新型三维X射线显微镜实现对植物细胞高分辨率成像

测量植物表型是一个用于描述生物体可观察特征的术语,是研究和改良具有重要经济意义的作物的一个关键方面。育种过程的核心表型包括玉米粒数、小麦种子大小或葡萄果实颜色等性状。这些特征是肉眼可见的,但实际上是由植物中的微观分子和细胞过程驱动的。

改进的成像技术推动了我们测量作物物种性状的方式

新型三维X射线显微镜实现对植物细胞高分辨率成像

唐纳德丹佛斯植物科学中心

测量植物表型是一个用于描述生物体可观察特征的术语,是研究和改良具有重要经济意义的作物的一个关键方面。育种过程的核心表型包括玉米粒数、小麦种子大小或葡萄果实颜色等性状。这些特征是肉眼可见的,但实际上是由植物中的微观分子和细胞过程驱动的。使用三维 (3D) 成像是植物生物学领域最近的一项创新,用于捕获“全植物”规模的表型:从根部的微小细胞细胞器,到叶子和花朵。然而,目前的 3D成像过程受到耗时的样品制备成像深度的限制,通常只能到达植物组织内的几层细胞

测量植物表型是一个用于描述生物体可观察特征的术语,是研究和改良具有重要经济意义的作物的一个关键方面。育种过程的核心表型包括玉米粒数、小麦种子大小或葡萄果实颜色等性状。这些特征是肉眼可见的,但实际上是由植物中的微观分子和细胞过程驱动的。使用三维 (3D) 成像是植物生物学领域的一项最新创新,用于捕获“全植物”规模的表型:从根部的微小细胞细胞器,到叶子和花朵。然而,目前的 3D成像过程受到耗时的样品制备成像深度的限制,通常只能到达植物组织内的几层细胞。由唐纳德丹福斯植物科学中心副成员 Christopher Topp 博士和他实验室研究科学家 Keith Duncan 领导的新研究开创了 X 射线显微镜技术,以前所未有的速度对植物细胞、整个组织甚至器官进行成像具有细胞分辨率的深度。这项工作得到了 Valent BioSciences LLC 和住友化学公司的支持,最近发表在科学期刊《植物生理学》上,题为X 射线显微镜能够对植物细胞、组织和器官进行多尺度高分辨率 3D 成像。这项工作将使全球植物科学家能够以革命性的清晰度研究地上和地下特征。

“这篇论文关注的是多尺度,”通讯作者克里斯托普说,“因为植物是多尺度的。玉米穗开始时是一个称为分生组织的微观细胞群。分生组织细胞最终将形成玉米植物的所有可见部分通过分裂和成长。” 他们改进的 3D X 射线显微镜 (XRM) 技术使研究人员能够将植物的发育微观结构(例如分生组织细胞)与成熟时的可见特征(例如叶子和花朵)联系起来。换句话说,3D XRM 提供了整个植物器官和组织的细胞水平分辨率。

此外,他们的 XRM 方法还可以以极高的分辨率对地下结构进行成像,包括根、真菌和其他微生物。“植物根部驱动着许多重要的生物过程;它们以土壤中的微生物为食,作为回报,植物获得磷和氮,”Topp 解释说。“我们知道根和微生物之间的相互作用很重要,因为在我们发明化肥之前,它是磷和氮的主要来源。” 我们在标准农业实践中对化肥的依赖反过来又对全球气候变化做出了重大贡献。“在过去的 100 年里,所有可生物利用的氮中有一半是在一家工厂生产的,”托普继续说道。"

与植物生物学中的其他成像方法相比,3D XRM 方法是独一无二的,因为它能够产生基本完美的植物结构 3D 清晰度。其他常用方法(例如基于光子的断层扫描)受到浅成像深度的限制,并在少数几种植物中进行了优化。相比之下,通过使用 3D XRM,由 Topp 和 Duncan 领导的团队能够在包括玉米、谷子、大豆、画眉草在内的一系列经济重要作物中对“不适应典型光学方法的厚组织”进行成像,和葡萄。“这篇论文首次展示了 3D XRM 可以做的广度,”Topp 指出。

本文的一个主要目标是为其他对 3D XRM 成像感兴趣的植物科学家建立一个可重复的协议。为此,主要作者基思·邓肯(Keith Duncan)花费了大量时间——以及反复试验——准备样品以优化植物与其背景之间的对比度。X 射线成像通过差异吸收起作用,其中致密物质(如土壤中的矿物质)吸收更多的 X 射线并在图像上显示更暗。然而,像植物组织这样的生物物质对 X 射线的吸收率很低,该团队有可能完全洗掉他们对成像感兴趣的材料。“为一种样本解决这个问题——比如根尖——是一回事,”Topp 解释说,“ 但这篇论文的想法是让研究各种相关植物组织和物种的植物科学家能够使用这些方法。我们希望将 3D XRM 广泛应用于地上和地下的植物系统。”因此,他们发布的方法大大提高了植物物种的数量和可以以近乎完美的分辨率成像的植物组织类型。

Keith Duncan 继续领导 Topp Lab 与 Valent Biosciences 和住友化学的合作,专注于提高 3D XRM 能力。他经常与丹佛斯中心高级生物成像实验室主任 Kirk Czymmek 博士合作,他也是该论文的作者。

接下来是对土壤中真菌网络的 3D 结构进行成像。该工作的一部分包括改进机器学习方法,例如训练计算机识别图像中的根、土壤或孢子(真菌的生殖细胞)。他们的工作将继续开发新的技术方法,以提高我们对从微观到可见的“整个植物”的多尺度理解。

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