moved to the image capture stations

moved to the image capture stations. Three 5 mega pixel
colour images (RGB images) were taken per plant, two
from the side at 90° from each other and one from the
top. Three fluorescent images were taken in a separate imaging
chamber with constant blue light excitation (400 nm
to 500 nm) and a 1.4 mega pixel colour camera with a
500 nm high pass filter capturing steady-state fluorescence
emission from 500 nm to 750 nm of light-adapted plants.
The images captured allow detection of senescence, necrosis
and chlorosis but are not suitable for measuring
photosynthetic activity since the lighting system is not
pulsed. After image capture, all images were analysed
using the LemnaTec Grid software package (LemnaTec
GmbH, Aachen, Germany).
In brief, the plant was separated from the imaging
background using a nearest-neighbour colour classification.
Noise was removed from the images using erosion
and dilation steps as well as a size filter. Subsequently,
all objects identified as being part of the plant were
composed to one single object. The visible RGB images
were used to measure size and height of the object
(Berger et al. 2012a). The summed area of all three images
per plant was used as an approximation for shoot
biomass (Rajendran et al. 2009; Golzarian et al. 2011;
Berger et al. 2012a). The top view fluorescent images
were used to quantify the level of shoot senescence.
After object separation from the background and noise reduction,
nearest-neighbour colour classification was used
to separate the shoot into healthy leaf area (red chlorophyll
fluorescence) and senescent leaf area (yellow fluorescence;
Figure 1D). The level of senescence was calculated
as the percentage of senescence pixels relative to total
shoot area.
Measurement of shoot biomass and shoot ion
concentration
Shoots were harvested 20 d after salt application and the
fresh weight was measured using a digital scale. Leaf tissue
for shoot Na+ and K+ measurements were taken
from the youngest fully expanded leaf at 20 d after salt
application. The leaves were weighed immediately after
harvest to determine their fresh weight and then dried
in an oven at 70°C for 24 h. The dry weight was measured
to determine the tissue water content. Dried leaf
samples were placed in 50 mL Falcon tubes and digested
in 20 mL1% (v/v) nitric acid (HNO3) for 5 h in a heat
block at 70°C. The samples were shaken every hour to
ensure complete digestion. The concentrations of Na+ and
K+ were determined using a flame photometer (model
420; Sherwood Scientific Ltd., Cambridge, UK).
Competing interests
The authors declare that they have no competing interests.
Authors’ contributions
AH carried out the experiments. SR, BB, MT conceived and supervised the
experiments. AH and BB analysed the data. AH, BB and SR wrote the
manuscript. All authors read and commented on the manuscript.
Acknowledgments
AH is financially supported by an Australian Development Scholarship,
AusAID. SR and MT would like to thank the Australian Research Council and
the Grains Research and Development Corporation for funding. The authors
would like to thank the staff of The Plant Accelerator® for the support in
undertaking this study and analysing the image results. The Plant
Accelerator®, Australian Plant Phenomics Facility, was funded under the
National Collaborative Infrastructure Strategy. We would also like to thank Dr
Julian Taylor for statistical assistance. We are grateful to Dr Christina Morris
for editing the manuscript.
Author details
1Australian Centre for Plant Functional Genomics and the School of
Agriculture Food and Wine, Waite Campus, University of Adelaide, PMB1
Glen Osmond, Adelaide, SA 5064, Australia. 2The Plant Accelerator, Australian
Plant Phenomics Facility, School of Agriculture Food and Wine, Waite
Campus, University of Adelaide, PMB1 Glen Osmond, Adelaide, SA 5064,
Australia. 3Center for Desert Agriculture, Division of Biological and
Environmental Sciences and Engineering, King Abdullah University of Science
and Technology, Thuwal 23955-6900, Kingdom of Saudi Arabia.
Received: 3 March 2014 Accepted: 16 July 2014
References
Abdullah B, Tjokrowidjojo S, Sularjo (2008) Development and prospect of new
plant type of rice in Indonesia (in Indonesian with English abstract). Jurnal
Litbang Pertanian 27(1):1–9
Akita S, Cabuslay G (1990) Physiological basis of differential response to salinity in
rice cultivars. Plant Soil 123(2):277–294
Asch F, Dingkuhn M, Dörffling K, Miezan K (2000) Leaf K/Na ratio predicts salinity
induced yield loss in irrigated rice. Euphytica 113(2):109–118
Aslam M, Qureshi RH, Ahmed N (1993) A rapid screening technique for salt
tolerance in rice (Oryza sativa L.). Plant Soil 150(1):99–107
Berger B, de Regt B, Tester M (2012a) High-throughput phenotyping of plant
shoots. In: Normanly J (ed) High-Throughput Phenotyping in Plants, vol 918.
Methods in Molecular Biology. Humana Press, New York, USA, pp 9–20
Berger B, de Regt B, Tester M (2012b) Trait dissection of salinit

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ย้ายสถานีจับภาพ สาม 5 ล้านพิกเซลได้นำภาพสี (RGB ภาพ) ต่อพืช สองจากด้านข้าง 90 องศาจากแต่ละอื่น ๆ และจากการด้านบน หลอดฟลูออเรสเซนต์ 3 ภาพที่ถ่ายในภาพแยกต่างหากห้อง ด้วยคงกระตุ้นแสงสีฟ้า (400 นาโนเมตร-500 nm) และ 1.4 ล้านพิกเซลสีกับการตัวกรองผ่านสูง nm 500 ที่จับเรืองแสงท่อนจาก 500 nm ถึง 750 nm ของพืชปรับแสงภาพช่วยให้การตรวจจับ senescence ตายเฉพาะส่วนและ chlorosis แต่ไม่เหมาะสำหรับการวัดกิจกรรมสังเคราะห์แสงเนื่องจากระบบไฟไม่ชีพจร หลังจากจับภาพ ภาพทั้งหมดถูกนำมาวิเคราะห์ใช้แพคเกจซอฟต์แวร์ตาราง LemnaTec (LemnaTecGmbH อาเชน เยอรมนี)สรุป พืชถูกแยกออกจากการถ่ายภาพพื้นหลังโดยใช้การจัดประเภทสีใกล้บ้านเพื่อนบ้านเสียงถูกเอาออกจากรูปภาพใช้กัดเซาะและขั้นตอนที่ยืดออกเป็นขนาดกรอง ต่อมาวัตถุทั้งหมดที่ระบุว่าเป็นส่วนหนึ่งของพืชได้ประกอบด้วยวัตถุเดียวหนึ่ง ภาพ RGB สามารถมองเห็นได้ใช้ในการวัดขนาดและความสูงของวัตถุ(เบอร์เกอร์ et al. 2012a) พื้นที่ summed ของทั้งหมด 3 ภาพโรงละใช้เป็นประมาณสำหรับยิงชีวมวล (Rajendran et al. 2009 Golzarian et al. 2011เบอร์เกอร์ร้อยเอ็ด 2012a) ภาพเรืองแสงของมุมมองด้านบนใช้วัดปริมาณระดับ senescence ยิงหลังจากการแยกของวัตถุจากพื้นหลังและเสียงรบกวนลดใช้การจัดประเภทสีใกล้บ้านเพื่อนบ้านแบ่งการถ่ายใบสุขภาพพื้นที่ (คลอโรฟิลล์สีแดงเรืองแสง) และใบ senescent (สีเหลืองเรืองแสงรูปที่ 1 D) คำนวณระดับของ senescenceเป็นเปอร์เซ็นต์ของพิกเซล senescence ญาติรวมทั้งหมดพื้นที่ในการยิงวัดชีวมวลยิงและยิงไอออนความเข้มข้นหน่อได้ 20 d เก็บเกี่ยวหลังจากแอพลิเคชันเกลือและน้ำหนักสดมีวัดโดยใช้เครื่องชั่งดิจิตอล เนื้อเยื่อใบสำหรับการถ่ายภาพ ถ่ายวัด Na + และ K +จากใบขยายเต็มราว ๆ 20 ดีหลังจากเกลือการประยุกต์ใช้ ใบถูกชั่งทันทีเก็บเกี่ยวการตรวจสอบน้ำหนักของพวกเขาสด และอบแห้งในเตาอบที่อุณหภูมิ 70° C ใน 24 h มีวัดน้ำหนักแห้งการตรวจสอบปริมาณน้ำในเนื้อเยื่อ ใบแห้งตัวอย่างในหลอดขนาด 50 มล.เหยี่ยว และย่อยสลายใน 20 mL1 กรดไนตริก% (v/v) (HNO3) สำหรับความร้อน h 5บล็อกที่ 70 องศาเซลเซียส ตัวอย่างจะถูกเขย่าทุกชั่วโมงการทำให้การย่อยอาหารที่สมบูรณ์ ความเข้มข้นของ Na + และK + ถูกกำหนดโดยใช้เครื่องวัดความสว่างเปลวไฟ (รุ่น420 Sherwood วิทยาศาสตร์จำกัด เคมบริดจ์ สหราชอาณาจักร)สถานที่แข่งขันผู้เขียนประกาศว่า พวกเขาจะไม่สนใจคู่แข่งผลงานของผู้เขียนอา ดำเนินการทดลอง SR, BB, MT รู้สึก และดูแลการการทดลอง อา และ BB มาวิเคราะห์ข้อมูล อา BB และ SR เขียนส่งต้นฉบับ ผู้เขียนอ่าน และแสดงความคิดเห็นบนต้นฉบับAcknowledgmentsอา เงินสนับสนุนทุนการพัฒนาออสเตรเลียAusAID SR และ MT ต้องขอขอบคุณสภาวิจัยออสเตรเลีย และงานวิจัยธัญพืชและ บริษัทพัฒนาสำหรับการระดมทุน ผู้เขียนต้องขอขอบคุณพนักงานที่โรงงานเร่ง®สำหรับการสนับสนุนในดำเนินการวิจัย และวิเคราะห์ผลภาพ โรงงานเร่ง® ออสเตรเลียโรงงานอำนวยความสะดวก Phenomics ได้รับการสนับสนุนภายใต้การกลยุทธ์โครงสร้างพื้นฐานร่วมกันของชาติ เราต้องขอขอบคุณดร.Julian Taylor สำหรับความช่วยเหลือทางสถิติ เราจะขอบคุณ Dr Christina Morrisสำหรับการแก้ไขต้นฉบับรายละเอียดผู้เขียน1Australian ศูนย์กลางโรงงาน Genomics และโรงเรียนของเกษตรกรรมอาหารและไวน์ กด Waite วิทยาเขต มหาวิทยาลัย Adelaide, PMB1ออสม่อนด์เกล็น แอดิเลด SA 5064 ออสเตรเลีย 2The พืชเร่ง ออสเตรเลียโรงงานอาคาร Phenomics โรงเรียนเกษตรอาหาร และ ไวน์ กด Waiteมหาวิทยาลัย มหาวิทยาลัยแอดิเลด ออ สม่อนด์เกล็น PMB1 แอดิเลด SA 5064ออสเตรเลีย 3Center สำหรับการเกษตรทะเลทราย ส่วนของชีวภาพ และวิทยาศาสตร์สิ่งแวดล้อมและวิศวกรรม มหาวิทยาลัยวิทยาศาสตร์อับดุลลอฮและ เทคโนโลยี Thuwal 23955-6900 ซาอุดิอาระเบียรับ: ยอม 3 2557 มีนาคม:16 2557 กรกฎาคมอ้างอิงอับดุลลอฮ B, Tjokrowidjojo S, Sularjo (2008) พัฒนา และโอกาสของใหม่ชนิดพืชข้าวในอินโดนีเซีย (ภาษาอินโดนีเซียมีบทคัดย่อภาษาอังกฤษ) ม้วนทาม Litbang 27 (1): 1-9อาคิตะ S, G Cabuslay (1990) พื้นฐานทางสรีรวิทยาของส่วนที่แตกต่างตอบสนองต่อความเค็มในข้าวสายพันธุ์ พืชดิน 123 (2): 277-294Asch F, Dingkuhn M, Dörffling K, K Miezan (2000) ใบ K/นา อัตราคาดการณ์ความเค็มผลผลิตที่เกิดการสูญเสียในยามข้าว Euphytica 113 (2): 109-118Aslam M, Qureshi RH, Ahmed N (1993) A ที่คัดกรองเทคนิคเกลืออย่างรวดเร็วยอมรับในข้าว (เจ้า sativa L.) พืชดิน 150 (1): 99-107เบอร์เกอร์ B, Regt de B, phenotyping Tester M (2012a) ความเร็วสูงของโรงงานถ่ายภาพ ใน: Normanly J (เอ็ด) ความเร็วสูง Phenotyping ในพืช vol 918วิธีทางอณูชีววิทยา Humana กด นิวยอร์ก สหรัฐอเมริกา pp 9 – 20เบอร์เกอร์ B, Regt de B ผ่าเครื่องทดสอบ M (2012b) ลักษณะของ salinit

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ย้ายไปอยู่ที่สถานีจับภาพ สาม 5 ล้านพิกเซล
ภาพสี (ภาพ RGB) ถูกนำมาต่อต้นสอง
จากด้านข้างที่ 90 °จากแต่ละอื่น ๆ และหนึ่งจาก
ด้านบน สามภาพเรืองแสงถูกนำในการถ่ายภาพที่แยกจากกัน
ในห้องที่มีการกระตุ้นอย่างต่อเนื่องแสงสีฟ้า (400 นาโนเมตร
ถึง 500 นาโนเมตร) และกล้องถ่ายภาพสี 1.4 ล้านพิกเซลที่มี
ตัวกรองผ่านสูงนาโนเมตร 500 จับมั่นคงของรัฐเรืองแสง
ปล่อยก๊าซเรือนกระจกจาก 500 นาโนเมตรถึง 750 นาโนเมตรของแสง พืช -adapted.
ภาพที่จับช่วยให้การตรวจสอบของการเสื่อมสภาพของเนื้อร้าย
และ chlorosis แต่ไม่เหมาะสำหรับการวัด
กิจกรรมการสังเคราะห์แสงตั้งแต่ระบบไฟส่องสว่างที่ไม่ได้
ชีพจร หลังจากถ่ายภาพ, ภาพทั้งหมดถูกนำมาวิเคราะห์
โดยใช้แพคเกจซอฟต์แวร์ LemnaTec กริด (LemnaTec
GmbH, อาเค่น, เยอรมนี).
ในช่วงสั้น ๆ พืชที่ถูกแยกออกจากการถ่ายภาพ
พื้นหลังโดยใช้การจัดหมวดหมู่สีที่ใกล้ที่สุดเพื่อนบ้าน.
เสียงรบกวนจะถูกลบออกจากภาพโดยใช้การกัดเซาะ
และขั้นตอนการขยายตัวเช่นเดียวกับตัวกรองขนาด ต่อจากนั้น
วัตถุทั้งหมดที่ระบุว่าเป็นส่วนหนึ่งของพืชที่ถูก
ประกอบกับวัตถุหนึ่งเดียว ที่มองเห็นภาพ RGB
ถูกนำมาใช้ในการวัดขนาดและความสูงของวัตถุ
(เบอร์เกอร์ et al. 2012a) พื้นที่สรุปของทั้งสามภาพ
ต่อต้นใช้เป็นประมาณสำหรับยิง
ชีวมวล (Rajendran et al, 2009. Golzarian et al, 2011.
เบอร์เกอร์ et al, 2012a.) มุมมองด้านบนภาพเรืองแสง
ที่ใช้ในการวัดปริมาณระดับของการถ่ายชราภาพได้.
หลังจากการแยกวัตถุจากพื้นหลังและเสียงรบกวนลดลง,
การจัดหมวดหมู่สีที่ใกล้ที่สุดเพื่อนบ้านถูกนำมาใช้
ในการแยกยิงเข้าไปในพื้นที่ที่มีสุขภาพดีใบ (สีแดงคลอโรฟิล
เรืองแสง) และพื้นที่ใบมีอายุ ( เรืองแสงสีเหลือง
รูปที่ 1D) ระดับของการเสื่อมสภาพที่คำนวณ
เป็นเปอร์เซ็นต์ของพิกเซลชราภาพเมื่อเทียบกับยอดรวม
พื้นที่ยิง.
วัดยิงชีวมวลและยิงไอออน
เข้มข้น
ข้าวกล้าเก็บเกี่ยว 20 D หลังจากการประยุกต์ใช้เกลือและ
น้ำหนักสดถูกวัดโดยใช้เครื่องชั่งดิจิตอล เนื้อเยื่อใบ
สำหรับการถ่าย Na + และ K + วัดถูกนำมา
จากใบขยายตัวได้เต็มที่ที่อายุน้อยที่สุดที่ 20 D หลังจากเกลือ
แอพลิเคชัน ใบชั่งทันทีหลังจาก
เก็บเกี่ยวในการกำหนดน้ำหนักสดของพวกเขาแล้วแห้ง
ในเตาอบที่อุณหภูมิ 70 องศาเซลเซียสเป็นเวลา 24 ชั่วโมง น้ำหนักแห้งวัด
เพื่อตรวจสอบปริมาณน้ำในเนื้อเยื่อ ใบแห้ง
ตัวอย่างถูกวางไว้ในหลอด 50 มลเหยี่ยวและย่อยสลายได้
ใน 20 ML1% (v / v) กรดไนตริก (HNO3) เป็นเวลา 5 ชั่วโมงในความร้อน
บล็อกที่ 70 ° C กลุ่มตัวอย่างถูกเขย่าทุกชั่วโมงเพื่อ
ให้แน่ใจว่าการย่อยอาหารที่สมบูรณ์ ความเข้มข้นของ Na + และ
K + ได้รับการพิจารณาโดยใช้มาตรวัดไฟ (รุ่น
420; เชอร์วู้ด จำกัด วิทยาศาสตร์เคมบริดจ์, สหราชอาณาจักร).
การแข่งขันผลประโยชน์ของ
ผู้เขียนประกาศว่าพวกเขาไม่มีความสนใจที่แข่งขัน.
ผลงานของผู้เขียน '
AH ดำเนินการทดลอง อาร์, บีบี, มอนแทนารู้สึกและดูแล
การทดลอง AH และ BB วิเคราะห์ข้อมูล AH, BB และ SR เขียน
ต้นฉบับ ผู้เขียนทั้งหมดอ่านและแสดงความคิดเห็นในต้นฉบับ.
กิตติกรรมประกาศ
AH ได้รับการสนับสนุนทางการเงินจากทุนการศึกษาการพัฒนาออสเตรเลีย
AusAID เอสอาร์และ MT อยากจะขอขอบคุณสภาวิจัยแห่งออสเตรเลียและ
ธัญพืชการวิจัยและพัฒนาคอร์ปอเรชั่นเพื่อระดมทุน ผู้เขียน
อยากจะขอขอบคุณพนักงานของโรงงานAccelerator®ที่ให้การสนับสนุนใน
การดำเนินการศึกษาและวิเคราะห์ผลภาพ โรง
Accelerator®ออสเตรเลียพืช Phenomics สิ่งอำนวยความสะดวกได้รับการสนับสนุนภายใต้
ยุทธศาสตร์ความร่วมมือโครงสร้างพื้นฐานแห่งชาติ นอกจากนี้เรายังอยากจะขอขอบคุณดร
จูเลียนเทย์เลอร์เพื่อขอความช่วยเหลือทางสถิติ เราขอขอบคุณดรคริสติน่ามอร์ริส
สำหรับการแก้ไขต้นฉบับ.
ผู้เขียนรายละเอียด
1Australian ศูนย์พืชฟังก์ชั่นการทำงานและโรงเรียน
เกษตรอาหารและไวน์, ไวท์วิทยาเขตมหาวิทยาลัยแอดิเลด, PMB1
Glen Osmond, แอดิเลด, SA 5064, ออสเตรเลีย 2The พืชเร่งออสเตรเลีย
พืช Phenomics สิ่งอำนวยความสะดวกของโรงเรียนเกษตรอาหารและไวน์, ไวท์
วิทยาเขตมหาวิทยาลัยแอดิเลด, PMB1 Glen Osmond, แอดิเลด, SA 5064,
ออสเตรเลีย 3Center สำหรับทะเลทรายเกษตรกองชีวภาพและ
วิทยาศาสตร์สิ่งแวดล้อมและวิศวกรรม, กษัตริย์อับดุลลาห์มหาวิทยาลัยวิทยาศาสตร์
. และเทคโนโลยี Thuwal 23955-6900, ราชอาณาจักรซาอุดีอาระเบีย
ได้รับ: 3 มีนาคม 2014 ที่ยอมรับ: 16 กรกฎาคม 2014
อ้างอิง
อับดุลลาห์ B, Tjokrowidjojo S, Sularjo (2008) การพัฒนาและโอกาสของใหม่
ชนิดพืชข้าวในอินโดนีเซีย (อินโดนีเซียในภาษาอังกฤษที่เป็นนามธรรม) Jurnal
Litbang เกษตรกรรม 27 (1): 1-9
อาคิตะ S, Cabuslay G (1990) พื้นฐานทางสรีรวิทยาของการตอบสนองค่าความเค็มใน
พันธุ์ข้าว พืชดิน 123 (2): 277-294
Asch F, Dingkuhn M, Dörffling K, Miezan K (2000) ใบ K / นาอัตราส่วนคาดการณ์ความเค็ม
เหนี่ยวนำให้เกิดการสูญเสียผลผลิตในนาข้าวในเขตชลประทาน Euphytica 113 (2): 109-118
Aslam M, Qureshi RH อาเหม็ด N (1993) เทคนิคการตรวจคัดกรองอย่างรวดเร็วสำหรับเกลือ
อดทนในข้าว (Oryza sativa L. ) พืชดิน 150 (1): 99-107
Berger B, เด Regt B, Tester M (2012a) สูง throughput phenotyping ของพืช
หน่อ ใน: Normanly J (เอ็ด) สูง throughput phenotyping ในพืชฉบับที่ 918.
วิธีทางอณูชีววิทยา Humana กดนิวยอร์ก, สหรัฐอเมริกา, PP 9-20
Berger B, เด Regt B, Tester M (2012b) ผ่าลักษณะของ salinit