bir adım, hatta ve homojen yüzey katmanında izleme penceresi sıkı kök-toprak temas sağlamak ve hava boşlukları engellemek için ön cam temin etmelidir rhizoboxes doluyor. Bu nispeten ince elenmiş toprak kullanmak için temel sebebi &#60; 2 mm: büyük toplamları neden daha yüksek yüzey morfolojisi, toplamları arasındaki boşlukları ile gözetleme penceresi içinde. Kök ipucu dehidratasyon daha yüksek bir risk yanı sıra, bu da su eşleme31için daha karmaşık görüntü işleme teknikleri gerektirir.
Değişiklikleri Protokolü'nün bu nedenle rhizoboxes geliştirilmiş ve hızlı dolum üzerinde odaklanın. Şu anda zaman doldurma kutu başına yaklaşık 30 dakika var. Ayrıca her iki taraf ve aydınlatma homojenliği daha iyi RGB görüntüler için en iyi duruma getirmek için değişiklikleri görüntüleme için rhizoboxes iki cam pencere ile kullanımını test. Daha fazla donanım uzantısı düzlemsel optodes32 yanı sıra33 görüntüleme rhizobox sistemi kapasitans entegrasyonu de düşünebilirsiniz. Ancak bu geçerli yükseltme etkinlikler olduğu.
Yazılım değişiklikler RBG görüntüleri34alt ve üst sigorta için otomatik görüntü kaydı odaklanmak. SVMs35 test gibi hyperspectral için daha hassas denetim altında hedef algılama yöntemlerinin yanı sıra28 görüntüleme gelişmiş denetimsiz özellik çıkarma yaklaşıyor. Böylece hyperspectral veri olanak sağlayabilecek birden çok toprak, rizosferde ve kök özellikleri36değerlendirmesi için. Ayrıca bir (yarı) geliştirmek amacıyla mimari özellikleri (dallanma frekans, açıları dallanma) yanı sıra yazılım morfolojik ölçmek için kök sistem Analyzer37 değiştirilmiş bir sürümünü temel rhizobox kök görüntüleri (uzunluk, çapı, yüzey) için automatized.
Ana 3D görüntüleme yaklaşımlar karşılaştırıldığında Protokolü rizosferde özellikleri ve yüzey görünür kök için kısıtlama kısıtlamasıdır. Ancak görünür kök özellikleri tüm kök sistemi21için güvenilir bir proxy vardır kanıtlanmıştır. Rhizobox tekniği kolayca geleneksel yıkıcı örnekleme (Toplam kök sistemi özellikleri vs görünür ilişkisi karşılaştırarak doğrulamak için dinamik büyüme Imaging sonunda yıkama) ile birleştirilmiştir. Bu ilişki türleri21arasında değişebilir, yıkıcı örnekleme farklı bitki türleri ile yeni fenotipleme Serisi görünür özellikleri üzerinden güvenilir kesmesi sağlamak için önerilir.
Burada sunulan Protokolü önemli avantajı gerçekçi yetişme şartlarına (toprak), nispeten yüksek potansiyel üretim geçici çözümlenmiş RGB görüntüleme ve kök işlevlerini (örneğin su alımı) hyperspectral görüntüleme chemometric kök ve rizosferde verilerinden ile çıkarsama için oluşur. Böylece yöntemleri yüksek işlem hacmi fide ve kısmen işlevsel süreçleri içine derin fenotipleme anlayışlar ile daha az deneysel karmaşıklığı ve gelişmiş 3D yöntemleri15' e kıyasla daha yüksek aktarıma izin verirken yöntemleri14, Imaging toprak olmayan kök kesmesi kısıtlamaları üstesinden gelir.
Yaklaşan deneylerde mikorizasız kök sistemi geliştirme ve baklagiller de toprak yapısı, azot ve karbon kapak kırpma türün fenotipleme kök özelliklerini gelince işlevselliğini etkisini incelemek için iletişim kuralının kullanılacağını Bisiklete binme.

Kökleri depolanmasını gibi bitkiler için birkaç temel işlevleri sağlar assimilates, anchorage karasal bitkiler toprak, ve alımı ve taşıma su ve besin1. Evrimsel bir bakış açısından kök eksenleri oluşumu arazi bitkiler2kökeni için temel bir ön şart olarak kabul edilir. Bu önemli rolü rağmen tarihsel kökleri Biyolojik araştırma sadece marjinal bir konumda işgal. Daha yakın zamanlarda, ancak, orada bitki kök sistemleri olarak şekil 1' deki kanıtladığı bilimsel ilgi artmaktadır.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56251/56251fig1.jpg"> 
Resim 1: Alaka bitki Bilimleri kök çalışmaların. Kök sayısı son on yıl içinde SCI günlüklerdeki tüm yayımlanmış tesisi çalışmaları yüzdesi olarak çalışmaları ile ilgili. Anahtar kelimeler "bitki" ve "bitki ve kök" kullanarak Scopus sonucu arama. <a href="//ecsource.jove.com/files/ftp_upload/56251/56251fig1large.jpg" target="_blank">Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.</a>
İki sebepten kök araştırma son gelişmeler altında yatan onaylanmadığına karar. İlk, karasal bitki örtüsü küresel değişim3bir sonucu olarak daha sık çevresel stresleri maruz kalmaktadır. Tarım bitkisel üretim bağlamında bu küresel civarında tarım alanı % 30'u su ve fosfor4tarafından,5sınırlıdır tahmin edilmektedir. Stres azaltma ürün verimleri, genel olarak rainfed tarımsal ekosistemler6için potansiyel verimlilik % 50 daha düşük tahmin edilen önemli verim boşluklar için temel bir sebebi vardır. Düşük kaynak kullanılabilirliği yanı sıra, bu zavallı kaynak kullanım verimliliği, yani yetersiz kapasite bir bitkinin kullanılabilir kaynaklar7yararlanmaya da ilgili. Kayıp diğer ekosistemler olumsuz etkileyebilir nitrat gibi telefon kaynaklarının sonuçlanır. Şu anki küresel azot kullanımı verimliliği Örneğin % 478' de tahmin edilmektedir. Daha iyi kaynak kullanımı verimliliği ile gelişmiş yönetim yöntemleri ve çeşitlerin bu nedenle her ikisi için de yüksek öneme sahip sürekli büyüme tarım çıkışlarını de çevresel sürdürülebilirlik gelince. Bu bağlamda bitki kökleri geliştirilmiş bitkileri ve kırpma sistemleri9,10için önemli bir hedef olarak kabul edilir.
İkinci bir önemli arka plan bitki kökleri son ilgi için teknolojik önceden ölçüm yöntemleri yer olduğunu. Kök yöntemleri uzun iki temel zorlukla tarafından kısıtlanmış: kökleri miktar için çoğunlukla11, yıkayarak yalıtılması zorunda kaldılar toprakta büyüyen bitkiler ölçümü için böylece kök eksenleri mimari düzenleme rahatsız. Kazı kullanarak in-situ kök gözlem böylece kökleri toprak, doğal konumunu koruma yöntemleri, botanik açıklama12için kullanılan. Hala çok zaman alan ve böylece karşılaştırmalı yapısal işlevsel kök sistem analizi üretilen iş gereksinimlerini karşılamak değil. Öte yandan yüksek üretilen iş yöntemleri kök mimari ölçüm için çoğunlukla yapay medya ve fide bitkiler13 bitkilerin doğal büyüme ortamına ekstrapolasyon şüpheli14nerede yapılmıştır.
Kök araştırma son patlama sıkıca yöntemleri15Imaging'de ilerlemeye bağlıdır. Kök çalışmaları yaklaşımlar Imaging kabaca üç tip gruplandırılabilir. İlk16CT ve Mr gibi yüksek çözünürlükte 3D yöntemleri vardır. Kuraklık xylem emboli17indüklenen gibi yöntemlerin bitki kökleri toprak ile etkileşim süreçleri eğitim en uygundur. Genellikle burada detaylı gözlemler izin nispeten küçük örnekleri için geçerli olur. BT ve MRG karşılaştırma farklı boy tencere ve iyi kök görüntüleme için18' sağlanır. İkinci olarak, yüksek üretilen iş görüntüleme yöntemleri19,20vardır. Bu çoğunlukla temel alınarak ortak 2D RGB görüntüleme yapay medyada (jel, çimlenme kağıt) büyüyen köklerinin nerede kökleri ve arka plan arasında nispeten basit diseksiyon yüksek karşıtlık sağlar yöntemlerdir. Onlar yüksek üretilen iş karşılaştırma farklı ürün genotip standart yapay büyüyen koşulları13altında fide kök özellikleri arasında uygundur. Bu iki yaklaşım arasında rhizobox yöntemleri şunlardır: onlar toprakta uzun süre boyunca büyüyen köklerinin 2D görüntüsü kullanmak ve orta üretilen iş21,22. Ayrıca göstergeleri kök işlevselliğin yanı sıra yapısı23açıklaması yakalamak için (2D) kök görüntüleme için son bir meydan okumadır.
Bugünkü gazetede biz kök sistemleri kullanarak (i) bir ucuz ve basit özel yapım RGB görüntü kurulum ve (ii) bir daha karmaşık NIR görüntüleme kurulum yetiştirilen rhizobox görüntüleme için deneysel protokol mevcut. Bu iki kurulumları elde edilen örnek sonuçları gösterilen ve bitki fenotipleme ve bitki fizyolojik araştırmaları bağlamında ele.

<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

Bitki kök dynamics daha iyi anlaşılmasını tarım sistemleri kaynak kullanım verimliliğini artırmak ve kırpma çeşitlerin çevresel streslere karşı dayanıklılığını artırmak için önemlidir. Bir deneysel protokol RGB ve hyperspectral görüntüleme kök sistemleri için sunulmaktadır. Yaklaşım rhizoboxes bitkiler doğal toprakta tam olarak gelişmiş kök sistemleri gözlemlemek için daha uzun bir zaman içinde yetiştiği kullanır. Deneysel ayarları rhizobox bitkileri su stres altında değerlendirilmesi ve kökleri rolü eğitim için örneği. Bir RGB görüntü kurulum ucuz ve hızlı miktar zaman içinde kök gelişimi için tanımlanır. Hyperspectral görüntüleme kök segment RGB renk dayalı eşik için karşılaştırıldığında toprak kökenli geliştirir. Belirli hyperspectral görüntüleme fonksiyonel anlamak için kök-toprak sistemi hakkında chemometric bilgi edinimi gücüdür. Bu yüksek çözünürlüklü su içerik eşleme ile gösterilmiştir. Spektral görüntüleme ancak resim alma, işleme ve analiz için RGB yaklaşım kıyasla daha karmaşık. Her iki yöntem bir arada kapsamlı bir değerlendirme kök sistemi optimize edebilirsiniz. Kök ve yerüstü özellikleri entegre uygulama örnek için bitki fenotipleme ve bitki fizyolojik araştırma içeriği verilmiştir. Daha fazla kök görüntüleme geliştirilmesi RGB görüntü kalitesi farklı ışık kaynakları kullanarak daha iyi aydınlatma ile en iyi duruma getirme ve kök bölge özelliklerini spektral veri türünü anlaması için görüntü analiz yöntemleri uzantısı tarafından elde edilebilir.

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 ve bitki fenotipleme ve fizyolojik araştırma için spektral kök görüntüleme: deneysel kurulum ve iletişim kuralları görüntüleme

Bir deneysel protokol toprak bitki kök sistemleri RGB ve hyperspectral görüntüleme ile yetiştirilen değerlendirilmesi için sunulmaktadır. RGB görüntü zaman serisi hyperspectral chemometric bilgilerle tarar kombinasyonu bitki kök dynamics anlayışlar en iyi duruma getirir.

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

Bio-tabanlı Sanayi Feedstock olarak Tütün Ağacı ve Kavak Değerlendirme transkript ve metabolit profil

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

Kurgulama Bitki kaynaklı Toprak Heterojen Deneysel Protokol

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

Farklı Ot Türlerinin Sağlam Herbisit Direnci Testi için Protokoller

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

Coupled Hidrolojik, jeokimyasal ve Mikrobiyolojik Araştırmalar Toprak Lizimetre Kazı

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

Demir (oksi) hidroksit, eser elementler ve bakteri anaerobik biyojeokimyasal Hofstede çalışmak için deneysel sütun Kur

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

Ekosistem imalat (EcoFAB) protokolleri laboratuvar ekosistemlerinin bitki-mikrop etkileşimleri çalışma için tasarlanmış inşası için

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

Bitki enfeksiyon Test: Sprey ve bitki patojeni Magnaporthe Grisea ile aşı yara-aracılı

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

Venom toksinlerin Assassin böcek ve diğer Heteropteran böcekler hasat

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

Kök büyüme ve yerelleştirilmiş besin kavramaları görselleştirmek için en iyi duruma getirilmiş bir Rhizobox Protokolü

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 Su ve kloroform tabanlı yaban mersini ve kızılcık çiçek özleri kalkınma

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