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.

Achtung: Der Betrieb eines Röntgentomographen erfordert sowohl allgemeine Strahlung Ausbildung und instrumentenspezifischen Strahlung Sicherheitstraining. Alle entsprechenden Verfahren relevant in das Labor des Experimentators zu beachten. 1. Root-Imaging Anmerkung: Dieser Schritt beschreibt die Bebilderung einer Gras Probe gehalten in seiner ursprünglichen Boden in einer röhrenförmigen Kunststofftopf (ein Kunststoffrohr mit einem Durchmesser von 40 mm, einer Höhe von 210 mm, und einer Wanddicke von etwa 2 mm). <ol><li> Legen Sie Topfpflanze auf dem Probenmanipulator des Instruments in einem Abstand zur Ziel Vergrößerung gewünscht. Für eine Anlage in einem 2-Zoll Durchmesser Halter die Probe auf Quell Abstand sollte etwa 3 Zoll (7 cm) betragen. </li><li> Passen Sie die Röntgenscaneinstellungen optimale Farbe zu erzielen (Graustufe) Kontrast im Detektor Bild. Hinweis: Diese Einstellungen sind in der Instrumentensteuerungssoftware verwendet. <ol><li> Set Röntgenenergieeinstellungen; 85 kV und 190 &amp; mgr; A wurden in dieser Prüfung verwendetple. </li><li> Stellen Sie die Belichtungszeit. Hier wird eine relativ lange Belichtungszeit von 1 sec wurde für eine bessere Signal-Rausch-Verhältnis verwendet. </li><li> Legen Sie die Anzahl von Vorsprüngen und Frames pro Projektion; 4 Bilder pro Projektion für insgesamt 3142 Projektionen für eine gute Datenstatistiken vorgeschlagen. </li><li> Führen Sie eine Shading-Korrektur der Messbedingungen eingestellt oben durch die &quot;Shading-Korrektur&quot; Tab auswählen und auf &quot;Create&quot; verwenden. Hinweis: Die Schattierungskorrektur für die Variation in Reaktion der Abbildungsvorrichtung der Pixel gleicht, wenn sie mit einer konstanten Menge von Röntgenfluss beleuchtet. Der Vorgang dauert leere Bilder (mit Probe aus Strahlengang entfernt werden) mit dem Röntgenstrahl eingeschaltet und mit dem Strahl ausgeschaltet. Diese Korrektur wird für alle Bilder gesammelt angewendet. </li><li> Wählen Sie den &quot;Minimieren Ring Artefakte&quot; Option (auch als &quot;pendelt Modus&quot;); die Probe wird in Winkelschritten gedreht werden, während die Projektionsbilder erfasst werden. Dies führt dazu, dasseine Akquisition mit einer geringeren Geschwindigkeit, hilft aber Ring Artefakte zu beseitigen. </li><li> Starten Sie den Scan durch die Schaltfläche &quot;Erfassen&quot; unter der Acquisition Registerkarte klicken (mit den Einstellungen oben skizzierten Bildsammlung dauert etwa 4 Stunden). </li></ol></li></ol> 2. Datenrekonstruktion Hinweis: Dieser Abschnitt beschreibt die Rekonstruktion von 3D-Volumendaten aus den RAW-Bilder (Röntgenbilder aus der CT-Scan). <ol><li> Legen Sie die Rohdaten in das Programm. </li><li> Vergleichen erste und das letzte Bild (sollten sie nahezu identisch sein , wie das letzte Bild nach einer 360-Grad - Drehung der Probe genommen wird) , um sicherzustellen , dass die Probe nicht bewegt oder die Scan - Einstellungen nicht während der Datenerfassung geändert werden . </li><li> Berechnen Sie die Rotationszentrum (COR) durch das &quot;Center of rotation&quot; Tab auswählen und auf &quot;Start&quot;; Verwendung Optionen &quot;Automatisch&quot; COR Suche mit &quot;High Quality&quot; Genauigkeit und &quot;Dual&quot; (obere und untere) Scheibe sWahl für COR-Berechnung. </li><li> Wählen Sie das Probenvolumen rekonstruiert werden: Wählen Sie die Registerkarte &quot;Lautstärke&quot; und bearbeiten Sie die Lautstärke Auswahlfenster die Thumbnails verwenden. </li><li> Führen Sie den Wiederaufbau der Lautstärke-Datei mit 3D-Daten zu erstellen, indem Sie auf &quot;Start&quot;. </li></ol> 3. Datenverarbeitung / Segmentation Hinweis: Dieser Abschnitt beschreibt die Schritte, die rekonstruierten Daten für die Weiterverarbeitung im Programm RooTrak vorzubereiten genommen werden Wurzeln zu verfolgen, wie sie durch den Boden verzweigen, und zu isolieren, die Wurzeln von jedem umgebenden Material einen Stapel von binären Bildern von nur produzieren die Wurzel selbst. <ol><li> Die Verarbeitung von Volumendaten in ImageJ ein RooTrak verarbeitbare Bildstapel vorzubereiten: <ol><li> Legen Sie das Volume-Datei in ImageJ. </li><li> Optimieren Sie den Bildkontrast zwischen Wurzel und Boden durch Helligkeits- und Kontrasteinstellungen Einstellung (Bild klicken / Anpassen / Helligkeit / Kontrast). Wenn der interessierende Bereich innerhalb des Bildes sichtbar ist und clearly unterscheidbar, werden die Einstellungen betrachtet optimiert. </li><li> Speichern als Bildstapel in JPEG, BMP oder PNG-Format. </li></ol></li><li> Die Verarbeitung in RooTrak segmentieren die Wurzel: <ol><li> Bild laden Stapel in RooTrak (gehen Sie zu Registerkarte &quot;Extras&quot;, und drücken Sie &quot;Tracker&quot;). </li><li> Set Saatpunkte innen Wurzel: Klicken Sie mehrere Punkte innerhalb jeder der zugehörigen Wurzelabschnitte sichtbar in der Draufsicht Scheibe der Volumendaten. </li><li> Gesetzt tracker parameters &quot;Glätte&quot; und &quot;Ähnlichkeit&quot; bis 0,3 bzw. 0,8. </li><li> Führen Sie die Tracking-Funktion. Dies wird die Wurzel aus dem oberen Bildscheibe den ganzen Weg nach unten Scheibe folgen. </li><li> Nachdem Sie die Volumendaten zu lesen, wählen Sie die Anzahl der Scheiben auf die nutzbare Datenvolumen entsprechend; in diesem Fall wurde, Tracking bei 200 Scheiben gestoppt, das entspricht bis zu einer Tiefe von 6,2 mm, wobei root Grenzen wurde schlecht definiert (das Bild des verfolgten Wurzel begonnen, in die des Bodens zu mischen). Beachten Sie dasBildstapel erzeugt wird automatisch gespeichert werden, wo das Ausgabeverzeichnis erstellt wurde. </li></ol></li></ol> 4. Volumen und Oberflächenanalyse Hinweis: Dieser Schritt beschreibt die isosurface Netzgenerierung aus dem Bildstapel von RooTrak erstellt. <ol><li> Konvertieren Sie Bildstapel von RooTrak in ein binäres Bildformat in ImageJ. Wählen Sie &quot;Bearbeiten&quot; und dann auf &quot;Binary&quot;, dann &quot;Binary Make&quot;. </li><li> Verwenden Sie die Open-Source-ImageJ Plugin, BoneJ, das Dreiecksnetz zu schaffen; in ImageJ wählen &quot;Plugins&quot;, dann &quot;BoneJ&quot;, dann &quot;Isosurface&quot;. </li><li> Set &quot;Resampling&quot; und &quot;Threshold&quot; bis 6 bzw. 120 (Standardeinstellung). Check &quot;anzeigen Oberfläche&quot;, und drücken Sie die Taste &quot;OK&quot;. </li><li> Auf der &quot;3D-Viewer&quot; klicken Sie auf die Registerkarte Datei, dann auf &quot;Export-Oberflächen&quot;, dann speichern unter &quot;STL (binär)&quot;. </li><li> Öffnen Sie imeshJ, wählen Sie die STL-Datei und Voxelgröße in Mikron ein. Klicken Sie auf &quot;Calculate Fläche &quot;in mm 2 Gesamtprobenwurzeloberfläche zu erwerben. In ähnlicher Weise auf&quot; berechnen Volume &quot;auf Gesamtprobe Wurzelvolumen in mm 3 erhalten. </li></ol>

<ol>
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We have nothing to disclose.

Eine Kombination von Röntgencomputertomografie und mehrere Open-Source-Programme erwies sich als eine leistungsstarke Kombination nichtinvasiv Bild Pflanzenwurzelproben, Segment Stammdaten und extrahieren quantitative Informationen (Fläche und Volumen) aus den 3D-Daten zu sein. Unsere Fähigkeit, Funktionen zu visualisieren und zu messen ist immer von Scan-Auflösung begrenzt sowie durch Beschränkung des RooTrak Software. Jedoch war Abtastauflösung ausreicht, um die Mehrheit der Funktionen der Probe in dieser Studie zu erfassen, und RooTrak konnte erfolgreich Segment einen wesentlichen Teil der Wurzel. Die Version von RooTrak in dieser Arbeit beschäftigt sich nicht nach oben Wanderstammsegmente verfolgen (nach oben Verzweigung zu einem erheblichen Teil nicht vorhanden war, in der Probe hier untersuchten); eine neuere Version des Programms befasst sich mit diesem Problem 9. Wie in der Einleitung angedeutet, schlug ein Überblick über die Literatur, dass ein costless Software-Option root volum zu berechnene / Oberfläche von 3D-Tomographiedaten an Proben im Zentimeterbereich und darüber war sehr wünschenswert. Die Bedeutung des Ansatzes hier berichtet wird, ist, dass, nachdem die Wurzel segmentiert ist, es mit einem 3D-Datenformat arbeitet nach dem weit verbreiteten Programm ImageJ erstellt. Das Herz der Analyse ist die Berechnung des Volumens und der Oberfläche der Wurzel von seinem Bild durch ein Dreiecksnetz angenähert. Das Dreiecksnetz von ImageJ im .stl - Format erzeugt, durch die Indizes der Dreiecke dargestellt wird, die die Oberfläche Annäherung bilden. ImeshJ extrahiert die Indizes aus dem binären Dateiformat und ist in der Lage , die Oberfläche von den Indizes zu berechnen (was einfach die Hälfte der Größe des Kreuzprodukt zwischen Vektoren Punkte [1,2] und Punkte [1,3].) das Volumen durch die Konstruktion eines Tetraeders zwischen den Dreieckspunkten berechnet wird, und dem Ursprung und der Suche nach der skalaren triple-Produkt zwischen Verbindungs die Positionsvektoren des Dreiecks. Obwohl es mehrere rESSOURCEN für solche Berechnungen war die Herausforderung effizient die Oberfläche und das Volumen für die Maschen zu berechnen, die nach oben von 10 Millionen Dreiecke enthalten ist (wie es der Fall in grßeren Wurzelstrukturen sein kann.) von Schleifenstrukturen aus dem Code Durch Eliminieren, die die Dreiecke verarbeiten würde einer nach dem anderen, und verschiedene Methoden implementieren, die gleichzeitige Verarbeitung von mehreren Datenpunkten zu ermöglichen, konnten wir die Berechnungen auf einem 6.000.000-Dreiecksnetz in unter 5 Sekunden laufen. Hinsichtlich Größe zu probieren, eine Topfpflanze in einem 20-Unzen-Behälter würde die gesamte Detektorbereich unter der gleichen Vergrößerung abdecken und in einem 2000-Schnittbildstapel als Daten-Set führen würde. Wenn wir die Geschwindigkeit der Berechnung von einem 200-Schnittbildstapel (die Stichprobengröße der verarbeiteten Wurzel in dieser Studie 6,2 mm) verarbeitet in 5 Sekunden auf eine 2000-Schnittbildstapel extrapolieren sollte imeshJ noch verarbeiten , die unter 1 min . Die Produkte dieses Verfahrens sind die Oberfläche und das Volumender Stammprobe, die ohne Entfernen der Pflanze aus dem Boden bestimmt wurden, oder sie in irgendeiner Weise zu stören. Die berechnete Fläche beträgt 351,87 mm 2, ist das Volumen 47,27 mm 3. Andere, Zwischen- Produkte sind eine 3D - Visualisierung der Wurzelstruktur und die Dreiecksgitternetz der Wurzeln (Abbildung 6). Die kritischen Schritte im vorliegenden Protokoll sind die nicht-invasive Bildgebungs der Probendaten mit ausreichender Dichtekontrast (Schritt 1 in Protocol) zur Verfügung zu stellen, die Segmentierung des Wurzelbereichs der Studie aus dem Rest der Probe (Schritt 3), und die Berechnung des Wurzelvolumen und die Oberfläche aus dem Dreiecksnetz, isosurface (Schritt 4). Um eine optimale Dichtekontrast erreichen, werden die Röntgenleistungseinstellungen, 85 kV und 190 &amp; mgr; A, wurden basierend auf Detektorantwort für die vorliegende Probe ausgewählt ist; niedriger Röntgenleistung schlechter Farbkontrast erzeugt hätte, während eine höhere Leistung des Detektors gesättigt hätte. Das Graustufenhistogramm Merkmal der Datenerfassungs-Software führt den Anwender bei der Entscheidung über die Energieeinstellungen zu verwenden. Im Allgemeinen Boden-Pflanze Proben mit einem signifikanten Gehalt an organischen Stoffen sind in der Regel niedriger (&gt; 100 kV) Einstellungen Röntgenspannung erfordern. Die Genauigkeit der berechneten Oberfläche ist auf der Annahme abhängig, dass die Isofläche von ImageJ erzeugt ist eine vernünftige Annäherung an die tatsächliche Oberfläche der Wurzel. Diese Annahme ist für große Wurzelsegmente angemessen, aber könnte sich als weniger so, wenn Wurzeln mit Abmessungen vergleichbar mit der Voxelgröße abgebildet werden. Für die Probe in dieser Studie, die Größe der gesamten Wurzel und seiner Segmente waren Größen größer als der Voxel-Größe. Die Standard ImageJ / BoneJ - Einstellungen (siehe &quot;Threshold&quot; Parameter in 4.3 des Protokolls) , die sich in 3.6x10 -4 mm 2 Dreiecke gegenüber dem 9.6x10 -4 mm 2 Bildpixelgröße haben müssen eine genaue Schätzung der Wurzeloberfläche ein bereitgestelltrea. Bei Proben mit kleineren Merkmalen erfordern näher, die Anzahl der Dreiecke der Oberfläche annähert kann durch Absenken der &quot;Threshold&quot; Wert (Dreieck verkleinert) erhöht werden. Dies wird in mehr Rechenzeit zur Folge haben. Für Wurzelsegmente mit den Abmessungen der Voxelgröße nähert, wird die instrumentelle Auflösung der Engpass, da die Voxeldarstellung weniger genau wird. Die Genauigkeit der Volumen Figur berechnet ist auch abhängig von der obigen Annahme, aber in geringerem Maße, da kleinere Durchmesser Wurzeln auf das Volumen der Wurzel als die Oberfläche des Wurzel proportional weniger beitragen. Jedoch kann ein kleiner Querschnitt der Wurzel abgetastet werden genauso effektiv, wenn Abstand von der Röntgenquelle minimiert wird. Mit anderen Worten erfordert Wurzelsegmenten höher auflösende Daten müssten bei höherer Vergrößerung und genauere Messwerte können erhalten werden, erneut abgetastet zu werden. Die Genauigkeit der Flächenberechnung kann auch sein,durch unvollständige Segmentierung der Wurzel aus dem Boden beeinflusst. Während unsere Fähigkeit, die Wurzel aus dem Boden hängt von der Farbe (Graustufe) Kontrast in dem Abbildungsschritt Verbesserung der Segmentierungsschritt erreicht unterscheiden würde helfen bei der Berechnung einen Fehler zu reduzieren. Die Entwicklung eines neuen Code, der die RooTrak Segmentierungsprozess verbessern würde, ist im Gange. Die Berechnung durch imeshJ getan wurde für einfache durch Vergleichen der Ausgabe des Programms verifiziert, einkomponentige Proben mit bekanntem Volumen und die Oberfläche in unserem Labor. Diese Methode der 3D - Datenverarbeitung sollte an einem anderen Material / Probe Systeme anwendbar sein , wo es Verbindungen zwischen Komponenten von ähnlichen Röntgendämpfung und Schwierigkeiten ergeben sich bei Probe Segmentierung. ImeshJ auf 3D - Daten aus beliebigen Quellen arbeiten (PET, MRT - Aufnahmen) auf jedes Objekt von Interesse, solange ein Bildstapel aus der Daten erzeugt, die verwendet wird, eine Iso-Oberfläche, und die STL-Datei zu erstellendass imeshJ verwendet. Die berechneten Fläche und Volumen Zahlen sollten auf der gleichen Probe durch andere Mittel erhalten Werten verglichen werden (zu entwickeln), um die Genauigkeit dieser Berechnungen abzuschätzen. Dieser Vergleich wird für unsere Fähigkeit , weiter zu verfeinern den imeshJ Code wichtig sein. Zukünftige Pläne umfassen die Entwicklung eines neuen Root - Tracking - Tool und die imeshJ Code für Hochdurchsatz - Bildgebung von Pflanzenwurzelproben.

Roots, als Teil der Rhizosphäre 2-5, eine &quot;unsichtbare&quot; Teil der Pflanzenbiologie dar , da es schwierig Boden zu Bild Wurzeln nicht-invasiv 6 macht, 7. Doch das Wurzelwachstum und Interaktion innerhalb der Bodenumgebung zu studieren ist entscheidend für das Verständnis root / Pflanzenwachstum und Nährstoffkreislauf, was wiederum Auswirkungen auf Aufforstung, Ernährungssicherheit, und das Klima. X-ray - Computertomographie (XCT) hat 8 ein wertvolles Werkzeug für die nichtinvasive Bildgebung von Pflanzenwurzelproben in ihren lokalen Umgebungen erwiesen. Um die Wurzelentwicklung und Dimensionsänderungen unter verschiedenen Bedingungen zu messen, und in der Lage sein, Daten aus verschiedenen Datensätzen / Proben zu vergleichen, muss man quantitative Informationen aus den Tomographiedaten zu extrahieren. Segmentierung der Stammdaten von der des umgebenden Bodens, das heißt, der Isolierung des Wurzel Bild von allem anderen um ihn herum (einschließlich zum Beispiel einer benachbarten Anlage) ist ein kritischer Schritt, bevor accuRate Größenanalyse kann durchgeführt werden. Allerdings ist eine einfache Schwellwertoperation Ansatz oft nicht machbar für Stammdaten. Die Herausforderungen im Zusammenhang mit bildgebenden Pflanzenwurzeln im Boden umfassen Variationen in den Röntgendämpfungseigenschaften des Stammmaterials und die Überlappung in Dämpfungswerte zwischen Wurzel und Boden durch Wasser und organische Stoffe. Diese Fragen wurden hervorragend kürzlich von Mairhofer et al gerichtet. in ihrer visuellen Tracking - Tool RooTrak 7, 9. Der nächste Schritt nach einer erfolgreichen Segmentierung ist die genaue Bestimmung der Wurzelvolumen und die Oberfläche. Das Volumen kann durch Zählen der Anzahl von Voxeln und Multiplizieren mit dem Voxel &#39;Größe gewürfelt geschätzt werden wie vorher 7 gezeigt. Für eine genauere Bestimmung der Wurzeloberfläche und Volumen der Isofläche des segmentierten Wurzelsystem kann durch ein Gitter von Dreiecken dargestellt werden können, ein Algorithmus , bekannt als Marching Cubes 10 verwendet wird . Die Open-Source - ImageJ 11 eingesetzt werden th angenäherte Wurzelvolumen auf der Grundlage der Marching Cubes Algorithmus. Nach bestem Wissen und Gewissen, nur eine begrenzte Anzahl von Open-Source - Software die Berechnung Tomographie-basierte Volumen / Oberflächendaten für die Wurzelproben im Zentimeterbereich gewidmet und oben ist derzeit 12 zur Verfügung. Eine Open-Source - Software , die wir auf 13 schaute konzentriert sich auf das Wurzelwachstum und wird auf zellulärer Funktionen richtet ermöglicht quantitative Volumenanalyse an Einzelzellauflösung. Einige Open-Source - Software , um ganze Wurzelsysteme gewidmet 14 eignet sich hervorragend für kleine Durchmesser Systeme Rohr Wurzel auf der Basis der Annäherung , dass ihre Form tatsächlich rohrförmig ausgebildet ist. Allerdings sind einige Arbeit mit 2D - Bildern und nicht in der Lage zu handhaben 3D 14 Stacks. Des Weiteren kann die rohrförmige Form Approximation nicht gültig sein, wenn Wurzelsysteme mit rauen Oberflächen und ungleichmäßige Formen, wie die von Bäumen, untersucht. Ein weiterer Ansatz 15 verwendet zweidimensionale (2D) Drehbildsequenzen innovativ umgehen the benötigen für eine teure CT-Scanner. Er misst, Aufzeichnungen und zeigt Wurzelsystem Längen. Die Software , die wir von denen nur im Handel erhältlich 16-18 getestet haben; ein nicht erscheint 3D in der Lage sein Bild zu handhaben 16 stapelt, die zweite ist eine Blattfläche und Wurzellängenmesswerkzeug 17, während die dritte auf die Farbanalyse 18 basiert. Auf der Grundlage dieser Umfrage, schlagen wir vor, dass eine costless Option, die die Oberfläche und das Volumen der Wurzel unabhängig von seiner Form von 3D-Tomographiedaten annähert wünschenswert ist. Aufbauend auf dem frei verfügbaren RooTrak und ImageJ, haben wir ein Programm entwickelt, mit dem Namen imeshJ (Supplemental - Code - Datei) , welche Prozesse eine isosurface mesh (Oberfläche Stereolithografie - Datei) von segmentierten Stammdaten erzeugt, und berechnet das Volumen und die Oberfläche der Wurzel von tun einfache geometrische Berechnungen auf dem Dreieck Indexdaten Mesh. Hier berichten wir über eine Methode, die die Verwendung von XCT Bildgebung kombiniert,Daten Rekonstruktion und Visualisierung (Software CT Pro 3D und VG Studio), Segmentierung der Wurzel der Probe aus dem Boden in den 3D-Daten (Open-Source-Software ImageJ und RooTrak) und Extraktion der Oberflächen- und Volumeninformationen aus einem Dreiecksnetz (ImageJ und der Computercode imeshJ).

<table>
	<tbody>
		<tr>
			<td>X-Tek/Metris XTH 320/225 kV&#160;</td>
			<td>Nikon Metrology</td>
			<td>n/a</td>
			<td>X-ray tomography scanner</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Inspect X</td>
			<td>Nikon Metrology</td>
			<td>n/a</td>
			<td>Instrument control software</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>CT Pro 3D</td>
			<td>Nikon Metrology</td>
			<td>n/a</td>
			<td>Reconstruction software, version XT 2.2</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>VG Studio MAX</td>
			<td>Visual Graphics GmbH</td>
			<td>n/a</td>
			<td>Visualization software for 3D volumes, version 2.1.5</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>ImageJ</td>
			<td>Open-source</td>
			<td>n/a</td>
			<td>Image processing and analysis software, version 1.6</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>RooTrak</td>
			<td>Open-source</td>
			<td>n/a</td>
			<td>Root segmentation software, version 0.3.1-b1 beta</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>imeshJ</td>
			<td>EMSL</td>
			<td>n/a</td>
			<td>MATLAB script developed by the authors</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Prairie dropseed grass sample</td>
			<td>n/a</td>
			<td>n/a</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

Pflanzenwurzeln spielen eine entscheidende Rolle bei der Pflanze-Boden-Mikroben-Interaktionen, die in der Rhizosphäre auftreten, sowie Prozesse mit erheblichen Auswirkungen auf den Klimawandel und des Pflanzenanbaus. Quantitative Größeninformationen an Wurzeln in ihrer natürlichen Umgebung ist von unschätzbarem Wert für das Studium Wurzelwachstum und Umweltprozesse mit Pflanzen. Ein wirksames Instrument zur in situ Wurzel Scannen und Analyse Röntgencomputertomografie (XCT) wurde nachgewiesen. Wir wollten ein costless und effizientes Werkzeug zu entwickeln, die die Oberfläche und das Volumen der Wurzel unabhängig von seiner Form von dreidimensionalen (3D) Tomographiedaten annähert. Die Wurzelstruktur eines Prairie Dropseed (Sporobolus heterolepis) Probe wurde unter Verwendung von XCT abgebildet. Die Wurzel wurde rekonstruiert, und die primäre Wurzelstruktur wurde aus den Daten unter Verwendung einer Kombination von lizenzierten und Open-Source-Software extrahiert. Ein isosurface Polygonalnetz wurde dann für eine einfache Analyse erstellt. Wir haben t entwickelter eigenständige Anwendung imeshJ, erzeugt in MATLAB 1, Wurzelvolumen und die Oberfläche aus dem Netz zu berechnen. Die Ausgänge der imeshJ sind Fläche (in mm 2) und das Volumen (in mm 3). Das Verfahren, eine einzigartige Kombination von Werkzeugen aus Bildgebung quantitative Wurzelanalyse verwendet wird, beschrieben. Eine Kombination aus XCT und Open-Source-Software erwies sich als eine leistungsstarke Kombination nichtinvasiv Bild Pflanzenwurzelproben, Segment Stammdaten und extrahieren quantitative Informationen aus den 3D-Daten zu sein. Diese Methodik von 3D-Datenverarbeitung sollte auf andere Material / Probensysteme anwendbar sein, wo es die Verbindung zwischen Komponenten von ähnlicher Röntgenschwächungs und Schwierigkeiten mit der Segmentierung entstehen.

Die Probe , bestehend aus zwei Stämmen des nativen Gras Prairie Dropseed (Sporobolus heterolepis) und dem ursprünglichen Boden um ihn herum von einem Wohngebiet und in einem kleinen röhrenförmigen Halter in 1 zu sehen genommen wurde. Die rekonstruierten Daten Voxelgröße betrug ungefähr 31 &amp; mgr; m x 31 &amp; mgr; m x 31 &amp; mgr; m. Das rekonstruierte Volumen Datei wurde verwendet , um einen Stapel von Bildern aus einer gewählten Ausrichtung (Draufsicht) zu schaffen , mit der Open-Source - Bildbearbeitungsprogramm ImageJ 1.6 11. Die Volumendaten wurde auch in diesem Programm aufgehellt Kontrast zwischen Wurzel und Bodenwerte zu erhöhen. Aus den rekonstruierten Daten, war es klar , dass die Wurzel und einige Komponenten des Bodens, höchstwahrscheinlich organischen Stoffen, haben sehr ähnliche Röntgendämpfungsfaktoren , was zu wenig bis gar keine Grau Kontrast in den Bildern (Abbildung 2). RooTrak, das Programm für die Segmentierung verwendet, ist ein Open - Source - Programm am Zentrum für Integrative Plant Biology 7 an der University of Nottingham entwickelt. Es wird speziell empfohlen, wie sie durch den Boden verzweigen entworfen Wurzeln zu verfolgen, und zu isolieren, um die Wurzeln von Umgebungsmaterial einen Stapel von binären Bildern zu erzeugen. RooTrak hat sich gezeigt , Segmentierungen besser als einfache Schwellwertbildung für Stammdaten 7, 9 zu erzeugen. Ein Startpunkt innerhalb jeder der zugehörigen Wurzelabschnitte sichtbar in der oberen Scheibe der Volumendaten (Abbildung 3) dann die Tracking - Funktion der Software ausgewählt wurde ausgeführt wurde. Die RooTrak Parameter &quot;Glätte&quot; und &quot;Ähnlichkeit&quot; wurden jeweils auf 0,3 und 0,8 eingestellt. Dieser Bereich liefert konstant gute Grauwert Trennung und isoliert die Region von Interesse gut. RooTrak segmentiert erfolgreich die ausgewählten 200 Scheiben von Volumendaten (Abbildung 4), die bis zu einer Tiefe von 6,2 mm entsprach. Siehe SEGM<html> ntation von der Wurzel in der Animationsdatei (Rootvideo.mov). ImageJ wurde ein Dreiecksgitternetz, Isofläche des 3D - Volumens (Annähern der Oberfläche der isolierten root) aus den Daten , die durch RooTrak (Figur 5) erzeugt zur Erzeugung verwendet. Die Standardeinstellungen für &quot;Resampling&quot; verwendet und &quot;Threshold&quot; in ImageJ Plugin BoneJ (siehe 4.3 in Protocol) wurden ausgewählt, weil sie eine detaillierte isosurface in einer relativ schnellen Weise herzustellen. die Resampling-Ebene Einstellen wird die Menge an Zeit, die Auswirkungen auf die Iso-Oberfläche zu machen. Das Netz wurde in der STL - Format gespeichert, und imeshJ verwendet wurde , um die Oberfläche und das Volumen des Netzes zu berechnen. Für das rekonstruierte Volumen in der vorliegenden Studie die berechnete Oberfläche betrug 351,87 mm 2, und das Volumen 47,27 mm 3 (siehe Abbildung 6). <html> &quot;Src =&quot; / files / ftp_upload / 53788 / 53788fig1.jpg &quot;/&gt; Abbildung 1. Die Live in der Studie verwendeten Probe. Das Gras Probe wurde in seiner Heimaterde in einem 7 &quot;hoch, 1,5&quot; Durchmesser Plastiktopf abgebildet. <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/53788/53788fig1large.jpg" target="_blank">Bitte hier klicken</a> , um <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/53788/53788fig1large.jpg" target="_blank">eine größere Version dieser Figur zu sehen.</a> <img alt="Figur 2" src="/files/ftp_upload/53788/53788fig2.jpg" /> Abbildung 2. Die Segmentierung Problem . Links: Draufsicht auf eine horizontale Scheibe der Probe zeigt , organische Substanz (OM) Komponenten von ähnlichen Graustufe zu der der Wurzel . Rechts: 3D - Rendering der Daten alle Komponenten, die von ähnlicher grau sind Ebene an die Wurzel. <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/53788/53788fig2large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier</a> , um <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/53788/53788fig2large.jpg" target="_blank">eine größere Version dieser Figur zu sehen.</a> Zelt &quot;fo: keep-together.within-page =&quot; always &quot;&gt; <img alt="Figur 3" src="/files/ftp_upload/53788/53788fig3.jpg" /> . Abbildung 3. Startpunkt in RooTrak Oben links: Draufsicht Scheibe der Volumendaten in dem Säen begonnen wird; oben rechts: Augmented Blick auf die Scheibe durch ein rotes Quadrat in der linken Abbildung markiert, Saatpunkte innerhalb der zugehörigen Wurzel ausgewählt . Querschnitt; unten: Die Wurzel in der roten Farbe gesättigt ist für die Segmentierung ausgewählt <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/53788/53788fig3large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier</a> um <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/53788/53788fig3large.jpg" target="_blank">eine größere Version dieser Figur zu sehen.</a> <img alt="Abbildung 4" src="/files/ftp_upload/53788/53788fig4.jpg" /> Abbildung 4. Vergleich von Scheiben aus RooTrak. Drei repräsentative Paar Draufsicht Scheiben aus verschiedenen &quot;Höhen&quot; , welche die Wurzel von RooTrak segmentiert. (A - B): Top Scheibe und die entsprechende Scheibe des segmentierten Schaft; (C - D): Mitte der Region Scheibe und die entsprechende Scheibe der segmentierten Wurzel; (E - F).: Bodenbereich in Scheiben schneiden und die entsprechende Scheibe der segmentierten Wurzel <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/53788/53788fig4large.jpg" target="_blank">Bitte hier klicken</a> , um <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/53788/53788fig4large.jpg" target="_blank">eine größere Version dieser Figur zu sehen.</a> <img alt="Abbildung 5" src="/files/ftp_upload/53788/53788fig5.jpg" /> Abbildung 5. Isosurface der Wurzel ab ImageJ erfasst. Die Wurzeloberfläche durch ein Dreiecksnetz angenähert wurde. <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/53788/53788fig5large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier</a> , um <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/53788/53788fig5large.jpg" target="_blank">eine größere Version dieser Figur zu sehen.</a> <img alt="Abbildung 5" src="/files/ftp_upload/53788/53788fig6.jpg" /> <strong&gt; Abbildung 6. Die imeshJ - Schnittstelle. Die grafische Benutzeroberfläche von imeshJ die tatsächlichen Ergebnisse der Berechnung zeigt. <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/53788/53788fig6large.jpg" target="_blank">Bitte hier klicken</a> , um <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/53788/53788fig6large.jpg" target="_blank">eine größere Version dieser Figur zu sehen.</a>

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

Extrahieren von Metriken für die dreidimensionale Wurzelsysteme: Volumen und Oberflächenanalyse von In-Boden Röntgen Computertomographie Daten

Eine Methode zur visuellen und quantitative Wurzelstruktur Informationen von Röntgencomputertomographiedaten zu erhalten im Boden erfasst wird präsentiert.

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

Nanyang Technological University

Research

JoVE Journal

Environment

8.5K Aufrufe.  Environmental Molecular Sciences Laboratory.  Eine Methode zur visuellen und quantitative Wurzelstruktur Informationen von Röntgencomputertomographiedaten zu erhalten im Boden erfasst wird präsentiert. 

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

Surface Renewal: An Advanced Micrometeorological Method for Measuring and Processing Field-Scale Energy Flux Density Data

Advanced micrometeorological methods have become increasingly important in soil, crop, and environmental sciences. For many scientists without formal training in atmospheric science, these techniques are relatively inaccessible. Surface renewal and other flux measurement methods require an understanding of boundary layer meteorology and extensive training in instrumentation and multiple data management programs. To improve accessibility of these techniques, we describe the underlying theory of surface renewal measurements, demonstrate how to set up a field station for surface renewal with eddy covariance calibration, and utilize our open-source turnkey data logger program to perform flux data acquisition and processing. The new turnkey program returns to the user a simple data table with the corrected fluxes and quality control parameters, and eliminates the need for researchers to shuttle between multiple processing programs to obtain the final flux data. An example of data generated from these measurements demonstrates how crop water use is measured with this technique. The output information is useful to growers for making irrigation decisions in a variety of agricultural ecosystems. These stations are currently deployed in numerous field experiments by researchers in our group and the California Department of Water Resources in the following crops: rice, wine and raisin grape vineyards, alfalfa, almond, walnut, peach, lemon, avocado, and corn.

Surface renewal is a micrometeorological method that is being used increasingly to determine energy fluxes, but its technical complexity makes it inaccessible to a broad audience. We describe the steps needed to set up and calibrate a surface renewal field station, to acquire and process data, and to correctly interpret results.

Oberflächen Erneuerung: Ein Advanced Mikrometeorologische Verfahren zur Messung und Verarbeitung Feld Skala Energieflussdichte Daten

Advanced micrometeorological methods have become  increasingly important in soil, crop, and environmental sciences.  For many scientists without formal ...

Forschung

Umwelt

A Small Volume Procedure for Viral Concentration from Water

Small-scale concentration of viruses (sample volumes 1-10 L, here simulated with spiked 100 ml water samples) is an efficient, cost-effective way to identify optimal parameters for virus concentration. Viruses can be concentrated from water using filtration (electropositive, electronegative, glass wool or size exclusion), followed by secondary concentration with beef extract to release viruses from filter surfaces, and finally tertiary concentration resulting in a 5-30 ml volume virus concentrate. In order to identify optimal concentration procedures, two different electropositive filters were evaluated (a glass/cellulose filter [1MDS] and a nano-alumina/glass filter [NanoCeram]), as well as different secondary concentration techniques; the celite technique where three different celite particle sizes were evaluated (fine, medium and large) followed by comparing this technique with that of the established organic flocculation method. Various elution additives were also evaluated for their ability to enhance the release of adenovirus (AdV) particles from filter surfaces. Fine particle celite recovered similar levels of AdV40 and 41 to that of the established organic flocculation method when viral spikes were added during secondary concentration. The glass/cellulose filter recovered higher levels of both, AdV40 and 41, compared to that of a nano-alumina/glass fiber filter. Although not statistically significant, the addition of 0.1% sodium polyphosphate amended beef extract eluant recovered 10% more AdV particles compared to unamended beef extract.

An approach was developed for identifying optimal viral concentration conditions for small volume water samples using spikes of human adenovirus. The techniques described here are used to identify concentration parameters for other viral targets, and applied to large-scale viral concentration experimentation.

Ein kleines Volumen Verfahren für Viral Konzentration von Wasser

Small-scale concentration of viruses (sample volumes 1-10 L, here simulated with spiked 100 ml water samples) is an efficient, cost-effective way to ...

Use of Chironomidae (Diptera) Surface-Floating Pupal Exuviae as a Rapid Bioassessment Protocol for Water Bodies

Rapid bioassessment protocols using benthic macroinvertebrate assemblages have been successfully used to assess human impacts on water quality. Unfortunately, traditional benthic larval sampling methods, such as the dip-net, can be time-consuming and expensive. An alternative protocol involves collection of Chironomidae surface-floating pupal exuviae (SFPE). Chironomidae is a species-rich family of flies (Diptera) whose immature stages typically occur in aquatic habitats. Adult chironomids emerge from the water, leaving their pupal skins, or exuviae, floating on the water&#8217;s surface. Exuviae often accumulate along banks or behind obstructions by action of the wind or water current, where they can be collected to assess chironomid diversity and richness. Chironomids can be used as important biological indicators, since some species are more tolerant to pollution than others. Therefore, the relative abundance and species composition of collected SFPE reflect changes in water quality. Here, methods associated with field collection, laboratory processing, slide mounting, and identification of chironomid SFPE are described in detail. Advantages of the SFPE method include minimal disturbance at a sampling area, efficient and economical sample collection and laboratory processing, ease of identification, applicability in nearly all aquatic environments, and a potentially more sensitive measure of ecosystem stress. Limitations include the inability to determine larval microhabitat use and inability to identify pupal exuviae to species if they have not been associated with adult males.

Use of Chironomidae Diptera Surface-Floating Pupal Exuviae as a Rapid Bioassessment Protocol for Water Bodies

Rapid bioassessment protocols using benthic macroinvertebrates are often used to monitor and assess water quality. An efficient protocol involves collections of Chironomidae surface-floating pupal exuviae (SFPE). Here, techniques for field collection, laboratory processing, slide mounting, and identification of Chironomidae SFPE are described.

Die Nutzung Chironomidae (Diptera) Oberflächenschwimm Pupal Exuviae als schnelle Bioassessment Protokoll für die Wasserkörper

Rapid bioassessment protocols using benthic macroinvertebrate assemblages have been successfully used to assess human impacts on water quality. ...

Soil Lysimeter Excavation for Coupled Hydrological, Geochemical, and Microbiological Investigations

Studying co-evolution of hydrological and biogeochemical processes in the subsurface of natural landscapes can enhance the understanding of coupled Earth-system processes. Such knowledge is imperative in improving predictions of hydro-biogeochemical cycles, especially under climate change scenarios. We present an experimental method, designed to capture sub-surface heterogeneity of an initially homogeneous soil system. This method is based on destructive sampling of a soil lysimeter designed to simulate a small-scale hillslope. A weighing lysimeter of one cubic meter capacity was divided into sections (voxels) and was excavated layer-by-layer, with sub samples being collected from each voxel. The excavation procedure was aimed at detecting the incipient heterogeneity of the system by focusing on the spatial assessment of hydrological, geochemical, and microbiological properties of the soil. Representative results of a few physicochemical variables tested show the development of heterogeneity. Additional work to test interactions between hydrological, geochemical, and microbiological signatures is planned to interpret the observed patterns. Our study also demonstrates the possibility of carrying out similar excavations in order to observe and quantify different aspects of soil-development under varying environmental conditions and scale.

This study presents an excavation method for investigating subsurface hydrological, geochemical, and microbiological heterogeneity of a soil lysimeter. The lysimeter simulates an artificial hillslope which was initially under homogeneous condition and had been subjected to approximately 5,000 mm of water over eight cycles of irrigation in an 18-month period.

Boden Lysimeter Ausgrabung Gekoppelte hydrologische, geochemische und mikrobiologische Untersuchungen

Studying co-evolution of hydrological and biogeochemical processes in the subsurface of natural landscapes can enhance the understanding of coupled ...

Modification and Application of a Leaf Blower-vac for Field Sampling of Arthropods

Rice fields host a large diversity of arthropods, but investigating their population dynamics and interactions is challenging. Here we describe the modification and application of a leaf blower-vac for suction sampling of arthropod populations in rice. When used in combination with an enclosure, application of this sampling device provides absolute estimates of the populations of arthropods as numbers per standardized sampling area. The sampling efficiency depends critically on the sampling duration. In a mature rice crop, a two-minute sampling in an enclosure of 0.13 m2 yields more than 90% of the arthropod population. The device also allows sampling of arthropods dwelling on the water surface or the soil in rice paddies, but it is not suitable for sampling fast flying insects, such as predatory Odonata or larger hymenopterous parasitoids. The modified blower-vac is simple to construct, and cheaper and easier to handle than traditional suction sampling devices, such as D-vac. The low cost makes the modified blower-vac also accessible to researchers in developing countries.

Assessment of arthropod abundance in crops is critical for investigating population dynamics and species interactions. Here we describe the modification and application of a leaf blower-vac for suction sampling of arthropods in rice.

Modifizierung und Anwendung eines Laubbläser-vac für Feld Probenahme von Arthropoden

Rice fields host a large diversity of arthropods, but investigating their population dynamics and interactions is challenging. Here we describe the ...

Protocol for Microplastics Sampling on the Sea Surface and Sample Analysis

Microplastic pollution in the marine environment is a scientific topic that has received increasing attention over the last decade. The majority of scientific publications address microplastic pollution of the sea surface. The protocol below describes the methodology for sampling, sample preparation, separation and chemical identification of microplastic particles. A manta net fixed on an &#187;A frame&#171; attached to the side of the vessel was used for sampling. Microplastic particles caught in the cod end of the net were separated from samples by visual identification and use of stereomicroscopes. Particles were analyzed for their size using an image analysis program and for their chemical structure using ATR-FTIR and micro FTIR spectroscopy. The described protocol is in line with recommendations for microplastics monitoring published by the Marine Strategy Framework Directive (MSFD) Technical Subgroup on Marine Litter. This written protocol with video guide will support the work of researchers that deal with microplastics monitoring all over the world.

The protocol below describes the methodology for: microplastics sampling on the sea surface, separation of microplastic and chemical identification of particles. This protocol is in line with the recommendations for microplastics monitoring published by the MSFD Technical Subgroup on Marine Litter.

Protokoll für die Mikroplastik Probenahme auf der Meeresoberfläche und Probenanalyse

Microplastic pollution in the marine environment is a scientific topic that has received increasing attention over the last decade. The majority of ...

Vegetated Treatment Systems for Removing Contaminants Associated with Surface Water Toxicity in Agriculture and Urban Runoff

Urban stormwater and agriculture irrigation runoff contain a complex mixture of contaminants that are often toxic to adjacent receiving waters. Runoff may be treated with simple systems designed to promote sorption of contaminants to vegetation and soils and promote infiltration. Two example systems are described: a bioswale treatment system for urban stormwater treatment, and a vegetated drainage ditch for treating agriculture irrigation runoff. Both have similar attributes that reduce contaminant loading in runoff: vegetation that results in sorption of the contaminants to the soil and plant surfaces, and water infiltration. These systems may also include the integration of granulated activated carbon as a polishing step to remove residual contaminants. Implementation of these systems in agriculture and urban watersheds requires system monitoring to verify treatment efficacy. This includes chemical monitoring for specific contaminants responsible for toxicity. The current paper emphasizes monitoring of current use pesticides since these are responsible for surface water toxicity to aquatic invertebrates.

This article summarizes the design attributes and the effectiveness of treatment systems that treat urban stormwater and agriculture irrigation runoff to remove pesticides and other contaminants associated with aquatic toxicity.

Vegetierte Behandlungssysteme zur Entfernung von Verunreinigungen, die mit der Oberflächenwasser-Toxizität in der Landwirtschaft und dem städtischen Abfluss verbunden sind

Urban stormwater and agriculture irrigation runoff contain a complex mixture of contaminants that are often toxic to adjacent receiving waters. Runoff may ...

Dispersion of Nanomaterials in Aqueous Media: Towards Protocol Optimization

The sonication process is commonly used for de-agglomerating and dispersing nanomaterials in aqueous based media, necessary to improve homogeneity and stability of the suspension. In this study, a systematic step-wise approach is carried out to identify optimal sonication conditions in order to achieve a stable dispersion. This approach has been adopted and shown to be suitable for several nanomaterials (cerium oxide, zinc oxide, and carbon nanotubes) dispersed in deionized (DI) water. However, with any change in either the nanomaterial type or dispersing medium, there needs to be optimization of the basic protocol by adjusting various factors such as sonication time, power, and sonicator type as well as temperature rise during the process. The approach records the dispersion process in detail. This is necessary to identify the time points as well as other above-mentioned conditions during the sonication process in which there may be undesirable changes, such as damage to the particle surface thus affecting surface properties. Our goal is to offer a harmonized approach that can control the quality of the final, produced dispersion. Such a guideline is instrumental in ensuring dispersion quality repeatability in the nanoscience community, particularly in the field of nanotoxicology.

Here, we present a step-wise protocol for the dispersion of nanomaterials in aqueous media with real-time characterization to identify the optimal sonication conditions, intensity, and duration for improved stability and uniformity of nanoparticle dispersions without impacting the sample integrity.

Dispersion von Nanomaterialien in wässrigen Medien: zur Protokoll-Optimierung

The sonication process is commonly used for de-agglomerating and dispersing nanomaterials in aqueous based media, necessary to improve homogeneity and ...

Stress Distribution During Cold Compression of Rocks and Mineral Aggregates Using Synchrotron-based X-Ray Diffraction

We report detailed procedures for performing compression experiments on rocks and mineral aggregates within a multi-anvil deformation apparatus (D-DIA) coupled with synchrotron X-radiation. A cube-shaped sample assembly is prepared and compressed, at room temperature, by a set of four X-ray transparent sintered diamond anvils and two tungsten carbide anvils, in the lateral and the vertical planes, respectively. All six anvils are housed within a 250-ton hydraulic press and driven inward simultaneously by two wedged guide blocks. A horizontal energy dispersive X-ray beam is projected through and diffracted by the sample assembly. The beam is commonly in the mode of either white or monochromatic X-ray. In the case of white X-ray, the diffracted X-rays are detected by a solid-state detector array that collects the resulting energy dispersive diffraction pattern. In the case of monochromatic X-ray, the diffracted pattern is recorded using a two-dimensional (2-D) detector, such as an imaging plate or a charge-coupled device (CCD) detector. The 2-D diffraction patterns are analyzed to derive lattice spacings. The elastic strains of the sample are derived from the atomic lattice spacing within grains. The stress is then calculated using the predetermined elastic modulus and the elastic strain. Furthermore, the stress distribution in two-dimensions allow for understanding how stress is distributed in different orientations. In addition, a scintillator in the X-ray path yields a visible light image of the sample environment, which allows for the precise measurement of sample length changes during the experiment, yielding a direct measurement of volume strain on the sample. This type of experiment can quantify the stress distribution within geomaterials, which can ultimately shed light on the mechanism responsible for compaction. Such knowledge has the potential to significantly improve our understanding of key processes in rock mechanics, geotechnical engineering, mineral physics, and material science applications where compactive processes are important.

We report detailed procedures for compression experiments on rocks and mineral aggregates within a multi-anvil deformation apparatus coupled with synchrotron X-radiation. Such experiments allow quantification of the stress distribution within samples, that ultimately sheds light on compaction processes in geomaterials.

Spannungsverteilung bei kalten Verdichtung von Steinen und mineralischen Zuschlagsstoffen mit Synchrotron-basierte x-Ray Diffraction

We report detailed procedures for performing compression experiments on rocks and mineral aggregates within a multi-anvil deformation apparatus (D-DIA) ...

Isolation and Analysis of Microbial Communities in Soil, Rhizosphere, and Roots in Perennial Grass Experiments

Plant and soil microbiome studies are becoming increasingly important for understanding the roles microorganisms play in agricultural productivity. The purpose of this manuscript is to provide detail on how to rapidly sample soil, rhizosphere, and endosphere of replicated field trials and analyze changes that may occur in the microbial communities due to sample type, treatment, and plant genotype. The experiment used to demonstrate these methods consists of replicated field plots containing two, pure, warm-season grasses (Panicum virgatum and Andropogon gerardii) and a low-diversity grass mixture (A. gerardii, Sorghastrum nutans, and Bouteloua curtipendula). Briefly, plants are excavated, a variety of roots are cut and placed in phosphate buffer, and then shaken to collect the rhizosphere. Roots are brought to the laboratory on ice and surface sterilized with bleach and ethanol (EtOH). The rhizosphere is filtered and concentrated by centrifugation. Excavated soil from around the root ball is placed into plastic bags and brought to the lab where a small amount of soil is taken for DNA extractions. DNA is extracted from roots, soil, and rhizosphere and then amplified with primers for the V4 region of the 16S rRNA gene. Amplicons are sequenced, then analyzed with open access bioinformatics tools. These methods allow researchers to test how the microbial community diversity and composition varies due to sample type, treatment, and plant genotype. Using these methods along with statistical models, the representative results demonstrate there are significant differences in microbial communities of roots, rhizosphere, and soil. Methods presented here provide a complete set of steps for how to collect field samples, isolate, extract, quantify, amplify, and sequence DNA, and analyze microbial community diversity and composition in replicated field trials.

Excavation of plant roots from the field as well as processing of samples into endosphere, rhizosphere, and soil are described in detail, including DNA extraction and data analysis methods. This paper is designed to enable other laboratories to use these techniques for the study of soil, endosphere, and rhizosphere microbiomes.

Isolierung und Analyse der mikrobiellen Lebensgemeinschaften im Boden, Rhizosphäre und Wurzeln in mehrjährige Grass Experimente

Plant and soil microbiome studies are becoming increasingly important for understanding the roles microorganisms play in agricultural productivity. The ...