Quest'opera è stata sostenuta dai finanziamenti in-House di USDA.

1. preparazione
<ol><li>Raccogliere le attrezzature, materiali e software per registrare ed elaborare il video dell'impianto di congelamento.<ol>
<li>Avviare un congelatore programmabile impostando l'interruttore di accensione su One impostare la temperatura a 0 ° C. Programma il congelatore per raggiungere-8 ° C a 1 ° C/h.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Posizionare una pianta della fragola 6 settimane-vecchio con 2-5 fiori che è stato coltivato in un contenitore da 1L nel congelatore.</li>
	<li>Impostare 2 telecamere IR (ad es., telecamere FLIR T620) utilizzando cinghie di fissaggio e un piccolo blocco di legno per produrre l'angolo di convergenza corretta delle lenti. Nota: La distanza ottimale per il centro delle lenti di 2 macchine fotografiche dello spazio è generalmente considerata essere lo stesso come la distanza tra gli occhi1 o circa 7 cm.</li>
	<li>Montaggio sia su un 10 x 10 cm laboratorio jack e posizione abbastanza alla pianta per consentire l'immagine da mettere a fuoco vicino il jack nel congelatore. Regolare le telecamere verticalmente e orizzontalmente affinché la stessa parte della pianta è visibile da entrambe le fotocamere. Utilizzare il jack per posizionare entrambe le fotocamere in verticale in modo che le 2 immagini contengono il di piante intere e una parte del terreno.</li>
	<li>Collegare le 2 telecamere utilizzando un connettore USB per le prese USB sul computer.</li>
	<li>Inserire le 2 uscite di a/c in entrambe le fotocamere per consentire il monitoraggio continuo delle piante.</li>
</ol>2. computer e l'installazione di Software per la registrazione
<ol><li>Aprire 2 finestre (1 per ogni telecamera) del software facendo doppio clic sull'icona per il software della telecamera IR 2 x. Seguire le istruzioni nel menu aiuto per collegare la telecamera a sinistra nella finestra di sinistra e la telecamera a destra nella finestra di destra. Nota: I dettagli per l'utilizzo del software possono essere letta attraverso il menu aiuto. Una tavolozza monocromatica è più adatta per questo esempio a causa della necessità di utilizzo di colorazione rosso-blu per il rendering 3D.</li>
	<li>Aprire il software di cattura schermo facendo doppio clic sull'icona per il programma. Regolare il fotogramma acquisito facendo clic e trascinando il telaio in modo che include entrambe le fotocamere per consentire una cattura dello schermo di entrambe le telecamere contemporaneamente. Nota: Schermata di cattura il flusso video da entrambe le telecamere contemporaneamente è fondamentale perché permette una sincronizzazione perfetta di visite sia a sinistra che a destra.</li>
	<li>Registrare i video con incrementi di 3 h per un'elaborazione più facile del software di elaborazione video. Nota: È impossibile sapere esattamente quando la pianta si blocca, quindi è importante a record per qualche tempo prima dell'evento di congelare. La possibilità di registrare in segmenti è una caratteristica di questo software, quindi è consigliabile che questa viene impostata per registrare per 3 h. Il software verrà automaticamente salvare la registrazione di 3 h e poi iniziare una nuova registrazione. Il file per ogni 3-ore di registrazione verrà assegnato automaticamente una sequenza numerica dopo il nome. Ogni file video sarà da 10 a 20 GB, quindi assicurarsi che spazio sufficiente sia disponibile su un disco rigido per più file di queste dimensioni.</li>
	<li>Avviare il programma di congelatore selezionando Esegui nel menu controller e iniziare la cattura dello schermo. Quindi premere il tasto Rec sulla finestra. Assicurarsi che la struttura Mostra la regione dello schermo viene catturato diventa rossa.</li>
	<li>Registrare la pianta di fragola congelamento fino a-8 ° C e tenere la temperatura del freezer per 1 h.</li>
	<li>Alzare la temperatura del congelatore a 2 ° C/h fino a quando il congelatore è a + 2 ° C. Interrompere la registrazione. Nota: Il totale tempo di congelamento è 14 h.</li>
	<li>Convertire i file di interesse da formato. MP4 in. MOV utilizzando un software di conversione di file. Nota: In questo caso, un file di singolo 3h contenenti 1 o più eventi di blocco verrà utilizzato.</li>
</ol>3. elaborazione Video utilizzando un Video Software di Imaging
Nota: Video software di imaging sarà utilizzato in questo esempio. Tutorial su come utilizzare il software sono disponibili online. Questo esempio presuppone una conoscenza di base del software. La comprensione di termini come "composizione", "strato" e "coda di rendering", così come i vari pannelli e come modificarli, è presupposto.
<ol><li>Fare doppio clic in un punto qualsiasi all'interno del pannello progetto per importare il file. MOV di interesse nel software di imaging e trascinare il file sull'icona di composizione nella parte inferiore del pannello progetto. Quindi salvare il progetto nella stessa cartella che contiene il video originale. Nota: Il video registrato sarà visibile nel riquadro di anteprima.</li>
	<li>Fare clic sull'icona Area di interesse lungo la parte inferiore della finestra di anteprima e, utilizzando il cursore, delineare solo la registrazione dalla videocamera sinistra.</li>
	<li>Trascinare l'icona di composizione per creare una seconda composizione dello stesso video lo stesso video. MOV. Ripetere il punto 3.3, ma questa volta, è possibile utilizzare il cursore per selezionare solo la fotocamera giusta.</li>
	<li>Selezionare composizione > Ritaglia Comp per area di interesse per la vista di sinistra. Ripetere questa operazione per la vista giusta. Rinominare ogni composizione per indicare che è destra e sinistra.</li>
	<li>Evidenziare la composizione sinistra facendo clic su di esso e, nel menu principale in alto, selezionando composizione > Aggiungi a coda di rendering.</li>
	<li>Nella coda di rendering, fare clic su Modulo di Output e assicurarsi che il video verrà visualizzato come un video (ad esempio, un video di QuickTime). Fare clic sulle Impostazioni di rendering per ridurre la risoluzione per consentire un rendering più veloce. Fare clic su Output, nome dei video Sinistra di fragolae salvarlo nella stessa cartella come la registrazione originale e il progetto. Fare clic su Salvae quindi fare clic sul pulsante Render al lato superiore destro del pannello render.</li>
	<li>Ripetere il passaggio 3.6 per la composizione di Destra di fragola .</li>
	<li>Fare doppio clic sul pannello progetto e importare i video di destra e Sinistra di fragola Fragola che sono stati appena resi.</li>
	<li>Evidenziare entrambi i video e trascinarli sull'icona di composizione nella parte inferiore del pannello progetto. Nella schermata pop-up chiedendo per la Durata fissa, immettere 3 con 5 zeri per una durata di 3 h. Nota: Entrambi i video, precisamente sincronizzati, sarà nel pannello progetto, ma solo il video più in alto nel pannello Composizione sarà visibile.</li>
	<li>Per visualizzare l'altra immagine, fare clic sul piccolo bulbo oculare per disattivare i layer. Premere CTRL/W per permettere un controllo rotazione delle immagini nel pannello anteprima utilizzando il cursore. Utilizzando il cursore e cliccando lo strato superiore e spegnere, regolare l'aspetto rotazione della parte superiore o la vista dal basso per assicurarsi che entrambe le immagini sono sullo stesso piano di rotazione. Quindi regolare la X - e Y-aereo direttamente all'interno della subroutine di occhiali 3D.</li>
	<li>Evidenziare lo strato superiore del pannello Composizione e scegliete effetto > prospettiva > occhiali 3D dal menu nella parte superiore. Nota: I parametri per il 3D occhiali effetto pop-up all'interno del pannello di controllo.</li>
	<li>Nel pannello di controllo, fare clic sulla casella a destra della "vista sinistra" — Se il pannello di controllo non è separato dal pannello progetto, fare clic sulla scheda Pannello di controllo nella parte superiore del pannello progetto. Elenco i 2 video nel pannello Composizione in un menu a discesa, evidenziare il video nell'elenco per la "vista sinistra". Ripetere questo passaggio per "vista destra".</li>
	<li>Nella casella a destra della vista 3D, selezionare Rosso blu LR.</li>
	<li>Utilizzando occhiali rosso-blu, ispezionare la visualizzazione nel pannello progetto. Se la vista 3D sembra essere corretto, prova a cliccare Scambia sinistra-destra. Regolare la convergenza di scena e allineamento verticale per eliminare qualsiasi ceppo ghosting e occhio.</li>
	<li>Quando l'aspetto 3D del video è accettabile, evidenziare la composizione facendo clic su di esso e selezionare composizione > Aggiungi a coda di rendering come è stato fatto nel passaggio 3,7. Il rendering del video nella stessa cartella degli altri file nel progetto. Nota: Questo file sarà piuttosto grande. Una volta che il file è stato reso, può essere nuovamente eseguito il rendering di file di dimensioni ridotte utilizzando il software di elaborazione video.</li>
</ol>

<ol>
	<li>Geng, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Three-dimensional+display+technologies.">Three-dimensional display technologies.</a> Advances in Optics and Photonics. 5, 456-535 (2013).</li><li>Ceccardi, T. L., Heath, R. L., Ting, I. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Low-temperature+exotherm+measurement+using+infrared+thermography.">Low-temperature exotherm measurement using infrared thermography.</a> HortScience. 30, 140-142 (1995).</li><li>Wimmer, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> History of thermal imaging, Security Sales and Integration. , (2011).</li><li>Wisniewski, M., Lindow, S. E., Ashworth, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Observations+of+ice+nucleation+and+propagation+in+plants+using+infrared+video+thermography.">Observations of ice nucleation and propagation in plants using infrared video thermography.</a> Plant Physiology. 113, 327-334 (1997).</li><li>Kuprian, E., Tuong, T., Pfaller, K., Livingston, D. P., Neuner, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Persistent+supercooling+of+reproductive+shoots+is+enabled+by+structural+ice+barriers+being+active+despite+an+intact+xylem+connection.">Persistent supercooling of reproductive shoots is enabled by structural ice barriers being active despite an intact xylem connection.</a> Public Library of Science ONE. 11, e0163160 (2016).</li><li>Livingston, D. P., Tuong, T. D., Murphy, J. P., Gusta, L., Wisniewski, M. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=High-definition+infrared+thermography+of+ice+nucleation+and+propagation+in+wheat+under+natural+frost+conditions+and+controlled+freezing.">High-definition infrared thermography of ice nucleation and propagation in wheat under natural frost conditions and controlled freezing.</a> Planta. 247, 791-806 (2017).</li><li>Boyles, R. P., Raman, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Analysis+of+climate+patterns+and+trends+in+North+Carolina+(1949-1998).">Analysis of climate patterns and trends in North Carolina (1949-1998).</a> Environment International. 29 (2-3), 263-275 (2003).</li><li>Poling, E. B., Poling, E. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Managing+Cold+Events.">Managing Cold Events.</a> A Growers' Guide to Production, Economics and Marketing. , 75-97 (2015).</li><li>Hacker, J., Neuner, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Ice+porpagaion+in+plants+visualized+at+the+tissue+level+by+infrared+differential+thermal+analysis+(IDTA).">Ice porpagaion in plants visualized at the tissue level by infrared differential thermal analysis (IDTA).</a> Tree Physiology. 27, 1661-1670 (2007).</li><li>He, J. Q., Harrison, R. J., Li, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+novel+3D+imaging+system+for+strawberry+phenotyping.">A novel 3D imaging system for strawberry phenotyping.</a> Plant Methods. 13, 93-101 (2017).</li></ol>

Gli autori non hanno nulla a rivelare.

Due telecamere IR sono necessari per questo protocollo, ed essi devono essere rivolti verso il soggetto da angolazioni leggermente diverse1. Ciò richiederà le lenti per essere da 5-8 cm tra loro, ma entrambi devono essere finalizzati allo stesso posto al soggetto di essere filmata. Le lenti della fotocamera da 2 può essere considerato una sorta di surrogato per gli occhi dello spettatore. La telecamera a sinistra è analoga all'occhio sinistro e la fotocamera giusta per l'occhio destro. Il software di post-elaborazione sarà colorare l'immagine a sinistra per un colore rosso e la giusta immagine per un colore blu, quindi indossando occhiali rosso-blu, l'occhio di sinistra può solo vedere l'immagine a sinistra e l'occhio destro solo l'immagine di destra. Ciò significa che è importante utilizzare la tavolozza di gradazioni di grigio del software fotocamera IR quando si registra l'evento di blocco. Il cervello si combina le 2 immagini che lo spettatore potrà osservare in 3D1.
Un altro passaggio fondamentale per questo protocollo è l'utilizzo di software di cattura schermo per acquisire l'output di entrambe le telecamere contemporaneamente. Di catturare l'output di entrambe le telecamere contemporaneamente, è garantita una perfetta sincronizzazione dell'output da entrambe le fotocamere. Sincronizzare le immagini destra e sinistra è un aspetto cruciale della produzione di film 3D e sono discussi altrove in dettaglio. 1
Per evitare qualsiasi affaticamento degli occhi, è importante che la verticale e la convergenza orizzontale delle immagini sinistra e destra siano corretti. Mentre le telecamere devono essere posizionate per garantire una corretta convergenza prima della registrazione, non hanno essere perfetto. Il software di post-produzione descritto qui consentirà regolazioni in convergenza destra-sinistra, su-giù e di rotazione. Il software permetterà anche un anaglifo rosso-verde video ad essere prodotto se non sono disponibili vetri rosso-blu.
Una limitazione della tecnica è il requisito di occhiali rosso-blu per visualizzare il video 3D. È probabile che molti individui non avrà occhiali rosso-blu prontamente disponibili. Inoltre, mentre producendo un video anaglifi rosso-blu è il modo più semplice e meno costoso per produrre un video 3D, video anaglifi rosso-blu può solo trasmettere una visione cromatica limitata del loro oggetto. Tuttavia, questo è senza dubbio una limitazione insignificante poiché radiazione IR, in realtà, può solo essere osservati in scala di grigi. I colori sono percepiti solo dagli esseri umani nella parte visibile dello spettro elettromagnetico.
La risoluzione limitata in tecnologia IR presto reso difficile determinare la posizione precisa di nucleazione di ghiaccio anche come quali tessuti il ghiaccio propagati in. Analisi termica differenziale9 ha migliorato la capacità di individuare i siti di nucleazione di ghiaccio; Tuttavia, rimane una prospettiva 2-dimensionale che non dispone di informazioni sulla profondità. La mancanza di informazioni fornisce una prospettiva limitata e non rappresenti perfettamente congelamento come si verifica nel mondo reale.
Film commerciali utilizzano varie tecniche per la visualizzazione di immagini in 3D, il più comune essendo polarizzazione-intreccio1. Le tecniche più popolari richiedono copricapo che è specifico per il processo di interlacciamento, ma auto-stereoscopico tecniche che non richiedono copricapo sono in fasi di sviluppo1. Nessuna delle tecniche di rendering 3D, tuttavia, sono disponibile per la visualizzazione del video di IR in 3 dimensioni. In aggiunta, mentre queste tecniche forniscono il 3D più chiara dei video disponibili, che richiedono la sincronizzazione e dispositivi di proiezione speciale, nonché superfici riflettenti su cui proiettare le immagini1.
Comunicare le scoperte scientifiche nella maniera più chiara possibile è essenziale per la creazione di una comunità che intende promuovere un progresso efficiente e tempestivo in scoperte scientifiche. Osservazioni del mondo in cui viviamo sono sempre in 3 dimensioni, ma è difficile da rappresentare con precisione tali osservazioni utilizzando solo immagini 2D. Ad esempio, sarebbe difficile, se non impossibile, determinare precisamente che root(s) aveva congelato nell'imaging IR del congelamento in radici di grano (Figura 2B). Tuttavia, utilizzando un processo di anaglifi 3D rende relativamente semplice per determinare esattamente quale radice congelato a che ora (Figura 2D). Certo, rimane essere determinata quali nuove informazioni (non ottenibile da Videografia 2D) potrebbero essere raccolte da una prospettiva 3D di congelamento in piante. Tuttavia, non è insolito per le informazioni univoche di ottenere quando l'analisi di materiale vegetale in 3D10. Utilizzando screen capture software per sincronizzare con precisione le immagini di destra-sinistra e software disponibile in commercio per creare un anaglifo video, qualsiasi laboratorio che utilizza dati visivi per capire i processi biologici in grado di generare immagini e video in 3D.

Pur vivendo in un mondo delle tre dimensioni fisiche, i ricercatori sono spesso limitati a riferire le osservazioni visive in 2D. Anche se immagini 2D sono generalmente sufficienti per comunicare informazioni importanti, questa mancanza di informazioni sulla profondità limita la nostra capacità di percepire e comprendere la complessità di oggetti del mondo reale. 1
Questa carenza di informazioni sulla profondità fornito un incentivo a produrre video 3D principalmente nell'industria cinematografica commerciale dal primi anni del 19001. Tuttavia, generando informazioni 3D in immagini fisse e video è ostacolata dalle complessità coinvolte nella produzione di tali immagini. L'approccio più semplice per la generazione di film in 3D si basa su principi utilizzati nella fotografia stereoscopica. Fotografia stereoscopica utilizza due immagini dello stesso oggetto da punti di vista leggermente diversi che trasmette un'immagine 3D nel cervello. Per rendere questo possibile, ogni occhio deve guardare solo alla sua rispettiva immagine (cioè, l'occhio sinistro l'immagine di sinistra e l'occhio destro l'immagine di destra). Dal momento che gli occhi non lo farà naturalmente, copricapo stereoscopico è stato progettato per rendere questo possibile1. Diversi stereoscopico visualizzato tecniche, anche come polarizzazione interlacciata, tempo-multiplex e tecniche di esposizione testa-supporto, sono state utilizzate durante lo sviluppo di film in 3D, ma il metodo di colore-intreccio o anaglifi utilizzando rosso e verde (o ciano) occhiali è una delle tecniche più semplici e meno costose. Per una rassegna completa di imaging 3D e le varie tecniche coinvolte, vedere la recensione di Geng1.
Monitoraggio di congelamento in piante mediante termografia IR si basa sul principio che quando l'acqua congela, deve abbandonare energia interna2. Questa energia è sotto forma di calore, che è rilevabile nella regione IR dello spettro elettromagnetico. Telecamere in grado di registrare l'energia IR sono stati in uso dal 19293. È il primo rapporto pubblicato utilizzando la tecnologia IR alla pellicola di congelamento in piante da Cecardi et al. 2, ma la risoluzione della fotocamera utilizzata rende difficile determinare con precisione il tessuto dove è iniziato il congelamento. Wisniewski et al. 4 determinato più precisi siti di nucleazione di ghiaccio in diverse specie di piante utilizzando una fotocamera a risoluzione più elevata. Come la tecnologia utilizzata in termografia IR migliorata, immagini ad alta risoluzione ha portato a scoperte come ostacoli al congelamento5 e la precisa localizzazione cellulare di ghiaccio formazione6.
Una difficoltà a riprese di soggetti in IR è causata da piccole differenze di temperature. In questo modo la maggior parte degli oggetti nel campo visivo di un colore simile, che lo rende difficile determinare con precisione quali oggetti sono congelamento. Questo può essere importante quando per determinare l'ordine di congelamento in tessuti specifici, come foglie o radici nel grano6. Se il video di IR di piante di congelamento potrebbe essere imaged in 3D, potrebbe essere migliorata la precisione di determinare quale parte della pianta è gelida a un certo punto nel tempo.
Fragola è una coltura in alcune zone degli Stati Uniti in cui le temperature di congelamento sono di notevole preoccupazione per i coltivatori. In alcune condizioni di coltivazione, è comune per i fiori della fragola a comparire congelare 2-3 settimane prima della media la scorsa primavera. Un evento di blocco può verificarsi più tardi giugno in alcune zone dei Monti Appalachi7 e solitamente risultati nella morte del fiore. Protezione antigelo è, pertanto, fondamentale per congelare i coltivatori di fragole in aree soggette a questi eventi. Fragola coltivatori in Carolina del Nord, ad esempio, gelo-devono proteggere, in media, tra 4-6 eventi di gelo prima della fioritura e si blocca dura 1-2 durante la prima fioritura periodo8. Per aiutare a sviluppare fragola genotipi che sono più tolleranti di congelamento, è importante capire i vari aspetti del congelamento, come ad esempio i siti di ghiaccio nucleazione e propagazione in altre parti della pianta. Termografia IR offre un mezzo efficace per affrontare questi problemi.
Qui, usiamo fragola per illustrare una tecnica per la registrazione di eventi congelamento in 3D utilizzando il metodo di anaglifi. Fragola è adatto per questo esempio, perché le foglie e i fiori sono ampiamente distribuiti nello spazio 3D e possono essere difficili da differenziare quando hanno visto in video 2D a infrarossi.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="811">
	<tbody>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:299px;">T620 Infrared Camera and software</td>
			<td style="width:71px;">FLIR</td>
			<td style="width:119px;">55903-5122</td>
			<td style="width:323px;">2 cameras are needed. Software works only on a Windows-based computer</td>
		</tr>
		<tr height="22">
			<td height="22" style="height:22px;width:299px;">After Effects</td>
			<td style="width:71px;">Adobe</td>
			<td style="width:119px;">15.0.1.73</td>
			<td style="width:323px;">Post-Production Video Editing Software</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:299px;">Bandicam</td>
			<td style="width:71px;">Bandisoft</td>
			<td style="width:119px;">4.1.2.1385</td>
			<td>Screen Capture Software</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:299px;">Laboratory Scissor Jack&#160;&#160;</td>
			<td style="width:71px;">Eisco</td>
			<td style="width:119px;">CH0642A</td>
			<td>Steel Platform 13X15 cm</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:299px;">Fastening Strap</td>
			<td style="width:71px;">Velcro</td>
			<td style="width:119px;">90441</td>
			<td>To hold camera on jack.&#160; Should be at least 60cm long by 2cm wide</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:299px;">Media Converter</td>
			<td style="width:71px;">iSkysoft</td>
			<td style="width:119px;">10.0.6</td>
			<td>Software to convert mp4 files to .mov&#160;</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

protocol for producing three-dimensional infrared video of freezing in plants

Congelamento in piante possa essere monitorato utilizzando termografia ad infrarossi (IR), perché quando l'acqua congela, emana calore. Tuttavia, problemi con contrasto di colore fanno 2-dimensioni immagini a infrarossi (2D) un po' difficile da interpretare. Visualizzazione di un'immagine IR o il video di piante congelamento in 3 dimensioni (3D) consentirebbe una più accurata identificazione dei siti di nucleazione di ghiaccio nonché la progressione di congelamento. In questa carta, dimostriamo un mezzo relativamente semplice per produrre un video 3D a infrarossi di una pianta di fragola di congelamento. Fragola è una coltura economicamente importante cui è sottoposto un inaspettato primavera congelare eventi in molte aree del mondo. Una comprensione accurata del congelamento in fragola fornirà sia gli allevatori e i coltivatori con modi più economici per evitare danneggiamenti agli impianti durante condizioni di gelo.
La tecnica prevede un posizionamento di due telecamere IR ad angolature leggermente differenti per filmare la fragola di congelamento. I due flussi video verranno sincronizzati con precisione utilizzando un software di cattura schermo che registra contemporaneamente entrambe le fotocamere. Le registrazioni verranno quindi importate nel software di imaging e trattati con una tecnica di anaglifi. Utilizzando occhiali rosso-blu, il video 3D renderà più facile per determinare il sito preciso di nucleazione di ghiaccio sulle superfici di foglia.

Sorprendentemente, il video di IR della pianta della fragola congelamento (Supplemental Video 1) indicato che non tutti i fiori/foglie congelato allo stesso tempo. Le foglie e i fiori congelato singolarmente a temperature diverse, ma le foglie si è bloccato prima che i fiori e ad una temperatura superiore. Inoltre, il congelamento ha cominciato nelle foglie, ma non necessariamente nella stessa posizione su ogni foglia. Mentre questi risultati non sono stati descritti precedentemente in fragola, risultati simili sono stati trovati in altre specie della pianta6. Una volta che le foglie erano congelate, il ghiaccio ha progredetto verso il basso il picciolo alla parte superiore della pianta. Quando la temperatura del freezer è diventato 1 o 2 gradi più fredda, che i fiori congelato iniziando il calice e rapidamente diffondendo nei petali e il ricettacolo (Figura 1). Il recipiente è rimasto più a lungo la maggior parte delle altre parti della pianta, suggerendo una maggiore quantità di congelamento dell'acqua un colore più chiaro (più caldo).
Quando si confrontano l'immagine ad infrarosso 2D con il 3D (occhiali), l'immagine 3D rende più facile determinare con precisione l'ordine in cui le foglie e i fiori congelato (Figura 1). Quando si Visualizza il video in 3D, sarà anche più facile determinare la posizione esatta sulle foglie dove il congelamento ha cominciato (Supplemental Video 1).
I risultati di sopravvivenza (non mostrati) indicato che nonostante il congelamento, le foglie non sono stati uccisi (non mostrato) dal congelamento. I fiori che ha congelato, d'altra parte, è morto entro 3 o 4 giorni.
Un secondo video, questa volta delle radici di frumento (Supplemental Video 2), ha mostrato un'interessante sequenza di congelamento. La base di queste radici è stato sommerso in crescita medio composto principalmente di torba. Scaglie di ghiaccio sono stati aggiunti prima del congelamento per garantire che le radici sarebbero congelare. Congelare nucleazione avvenne a circa - 0,5 ° C a metà strada lungo una radice sul lato destro. Il congelamento è ripresa verso l'alto alla parte superiore della pianta causando la base delle foglie esterne di congelare. Il congelamento poi progredito verso il basso nelle radici sul retro della pianta. Si noti che, senza la prospettiva 3D, è quasi impossibile determinare l'ordine in cui le radici specifiche congelato (Figura 2).
Quando si considera di congelamento nelle radici (Figura 2 e supplementare Video 2), se solo una prospettiva 2D è stato visto, sarebbe quasi impossibile determinare quale radice era gelida a causa della mancanza di informazioni sulla profondità. La prospettiva 3D di questo congelare rappresenta evento l'evento come avvenuto nel mondo reale e notevolmente migliora la capacità dello spettatore di distinguere la sequenza di congelamento in radici individuali.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/58025/58025fig1.jpg"> Figura 1: un confronto di un'immagine di fragole in 2D per la stessa immagine in 3D. Queste immagini sono fotogrammi da Video supplementare 1 mostrando 2 foglie e un fiore di una pianta di fragola di congelamento. Spettacoli (A), questo pannello di sinistra mostra solo, in 2D. (B), questo pannello mostra la vista 3D anaglifi. Occhiali rosso-blu devono essere indossati per vedere questa immagine in vero 3D. Un confronto tra i due pannelli illustra il miglioramento nella percezione visiva quando il soggetto è stato catturato in 3D. <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/58025/58025fig1large.jpg" target="_blank">Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/58025/58025fig2.jpg"> Figura 2. Un confronto delle immagini di una massa di radice di frumento in 2D per la stessa immagine in 3D. Queste immagini sono fotogrammi da Video supplementare 2. Pannelli A e B mostrano la massa di radice in 2D. (A) Questa è un'immagine delle radici prima del congelamento, mentre (B) questo è circa a metà strada attraverso l'evento congelamento. Pannelli C e D mostrano le stesse immagini come pannelli A e B , ma in formato anaglifo. (C) questo pannello mostra la massa di radice prima del congelamento (corrispondente al pannello A). (B) Questa è un'immagine delle radici nello stesso punto nell'evento di blocco come in pannello D. Pannelli C e D devono essere visualizzate con vetri rosso-blu per vedere le immagini in 3D. <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/58025/58025fig2large.jpg" target="_blank">Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.</a>
Supplementare Video 1: un video anaglifi rosso-blu risultati di congelamento in una pianta di fragola in 3D. Questo video è stato generato utilizzando il protocollo ha dimostrato qui. Si noti che occhiali rosso-blu sono necessari per osservare il video in 3D. <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/58025/Supplimental_Video_1.mov">Per favore clicca qui per scaricare questo file.</a>
Supplementare Video 2: un video anaglifi rosso-blu risultati congelamento in radici di grano in 3D. Questo video è stato generato utilizzando il protocollo ha dimostrato qui. Si noti che occhiali rosso-blu sono necessari per osservare il video in 3D. <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/58025/Supplimental_Video_2.mov">Per favore clicca qui per scaricare questo file.</a>

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Protocol for Producing Three-Dimensional Infrared Video of Freezing in Plants

Qui, presentiamo un protocollo per una pianta di fragola congelamento in 3 dimensioni di immagine. Due telecamere ad infrarossi posizionate ad angolature leggermente differenti sono utilizzati per produrre un video anaglifi rosso-blu per osservare il congelamento dell'impianto in 3 dimensioni.

Protocollo per la produzione di Video tridimensionale a raggi infrarossi di congelamento in piante

Freezing in plants can be monitored using infrared (IR) thermography, because when water freezes, it gives off heat. However, problems with color contrast ...

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Nanyang Technological University

Research

JoVE Journal

Environment

6.1K Views.  United States Department of Agriculture and North Carolina State University. Qui, presentiamo un protocollo per una pianta di fragola congelamento in 3 dimensioni di immagine. Due telecamere ad infrarossi posizionate ad angolature leggermente differenti sono utilizzati per produrre un video anaglifi rosso-blu per osservare il congelamento dell'impianto in 3 dimensioni.

Video: Protocol for Producing Three-Dimensional Infrared Video of Freezing in Plants

Experimental Protocol for Manipulating Plant-induced Soil Heterogeneity

Coexistence theory has often treated environmental heterogeneity as being independent of the community composition; however biotic feedbacks such as plant-soil feedbacks (PSF) have large effects on plant performance, and create environmental heterogeneity that depends on the community composition. Understanding the importance of PSF for plant community assembly necessitates understanding of the role of heterogeneity in PSF, in addition to mean PSF effects. Here, we describe a protocol for manipulating plant-induced soil heterogeneity. Two example experiments are presented: (1) a field experiment with a 6-patch grid of soils to measure plant population responses and (2) a greenhouse experiment with 2-patch soils to measure individual plant responses. Soils can be collected from the zone of root influence (soils from the rhizosphere and directly adjacent to the rhizosphere) of plants in the field from conspecific and heterospecific plant species. Replicate collections are used to avoid pseudoreplicating soil samples. These soils are then placed into separate patches for heterogeneous treatments or mixed for a homogenized treatment. Care should be taken to ensure that heterogeneous and homogenized treatments experience the same degree of soil disturbance. Plants can then be placed in these soil treatments to determine the effect of plant-induced soil heterogeneity on plant performance. We demonstrate that plant-induced heterogeneity results in different outcomes than predicted by traditional coexistence models, perhaps because of the dynamic nature of these feedbacks. Theory that incorporates environmental heterogeneity influenced by the assembling community and additional empirical work is needed to determine when heterogeneity intrinsic to the assembling community will result in different assembly outcomes compared with heterogeneity extrinsic to the community composition.

Understanding the role of environmental heterogeneity in species coexistence has typically focused on types of heterogeneity that are extrinsic to the community&#8217;s species composition. We provide novel detailed methods for creating soil heterogeneity treatments using soils subject to plant-soil feedback conditioning, or heterogeneity intrinsic to the community composition.

Protocollo sperimentale per eterogeneità del terreno manipolazione Plant-indotta

Coexistence theory has often treated environmental heterogeneity as being independent of the community composition; however biotic feedbacks such as ...

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Ambiente

Expression of Recombinant Cellulase Cel5A from Trichoderma reesei in Tobacco Plants

Cellulose degrading enzymes, cellulases, are targets of both research and industrial interests. The preponderance of these enzymes in difficult-to-culture organisms, such as hyphae-building fungi and anaerobic bacteria, has hastened the use of recombinant technologies in this field. Plant expression methods are a desirable system for large-scale production of enzymes and other industrially useful proteins. Herein, methods for the transient expression of a fungal endoglucanase, Trichoderma reesei Cel5A, in Nicotiana tabacum are demonstrated. Successful protein expression is shown, monitored by fluorescence using an mCherry-enzyme fusion protein. Additionally, a set of basic tests are used to examine the activity of transiently expressed T. reesei Cel5A, including SDS-PAGE, Western blotting, zymography, as well as&#160;fluorescence and dye-based substrate degradation assays. The system described here can be used to produce an active cellulase in a short time period, so as to assess the potential for further production in plants through constitutive or inducible expression systems.

Expression of Recombinant Cellulase Cel5A from Trichoderma reesei in Tobacco Plants

Tobacco plants were used to produce a fungal cellulase, TrCel5A, via a transient expression system. The expression could be monitored using a fluorescent fusion protein, and the protein activity was characterized post-expression.

Espressione ricombinante Cellulase Cel5A da<em&gt; Trichoderma reesei</em&gt; In piante di tabacco

Cellulose degrading enzymes, cellulases, are targets of both research and industrial interests. The preponderance of these enzymes in difficult-to-culture ...

Measuring Fluxes of Mineral Nutrients and Toxicants in Plants with Radioactive Tracers

Unidirectional influx and efflux of nutrients and toxicants, and their resultant net fluxes, are central to the nutrition and toxicology of plants. Radioisotope tracing is a major technique used to measure such fluxes, both within plants, and between plants and their environments. Flux data obtained with radiotracer protocols can help elucidate the capacity, mechanism, regulation, and energetics of transport systems for specific mineral nutrients or toxicants, and can provide insight into compartmentation and turnover rates of subcellular mineral and metabolite pools. Here, we describe two major radioisotope protocols used in plant biology: direct influx (DI) and compartmental analysis by tracer efflux (CATE). We focus on flux measurement of potassium (K+) as a nutrient, and ammonia/ammonium (NH3/NH4+) as a toxicant, in intact seedlings of the model species barley (Hordeum vulgare L.). These protocols can be readily adapted to other experimental systems (e.g., different species, excised plant material, and other nutrients/toxicants). Advantages and limitations of these protocols are discussed.

In planta measurement of nutrient and toxicant fluxes is essential to the study of plant nutrition and toxicity. Here, we cover radiotracer protocols for influx and efflux determination in intact plant roots, using potassium (K+) and ammonia/ammonium (NH3/NH4+) fluxes as examples. Advantages and limitations of such techniques are discussed.

Flussi di minerali nutrienti e sostanze tossiche in misura Piante con traccianti radioattivi

Unidirectional influx and efflux of nutrients and toxicants, and their resultant net fluxes, are central to the nutrition and toxicology of plants. ...

The Use of High-resolution Infrared Thermography (HRIT) for the Study of Ice Nucleation and Ice Propagation in Plants

Freezing events that occur when plants are actively growing can be a lethal event, particularly if the plant has no freezing tolerance. Such frost events often have devastating effects on agricultural production and can also play an important role in shaping community structure in natural populations of plants, especially in alpine, sub-arctic, and arctic ecosystems. Therefore, a better understanding of the freezing process in plants can play an important role in the development of methods of frost protection and understanding mechanisms of freeze avoidance. Here, we describe a protocol to visualize the freezing process in plants using high-resolution infrared thermography (HRIT). The use of this technology allows one to determine the primary sites of ice formation in plants, how ice propagates, and the presence of ice barriers. Furthermore, it allows one to examine the role of extrinsic and intrinsic nucleators in determining the temperature at which plants freeze and evaluate the ability of various compounds to either affect the freezing process or increase freezing tolerance. The use of HRIT allows one to visualize the many adaptations that have evolved in plants, which directly or indirectly impact the freezing process and ultimately enables plants to survive frost events.

The Use of High-resolution Infrared Thermography HRIT for the Study of Ice Nucleation and Ice Propagation in Plants

Here we present a protocol that allows one to visualize sites of ice formation and avenues of ice propagation in plants utilizing high resolution infrared thermography (HRIT).

L&#39;uso di ad alta risoluzione termografia a infrarossi (HRIT) per lo studio di ghiaccio nucleazione del ghiaccio e propagazione nelle piante

Freezing events that occur when plants are actively growing can be a lethal event, particularly if the plant has no freezing tolerance. Such frost events ...

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

Plant roots play a critical role in plant-soil-microbe interactions that occur in the rhizosphere, as well as processes with important implications to climate change and crop management. Quantitative size information on roots in their native environment is invaluable for studying root growth and environmental processes involving plants. X-ray computed tomography (XCT) has been demonstrated to be an effective tool for in situ root scanning and analysis. We aimed to develop a costless and efficient tool that approximates the surface and volume of the root regardless of its shape from three-dimensional (3D) tomography data. The root structure of a Prairie dropseed (Sporobolus heterolepis) specimen was imaged using XCT. The root was reconstructed, and the primary root structure was extracted from the data using a combination of licensed and open-source software. An isosurface polygonal mesh was then created for ease of analysis. We have developed the standalone application imeshJ, generated in MATLAB1, to calculate root volume and surface area from the mesh. The outputs of imeshJ are surface area (in mm2) and the volume (in mm3). The process, utilizing a unique combination of tools from imaging to quantitative root analysis, is described. A combination of XCT and open-source software proved to be a powerful combination to noninvasively image plant root samples, segment root data, and extract quantitative information from the 3D data. This methodology of processing 3D data should be applicable to other material/sample systems where there is connectivity between components of similar X-ray attenuation and difficulties arise with segmentation.

A methodology for obtaining visual and quantitative root structure information from X-ray computed tomography data acquired in-soil is presented.

Estrazione metriche per sistemi di radici tridimensionali: volume e superficie di analisi da In-terreno a raggi X Tomografia Computerizzata dati

Plant roots play a critical role in plant-soil-microbe interactions that occur in the rhizosphere, as well as processes with important implications to ...

Video Tracking Protocol to Screen Deterrent Chemistries for Honey Bees

The European honey bee, Apis mellifera L., is an economically and agriculturally important pollinator that generates billions of dollars annually. Honey bee colony numbers have been declining in the United States and many European countries since 1947. A number of factors play a role in this decline, including the unintentional exposure of honey bees to pesticides. The development of new methods and regulations are warranted to reduce pesticide exposures to these pollinators. One approach is the use of repellent chemistries that deter honey bees from a recently pesticide-treated crop. Here, we describe a protocol to discern the deterrence of honey bees exposed to select repellent chemistries. Honey bee foragers are collected and starved overnight in an incubator 15 h prior to testing. Individual honey bees are placed into Petri dishes that have either a sugar-agarose cube (control treatment) or sugar-agarose-compound cube (repellent treatment) placed into the middle of the dish. The Petri dish serves as the arena that is placed under a camera in a light box to record the honey bee locomotor activities using video tracking software. A total of 8 control and 8 repellent treatments were analyzed for a 10 min period with each treatment was duplicated with new honey bees. Here, we demonstrate that honey bees are deterred from the sugar-agarose cubes with a compound treatment whereas honey bees are attracted to the sugar-agarose cubes without an added compound.

The loss of honey bee colonies presents a challenge to crop pollination services. Current pollinator protection practices warrant an alternative approach to minimize the contact of honey bees to harmful pesticides using repellent chemistries. Here, we provide detailed methods for a visual tracking protocol to screen deterrents for bees.

Protocollo di monitoraggio video a chimici detergenti dello schermo per le api di miele

The European honey bee, Apis mellifera L., is an economically and agriculturally important pollinator that generates billions of dollars annually. Honey ...

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.

Dispersione dei nanomateriali in mezzi acquosi: verso l'ottimizzazione dei protocolli

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

Development of New Methods for Quantifying Fish Density Using Underwater Stereo-video Tools

The use of video camera systems in ecological studies of fish continues to gain traction as a viable, non-extractive method of measuring fish lengths and estimating fish abundance. We developed and implemented a rotating stereo-video camera tool that covers a full 360 degrees of sampling, which maximizes sampling effort compared to stationary camera tools. A variety of studies have detailed the ability of static, stereo-camera systems to obtain highly accurate and precise measurements of fish; the focus here was on the development of methodological approaches to quantify fish density using rotating camera systems. The first approach was to develop a modification of the metric MaxN, which typically is a conservative count of the minimum number of fish observed on a given camera survey. We redefine MaxN to be the maximum number of fish observed in any given rotation of the camera system. When precautions are taken to avoid double counting, this method for MaxN may more accurately reflect true abundance than that obtained from a fixed camera. Secondly, because stereo-video allows fish to be mapped in three-dimensional space, precise estimates of the distance-from-camera can be obtained for each fish. By using the 95% percentile of the observed distance from camera to establish species-specific areas surveyed, we account for differences in detectability among species while avoiding diluting density estimates by using the maximum distance a species was observed. Accounting for this range of detectability is critical to accurately estimate fish abundances. This methodology will facilitate the integration of rotating stereo-video tools in both applied science and management contexts.

We describe a new method for counting fishes, and estimating relative abundance (MaxN) and fish density using rotating stereo-video camera systems. We also demonstrate how to use distance from camera (Z distance) to estimate species-specific detectability.

Sviluppo di nuovi metodi per quantificare la densità di pesce utilizzando strumenti di Stereo-video subacquei

The use of video camera systems in ecological studies of fish continues to gain traction as a viable, non-extractive method of measuring fish lengths and ...

Experimental Protocol for Detecting Mitochondrial Function in Hepatocytes Exposed to Organochlorine Pesticides

This paper presents detailed methods on detecting hepatic mitochondrial function for a better understanding the cause of metabolic disorders caused by environmental organochlorine pesticides (OCPs) in hepatocytes. HepG2 cells were exposed to &#946;-hexachlorocyclohexane (&#946;-HCH) for 24 h at an equivalent dose of internal exposure in general population. Ultrastructure in hepatocytes was examined by transmission electron microscopy (TEM) to show the damage of mitochondria. Mitochondrial function was further evaluated by mitochondrial fluorescence intensity, adenosine 5'-triphosphate (ATP) levels, oxygen consumption rate (OCR) and mitochondrial membrane potential (MMP) in HepG2 cells incubated with &#946;-HCH. The mitochondria fluorescence intensity after stained by mitochondrial green fluorescent probe was observed with a fluorescence microscopy. The luciferin-luciferase reaction was used to determine ATP levels. The MMP was detected by the cationic dye JC-1 and analyzed under flow cytometry. OCR was measured with an extracellular flux analyzer. In summary, these protocols were used in detecting mitochondrial function in hepatocytes with to investigate mitochondria damages.

Understanding the influence of environmental organochlorine pesticides (OCPs) on mitochondrial function in hepatocytes is important in exploring the mechanism of OCPs causing metabolic disorders. This paper presents detailed methods on detecting hepatic mitochondrial function.

Protocollo sperimentale per il rilevamento della funzione mitocondriale negli eparitociti esposti ai pesticidi organoclorina

This paper presents detailed methods on detecting hepatic mitochondrial function for a better understanding the cause of metabolic disorders caused by ...

Combining Eye-tracking Data with an Analysis of Video Content from Free-viewing a Video of a Walk in an Urban Park Environment

As individuals increasingly live in cities, methods to study their everyday movements and the data that can be collected becomes important and valuable. Eye-tracking informatics are known to connect to a range of feelings, health conditions, mental states and actions. But because vision is the result of constant eye-movements, teasing out what is important from what is noise is complex and data intensive. Furthermore, a significant challenge is controlling for what people look at compared to what is presented to them.
The following presents a methodology for combining and analyzing eye-tracking on a video of a natural and complex scene with a machine learning technique for analyzing the content of the video. In the protocol we focus on analyzing data from filmed videos, how a video can be best used to record participants&#39; eye-tracking data, and importantly how the content of the video can be analyzed and combined with the eye-tracking data. We present a brief summary of the results and a discussion of the potential of the method for further studies in complex environments.

The objective of the protocol is to detail how to collect video data for use in the laboratory; how to record eye-tracking data of participants looking at the data and how to efficiently analyze the content of the videos that they were looking at using a machine learning technique.

Combinare i dati di tracciamento degli occhi con un'analisi dei contenuti video da Free-visualizzazione di un video di una passeggiata in un ambiente parco urbano

As individuals increasingly live in cities, methods to study their everyday movements and the data that can be collected becomes important and valuable. ...