Визуализация нектариев листьев и брактеальных хлопков с помощью цифровой микроскопии для повышения точности оценки и сохранения данных
6 февраля 2026 г.
Здесь мы иллюстрируем пошаговые процессы фенотипирования нектариев листьев и прицветников у хлопковых растений с помощью изображений, полученных цифровой микроскопией. Это эффективный метод оценки нектариев как листьев, так и прицветников хлопка, так как информация может быть собрана и сохранена в виде цифровых изображений.
Текущее исследование направлено на метод, который точно оценивает выражение нектарного признака. Для иллюстрации экспрессии нектарных признаков в качестве модельных тканей использовались как хлопковые листья, так и прицветниковые. Этот метод преодолевает ограничения традиционного подсчёта очков, которые ненадёжны и неточны для нектарных сделок.
Для начала перевезите холодильник и маркированные пакеты Ziploc в теплицу для сбора образцов, соберите молодую ткань листьев из хлопковых растений, выращенных в теплице, возрастом от двух до трёх месяцев, и положите их в маркированные пакеты для образцов. Поместите не менее двух листьев на образец растения в соответствующий маркированный пакет и плотно запечатайте пакет после сбора. Поместите каждый запечатанный пакет с тканью листьев в холодильник.
Собирайте здоровые цветы с верхних веток, когда растения находятся в средней стадии цветения. Положите как минимум два цветка в пакет с этикеткой и запечатайте пакет. Переместите запечатанные пакеты с цветами в холодильник для транспортировки в лабораторию.
Включите микроскоп и выполните начальные этапы запуска. Положите на сцену наполовину сложенный белый лист формата A4, вырезанный по размеру ступени микроскопа. Используйте маленькие ручки света на контроллере консоли, чтобы настроить свет на ступени микроскопа до максимальной интенсивности.
Затем поверните большую ручку яркости на три четверти, чтобы установить его на среднюю высокую. На компьютере выберите увеличение 10 раз в программном обеспечении микроскопа. Положите ткань листа на заранее вырезанный белый лист на стадии микроскопа с абаксиальной стороной вверх и центрируйте её на сцене.
Аккуратно поверните курс и тонкие регуляторные ручки, чтобы сфокусироваться на среднем ребре листа. Продолжайте настраивать, пока изображение не станет чётким и без размытия. Разместите нижний конец среднего ребра там, где находится нектар, в центре поля зрения, обеспечивая при этом ясную видимость расходящихся боковых вен.
Использование ручок настройки курса и тонкой регулировки дополнительно улучшает фокус для улучшения цифровой чёткости изображения. Запечатлеть нектарное изображение. При запросе программного обеспечения сохраняйте изображение с идентификационным номером образца в нужном месте, затем присваивайте балл от одного до четырёх на основе наблюдаемого фенотипа нектарного клета листьев.
Используйте щипцы или руку, чтобы удалить прицветники с цветка. Положите цветок на чистую разделочную доску. Стерильным лезвием отрежьте стебель цветка, затем сделайте прямой разрез по краю удалённых прицветников.
Положите подготовленную цветочную ткань вверх ногами на заранее нарезанный белый лист на стадии микроскопа. Используйте ручки трассы и тонкую регулировку, чтобы улучшить чёткость изображения, отображаемого на экране. Сохраните изображение с соответствующим идентификационным номером образца.
Цифровое изображение абаксиальной поверхности листа на нижней стороне среднего ребра показало два фенотипа с оценкой один без нектариев на среднем ребре. И четвёртый балл — полностью развитый нектар с нектаром. При анализе образцов цветов на предмет нектариев прицветников наблюдались два фенотипа: первый балл не показывал нектара, а четвёртый — полностью сформированный нектар, производящий нектар.
Цифровые изображения нектарных растений чётко показывали как структуры нектара листьев, так и прицветников при увеличении 10, 20 и 40 раз. Выбранные цифровые изображения листьев, соответствующие стандартному формату оценки, показали первый балл с отсутствием нектара, второй балл с недоразвитым нектаром, третий балл с меньшим нектаром и четвёртый балл с полностью развитым нектаром. Точная оценка растений без нектара из сегрегационных популяций нектарных и нектарных скрещиваний крайне важна для отбора растений без нектара, которые могут снизить повреждения насекомых и уменьшить потери урожайности.
Поэтому выбор этого признака важен для последующих применений, таких как ДНК-маркеры, связанные с нектарным признаком, которые являются ценными инструментами для отбора с помощью маркеров.
Обзор
В данной статье представлен пошаговый метод цифровой визуализации для точной оценки экспрессии признаков нектарников у растений хлопчатника. Традиционные методы оценки нектарников ненадежны из-за малозаметности фенотипов и влияния окружающей среды. Описанный протокол использует цифровую микроскопию для получения изображений высокого разрешения листовых и прицветниковых нектарников, что обеспечивает точную фенотипическую дифференциацию и надежное сохранение данных для последующего анализа.
Основные компоненты исследования
Область науки
- Биология растений
- Фенотипирование
- Микроскопия
Теоретические основы
- Нектарники представляют собой специализированные железы, вырабатывающие нектар, которые встречаются у многих видов растений.
- У хлопчатника экспрессия признака нектарников контролируется такими генами, как Ne1 и Ne2, и зависит от факторов окружающей среды и развития.
- Традиционная визуальная оценка нектарников подвержена ошибкам и часто ненадежна.
- Точное фенотипирование имеет важное значение для селекции и последующего генетического применения.
Цель исследования
- Разработать и продемонстрировать надежный метод цифровой визуализации для оценки характеристик нектарников хлопчатника.
- Преодолеть ограничения традиционных методов оценки.
- Предложить протокол, адаптируемый для других признаков растений и различных видов.
Используемые методы
- Сбор образцов молодых листьев и цветков растений хлопчатника, выращенных в теплице.
- Транспортировка образцов в маркированных пакетах и сумках-холодильниках для сохранения целостности тканей.
- Подготовка и препарирование образцов для микроскопии.
- Цифровая визуализация листовых и прицветниковых нектарников при различных увеличениях (10x, 20x, 40x).
- Оценка фенотипов нектарников по стандартизированной шкале (1–4) на основе анализа изображений.
- Архивирование цифровых изображений для последующего использования и анализа.
Основные результаты
- Цифровая визуализация обеспечила четкое представление и дифференциацию фенотипов нектарников.
- Были установлены четыре различных балла фенотипической оценки: отсутствие, недоразвитые, мелкие и полностью развитые нектарники.
- Цифровая оценка повысила точность и воспроизводимость по сравнению с традиционными методами.
- Данный метод облегчил идентификацию растений без нектарников, что важно для селекционных программ, направленных на снижение повреждений насекомыми и потерь урожая.
Выводы
- Оценка на основе цифровых изображений является надежным и точным методом фенотипирования признаков нектарников хлопчатника.
- Данный протокол может быть адаптирован для оценки других признаков растений, таких как железы, волоски и цвет.
- Точное фенотипирование поддерживает последующие приложения, такие как селекция с помощью маркеров в программах селекции.
Часто задаваемые вопросы
Практическая значимость для отрасли
Точная фенотипическая оценка признаков растений имеет решающее значение для валидации признаков, генетического картирования и последующего применения в селекции в рамках сельскохозяйственной биотехнологии. Оценка нектарников хлопчатника с помощью цифровой микроскопии повышает прогностическую достоверность и целостность данных на ранних этапах поиска и отбора признаков. Такой подход способствует принятию обоснованных решений по портфелю разработок, обеспечивая воспроизводимое фенотипирование с высоким разрешением, согласованное со стратегиями маркер-ориентированного отбора.
Стратегическое применение в биофармацевтических исследованиях и разработках
Ранний поиск и валидация мишени
- Обеспечивает точный анализ экспрессии признаков, контролируемых специфическими генетическими локусами, такими как Ne1 и Ne2.
- Способствует снижению биологических рисков за счет выявления тонких фенотипических различий, невидимых невооруженным глазом.
- Повышает достоверность прогнозов при отборе признаков и последующем генетическом анализе.
Скрининг и разработка анализа
- Облегчает подготовку валидированных наборов цифровых изображений для стандартизированных рабочих процессов оценки.
- Повышает воспроизводимость анализа и точность измерения количественных признаков благодаря визуализации с высоким разрешением.
- Позволяет создавать масштабируемые и многократно используемые платформы для фенотипирования, которые могут быть адаптированы для других признаков и видов растений.
Трансляционные и доклинические исследования
- Согласовывает фенотипическую оценку с разработкой генетических маркеров для применения в трансляционной селекции.
- Обеспечивает преемственность от выявления признака до маркер-ориентированного отбора в селекционных программах.
- Снижает риски при принятии решений о продвижении признака за счет предоставления объективных архивных фенотипических данных.
Интеграция конвейера и рабочих процессов
Этот метод цифровой микроскопии интегрируется в непрерывный процесс от выявления признаков до селекции, обеспечивая раннюю валидацию признаков, количественный скрининг и разработку трансляционных маркеров.
- Фундаментальная биология: обеспечивает объективную оценку признаков для уточнения взаимосвязей между генотипом и фенотипом и устранения неоднозначности.
- Скрининг: предоставляет воспроизводимые количественные результаты для надежного сравнения признаков между образцами и условиями.
- Аналитика: создает цифровые архивы, позволяющие проводить ретроспективный анализ и гармонизировать данные между различными исследованиями.
- Трансляционные исследования: связывает фенотипическую оценку с маркерным отбором для обеспечения непрерывности селекционных программ.
- Корпоративное повторное использование: создает масштабируемую систему цифрового фенотипирования, применимую к различным признакам и видам растений.
Операционное и корпоративное воздействие
- Научная ценность: повышает точность прогнозов и снижает механистическую неопределенность при валидации признаков.
- Операционная ценность: стандартизирует рабочие процессы фенотипирования и повышает воспроизводимость результатов между различными группами исследователей.
- Стратегическая ценность: обеспечивает принятие обоснованных решений о продолжении или прекращении работы (go/no-go) и способствует капиталоэффективному развитию признаков.
- Влияние на портфель: позволяет осуществлять приоритезацию признаков для программ селекции и генетического улучшения с учетом рисков.
Особенности реализации
- Требуется опыт в области цифровой микроскопии и оценки фенотипических признаков.
- Необходим доступ к приборам для получения изображений высокого разрешения и инфраструктуре цифрового архивирования.
- Требуется межкомандная стандартизация критериев оценки и методов управления данными.
- Метод применим к различным модельным системам растений при необходимости корректировки протокола.
- Разработка последующих маркеров зависит от четких ассоциаций между фенотипом и генотипом.
Часто задаваемые вопросы по биофармацевтике
Chapters in this video
0:00
Introduction
0:26
Greenhouse Sampling of Cotton Leaves and Flowers for Digital Microscopy of Leaf and Bracteal Nectaries
1:22
Microscope-Based Imaging and Scoring of Leaf Nectaries
3:00
Preparing and Imaging Cotton Bracteal Nectaries
3:43
Results
4:49
Conclusion
