このプロトコルは、市販のフラットベッドスキャナを使用して、重力刺激に応答するシロイヌナズナ実生の画像を迅速に収集するためのプロセスを説明します。この方法は、下流の分析アルゴリズムのために適した高解像度画像の安価な大容量の捕捉を可能にする。
生物学における研究努力がますます高解像度データの大量のコレクションを有効な方法論の使用を必要とする。研究所が直面することができます課題は、これらのメソッドの開発と達成です。関心対象の方法における表現型の観察は、遺伝子機能を研究する研究室の代表的な目的であり、これはしばしば、画像キャプチャによって達成される。イメージング手法を用いた観察に適している特定のプロセスは、重力ベクトルと位置合わせから変位した苗の根の成長補正である。ルート重力屈性応答を測定するために使用されるイメージングプラットフォームは、スループットが比較的低く、高価で、および/または労働集約的であることができる。これらの問題は、安価でありながら高解像度、フラットベッドスキャナを用いた高スループット撮像法を開発することによって対処されている。この方法を使用して、画像は、4,800 dpiで、数分ごとに捕捉することができる。現在の設定は216個々のRの収集を可能にする一日あたりのesponses。収集された画像データは、画像解析アプリケーションのための十分な品質である。
高解像度の表現型データの収集は、生物機能1,2を媒介する遺伝と環境の相互作用を理解することを目指して研究に有用である。この種の研究は、それが追加的に必要な、この文脈での表現型を測定するために用いられる方法は、スループット3,4において高いことが作り、規模においても本質的に大きい。フェノミクス的な研究のための方法を確立する上で、スループットと分解能の間のトレードオフが遊びに来る。スループットが高くなる方法はまた、それがより困難に遺伝または環境5の小さな効果を検出すること、解像度が低下する傾向にある。代替的には、より慎重に所望の表現型を測定する方法はまた、それが困難広く遺伝的および環境への影響を調査すること、スループットが低下する傾向にある。さらに、目視検査などの表現型を、定量化するための手動の方法は、人間のあたりの違いによる変動を受けることができますception 6。
イメージング技術は、表現型の観察7-9を得ることにスループットと分解能の便利なブリッジを提供することができます。一般的に、画像は、スループットを容易に取り込むことが比較的容易であり、十分な解像度で撮影されたときに、微妙な表現型は1,2,7を検出することができる。イメージング技術は、関心のあるシステムまたはプロセスに適合するように変更可能である傾向があり、一般に10-12スケーラブルである。このため、画像化技術は、生物の機能の大規模な研究開発のために理想的である。
重力刺激に対する一次根の応答は、形態学的に単純な器官内に発生し、複雑な生理的過程である。レスポンスは、ルートの臓器を介して伝播し、その進行は、環境の影響を受けて12月14日遺伝的要因などの環境的および遺伝的要因によって決定されたシグナル伝達経路の活性化が関与している</suP>。重力刺激に対する一次根の応答はダーウィン以来、少なくとも研究されてきた、まだそれがどのように機能するかについて学ぶために多くの、特に初期のシグナル伝達事象に、応答塑性12,14,15の媒介要因がある。この応答の動態を詳細に理解を得ることに成功し、与えられた環境16内に確立さになる苗の能力を改善する方法を見つけることは重要である。また、ルートの形状は、それが適した画像処理アプリケーション8,12,17できるようになります。一緒になって、根の重力応答は、生物機能ゲノミクスのレベルの研究を行う目的のための高スループット画像化技術の開発のための理想的なシステムである。
本報告では、安価な市販のフラットベッドスキャナを使用して、ルート応答重力屈性の画像キャプチャのための高スループット、高分解能の方法が提示される。の概要プロトコルは、図1に示されている。寒天プレートに植えられた苗木は、カスタムプレキシプレートホルダーを装備し、垂直指向のフラットベッドスキャナー上に配置された。画像は4,800 dpiで数分ごとに収集され、ローカルドライブまたはデータサーバに保存された。各画像系列に関連付けられたメタデータは、データベースに格納され、格納された画像が処理される。アプローチは、画像取り込み用のVueScanをソフトウェアを使用しています。 VueScanをは(材料表を参照)は、Windows、Mac、またはLinuxオペレーティング·システム上で2100種類以上のスキャナを実行するために使用することができます。 4,800 dpiの解像度のスキャナは、固定CCDカメラを用いて1,8,12以前の研究において達成解像度に合わせて、本出願で使用した。共通のインターフェイスと一緒にVueScanをソフトウェアの柔軟性は、それはそれは、ユーザーが容易に本稿のプロトコルに十分な解像度の事実上すべてのスキャナのハードウェアを採用することができます実行するすべてのスキャナに使用する。現在のスループットは、コレクションのために可能にする一日あたり216個々の応答。技術は高校からの研究大学までの教育機関での使用に適合可能で拡張性のある。さらに、収集された画像は、画像解析アプリケーションのために十分な品質のものである。
正確な表現型の観察は、生物内で遺伝子機能の症状を理解するのに非常に重要です。表現型情報を獲得する一つの方法は、高解像度の画像データの取り込みによるものである。開発されたスキャナ·ベースのプラットフォームは、数時間にわたり高解像度(4,800 dpi)の時に多くの画像(200枚/スキャン周期)の収集が可能となった。さらに、このプラットフォームは、簡単に共通のインターフェース18を使用して異なるスキャナの数千を実行するためにVueScanをソフトウェアの柔軟性のために研究室や教室でさまざまな環境に適応している。
ここで紹介する方法は、大規模な表現型施設や、単一の研究室で実施可能な自動化されたシステムから延びて高スループットの画像キャプチャ内の空隙を埋める。現在入手可能なハイスループットプラットフォームは、pの高解像度の画像をキャプチャするために、ロボットの支持体上に取り付けられたカメラを含む特殊なイメージングハードウェアを使用する傾向があるrimarily地上植物組織上(LemnaTecによる植物統合技術とScanalyzer HTSに例えばセンター)20,21。彼らは土壌環境(工場統合テクノロジーなどセンター)11,22,23に成長するにつれ、X線やMRI技術を使用して、特殊な画像処理システムは、また驚くべき解像度で地面組織下の画像に開発されている。より特化した技術のこの発展は、動的表現型の研究はより困難に、スループットを犠牲にして、一般的である。重要なことに、これらのハイエンド·プラットフォームのためのコストとインフラニーズが小さな実験室での実施のために、それらはほとんど不可能にする。
プラットフォームはまた、より標準的な画像キャプチャ技術を使用すると、重力刺激に対するルート応答として動的応答の測定によく適しているが開発されている。例えば、CCDカメラは高で光や重力に対する個々の苗応答を捕捉するために使用されている空間的および時間的分解能1,8,12。他のシステムでは、単一のイメージ(iPlantコラボレーションするなどRootTipMulti)17,24から複数の根の根端の向きを測定することができるように開発されている。前者の場合、スループットは、後者の場合にはスループットが高いが、一般に解像度を犠牲にしながら、唯一の苗は、一度に各カメラで撮像されていることが指定されて比較的低い。
本論文で概説された手順は、容易に入手可能であり、比較的手頃な価格の機器やソフトウェアを高スループットで高解像度の画像を撮影するためのプラットフォームを提供します。このセットアップを使用して、1,080個々のルートの応答は6スキャナの銀行を搭載した単一の研究室で毎週収集することができる。週864個々の応答の平均を収集する15ヶ月で、41625苗の合計ゲノミクス研究のためにスキャンした。個々のコレクションの約15%は、セットアップエラー、ネットワークや通信システムに障害が発生したRKの障害や機器の誤作動。別の22%の応答は、増殖応答を誘発するため、発芽又は不十分な根の成長の欠如のために失敗しました。最終的なデータセットは、27475個々の苗163組換え自殖系統からの重力刺激に対する応答を加えた同質遺伝子系統に近い99から構成されています。データは、この非常にハイスループットアプローチを作り、単一の実験室で回収した。でも、取得のために使用される装置は、比較的安価であることを考えると、それも大量使用して2年以上に渡って確実に機能してきた。
このプロトコルは、このグループの研究目的のために非常に有用であったが、いくつかの制限がまだ存在しています。なぜなら日当たり非圧縮画像データの約50ギガバイトのスループットのではなく、有効圧縮スキームが開発される可能性がない限り、大量のスペースが家の画像に必要であったことが明らかであった。ストレージの問題は、一時的に各コンピュータの外付けハードドライブを購入することで解決した。さらに、2つ10 TBネットワークに関連するストレージ·デバイスを購入した。上記のように後で、圧縮アルゴリズムは、最大60%( 図8)によりデータサイズを削減することができ、開発された。これは、データがネットワーク関連する記憶装置に保存することができる速度は、ネットワーク接続の速度に依存することに留意することが重要である。圧縮スキームはまた、画像データの損失を防止する要望に制約されてきた。
スキャナベースの撮像システムに固有のその他の制限も検討されている。例えば、スキャナベースのアプローチで実生を各走査中に、白と潜在的に赤外線範囲で高強度の光に曝される。苗はまだ( 図7)、重力刺激に堅牢な対応を受けることが観察できるが、これはおそらく、苗の成長に影響を与えます。今後の改善が唯一の赤外LEDがアクティブであることを、スキャナをプログラミング伴う可能性があります。アクティブ開発ボードユーザーズガイド内の領域tは同様にこれらの画像データの解像度およびスループットに合わせた解析アルゴリズムの作成である。このスキャナベースの方法を使用して発生する大きなデータセットには、苗画像のハイスループット表現型決定のためのロバストなツールの開発のための理想的であった。 図7に示し、これらのイメージに使用される圧縮アルゴリズムは、それらが画 像解析アプリケーションに適しているという主張をサポートしています。さらに、生成された画像は、それらがより低い解像度(1,200未満の解像度)で収集された場合、以前に公開されたアルゴリズムは、RootTrace 17,24によって分析することができ、個々の苗は、分析の前に、上述の圧縮アルゴリズムを用いて画像からセグメント化される。根の成長データは、先端角データ900解像度(未発表の観察)に還元された画像から抽出することができ、一方1,200 dpiに縮小画像から抽出することができる。
本論文で概説された手順は、カンガルーの世界で独自のニッチに収まるまだ比較的手頃な価格でありながら、高スループットと高解像度であることをTイメージング。このアプローチのさらなる利点は、それが容易に特定の研究グループの撮像ニーズに対応するようにカスタマイズすることができることである。
The authors have nothing to disclose.
この作品は、全米科学財団(賞番号IOS-1031416)からの助成金によって賄われていたし、ネイサン·ミラー、ローガン·ジョンソンとウィスコンシン大学のエドガースポルディングとブライアンBockelman、カールLundstedtとのデビッド·スワンソンと共同で行われているネブラスカ州のホランドコンピューティングセンターの大学。
Epson Perfection V700 Photo Scanners | Epson | B11B178011 | – |
Plexiglas Scanner Template | – | – | Custom made. See Figure 2. |
Smart Strap Bungee Cords | SmartStraps | Wal-Mart 1079478 | |
Brinks Digital Outdoor Timers | Brinks | Wal-Mart 42-1014-2 | |
VueScan Software | Hamrick Software | http://www.hamrick.com | |
Segmentation Software | Chris Wentworth, Doane College | https://sites.google.com/a/doane.edu/compphy-doane/projects/root-gravitropism/image-segmentation | |
3M Micropore Tape | Fisher Scientific | 19-061-655 | – |
Holding racks | – | – | Custom made by gluing two cookie racks together. |