改進的成像技術推動了我們測量作物物種性狀的方式

唐納德丹佛斯植物科學中心

測量植物表型是一個用于描述生物體可觀察特征的術語，是研究和改良具有重要經(jīng)濟意義的作物的一個關鍵方面。育種過程的核心表型包括玉米粒數(shù)、小麥種子大小或葡萄果實顏色等性狀。這些特征是肉眼可見的，但實際上是由植物中的微觀分子和細胞過程驅(qū)動的。使用三維 (3D) 成像是植物生物學領域最近的一項創(chuàng)新，用于捕獲“全植物”規(guī)模的表型：從根部的微小細胞和細胞器，到葉子和花朵。然而，目前的 3D成像過程受到耗時的樣品制備和成像深度的限制，通常只能到達植物組織內(nèi)的幾層細胞。

測量植物表型是一個用于描述生物體可觀察特征的術語，是研究和改良具有重要經(jīng)濟意義的作物的一個關鍵方面。育種過程的核心表型包括玉米粒數(shù)、小麥種子大小或葡萄果實顏色等性狀。這些特征是肉眼可見的，但實際上是由植物中的微觀分子和細胞過程驅(qū)動的。使用三維 (3D) 成像是植物生物學領域的一項最新創(chuàng)新，用于捕獲“全植物”規(guī)模的表型：從根部的微小細胞和細胞器，到葉子和花朵。然而，目前的 3D成像過程受到耗時的樣品制備和成像深度的限制，通常只能到達植物組織內(nèi)的幾層細胞。由唐納德丹福斯植物科學中心副成員 Christopher Topp 博士和他實驗室的研究科學家 Keith Duncan 領導的新研究開創(chuàng)了 X 射線顯微鏡技術，以前所未有的速度對植物細胞、整個組織甚至器官進行成像具有細胞分辨率的深度。這項工作得到了 Valent BioSciences LLC 和住友化學公司的支持，最近發(fā)表在科學期刊《植物生理學》上，題為X 射線顯微鏡能夠?qū)χ参?a href="/solutions/cell-mb/" title="細胞" target="_blank" >細胞、組織和器官進行多尺度高分辨率 3D 成像。這項工作將使全球植物科學家能夠以革命性的清晰度研究地上和地下特征。

“這篇論文關注的是多尺度，”通訊作者克里斯托普說，“因為植物是多尺度的。玉米穗開始時是一個稱為分生組織的微觀細胞群。分生組織細胞最終將形成玉米植物的所有可見部分通過分裂和成長?！?他們改進的 3D X 射線顯微鏡 (XRM) 技術使研究人員能夠?qū)⒅参锏陌l(fā)育微觀結構（例如分生組織細胞）與成熟時的可見特征（例如葉子和花朵）聯(lián)系起來。換句話說，3D XRM 提供了整個植物器官和組織的細胞水平分辨率。

此外，他們的 XRM 方法還可以以極高的分辨率對地下結構進行成像，包括根、真菌和其他微生物。“植物根部驅(qū)動著許多重要的生物過程；它們以土壤中的微生物為食，作為回報，植物獲得磷和氮，”Topp 解釋說。“我們知道根和微生物之間的相互作用很重要，因為在我們發(fā)明化肥之前，它是磷和氮的主要來源?！?我們在標準農(nóng)業(yè)實踐中對化肥的依賴反過來又對全球氣候變化做出了重大貢獻?！霸谶^去的 100 年里，所有可生物利用的氮中有一半是在一家工廠生產(chǎn)的，”托普繼續(xù)說道。"

與植物生物學中的其他成像方法相比，3D XRM 方法是獨一無二的，因為它能夠產(chǎn)生基本完美的植物結構 3D 清晰度。其他常用方法（例如基于光子的斷層掃描）受到淺成像深度的限制，并在少數(shù)幾種植物中進行了優(yōu)化。相比之下，通過使用 3D XRM，由 Topp 和 Duncan 領導的團隊能夠在包括玉米、谷子、大豆、畫眉草在內(nèi)的一系列經(jīng)濟重要作物中對“不適應典型光學方法的厚組織”進行成像，和葡萄?！斑@篇論文首次展示了 3D XRM 可以做的廣度，”Topp 指出。

本文的一個主要目標是為其他對 3D XRM 成像感興趣的植物科學家建立一個可重復的協(xié)議。為此，主要作者基思·鄧肯（Keith Duncan）花費了大量時間——以及反復試驗——準備樣品以優(yōu)化植物與其背景之間的對比度。X 射線成像通過差異吸收起作用，其中致密物質(zhì)（如土壤中的礦物質(zhì)）吸收更多的 X 射線并在圖像上顯示更暗。然而，像植物組織這樣的生物物質(zhì)對 X 射線的吸收率很低，該團隊有可能完全洗掉他們對成像感興趣的材料?！盀橐环N樣本解決這個問題——比如根尖——是一回事，”Topp 解釋說，“?但這篇論文的想法是讓研究各種相關植物組織和物種的植物科學家能夠使用這些方法。我們希望將 3D XRM 廣泛應用于地上和地下的植物系統(tǒng)?！币虼?，他們發(fā)布的方法大大提高了植物物種的數(shù)量和可以以近乎完美的分辨率成像的植物組織類型。

Keith Duncan 繼續(xù)領導 Topp Lab 與 Valent Biosciences 和住友化學的合作，專注于提高 3D XRM 能力。他經(jīng)常與丹佛斯中心高級生物成像實驗室主任 Kirk Czymmek 博士合作，他也是該論文的作者。

接下來是對土壤中真菌網(wǎng)絡的 3D 結構進行成像。該工作的一部分包括改進機器學習方法，例如訓練計算機識別圖像中的根、土壤或孢子（真菌的生殖細胞）。他們的工作將繼續(xù)開發(fā)新的技術方法，以提高我們對從微觀到可見的“整個植物”的多尺度理解。