تحليل قلب الشجرة مع التصوير المقطعي المحوسب بالأشعة السينية
Summary
نوضح هنا كيفية معالجة نوى الأشجار باستخدام سلسلة أدوات التصوير المقطعي المحوسب بالأشعة السينية. باستثناء الاستخراج الكيميائي لبعض الأغراض ، لا حاجة إلى مزيد من المعالجة المعملية الفيزيائية. يمكن استخدام سلسلة الأدوات لتقديرات الكتلة الحيوية ، للحصول على بيانات عرض MXD / حلقة الشجرة وكذلك للحصول على بيانات تشريح الخشب الكمية.
Abstract
يتم تقديم سلسلة أدوات التصوير المقطعي المحوسب بالأشعة السينية (CT) للحصول على عرض حلقة الشجرة (TRW) ، والحد الأقصى لكثافة الخشب المتأخر (MXD) ، ومعلمات الكثافة الأخرى ، وبيانات تشريح الخشب الكمي (QWA) دون الحاجة إلى معالجة سطحية كثيفة العمالة أو أي تحضير مادي للعينات. ينصب التركيز هنا على نوى الزيادة وإجراءات المسح بدقة تتراوح من 60 ميكرومتر إلى 4 ميكرومتر. يتم تحديد ثلاثة مقاييس يجب النظر إليها في الخشب: (i) مقياس بين الحلقات ، (ii) مقياس الحلقة ، أي تحليل حلقة الشجرة ومقياس قياس الكثافة ، وكذلك (iii) مقياس تشريحي ، وهذا الأخير يقترب من جودة المقطع الرقيق التقليدية. تتيح حوامل العينات المصممة خصيصا لكل من هذه المقاييس إجراء مسح ضوئي عالي الإنتاجية لنوى الزيادة المتعددة. تم تطوير سلسلة من إجراءات البرامج خصيصا لمعالجة صور الأشعة السينية المقطعية ثلاثية الأبعاد بكفاءة لنوى الأشجار من أجل TRW وقياس الكثافة. يشرح هذا العمل بإيجاز المبادئ الأساسية للتصوير المقطعي المحوسب ، وهي ضرورية لفهم البروتوكول بشكل صحيح. يتم تقديم البروتوكول لبعض الأنواع المعروفة التي يشيع استخدامها في علم التسلسل الزمني للشجيرات. يتيح لنا الجمع بين تقديرات الكثافة التقريبية وبيانات TRW و MXD ، بالإضافة إلى بيانات التشريح الكمي ، توسيع وتعميق التحليلات الحالية لإعادة بناء المناخ أو استجابة الأشجار ، بالإضافة إلى مواصلة تطوير مجال علم البيئة الشجرية / علم المناخ وعلم الآثار.
Introduction
كثافة الخشبهي متغير 1 سهل القياس يعكس كل من الخصائص التشريحية والكيميائية للخشب2. في تقديرات الكتلة الحيوية للكتلة الحيوية فوق الأرض ، تعد كثافة الخشب متغيرا مهما للوزن 3،4،5 ، مضروبا في أبعاد الشجرة وعاملا يمثل محتوى الكربون في الخشب. ترتبط كثافة الخشب ارتباطا وثيقا بالخواص الميكانيكية للأخشاب6 وتعكس تاريخ حياة الشجرة7.
تقاس كثافة جدار الخلية على أنها حوالي 1500 كجم / متر مكعب وتعتبر ثابتة إلى حد ما8 ، ولكن يجب مراعاة اختلافات كثافة جدار الخلية داخل الحلقة أيضا 8,9. يتم توجيه / تشكيل الخلايا الخشبية (بشكل عام القصيبات في الصنوبريات والأوعية والحمة والألياف في الأخشاب الصلبة) بطرق مختلفة ويختلف سمك جدار الخلية وحجم تجويف هذه الخلايا10. لذلك ، تختلف كثافة الخشب بين الأشجار ، داخل الشجرة (المحورية والمستعرضة) وخلال فترات قصيرة داخل حلقة الشجرة11,12. في كثير من الحالات ، يحدد تباين كثافة الخشب على مقياس الحلقة أيضا حدود حلقة الشجرة13. يتم إنشاء كثافة الخشب وفي النهاية كسور الأنسجة وفي هذه الورقة يتم وضعها على نطاق واسع في ثلاث فئات (أي ثلاثة مقاييس دقة مختلفة) ، اعتمادا على هدف الدراسة (الشكل 1) كما هو موضح أدناه.
مقياس بين الحلقات: عن طريق قياس قطع الخشب ، يتم الحصول على قيمة واحدة لتلك العينة. يمكن القيام بذلك من خلال الغمر في الماء أوهندسيا 14. بهذه الطريقة ، يمكن الحصول على متغيرات الكتلة الحيوية العامة أو المتغيرات التكنولوجية للأخشاب. لتضمين الاختلاف من اللب إلى اللحاء ، يمكن تقسيم قطع الخشب هذه إلى كتل يتم قياسها يدويا للحصول على معلومات حول استراتيجية تاريخ الحياة15. عند التبديل إلى التصوير المقطعي المحوسب بالأشعة السينية منخفض الدقة كما هو الحال في الماسحات الضوئية الطبية17,18 ، يمكن إجراء بيانات TRW على الحلقات المتوسطة إلى العريضة بطريقة فعالة على العديد من العينات 18,19,20. هذا هو أيضا المقياس الذي يمكن استخدامه لتقييم الكتلة الحيوية من اللب إلى اللحاء من كل من الأشجار المعتدلة والاستوائية 4,22 ، والتي تتراوح عادة في الدقة من 50 ميكرومتر إلى 200 ميكرومتر.
مقياس الحلقة: الخشب هو مسجل للظروف البيئية الماضية. أفضل معلمة معروفة هي عرض حلقة الشجرة (TRW) ، ولكن بالنسبة لإعادة بناء درجات الحرارة العالمية ، ثبت أن سجلات كثافة الخشب المتأخر القصوى (MXD) هي وكيل أفضل لدرجة الحرارة22. MXD هو متغير23 سهل القياس ، ووكيل لسمك جدار الخلية وحجم الخلية على الخلايا الأخيرة من حلقة الشجرة ، وهي في خط الشجرة والمواقع الشمالية مرتبطة بشكل إيجابي بدرجة حرارة الهواء الموسمية24: كلما كان الصيف أكثر دفئا وأطول ، يحدث المزيد من تقشير جدار الخلية مما يزيد من كثافة هذه الخلايا الأخيرة. القياسات التقليدية مثل الغمر والهندسة أقل دقة لتحديد كثافة مستوى الحلقة هذه. طور عمل سابق سلسلة أدوات لاستخدام فيلم الأشعة السينية على عينات رقيقة25. أثار هذا ثورة في كل من الغابات وعلم المناخ القديم في وقت لاحق15,18 ، وتحديد الحد الأقصى لكثافة الخشب المتأخر (MXD) ، أي قيمة الكثافة القصوى غالبا في نهاية الحلقة ، كبديل لدرجة حرارة الصيف. المبدأ الأساسي هو أن العينات منشورة (حوالي 1.2 مم إلى 7 مم13) لتكون موازية تماما للاتجاه المحوري ، ويتم وضع العينة على فيلم حساس يتعرض لمصدر الأشعة السينية. ثم تتم قراءة أفلام التصوير الشعاعي هذه من خلال مصدر ضوء يكتشف الشدة ويحفظ الملامح ومعلمات حلقة الشجرة السنوية. ومع ذلك ، تتطلب هذه الأدوات قدرا كبيرا من إعداد العينات والعمل اليدوي. تم تطوير هذا مؤخرا للأشعة السينية CT بطريقة أكثر توحيدا أو بناء على النوى المركبة26. تتراوح الدقة هنا بين 10 ميكرومتر و 20 ميكرومتر. يتم قياس TRW على هذا المقياس أيضا ، خاصة عند التعامل مع الحلقات الأصغر.
المقياس التشريحي: عند هذا المقياس (الدقة < 4 ميكرومتر) ، يصبح متوسط مستويات الكثافة أقل أهمية حيث يتم تصور السمات التشريحية الرئيسية ويمكن قياس عرضها ونسبها. عادة ، يتم ذلك من خلال إجراء المقاطع المجهرية أو المسح البصري عالي الدقة أو فحوصات μ-CT. عندما تحتاج البنية التحتية لجدران الخلايا إلى تصور ، فإن الفحص المجهري الإلكتروني الماسح هو الطريقة الأكثر استخداما27. على المستوى التشريحي ، تصبح كسور الأنسجة الفردية مرئية بحيث يمكن اشتقاق المعلمات الفسيولوجية من الصور. استنادا إلى المعلمات التشريحية الفردية وكثافة جدار الخلية للخشب ، يمكن اشتقاق الكثافة التشريحية للمقارنة مع المقدرات التقليدية لكثافة الخشب24.
نظرا لتقنيات التقسيم المحسنة وبرامج الصور 29,30 ، تم تطوير dendro-anatomy30 للحصول على سجل أكثر دقة للخشب ، للحصول على تقدير أقرب ل MXD في الصنوبريات وقياس العديد من المتغيرات التشريحية من الأشجار عريضة الأوراق. على هذا المقياس ، يتم قياس المعلمات التشريحية الفعلية وتتعلق بالمعلمات البيئية31 . مع μCT يمكن الحصول على هذا المستوى أيضا32,33.
نظرا لأن الخشب استرطابي بطبيعته ومتباين الخواص ، يجب تحديد كثافة الخشب بعناية ويجب تحديد ظروف القياس ، إما على أنها جافة في الفرن أو مكيفة (عادة عند 12٪ من محتوى الرطوبة) أو خضراء (كما تم قطعها في الغابة)34. بالنسبة للعينات الكبيرة والأغراض الفنية ، يتم تعريف كثافة الخشب على أنها الوزن مقسوما على حجمه في ظروف معينة. ومع ذلك ، فإن قيمة كثافة الخشب تعتمد بشدة على المقياس الذي يتم قياسه به ، على سبيل المثال من كثافة الخشب من اللب إلى اللحاء يمكن أن تتضاعف ، وعلى مقياس الحلقة (في الصنوبريات) يؤدي انتقال الخشب المبكر إلى الخشب المتأخر إلى ارتفاع كبير في كثافة الخشب أيضا ، مع ذروة عند حدود الحلقة.
هنا ، يتم تقديم بروتوكول المسح بالأشعة السينية بالأشعة المقطعية لنوى الزيادة من أجل قياس الميزات في مقاييس 3 المذكورة أعلاه (الشكل 1). يمكن أن تغطي التطورات الأخيرة في التصوير المقطعي المحوسب بالأشعة السينية معظم هذه المقاييس ، بسبب الإعداد المرن. ستحدد أهداف البحث البروتوكول النهائي للمسح.
العامل المحدد الحاسم (المرتبط بطبيعته بالطبيعة المتدرجة لكثافة الخشب والخشب بشكل عام) هو الدقة والوقت اللازمين للمسح. توضح الأمثلة كيفية: (i) الحصول على ملامح كثافة الخشب على نطاق الأشجار بين الحلقات لتقديرات الكتلة الحيوية في Terminalia superba من حوض الكونغو ، (ii) الحصول على سجلات الكثافة من أرز Clanwilliam (Widdringtonia cedarbergensis) بناء على المسح الحلزوني على نظام HECTOR35 ، و (iii) قياس معلمات الأوعية على البلوط اللاطئ ، على نظام Nanowood. كلا الماسحين الضوئيين هما جزء من مجموعة الماسحات الضوئية في مركز UGent للتصوير المقطعي بالأشعة السينية (UGCT ،
الشكل 1: شجرة القرارات المنهجية العامة للتصوير المقطعي المحوسب بالأشعة السينية. تشير الصفوف إلى الخطوات التي يجب اتخاذها ، بدءا من هدف البحث وصولا إلى تنسيق البيانات النهائي. المربعات البيضاء هي الخطوات ذات الصلة بسلسلة الأدوات هذه. المربعات الرمادية هي خطوات يمكن تنفيذها باستخدام برامج أخرى أو حزم R ، مثل dplr47 و Treeclim48 لتحليل حلقة الشجرة ، و ROXAS44 بالإضافة إلى ImageJ42 أو تطبيقات أخرى (تجارية) لاشتقاق المعلمات التشريحية الخشبية بناء على صور التصوير المقطعي المحوسب. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.
أبحاث X-CT على الخشب
إعداد الماسح الضوئي: يتكون ماسح الأشعة السينية المقطعي المحوسب القياسي من أنبوب الأشعة السينية ، وكاشف الأشعة السينية ، ومرحلة الدوران ، ومجموعة من المحركات لتحريك مرحلة الدوران ، وفي معظم الحالات أيضا الكاشف ، ذهابا وإيابا (الشكل 2).
الشكل 2. نظام المسح الضوئي HIKTOR. النظام35 ، يوضح مسافة كاشف المصدر (SDD) ومسافة الكائن المصدر (SOD). يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.
تحتوي معظم الأنظمة القائمة على المختبر على هندسة الحزمة المخروطية ، مما يعني أن الأشعة السينية المنتجة يتم توزيعها من نافذة خروج الأنبوب في شكل شعاع مخروطي ، مما يعني أنه من خلال تغيير المسافة بين الجسم والأنبوب (SOD = Source-Object-Distance) والكاشف والأنبوب (SDD = Source-Detector-Distance) ، يتم التحكم في التكبير (انظر المناقشة حول الدقة). نظرا لقوة اختراق الأشعة السينية ، فإنها تمر عبر الجسم ، وشدة حزمة التوهين هي دالة على طاقة شعاع الأشعة السينية ، والتركيب الكيميائي للجسم (العدد الذري للعناصر الموجودة) وكثافة المادة. بالنظر إلى طيف الطاقة الثابت والتركيب المادي الثابت للخشب ، فإن توهين شعاع الأشعة السينية يعتمد بشكل كبير على كثافة المادة ، وهو ما يفسر استخدامها لقياس الكثافة. يمكن التعبير عن التوهين (أو الإرسال) بواسطة قانون بير لامبرت:
مع I0 شعاع الأشعة السينية الوارد أضعافا مضاعفة والذي يضمحل إلى شعاع الأشعة السينية المرسل Id عند الانتشار عبر المادة على مسافة d. يعتمد معامل التوهين الخطي μ على سلسلة من التفاعلات مع مادة الكائن. وبالتالي فإن الإسقاطات هي تسجيلات للحزمة المرسلة.
عمليا ، يتم تثبيت الكائن على مرحلة الدوران ، ويتم اختيار SOD و SDD المناسبين ، ويتم تحديد قوة معينة أيضا (تتعلق بحجم الكائن وكثافته وتكوينه) ويتم تدوير الكائن 360 درجة وخلال هذا الدوران يتم أخذ إسقاطات متعددة. ثم تستخدم هذه الإسقاطات لإعادة بناء البنية الداخلية للجسم. هناك العديد من خوارزميات إعادة البناء المتاحة ، والتي لا تزال أكثرها استخداما تستند إلى الإطار التحليلي الذي تم تطويره منذ عقود ، بالاعتماد على تحويل الرادون ونظرية شريحة فورييه. لمزيد من التفاصيل ، تتم إحالة القارئ إلى الأدبيات المتخصصة36.
لغز الدقة وحجم البيانات وحجم العينة: الدقة هي المفتاح في التصوير المقطعي المحوسب بالأشعة السينية. في الأنظمة ذات الهندسة العكسية ، أو هندسة الحزمة المتوازية مثل خطوط شعاع السنكروترون ، تلعب الاعتبارات الأخرى دورا. يناقش هذا البروتوكول فقط التصوير المقطعي المحوسب القياسي القائم على المختبر مع هندسة الحزمة المخروطية. هنا ، يعد مفهوم التكبير وحجم بكسل الكاشف وحجم البقعة أمرا ضروريا. يعرف التكبير بأنه نسبة SDD / SOD. بعد ذلك ، من الواضح أن حجم البكسل للكاشف يؤثر أيضا على الدقة: فكلما كان حجم البكسل أصغر ، زادت الدقة ، ولكن في معظم الحالات يرتبط مجال الرؤية (FoV) أيضا ارتباطا مباشرا بحجم البكسل وحجم الكاشف (حجم بكسل أصغر ، FoV أصغر لنفس العدد من وحدات البكسل). علاوة على ذلك ، فإن حجم بقعة شعاع الأشعة السينية مهم أيضا: فكلما زاد حجم البقعة ، انخفضت الدقة ، مما يعني أنه يمكن رؤية تفاصيل أقل.
من المهم معالجة أنه يمكن للمرء الحصول على دقة أعلى مما هو ممكن وفقا للحدود المذكورة أعلاه ، لذلك من الأفضل استخدام مصطلح حجم voxel (voxel هو بكسل حجم) بدلا من الدقة. علاوة على ذلك ، هناك عوامل أخرى تلعب دورا ، مثل حدة الكاشف ، والتي تحد بشكل أكبر من الدقة الحقيقية التي يتم بها مسح الكائن. فقط المعايرة الحقيقية للنظام ، باستخدام الأهداف المحددة ، توفر الإجابة الصادقة.
ومع ذلك ، في معظم الحالات ، يكون حجم voxel الذي يمكن مسح كائن به محدودا في الغالب بحجم الكائن. هذا يعني أنه كلما زاد حجم الكائن ، انخفض حجم الفوكسل. إذا كان الكائن لا يتناسب مع FoV للكاشف لحجم voxel معين ، فيمكن تقليل حجم voxel ، على سبيل المثال ، عن طريق الحد من التكبير.
من المهم مراعاة وقت المسح وحجم البيانات عند تحديد حجم voxel المطلوب. بشكل عام ، كلما كان حجم voxel أصغر يعني أنه كلما زادت التفاصيل التي يريد المرء رؤيتها ، أو كلما كانت العينة أصغر أو عددا أقل من العينات التي يمكن مسحها ضوئيا في وقت واحد ، يلزم المزيد من الوقت وسيتم جمع أحجام بيانات أكبر. تخيل المثال النظري التالي: يمكن للمرء مسح عينة بقياس 10 سم × 10 سم × 10 سم عند 50 ميكرومتر دفعة واحدة باستخدام نظام معين للأشعة السينية CT ويرغب في مسح نفس الحجم عند 10 ميكرومتر ، سيكون الحجم الذي يتناسب مع FoV 2 سم × 2 سم فقط ، على افتراض أن هذا ممكن جسديا. هذا يعني أن هناك حاجة إلى 125 عملية مسح ضوئي (5³ = دقة أعلى 5 مرات ، ومقاييس إلى قوة 3 بسبب الطبيعة الحجمية لتقنية التصوير) لتغطية الحجم بالكامل ، وأن حجم البيانات سيزداد بالمثل. بالطبع ، هذه مجرد تجربة فكرية ، ويحتاج المرء إلى التفكير في أكثر بكثير من مجرد القرار. لمزيد من المعلومات ، تتم إحالة القارئ إلى نظرة عامة على إمكانيات المسحالضوئي 37.
مرونة أدوات مسح الأشياء الخشبية: في العقد الماضي ، قدمت العديد من الشركات أنظمة الأشعة السينية المقطعية مع مجموعة مماثلة مثل HECTOR35. يتم إعطاء نظرة عامة على العديد من أنظمة التصوير المقطعي المحوسب ، والتي تم تقييمها بشكل خاص لدقتها الزمنية ، في38.
بشكل عام ، تحسنت مرونة وسهولة استخدام أنظمة الأشعة السينية المقطعية بشكل كبير. تسمح العديد من الأنظمة بمسح مجموعة متنوعة من الكائنات ، وهو ما يحدث أيضا مع الأنظمة في UGCT. يتم عرض البروتوكول أدناه لنظام HECTOR ، وهو مناسب لتحليل حلقة الأشجار. ومع ذلك ، فإن البروتوكول صالح لأي نظام آخر متاح إذا كان تنسيق الدقة والبيانات يسمح بذلك.
تسمح هذه الأنظمة بمسح مجموعة متنوعة من الكائنات. وترد في الشكل 3 بعض الصور لأشياء خشبية مختلفة تم مسحها ضوئيا باستخدام نظام HECTOR. هذه المرونة هي التي تتكون من المقاييس الثلاثة التي نقدمها في الشكل 1 ، والتي تتراوح من دقة خشنة إلى دقة دقيقة للغاية.
الشكل 3. مسح أمثلة الإعداد. (أ) سجل ، (ب) تشيلو49 ، (ج) حاملات عينات (النوع 1) مع نوى شجرة لمسح الدفعات و (د) حامل عينة من النوع 2 مع نوى زيادة للمسح الحلزوني مثبتة على مرحلة دوران HECTOR. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.
Protocol
Representative Results
Discussion
الخطوات الحاسمة داخل البروتوكول
تتضمن الخطوات الحاسمة داخل البروتوكول المعالجة المناسبة لحفار الزيادة للحصول على نوى زيادة عالية الجودة (الخطوة 1.1. وانظر39) لتجنب القطع والقطع. بعد ذلك ، من الضروري ترك النوى غير مثبتة (ولكن انظر26) ، سواء لإدخالها في حامل العينة (<…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
نشكر المراجعين الثلاثة المجهولين على ملاحظاتهم واقتراحاتهم. تم تمويل هذا البحث من قبل صندوق البحوث الخاص BOF ل JVdB (BOF Start Grant BOF. STG.2018.0007.01)، للتكنولوجيا التي ينتجها المستخدمون كمركز للخبرة (BOF. EXP.2017.0007) وكمرفق أساسي (BOF. COR.2022.008) ، يعترف المؤلفون أيضا بمؤسسة الأبحاث فلاندرز (G019521N و G009720N) ، وصندوق UGent للبحوث الصناعية (IOF) للدعم المالي للبنية التحتية من خلال منحة IOF. APP.2021.0005 (مشروع FaCT F2021/IOF-Equip/021).
Materials
| 6 mm paper straws | http://artstraws.com/education/product/artstraws-thick-asst-cols/ | Coring | |
| Aluminium core holders | |||
| ASTM standard ASTM D 1107 – 96 | |||
| Cardboard postal tubes | https://www.rajapack.co.uk/envelopes-mailing-bags/postal-tubes/1-5-2mm-brown-cardboard-postal-tubes_PDT05623.html | ||
| Column drill | |||
| Computer hardware for reconstruction and analysis | X-ray CT scanning | ||
| Cooling | |||
| Drying oven | |||
| Ethanol | |||
| Flask for under soxhlet (2000 ml) | |||
| Floral foam | https://www.oasisfloral.eu/ | Sample holder type 1 | |
| Glass beads to fill void volume of Soxhlet to save solvent | |||
| Glue | |||
| Hot water bath | https://www.memmert.com/products/water-baths/water-bath/#!filters=%7B%7D | Soxhlet extraction | |
| Increment borer | https://haglofsweden.com/project/increment-borers/ | ||
| Plastic cylinder | Moonen et al. 2022 | Sample holder type 2 | |
| Plastic cylinders | |||
| Reservoir | |||
| Tailored soxhlet apparatus | |||
| Toluene | |||
| Water pump | |||
| X-ray CT scanner |
References
- Björklund, J., et al. The utility of bulk wood density for tree-ring research. Dendrochronologia. 69 (September), 125880 (2021).
- Lachenbruch, B., Mcculloh, K. A. Traits, properties, and performance: How woody plants combine hydraulic and mechanical functions in a cell, tissue, or whole plant. New Phytologist. 204 (4), 747-764 (2014).
- Baker, T. R., et al. Variation in wood density determines spatial patterns in Amazonian forest biomass. Global Change Biology. 10 (5), 545-562 (2004).
- Bastin, J. F., et al. Wood specific gravity variations and biomass of central African tree species: The simple choice of the outer wood. PLoS ONE. 10 (11), 1-16 (2015).
- Chave, J., et al. Improved allometric models to estimate the aboveground biomass of tropical trees. Global Change Biology. 20 (10), 3177-3190 (2014).
- Chave, J., et al. Towards a worldwide wood economics spectrum. Ecology letters. 12, 351-366 (2009).
- Plourde, B. T., Boukili, V. K., Chazdon, R. L. Radial changes in wood specific gravity of tropical trees: inter- and intraspecific variation during secondary succession. Functional Ecology. 29 (1), 111-120 (2015).
- Decoux, V., Varcin, &. #. 2. 0. 1. ;., Leban, J. -. M. Relationships between the intra-ring wood density assessed by X-ray densitometry and optical anatomical measurements in conifers. Consequences for the cell wall apparent density determination. Annals of Forest Science. 61, 251-262 (2004).
- Rathgeber, C. B. K., Decoux, V., Leban, J. M. Linking intra-tree-ring wood density variations and tracheid anatomical characteristics in Douglas fir (Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco). Annals of Forest Science. 63 (7), 699-706 (2006).
- Ziemińska, K., Butler, D. W., Gleason, S. M., Wright, I. J., Westoby, M. Fibre wall and lumen fractions drive wood density variation across 24 Australian angiosperms. AoB PLANTS. 5, plt046 (2013).
- Ziemińska, K., Westoby, M., Wright, I. J. Broad anatomical variation within a narrow wood density range – A study of twig wood across 69 Australian angiosperms. PLoS ONE. 10 (4), 1-25 (2015).
- De Mil, T., et al. Wood density profiles and their corresponding tissue fractions in tropical angiosperm trees. Forests. 9 (12), 763 (2018).
- Björklund, J., et al. Scientific Merits and Analytical Challenges of Tree-Ring Densitometry. Reviews of Geophysics. 57 (4), 1224-1264 (2019).
- Maniatis, D., Saint André, L., Temmerman, M., Malhi, Y., Beeckman, H. The potential of using xylarium wood samples for wood density calculations: A comparison of approaches for volume measurement. IForest. 4 (1), 150-159 (2011).
- Lehnebach, R., et al. Wood density variations of legume trees in French Guiana along the shade tolerance continuum: Heartwood effects on radial patterns and gradients. Forests. 10 (2), 1-22 (2019).
- Longuetaud, F., et al. Within-stem maps of wood density and water content for characterization of species: a case study on three hardwood and two softwood species. Annals of Forest Science. 73 (3), 601-614 (2016).
- Steffenrem, A., Kvaalen, H., Dalen, K. S., Høibø, O. A. A high-throughput X-ray-based method for measurements of relative wood density from unprepared increment cores from Picea abies. Scandinavian Journal of Forest Research. 29 (5), 506-514 (2014).
- Vannoppen, A., et al. Dendrochronologia Using X-ray CT based tree-ring width data for tree growth trend analysis. Dendrochronologia. 44, 66-75 (2017).
- Maes, S. L., et al. Evaluating the robustness of three ring-width measurement methods for growth release reconstruction. Dendrochronologia. 46 (May), 67-76 (2017).
- Van Den Berge, S., et al. Biomass increment and carbon sequestration in hedgerow-grown trees. Dendrochronologia. 70 (September), 125894 (2021).
- De Mil, T., Vannoppen, A., Beeckman, H., Van Acker, J., Van den Bulcke, J. A field-to-desktop toolchain for X-ray CT densitometry enables tree ring analysis. Annals of Botany. 117 (7), 1187-1196 (2016).
- St. George, S., Esper, J. Concord and discord among Northern Hemisphere paleotemperature reconstructions from tree rings. Quaternary Science Reviews. 203, 278-281 (2018).
- Schweingruber, F., Fritts, H., Braker, O., Drew, L., Schar, E. The X-ray technique as applied to dendroclimatology. Tree-Ring Bulletin. 38, 61-91 (1978).
- Björklund, J., et al. Cell size and wall dimensions drive distinct variability of earlywood and latewood density in Northern Hemisphere conifers. New Phytologist. 216 (3), 728-740 (2017).
- Polge, H. Applications dans les domaines Technologique et Physiologique. Annales des sciences forestières. 23 (1), 215 (1966).
- De Mil, T., et al. A lonely dot on the map: Exploring the climate signal in tree-ring density and stable isotopes of clanwilliam cedar, South Africa. Dendrochronologia. 69 (November 2020), 125879 (2021).
- Jansen, S., et al. Preparation of wood specimens for transmitted light microscopy and scanning electron microscopy. Belgian Journal of Botany. 131 (1), 41-49 (1998).
- Gärtner, H., Nievergelt, D. The core-microtome: A new tool for surface preparation on cores and time series analysis of varying cell parameters. Dendrochronologia. 28 (2), 85-92 (2010).
- von Arx, G., Crivellaro, A., Prendin, A. L., Čufar, K., Carrer, M. Quantitative Wood Anatomy-Practical Guidelines. Frontiers in Plant Science. 7 (June), 781 (2016).
- Seftigen, K., et al. Prospects for dendroanatomy in paleoclimatology — a case study on Picea engelmannii from the Canadian Rockies. Climate of the Past. 18 (5), 1151-1168 (2022).
- Castagneri, D., Regev, L., Boaretto, E., Carrer, M. Xylem anatomical traits reveal different strategies of two Mediterranean oaks to cope with drought and warming. Environmental and Experimental Botany. 133 (October), 128-138 (2017).
- Brodersen, C. R., et al. Automated analysis of three-dimensional xylem networks using high-resolution computed tomography. The New phytologist. 191 (4), 1168-1179 (2011).
- Van den Bulcke, J., et al. X-ray tomography as a tool for detailed anatomical analysis. Annals of Forest Science. 66 (5), 508 (2009).
- Williamson, G. B., Wiemann, M. C. Measuring wood specific gravity…Correctly. American journal of botany. 97 (3), 519-524 (2010).
- Masschaele, B., et al. HECTOR: A 240kV micro-CT setup optimized for research. Journal of Physics: Conference Series. 463 (1), 012012 (2013).
- Kak, A. C., Slaney, M. . Principles of Computerized Tomographic Imaging. , (2001).
- Van Den Bulcke, J., et al. Advanced X-ray CT scanning can boost tree ring research for earth system sciences. Annals of Botany. 124 (5), 837-847 (2019).
- Zwanenburg, E. A., Williams, M. A., Warnett, J. M. Review of high-speed imaging with lab-based x-ray computed tomography. Measurement Science and Technology. 33 (1), 012003 (2022).
- Gärtner, H., Cherubini, P., Schneider, L., Lucchinetti, S. Advanced Workflow for Taking High-Quality Increment Cores – New Techniques and Devices. JoVE. (193), e64747 (2023).
- Schweingruber, F. H., Fritts, H. C., Bräker, O. U. The X-ray technique as applied to dendroclimatology. Tree-Ring Bulletin. 38, (1978).
- Grabner, M., Wimmer, R., Gierlinger, N., Evans, R., Downes, G. M. Heartwood extractives in larch and effects on X-ray densitometry. Canadian Journal of Forest Research. 35 (12), 2781-2786 (2005).
- Schneider, C. A., Rasband, W. S., Eliceiri, K. W. NIH Image to ImageJ: 25 years of image analysis. Nature Methods. 9 (7), 671-675 (2012).
- Arganda-Carreras, I., et al. Trainable Weka Segmentation: A machine learning tool for microscopy pixel classification. Bioinformatics. 33 (15), 2424-2426 (2017).
- von Arx, G., Carrer, M. ROXAS – A new tool to build centuries-long tracheid-lumen chronologies in conifers. Dendrochronologia. 32 (3), 290-293 (2014).
- Koubaa, A., Zhang, S. Y. T., Makni, S. Defining the transition from earlywood to latewood in black spruce based on intra-ring wood density profiles from X-ray densitometry. Annals of Forest Science. 59 (5-6), 511-518 (2002).
- Buras, A., Wilmking, M. Correcting the calculation of Gleichläufigkeit. Dendrochronologia. 34, 29-30 (2015).
- Bunn, A. G. Statistical and visual crossdating in R using the dplR library. Dendrochronologia. 28 (4), 251-258 (2010).
- Zang, C., Biondi, F. Treeclim: an R package for the numerical calibration of proxy-climate relationships. Ecography. (November 2014), 1-6 (2014).
- Van den Bulcke, J., et al. Nondestructive research on wooden musical instruments: From macro- to microscale imaging with lab-based X-ray CT systems. Journal of Cultural Heritage. 27, S78-S87 (2017).
- Helama, S., Vartiainen, M., Kolström, T., Meriläinen, J. Dendrochronological investigation of wood extractives. Wood Science and Technology. 44 (2), 335-351 (2010).
- Black, B. A., et al. The value of crossdating to retain high-frequency variability, climate signals, and extreme events in environmental proxies. Global Change Biology. 22 (7), 2582-2595 (2016).
- Hubau, W., et al. The persistence of carbon in the African forest understory. Nature plants. 5 (2), 133-140 (2019).
- Stoffel, M., Klinkmüller, M. 3D analysis of anatomical reactions in conifers after mechanical wounding: First qualitative insights from X-ray computed tomography. Trees – Structure and Function. 27 (6), 1805-1811 (2013).
- Van den Bulcke, J., et al. Advanced X-ray CT scanning can boost tree-ring research for earth-system sciences. Annals of Botany. , 1-11 (2019).
- Ziaco, E., Biondi, F., Heinrich, I. Wood Cellular Dendroclimatology: Testing New Proxies in Great Basin Bristlecone Pine. Frontiers in Plant Science. 7 (October), 1-13 (2016).
- De Ridder, M., et al. High-resolution proxies for wood density variations in Terminalia superba. Annals of botany. 107 (2), 293-302 (2011).
- Resente, G., et al. Repeat! Artificial Intelligence for Quantitative Wood Anatomy. Frontiers in Plant Science. 12 (November), 1-14 (2021).
