This work was performed in the Environmental Molecular Sciences Laboratory, a national scientific user facility sponsored by the Department of Energy's Office of Biological and Environmental Research and located at Pacific Northwest National Laboratory.

Attenzione: L&#39;operazione di uno scanner a raggi X tomografia richiede sia la formazione di radiazione in generale, e la formazione sulla sicurezza radiazioni specifico dello strumento. Tutte le procedure corrispondenti relativi al laboratorio del sperimentatore devono essere seguite. 1. Root Imaging Nota: Questo passaggio descrive l&#39;imaging del un&#39;erba esemplare detenute nel suo terreno originale in un vaso di plastica tubolare (un tubo di plastica con un diametro di 40 mm, altezza 210 mm, e spessore di circa 2 mm). <ol><li> Pianta posto in vaso sul manipolatore campione dello strumento ad una distanza desiderata per l&#39;ingrandimento di destinazione. Per un impianto in un supporto del diametro di 2 pollici, il campione distanza di sorgente deve essere di circa 3 pollici (7 cm). </li><li> Regolare le impostazioni di scansione a raggi X per ottenere il colore ottimale (livello di grigio) contrasto dell&#39;immagine rilevatore in. Nota: Queste impostazioni sono disponibili nel software di controllo dello strumento utilizzato. <ol><li> Impostare le impostazioni di potenza a raggi X; 85 kV e 190 μA sono stati utilizzati in questo esamepio. </li><li> Impostare il tempo di esposizione. Qui, un tempo relativamente lunga esposizione di 1 sec è stato usato per un migliore rapporto segnale-rumore. </li><li> Impostare il numero di proiezioni e fotogrammi al di proiezione; 4 fotogrammi al di proiezione per un totale di 3.142 proiezioni è consigliato per buone statistiche di dati. </li><li> Eseguire una correzione ombreggiatura utilizzando le condizioni di misurazione stabiliti sopra selezionando la scheda &quot;Correzione di shading&quot;, e facendo clic su &quot;Crea&quot;. Nota: La correzione ombreggiatura compensa la variazione nella risposta di pixel del dispositivo di imaging quando viene illuminato con una serie costante di flusso di raggi X. Il processo richiede immagini in bianco (con il campione rimosso dal percorso ottico) con il fascio di raggi X acceso, e con il fascio spento. Questa correzione viene applicata a tutte le immagini raccolte. </li><li> Selezionare l&#39;opzione &quot;Minimizza artefatti ad anello&quot; (chiamato anche &quot;modalità spola&quot;); il campione viene ruotato in passi angolari, mentre le immagini di proiezione vengono acquisite. Questo porta a datuna acquisizione a un ritmo più lento, ma aiuta ad eliminare artefatti ad anello. </li><li> Avviare la scansione facendo clic sul pulsante &quot;Acquisisci&quot; nella scheda di acquisizione (con le impostazioni di cui sopra, raccolta di immagini richiede circa 4 ore). </li></ol></li></ol> 2. I dati Ricostruzione Nota: Questa sezione descrive la ricostruzione dei dati del volume 3D da immagini crude (radiografie dalla TAC). <ol><li> Caricare i dati grezzi in programma. </li><li> Confronto prima e l&#39;ultima immagine (che dovrebbero essere quasi identici come l&#39;ultima immagine è presa dopo una rotazione di 360 o del campione) per assicurarsi che il campione non si mosse o le impostazioni di scansione non è cambiato durante l&#39;acquisizione dei dati. </li><li> Calcolare il centro di rotazione (COR) selezionando la scheda &quot;Centro di rotazione&quot;, e facendo clic su &quot;Start&quot;; utilizzare le opzioni &quot;Automatico&quot; COR trovando con &quot;Alta Qualità&quot; accuratezza, e &quot;Dual&quot; (superiore e inferiore) fetta di selezione per il calcolo COR. </li><li> Selezionare il volume del campione da ricostruire: selezionare la scheda &quot;Volume&quot;, e modificare le finestre di selezione volume, con le miniature. </li><li> Eseguire la ricostruzione per creare il file di volume contenente dati 3D facendo clic su &quot;Start&quot;. </li></ol> 3. Elaborazione dati / Segmentazione Nota: Questa sezione descrive i passi da compiere per preparare i dati ricostruiti per l&#39;ulteriore elaborazione nel RooTrak programma per rintracciare le radici come si diramano attraverso il suolo, e isolare le radici da qualsiasi materiale circostante per produrre una pila di immagini binarie di solo il radice stessa. <ol><li> Il trattamento dei dati del volume in ImageJ per preparare una serie di immagini lavorabile RooTrak: <ol><li> Caricare il file di volume in ImageJ. </li><li> Ottimizzare il contrasto delle immagini tra radice e suolo regolando le impostazioni di luminosità e contrasto (Clicca l&#39;immagine / Regola / Luminosità / Contrasto). Quando la regione di interesse all&#39;interno dell&#39;immagine è visibile e clearly distinguibili, le impostazioni sono considerati ottimizzate. </li><li> Salva come una serie di immagini in formato JPEG, BMP o PNG. </li></ol></li><li> Elaborazione in RooTrak di segmentare la radice: <ol><li> Carica immagine Pila in RooTrak (vai alla scheda &quot;Strumenti&quot;, e premere &quot;Tracker&quot;). </li><li> Impostare i punti di seme dentro radice: clicca diversi punti all&#39;interno di ciascuna delle sezioni di radice pertinenti visibili nella vista dall&#39;alto fetta dei dati del volume. </li><li> Impostare i parametri tracker &quot;scorrevolezza&quot; e &quot;somiglianza&quot; per, rispettivamente, 0,3 e 0,8,. </li><li> Eseguire la funzione di tracciamento. Questo seguirà la radice della porzione di immagine superiore fino alla porzione inferiore. </li><li> Dopo aver visto i dati del volume, selezionare il numero di fette in base al volume di dati utilizzabile; in questo caso, il monitoraggio è stato fermato al 200 fette, equivalente ad una profondità di 6,2 mm, in cui i confini radice divennero mal definiti (l&#39;immagine della radice cingolato iniziato a fondersi in quello del suolo). Nota: laimmagine Pila prodotta verrà salvata automaticamente, ovunque è stato creato la directory di output. </li></ol></li></ol> 4. Volume e analisi di superficie Nota: Questo passaggio descrive la generazione di mesh isosuperficie dalla serie di immagini creato da RooTrak. <ol><li> Convertire immagine Pila da RooTrak in un formato di immagine binaria in ImageJ. Selezionare &quot;Processo&quot;, poi &quot;binario&quot;, poi &quot;Make Binary&quot;. </li><li> Utilizzare il plugin ImageJ open-source, BoneJ, per creare la mesh triangolare; in ImageJ selezionare &quot;Plugins&quot;, poi &quot;BoneJ&quot;, poi &quot;isosuperficie&quot;. </li><li> Impostare &quot;ricampionamento&quot; e &quot;Threshold&quot; per, rispettivamente, 6 e 120, (impostazioni di default). Controllare &quot;Mostra di superficie&quot;, e premere il tasto &quot;OK&quot;. </li><li> Sul &quot;visualizzatore 3D&quot; fare clic sulla scheda File, poi su &quot;superfici di esportazione&quot;, quindi salvare come &quot;STL (binary)&quot;. </li><li> Aperto imeshJ, selezionare il file STL e inserire le dimensioni voxel in micron. Fai clic su &quot;Calculate Superficie &quot;di acquisire superficie totale della radice del campione in mm 2. Allo stesso modo, fare clic su&quot; Calcola Volume &quot;per ottenere volume totale di root del campione in mm 3. </li></ol>

<ol>
	<li>McKenzie, B. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+Rhizosphere:+An+Ecological+Perspective.">The Rhizosphere: An Ecological Perspective.</a> Eur. J. Soil Sci. 59 (2), 416-417 (2008).</li><li>Farrar, J., Hawes, M., Jones, D., Lindow, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=How+roots+control+the+flux+of+carbon+to+the+rhizosphere.">How roots control the flux of carbon to the rhizosphere.</a> Ecology. 84 (4), 827-837 (2003).</li><li>Gregory, P. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Roots+rhizosphere+and+soil:+the+route+to+a+better+understanding+of+soil+science?.">Roots rhizosphere and soil: the route to a better understanding of soil science?.</a> Eur. J. Soil Sci. 57 (1), 2-12 (2006).</li><li>Philippot, L., Raaijmakers, J. M., Lemanceau, P., van der Putten, W. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Going+back+to+the+roots:+the+microbial+ecology+of+the+rhizosphere.">Going back to the roots: the microbial ecology of the rhizosphere.</a> Nat. Rev. Microbiol. 11 (11), 789-799 (2013).</li><li>Gregory, P. J., Hutchison, D. J., Read, D. B., Jenneson, P. M., Gilboy, W. B., Morton, E. J. <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+imaging+of+roots+with+high+resolution+X-ray+micro-tomography.">Non-invasive imaging of roots with high resolution X-ray micro-tomography.</a> Plant and Soil. 255 (1), 351-359 (2003).</li><li>Mairhofer, S., 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=RooTrak:+Automated+Recovery+of+Three-Dimensional+Plant+Root+Architecture+in+Soil+from+X-Ray+Microcomputed+Tomography+Images+Using+Visual+Tracking.">RooTrak: Automated Recovery of Three-Dimensional Plant Root Architecture in Soil from X-Ray Microcomputed Tomography Images Using Visual Tracking.</a> Plant Physiol. 158 (2), 561-569 (2012).</li><li>Anderson, S. H., Hopmans, J. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Soil-Water-Root Processes: Advances in Tomography and Imaging. , (2013).</li><li>Mairhofer, S., 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=Recovering+complete+plant+root+system+architectures+from+soil+via+X-ray+mu-Computed+Tomography.">Recovering complete plant root system architectures from soil via X-ray mu-Computed Tomography.</a> Plant Methods. 9, 8 (2013).</li><li>Lorensen, W. E., Cline, H. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Marching+cubes:+a+high+resolution+3D+surface+construction+algorithm.">Marching cubes: a high resolution 3D surface construction algorithm.</a> Comput. Graph. 21 (4), 163-169 (1987).</li><li>Lobet, G., Draye, X., Perilleux, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=An+online+database+for+plant+image+analysis+software+tools.">An online database for plant image analysis software tools.</a> Plant Methods. 9 (38), (2013).</li><li>Schmidt, 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=The+iRoCS+Toolbox+-+3D+analysis+of+the+plant+root+apical+meristem+at+cellular+resolution.">The iRoCS Toolbox - 3D analysis of the plant root apical meristem at cellular resolution.</a> Plant J. 77 (5), 806-814 (2014).</li><li>Galkovskyi, 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=GiA+Roots:+software+for+the+high+throughput+analysis+of+plant+root+system+architecture.">GiA Roots: software for the high throughput analysis of plant root system architecture.</a> BMC Plant Biol. 12, 116 (2012).</li><li>Clark, 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=3-Dimensional+Root+Phenotyping+with+a+Novel+Imaging+and+Software+Platform.">3-Dimensional Root Phenotyping with a Novel Imaging and Software Platform.</a> Plant Physiol. 156, 455-465 (2011).</li><li>. RootSnap! Available from: <a target="_blank" href="https://www.cid-inc.com">https://www.cid-inc.com</a> (2013)</li><li>Arsenault, J. L., Pouleur, S., Messier, C., Guay, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=WinRHIZO&#8482;+a+root-measuring+system+with+a+unique+overlap+correction+method.">WinRHIZO&#8482; a root-measuring system with a unique overlap correction method.</a> HortSci. 30, 906-906 (1995).</li></ol>

We have nothing to disclose.

Una combinazione di raggi X tomografia computerizzata e diversi programmi open-source ha dimostrato di essere una potente combinazione per non invasivo campioni di radici di piante di immagini, dati radice del segmento, ed estrarre informazioni quantitative (area di superficie e volume) dai dati 3D. La nostra capacità di visualizzare e misurare caratteristiche è sempre limitata dalla risoluzione di scansione, nonché da limitazioni del software RooTrak. Tuttavia, la risoluzione di scansione è stato sufficiente a catt...

Roots, come parte della rizosfera 2-5, rappresentano una parte &quot;invisibile&quot; della biologia vegetale in quanto terreno rende difficile alle radici di immagini non invasivo 6, 7. Tuttavia, studiando la crescita delle radici e l&#39;interazione all&#39;interno dell&#39;ambiente del suolo è fondamentale per la comprensione root / crescita delle piante e il ciclo dei nutrienti, che a loro volta influenzano la forestazione, la sicurezza alimentare, e del clima. X-ray tomografia computerizzata (XCT) ha dimostrato di essere uno strumento prezioso per l&#39;imaging non invasivo di campioni radice vegetale nei loro ambienti locali 8. Al fine di misurare lo sviluppo delle radici e variazioni dimensionali in condizioni diverse, ed essere in grado di confrontare i dati provenienti da diversi set di dati / campioni, si ha la necessità di estrarre informazioni quantitative dai dati tomografia. Segmentazione dei dati radice da quello del terreno circostante, cioè l&#39;isolamento dell&#39;immagine radice da tutto il resto intorno (tra cui, ad esempio, un impianto adiacente) è un passaggio critico prima accuanalisi della dimensione delle rate può essere fatto. Tuttavia, un approccio semplice soglia è spesso impossibile per i dati di radice. Le sfide connesse con le radici delle piante di imaging nel suolo includono variazioni nelle proprietà di attenuazione dei raggi X del materiale radice, e la sovrapposizione di valori di attenuazione tra la radice e suolo causati da acqua e materia organica. Questi problemi sono stati affrontati superbamente recentemente da Mairhofer et al. nella loro strumento di monitoraggio visivo RooTrak 7, 9. Il passo successivo dopo una segmentazione di successo è la determinazione accurata del volume di root e di superficie. Il volume può essere stimata contando il numero di voxel e moltiplicando per dimensione al cubo voxel &#39;come mostrato prima del 7. Per una determinazione più accurata della superficie della radice e volume, la isosurface del sistema radicale segmentato può essere rappresentato da una maglia di triangoli, utilizzando un algoritmo noto come Marching Cubes 10. La open-source ImageJ 11 può essere utilizzato per approssimare °volume di root e in base all&#39;algoritmo Marching Cubes. Per quanto a nostra conoscenza, solo un numero limitato di software open-source dedicato al calcolo dei dati del volume / superficie tomografia-based per i campioni di root nel campo di centimetri e, soprattutto, è attualmente disponibile 12. Un software open-source abbiamo guardato 13 si concentra sulla crescita delle radici e si rivolge a funzioni cellulari che permettono l&#39;analisi quantitativa volume a risoluzione di una singola cellula. Alcuni software open-source dedicato a sistemi di radici intere 14 è eccellente per i sistemi di root tubolari di piccolo diametro in base al ravvicinamento che la loro forma è in realtà tubolare. Tuttavia, alcuni lavori con immagini 2D e non sono in grado di gestire in 3D stack 14. Inoltre, la forma tubolare approssimazione può non essere valido quando apparati radicali con superfici ruvide e forme non uniformi, come quelle di alberi, sono studiati. Un altro approccio 15 utilizza due-dimensionali (2D) sequenze di immagini di rotazione innovativo eludere °e la necessità di uno scanner CT costosa. Misura, record, e visualizza radice lunghezze di sistema. Il software che abbiamo testato tra quelli disponibili in commercio solo 16-18; uno non sembra essere in grado di gestire immagini 3D pile 16, il secondo è un utensile superficie fogliare e misurazione della lunghezza della radice 17, mentre la terza è basata sull&#39;analisi colore 18. Sulla base di questa indagine, vi suggeriamo di un&#39;opzione a costo zero che approssima la superficie e il volume della radice indipendentemente dalla sua forma a partire dai dati tomografia 3D è desiderabile. Basandosi sul RooTrak liberamente disponibile e ImageJ, abbiamo sviluppato un programma, chiamato imeshJ (vedi file di codice supplementare), che elabora una maglia isosuperficie (file stereolitografia superficie) generato dai dati radice segmentati, e calcola il volume e la superficie della radice da facendo semplici calcoli geometrici sui dati di maglia indice triangolo. Qui riportiamo un metodo che combina l&#39;uso dell&#39;imaging XCT,ricostruzione e visualizzazione dei dati (software TC Pro 3D e VG Studio), la segmentazione della radice del campione dal terreno nei dati 3D (software open-source ImageJ e RooTrak), e l&#39;estrazione dei dati di superficie e il volume da una maglia triangolare (ImageJ e il codice imeshJ computer).

<table><tbody><tr><td>X-Tek/Metris XTH 320/225 kV&amp;nbsp;</td><td>Nikon Metrology</td><td></td><td>X-ray tomography scanner</td></tr><tr><td>Inspect X</td><td>Nikon Metrology</td><td></td><td>Instrument control software</td></tr><tr><td>CT Pro 3D</td><td>Nikon Metrology</td><td></td><td>Reconstruction software, version XT 2.2</td></tr><tr><td>VG Studio MAX</td><td>Visual Graphics GmbH</td><td></td><td>Visualization software for 3D volumes, version 2.1.5</td></tr><tr><td>ImageJ</td><td>Open-source</td><td></td><td>Image processing and analysis software, version 1.6</td></tr><tr><td>RooTrak</td><td>Open-source</td><td></td><td>Root segmentation software, version 0.3.1-b1 beta</td></tr><tr><td>imeshJ</td><td>EMSL</td><td></td><td>MATLAB script developed by the authors</td></tr><tr><td>Prairie dropseed grass sample</td><td></td><td></td><td>Sample obtained from ground in residential area</td></tr></tbody></table>

extracting metrics for three-dimensional root systems: volume and surface analysis from in-soil x-ray computed tomography data

Le radici delle piante hanno un ruolo fondamentale nelle interazioni pianta-suolo-microbo che si verificano nella rizosfera, così come i processi con importanti implicazioni per il cambiamento climatico e la gestione delle colture. Le informazioni quantitative formato sulle radici nel loro ambiente nativo è prezioso per studiare la crescita delle radici e processi ambientali che coinvolgono le piante. X-ray tomografia computerizzata (XCT) ha dimostrato di essere uno strumento efficace per la scansione in situ della radice e l&#39;analisi. Abbiamo puntato a sviluppare uno strumento costless ed efficiente che approssima la superficie e il volume della radice indipendentemente dalla forma dai dati tridimensionali (3D) tomografia. La struttura principale di un Dropseed Prairie (heterolepis Sporobolus) esemplare è stato ripreso con XCT. La radice è stata ricostruita, e la struttura della radice primaria è stato estratto dai dati utilizzando una combinazione di software concesso in licenza e open-source. Una maglia poligonale isosuperficie è stato poi creato per facilità di analisi. Abbiamo sviluppato tegli applicazione indipendente imeshJ, generato in MATLAB 1, per calcolare il volume di root e la superficie dalla mesh. Le uscite di imeshJ sono superficie (in mm 2) e il volume (in mm 3). Il processo, utilizzando una combinazione di strumenti da imaging per analisi quantitativa radice, è descritto. Una combinazione di XCT e software open-source ha dimostrato di essere una potente combinazione per non invasivo campioni di radici di piante di immagini, dati radice del segmento, ed estrarre informazioni quantitative dai dati 3D. Questa metodologia di elaborazione di dati 3D dovrebbe essere applicabile ad altri sistemi materiale / campione in cui vi è la connettività tra i componenti di simile attenuazione dei raggi X e le difficoltà sorgono con la segmentazione.

Il campione costituito da due steli dell&#39;erba nativa Prairie Dropseed (Sporobolus heterolepis) e il terreno originale attorno è stato preso da una zona residenziale e collocato in un piccolo supporto a forma di tubo visibile in figura 1. La dimensione dei dati voxel ricostruiti era circa 31 um x 31 um x 31 um. Il file di volume ricostruito è stato utilizzato per creare una pila di immagini da un orientamento selezionato (vista dall&#39;alto) utilizzando l&...

Watch this Scientific Journal Video about Extracting Metrics for Three-dimensional Root Systems: Volume and Surface Analysis from In-soil X-ray Computed Tomography Data at JoVE.com

Extracting Metrics for Three-dimensional Root Systems: Volume and Surface Analysis from In-soil X-ray Computed Tomography Data

Estrazione metriche per sistemi di radici tridimensionali: volume e superficie di analisi da In-terreno a raggi X Tomografia Computerizzata dati

Una metodologia per l&#39;ottenimento di informazioni visive e quantitative struttura radice da computerizzata a raggi X dei dati acquisiti tomografia a-terreno è presentato.

Plant roots play a critical role in plant-soil-microbe interactions that occur in the rhizosphere, as well as processes with important implications to ...

extracting-metrics-for-three-dimensional-root-systems-volume-surface

Universidad San Sebastian

Research

JoVE Journal

Environment

8.5K Views.  Environmental Molecular Sciences Laboratory.  Una metodologia per l'ottenimento di informazioni visive e quantitative struttura radice da computerizzata a raggi X dei dati acquisiti tomografia a-terreno è presentato. 

Video: Extracting Metrics for Three-dimensional Root Systems: Volume and Surface Analysis from In-soil X-ray Computed Tomography Data

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

Better understanding of plant root dynamics is essential to improve resource use efficiency of agricultural systems and increase the resistance of crop cultivars against environmental stresses. An experimental protocol is presented for RGB and hyperspectral imaging of root systems. The approach uses rhizoboxes where plants grow in natural soil over a longer time to observe fully developed root systems. Experimental settings are exemplified for assessing rhizobox plants under water stress and studying the role of roots. An RGB imaging setup is described for cheap and quick quantification of root development over time. Hyperspectral imaging improves root segmentation from the soil background compared to RGB color based thresholding. The particular strength of hyperspectral imaging is the acquisition of chemometric information on the root-soil system for functional understanding. This is demonstrated with high resolution water content mapping. Spectral imaging however is more complex in image acquisition, processing and analysis compared to the RGB approach. A combination of both methods can optimize a comprehensive assessment of the root system. Application examples integrating root and aboveground traits are given for the context of plant phenotyping and plant physiological research. Further improvement of root imaging can be obtained by optimizing RGB image quality with better illumination using different light sources and by extension of image analysis methods to infer on root zone properties from spectral data.

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.

RGB e Imaging spettrale radice per pianta Phenotyping e ricerca fisiologica: messa a punto sperimentale e protocolli di Imaging

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

Ricerca

Ambiente

Measuring Stolons and Rhizomes of Turfgrasses Using a Digital Image Analysis System

Length and diameter of stolons or rhizomes are usually measured using simple rulers and calipers. This procedure is slow and laborious, so it is often used on a limited number of stolons or rhizomes. For this reason, these traits are limited in their use for morphological characterization of plants. The use of digital image analysis software technology may overcome measurement errors due to human mistakes, which tend to increase as the number and size of samples also increase. The protocol can be used for any kind of crop but is particularly suitable for forage or grasses, where plants are small and numerous. Turf samples consist of aboveground biomass and an upper soil layer to the depth of maximum rhizome development, depending on the species of interest. In studies, samples are washed from the soil, and stolons/rhizomes are cleaned by hand before analysis by digital image analysis software. The samples are further dried in a laboratory heating oven to measure dry weight; therefore, for each sample, the resultant data are total length, total dry weight, and average diameter. Scanned images can be corrected before analysis by excluding visible extraneous parts, such as remaining roots or leaves not removed with the cleaning process. Indeed, these fragments normally have much smaller diameters than stolons or rhizomes, so they can be easily excluded from analysis by fixing the minimum diameter below which objects are not considered. Stolon or rhizome density per unit area can then be calculated based on sample size. The advantage of this method is quick and efficient measurement of the length and average diameter of large sample numbers of stolons or rhizomes.

A software-based image analysis system provides an alternative method to study the morphology of stoloniferous and rhizomatous species. This protocol permits measurement of the length and diameter of stolons and rhizomes and can be applied to samples with a large amount of biomass and to a wide variety of species.

Misurazione di stoloni e rizomi di agrotecniche utilizza un sistema di analisi di immagine digitale

Length and diameter of stolons or rhizomes are usually measured using simple rulers and calipers. This procedure is slow and laborious, so it is often ...

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

Roots are notoriously difficult to study. Soil is both a visual and mechanical barrier, making it difficult to track roots in situ without destructive harvest or expensive equipment. We present a customizable and affordable rhizobox method that allows the non-destructive visualization of root growth over time and is particularly well-suited to studying root plasticity in response to localized resource patches. The method was validated by assessing maize genotypic variation in plasticity responses to patches containing 15N-labeled legume residue. Methods are described to obtain representative developmental measurements over time, measure root length density in resource-containing and control patches, calculate root growth rates, and determine 15N recovery by plant roots and shoots. Advantages, caveats, and potential future applications of the method are also discussed. Although care must be taken to ensure that experimental conditions do not bias root growth data, the rhizobox protocol presented here yields reliable results if carried out with sufficient attention to detail.

Visualizing and measuring root growth in situ is extremely challenging. We present a customizable rhizobox method to track root development and proliferation over time in response to nutrient enrichment. This method is used to analyze maize genotypic differences in root plasticity in response to an organic nitrogen source.

Un protocollo di Rhizobox ottimizzato per visualizzare la crescita delle radici e tempi di risposta alle sostanze nutrienti localizzate

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

Two-Dimensional Visualization and Quantification of Labile, Inorganic Plant Nutrients and Contaminants in Soil

We describe a method for two-dimensional (2D) visualization and quantification of the distribution of labile (i.e., reversibly adsorbed) inorganic nutrient (e.g., P, Fe, Mn) and contaminant (e.g., As, Cd, Pb) solute species in the soil adjacent to plant roots (the &#8216;rhizosphere&#8217;) at sub-millimeter (~100 &#181;m) spatial resolution. The method combines sink-based solute sampling by the diffusive gradients in thin films (DGT) technique with spatially resolved chemical analysis by laser ablation inductively coupled plasma mass spectrometry (LA-ICP-MS). The DGT technique is based on thin hydrogels with homogeneously distributed analyte-selective binding phases. The variety of available binding phases allows for the preparation of different DGT gel types following simple gel fabrication procedures. For DGT gel deployment in the rhizosphere, plants are grown in flat, transparent growth containers (rhizotrons), which enable minimal invasive access to a soil-grown root system. After a pre-growth period, DGT gels are applied to selected regions of interest for in situ solute sampling in the rhizosphere. Afterwards, DGT gels are retrieved and prepared for subsequent chemical analysis of the bound solutes using LA-ICP-MS line-scan imaging. Application of internal normalization using 13C and external calibration using matrix-matched gel standards further allows for the quantification of the 2D solute fluxes. This method is unique in its capability to generate quantitative, sub-mm scale 2D images of multi-element solute fluxes in soil-plant environments, exceeding the achievable spatial resolution of other methods for measuring solute gradients in the rhizosphere substantially. We present the application and evaluation of the method for imaging multiple cationic and anionic solute species in the rhizosphere of terrestrial plants and highlight the possibility of combining this method with complementary solute imaging techniques.

This protocol presents a workflow for sub-mm 2D visualization of multiple labile inorganic nutrient and contaminant solute species using diffusive gradients in thin films (DGT) combined with mass spectrometry imaging. Solute sampling and high-resolution chemical analysis are described in detail for quantitative mapping of solutes in the rhizosphere of terrestrial plants.

Visualizzazione bidimensionale e quantificazione di labile, nutrienti vegetali inorganici e contaminanti nel suolo

We describe a method for two-dimensional (2D) visualization and quantification of the distribution of labile (i.e., reversibly adsorbed) inorganic ...

Leveraging Micro-CT Scanning to Analyze Parasitic Plant-Host Interactions

Micro-CT scanning has become an established tool in investigating plant structure and function. Its non-destructive nature, combined with the possibility of three-dimensional visualization and virtual sectioning, has allowed novel and increasingly detailed analysis of complex plant organs. Interactions among plants, including between parasitic plants and their hosts, can also be explored. However, sample preparation before scanning becomes crucial due to the interaction between these plants, which often differ in tissue organization and composition. Furthermore, the broad diversity of parasitic flowering plants, ranging from highly reduced vegetative bodies to trees, herbs, and shrubs, must be considered during the sampling, treatment, and preparation of parasite-host material. Here two different approaches are described for introducing contrast solutions into the parasite and/or host plants, focusing on analyzing the haustorium. This organ promotes connection and communication between the two plants. Following a simple approach, details of haustorium tissue organization can be explored three-dimensionally, as shown here for&#160;euphytoid, vine, and mistletoe parasitic species. Selecting specific contrasting agents and application approaches also allow detailed observation of endoparasite spread within the host body and detection of direct vessel-to-vessel connection between parasite and host, as shown here for an obligate root parasite. Thus, the protocol discussed here can be applied to the broad diversity of parasitic flowering plants to advance the understanding of their development, structure, and functioning.

Micro-CT is a non-destructive tool that can analyze plant structures in three dimensions. The present protocol describes the sample preparation to leverage micro-CT to analyze parasitic plant structure and function. Different species are used to highlight the advantages of this method when coupled with specific preparations.

Sfruttare la scansione micro-CT per analizzare le interazioni parassitarie pianta-ospite

Micro-CT scanning has become an established tool in investigating plant structure and function. Its non-destructive nature, combined with the possibility ...

Analisi degli anelli di accrescimento degli alberi ad alto rendimento e stima della densità

Tree Core Analysis with X-ray Computed Tomography

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

Autore in primo piano: Progressi nella catena di strumenti CT a raggi X per l'analisi delle carote degli alberi

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

Analisi del nucleo dell'albero con tomografia computerizzata a raggi X

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

Visualization of Failure and the Associated Grain-Scale Mechanical Behavior of Granular Soils under Shear using Synchrotron X-Ray Micro-Tomography

The rapid development of X-ray imaging techniques with image processing and analysis skills has enabled the acquisition of CT images of granular soils with high-spatial resolutions. Based on such CT images, grain-scale mechanical behavior such as particle kinematics (i.e., particle translations and particle rotations), strain localization and inter-particle contact evolution of granular soils can be quantitatively investigated. However, this is inaccessible using conventional experimental methods. This study demonstrates the exploration of the grain-scale mechanical behavior of a granular soil sample under triaxial compression using synchrotron X-ray micro-tomography (&#956;CT). With this method, a specially fabricated miniature loading apparatus is used to apply confining and axial stresses to the sample during the triaxial test. The apparatus is fitted into a synchrotron X-ray tomography setup so that high-spatial resolution CT images of the sample can be collected at different loading stages of the test without any disturbance to the sample. With the capability of extracting information at the macro scale (e.g., sample boundary stresses and strains from the triaxial apparatus setup) and the grain scale (e.g., grain movements and contact interactions from the CT images), this procedure provides an effective methodology to investigate the multi-scale mechanics of granular soils.

The protocol describes procedures to acquire high-spatial resolution computed tomography (CT) images of a granular soil during triaxial compression, and to apply image processing techniques to these CT images to explore the grain-scale mechanical behavior of the soil under loading.

Visualizzazione del fallimento e del comportamento meccanico associato della scala del grano dei suoli granulari sotto Shear utilizzando la microtografia a raggi X del synchrotron

The rapid development of X-ray imaging techniques with image processing and analysis skills has enabled the acquisition of CT images of granular soils ...

Ingegneria

Using High Resolution Computed Tomography to Visualize the Three Dimensional Structure and Function of Plant Vasculature

High resolution x-ray computed tomography (HRCT) is a non-destructive diagnostic imaging technique with sub-micron resolution capability that is now being used to evaluate the structure and function of plant xylem network in three dimensions (3D) (e.g. Brodersen et al. 2010; 2011; 2012a,b). HRCT imaging is based on the same principles as medical CT systems, but a high intensity synchrotron x-ray source results in higher spatial resolution and decreased image acquisition time. Here, we demonstrate in detail how synchrotron-based HRCT (performed at the Advanced Light Source-LBNL Berkeley, CA, USA) in combination with Avizo software (VSG Inc., Burlington, MA, USA) is being used to explore plant xylem in excised tissue and living plants. This new imaging tool allows users to move beyond traditional static, 2D light or electron micrographs and study samples using virtual serial sections in any plane. An infinite number of slices in any orientation can be made on the same sample, a feature that is physically impossible using traditional microscopy methods.
Results demonstrate that HRCT can be applied to both herbaceous and woody plant species, and a range of plant organs (i.e. leaves, petioles, stems, trunks, roots). Figures presented here help demonstrate both a range of representative plant vascular anatomy and the type of detail extracted from HRCT datasets, including scans for coast redwood (Sequoia sempervirens), walnut (Juglans spp.), oak (Quercus spp.), and maple (Acer spp.) tree saplings to sunflowers (Helianthus annuus), grapevines (Vitis spp.), and ferns (Pteridium aquilinum and Woodwardia fimbriata). Excised and dried samples from woody species are easiest to scan and typically yield the best images. However, recent improvements (i.e. more rapid scans and sample stabilization) have made it possible to use this visualization technique on green tissues (e.g. petioles) and in living plants. On occasion some shrinkage of hydrated green plant tissues will cause images to blur and methods to avoid these issues are described. These recent advances with HRCT provide promising new insights into plant vascular function.

High resolution x-ray computed tomography (HRCT) is a non-destructive diagnostic imaging technique that can be used to study the structure and function of plant vasculature in 3D. We demonstrate how HRCT facilitates exploration of xylem networks across a wide range of plant tissues and species.

Utilizzando ad alta risoluzione Tomografia Computerizzata Per visualizzare la struttura tridimensionale e funzione delle piante Vasculature

High resolution x-ray computed tomography (HRCT) is a non-destructive diagnostic imaging technique with sub-micron resolution capability that is now being ...

Estrazione metriche per sistemi di radici tridimensionali: volume e superficie di analisi da In-terreno a raggi X Tomografia Computerizzata dati

Riepilogo

Esplora Altri Video

Capitoli in questo video

RGB e Imaging spettrale radice per pianta Phenotyping e ricerca fisiologica: messa a punto sperimentale e protocolli di Imaging

Misurazione di stoloni e rizomi di agrotecniche utilizza un sistema di analisi di immagine digitale

Un protocollo di Rhizobox ottimizzato per visualizzare la crescita delle radici e tempi di risposta alle sostanze nutrienti localizzate

Visualizzazione bidimensionale e quantificazione di labile, nutrienti vegetali inorganici e contaminanti nel suolo

Sfruttare la scansione micro-CT per analizzare le interazioni parassitarie pianta-ospite

Analisi del nucleo dell'albero con tomografia computerizzata a raggi X

Analisi del nucleo dell'albero con tomografia computerizzata a raggi X

Analisi del nucleo dell'albero con tomografia computerizzata a raggi X

Visualizzazione del fallimento e del comportamento meccanico associato della scala del grano dei suoli granulari sotto Shear utilizzando la microtografia a raggi X del synchrotron

Utilizzando ad alta risoluzione Tomografia Computerizzata Per visualizzare la struttura tridimensionale e funzione delle piante Vasculature