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2025-01-10 10:50:46植物表型成像分析
植物表型成像分析是一種利用成像技術(shù)和圖像分析算法對(duì)植物表型特征進(jìn)行定量描述和解析的方法。該技術(shù)通過(guò)獲取植物的高分辨率圖像，提取植物的形態(tài)、顏色、紋理等表型信息，進(jìn)而分析植物的生長(zhǎng)狀況、生理狀態(tài)及遺傳變異等。植物表型成像分析在植物科學(xué)研究、作物育種、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用前景，有助于推動(dòng)植物科學(xué)的快速發(fā)展。

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2023-05-26 10:03:56PhenoTron?-XYZ植物表型成像分析系統(tǒng)
PhenoTron?-XYZ植物表型成像分析系統(tǒng)，是易科泰生態(tài)技術(shù)公司基于國(guó)際先進(jìn)光譜成像傳感器技術(shù)和自主研發(fā)的XYZ植物表型自動(dòng)掃描平臺(tái)，設(shè)計(jì)生產(chǎn)的一款適用于實(shí)驗(yàn)室或溫室高通量植物表型分析系統(tǒng)：國(guó)際知名高光譜成像技術(shù)公司Specim（芬蘭）高光譜成像傳感器Thermo-RGB?紅外熱成像與可見(jiàn)光成像融合分析技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)遙控和在線圖傳FluorCam葉綠素?zé)晒獬上窦夹g(shù)平臺(tái)采用STP（Sensor-To-Plant）技術(shù)和在線視覺(jué)監(jiān)控可選配基于蒸滲儀技術(shù)的iPOT數(shù)字化培養(yǎng)盆，全面監(jiān)測(cè)重量變化、土壤水分與溫度，及葉片溫度、葉綠素?zé)晒?、莖流、光合作用等生理生態(tài)參數(shù)可選配臺(tái)面式表型分析平臺(tái)，XYZ安裝在樣品平臺(tái)上，特別適合實(shí)驗(yàn)室組培苗和種苗表型分析、種質(zhì)資源檢測(cè)等應(yīng)用于種苗與組培苗表型檢測(cè)、作物表型研究分析、植物生理生態(tài)研究、光合生理研究、種質(zhì)資源檢測(cè)、脅迫與抗性評(píng)估與篩選等 自左至右依次為：PhenoTron?-XYZ植物表型成像分析系統(tǒng)（可移動(dòng)）、臺(tái)面式PhenoTron?-XYZ植物表型成像分析系統(tǒng)、綠豆種苗高光譜成像分析（PRI）主要技術(shù)指標(biāo)：1)平臺(tái)采用STP技術(shù)，嵌入式主控系統(tǒng)，全中文操作界面，觸控屏+PC端GUI軟件雙重控制，可無(wú)線控制2)XYZ三軸全自動(dòng)運(yùn)行，精 準(zhǔn)定位掃描成像分析，運(yùn)行精度1mm3)支持組合命令，可自定義Protocols，自動(dòng)執(zhí)行XYZ三軸移動(dòng)、停止、光源開(kāi)閉、快門(mén)觸發(fā)等4)支持位置記憶，可一鍵注冊(cè)、記錄、保存、讀取XYZ坐標(biāo)信息，自動(dòng)移動(dòng)精 準(zhǔn)定位采集Thermo-RGB及FluorCam葉綠素?zé)晒獬上駭?shù)據(jù)5)機(jī)器視覺(jué)監(jiān)控：監(jiān)控鏡頭經(jīng)過(guò)算法校準(zhǔn)，在線監(jiān)視全域植物狀態(tài)和自動(dòng)掃描成像，通過(guò)注冊(cè)XYZ自動(dòng)定位采集RGB、紅外熱成像、FluorCam葉綠素?zé)晒獬上駭?shù)據(jù)，并在線監(jiān)控全過(guò)程6)標(biāo)配臺(tái)面式XYZ三軸有效行程：X軸80cm，Y軸有效掃描長(zhǎng)度180cm，Z軸可升降范圍30cm7)400-1000nm高光譜成像：a)光譜通道448，具備MROI功能，根據(jù)需求自由選擇感興趣光譜波段，減少數(shù)據(jù)冗余b)幀率：330FPS（滿幀），適應(yīng)多種測(cè)量場(chǎng)景，尤其對(duì)容易擺動(dòng)的植物，保證最 佳的成像效果c)光譜分辨率 FWHM：5.5nmd)空間分辨率：1024像素e)信噪比400:1f)分析參數(shù)：可成像測(cè)量分析作物生化、生理指標(biāo)如葉綠素含量、花青素含量、胡蘿卜素含量、光利用效率、葉綠素?zé)晒庵笖?shù)、健康指數(shù)、覆蓋度等近百種參數(shù)8)900-1700nm高光譜成像：a)光譜通道224，具備MROI功能，根據(jù)需求自由選擇感興趣光譜波段，減少數(shù)據(jù)冗余b)幀率：670FPS（滿幀）c)光譜分辨率 FWHM：8nmd)空間分辨率：640像素e)信噪比1000:1f)分析參數(shù)：可成像測(cè)量分析NDNI歸一化N指數(shù)、NDWI歸一化水指數(shù)、MSI水分脅迫指數(shù)等9)SpectrAPP?高光譜成像分析軟件：a)具備偽彩色/灰度顯示、波段融合、ROI選區(qū)、光譜指數(shù)分析、光譜曲線繪制、光譜特征統(tǒng)計(jì)、直方圖統(tǒng)計(jì)、結(jié)果圖/表導(dǎo)出等功能b)可分析NDVI、PRI、DCNI、CRI、ARI、PSRI、NPQI、EVI、HI、WBI等數(shù)十種光譜指數(shù)，可根據(jù)需求定制添加光譜指數(shù)  左：SpectrAPP?高光譜成像分析，右：綠豆幼苗葉綠素?zé)晒獬上穹治?0)Thermo-RGB成像：a)可見(jiàn)光-紅外熱成像雙鏡頭主機(jī)，出廠黑體多點(diǎn)校準(zhǔn)并附校準(zhǔn)證書(shū)，分辨率640×512像素b)測(cè)量溫度范圍-25℃－150℃，靈敏度0.03℃@30℃，c)紅外熱成像分析軟件具備調(diào)色板、差值技術(shù)、溫度范圍設(shè)置、等溫線模式、選區(qū)分析、溫度掃描、剖面溫度、時(shí)間圖、3D溫度圖、在線報(bào)告等功能d)Thermo-RGB?成像融合分析：可進(jìn)行手動(dòng)/自動(dòng)ROI分析；光照/背光葉片長(zhǎng)度、寬度、周長(zhǎng)、凸包面積、圓度等形態(tài)分析；最 高、最 低、平均溫度、最 大溫差、中位數(shù)等溫度分析；R/G/B、H/S/V、綠視率等顏色分析，具備溫度直方圖統(tǒng)計(jì)、路勁分析、溫度轉(zhuǎn)換、圖/表導(dǎo)出等功能e) Thermo-RGB遙控并可在線圖像無(wú)線傳輸，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)RGB及紅外熱成像畫(huà)面，測(cè)量最 大、最 小、中心點(diǎn)溫度信息等11)葉綠素?zé)晒獬上瘢篴)專業(yè)高靈敏度葉綠素?zé)晒獬上馛CD，幀頻50fps，分辨率720×560像素，像素大小8.6×8.3μmb)3色4組LED激發(fā)光源：620nm脈沖調(diào)制測(cè)量光，620nm紅色、5700K白色雙色光化學(xué)光源，735nm遠(yuǎn)紅光用于測(cè)量Fo’等c)光化學(xué)光最 大1000μmol.m-2. s-1可調(diào)，飽和脈沖3900μmol.m-2. s-1d)可自動(dòng)運(yùn)行Fv/Fm、Kautsky誘導(dǎo)效應(yīng)、熒光淬滅分析、光響應(yīng)曲線等protocolse)50多個(gè)葉綠素?zé)晒庾詣?dòng)測(cè)量分析參數(shù)，包括：Fv/Fm、Fv’/Fm’、Y(II)、NPQ、qN、qP、Rfd、ETR等，自動(dòng)形成葉綠素?zé)晒鈪?shù)圖f) 自動(dòng)同步顯示葉綠素?zé)晒鈪?shù)及參數(shù)圖、葉綠素?zé)晒鈩?dòng)態(tài)曲線、葉綠素?zé)晒鈪?shù)頻率直方圖g) 可通過(guò)注冊(cè)定位自動(dòng)精 準(zhǔn)定位運(yùn)行葉綠素?zé)晒獬上穹治?，單次成像面積35x46mmh)可對(duì)植物葉片、果實(shí)等不同組織進(jìn)行葉綠素?zé)晒獬上穹治鰅) 可選配GFP成像j) 配備便攜支架和葉夾，方便獨(dú)立使用
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2025-09-05 13:15:20植物水勢(shì)儀怎么分析
植物水勢(shì)儀是評(píng)估植物水分狀態(tài)的關(guān)鍵工具。本篇文章聚焦其分析流程，圍繞儀器原理、數(shù)據(jù)采集與解讀、以及影響分析準(zhǔn)確性的常見(jiàn)因素，幫助研究者建立一個(gè)可重復(fù)的分析框架，以便在不同作物和環(huán)境條件下把握水分動(dòng)態(tài)。 一、原理與組成 植物水勢(shì)儀多用于測(cè)定葉片或組織中的水勢(shì) Ψ，常把水勢(shì)分解為壓力勢(shì) Ψp 與滲透勢(shì) Ψs（有時(shí)還會(huì)涉及材料勢(shì)等項(xiàng)），兩者共同決定水分在組織中的分布與動(dòng)向。 常見(jiàn)的設(shè)備類型包括Scholander型壓力室及配套的取樣/讀數(shù)模塊，結(jié)合溫度控制和數(shù)據(jù)記錄功能，便于現(xiàn)場(chǎng)或?qū)嶒?yàn)室環(huán)境下獲得穩(wěn)定數(shù)據(jù)。 通過(guò)對(duì)比不同部位、不同時(shí)間的讀數(shù)，可以揭示水分勢(shì)的梯度、蒸發(fā)速率、以及植物對(duì)環(huán)境脅迫的響應(yīng)。 二、數(shù)據(jù)采集與分析步驟 取樣與準(zhǔn)備：盡量在相同光照與生理階段下取樣，避免日內(nèi)水勢(shì)快速波動(dòng)帶來(lái)的干擾；選取代表性部位（如葉片背面氣孔區(qū)、莖部導(dǎo)管處等）。 讀數(shù)與記錄：按照儀器說(shuō)明進(jìn)行讀數(shù)，注意溫度對(duì)某些傳感器的影響，必要時(shí)進(jìn)行溫度校正并記錄環(huán)境條件。 數(shù)據(jù)處理：根據(jù)需要，將 Ψw 的測(cè)得值與已知的 Ψp/Ψs 關(guān)系結(jié)合，有時(shí)需要用壓力法獲得分離出的壓力勢(shì) Ψp，剩余部分可用滲透勢(shì) Ψs 或材料勢(shì)近似推斷；在對(duì)比不同樣品時(shí)，確保單位與標(biāo)定一致。 結(jié)果解讀要點(diǎn)：水勢(shì)梯度較高的部位通常提示蒸散驅(qū)動(dòng)強(qiáng)、水分供應(yīng)不足或組織水分利用受限；若 Ψp 升高而 Ψs 降低，可能指向細(xì)胞膨壓增加、滲透壓調(diào)節(jié)或水分輸入改善的信號(hào)。 三、常見(jiàn)誤差與糾正 環(huán)境因素：日間溫度、濕度變化會(huì)顯著影響讀數(shù)，建議在穩(wěn)定時(shí)段連續(xù)取樣并做對(duì)比。 樣品處理時(shí)間：切割后暴露時(shí)間過(guò)長(zhǎng)易導(dǎo)致水勢(shì)下降，應(yīng)盡快完成測(cè)量并盡量縮短處置時(shí)間。 儀器校準(zhǔn)：定期校準(zhǔn)傳感器、核對(duì)讀數(shù)一致性，避免因老化或偏差帶來(lái)的系統(tǒng)性誤差。 部位差異與重復(fù)性：同一植物不同部位的水勢(shì)差異明顯，分析時(shí)需明確取樣部位并對(duì)同一部位進(jìn)行重復(fù)測(cè)量以提高可信度。 四、實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景 灌溉管理與水分調(diào)控：通過(guò)監(jiān)測(cè)田間或溫室作物的水勢(shì)波動(dòng)，結(jié)合天氣預(yù)報(bào)和土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)，為精準(zhǔn)灌溉提供定量依據(jù)。 干旱脅迫與耐受性研究：比較不同品種、不同處理下的水勢(shì)響應(yīng)，輔助選育和育種評(píng)價(jià)。 作物生理與轉(zhuǎn)化研究：水勢(shì)變化與蒸騰、氣孔導(dǎo)度、根系水分獲取等生理過(guò)程的耦合分析，有助于揭示水分利用效率的機(jī)制。 五、結(jié)論 在實(shí)際工作中，規(guī)范化的分析流程是提升植物水勢(shì)儀數(shù)據(jù)價(jià)值的關(guān)鍵，包括明確取樣部位、控制環(huán)境因素、正確分解 Ψp 與 Ψs、以及系統(tǒng)性地識(shí)別與控制誤差。通過(guò)持續(xù)的標(biāo)準(zhǔn)化操作，植物水勢(shì)儀所提供的定量數(shù)據(jù)能夠支撐灌溉策略、抗旱研究和作物改良的科學(xué)決策。
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2025-09-08 17:30:23植物病蟲(chóng)害檢測(cè)儀怎么分析
本文聚焦植物病蟲(chóng)害檢測(cè)儀的分析過(guò)程，圍繞數(shù)據(jù)采集、特征提取、模型分析與結(jié)果解讀四個(gè)環(huán)節(jié)，揭示如何通過(guò)分析實(shí)現(xiàn)早期診斷和科學(xué)防控。核心在于把傳感信號(hào)、圖像信息和光譜數(shù)據(jù)等多源信息轉(zhuǎn)化為可操作的決策依據(jù)，從而提升田間管理的效率與效果。通過(guò)建立清晰的分析框架，檢測(cè)儀的輸出能夠落地為具體的策略，而非僅停留在數(shù)據(jù)層面。 在技術(shù)原理層面，植物病蟲(chóng)害檢測(cè)儀通常綜合利用影像識(shí)別、近紅外/可見(jiàn)光譜分析、溫濕度等環(huán)境參數(shù)，以及植株表型變化信息。數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)強(qiáng)調(diào)穩(wěn)定性與一致性，包括采樣頻次、光照條件、鏡頭分辨率與傳感器標(biāo)定等。隨后進(jìn)入特征提取階段，常見(jiàn)特征包括葉片顏色變異、斑點(diǎn)形態(tài)、紋理特征以及譜段特征等。提取的特征需要經(jīng)過(guò)降維與標(biāo)準(zhǔn)化處理，以減小噪聲干擾并提高后續(xù)分析的魯棒性。本文中的分析核心在于將這些特征映射到病蟲(chóng)害的類別或等級(jí)，并輔以時(shí)間序列信息實(shí)現(xiàn)趨勢(shì)判斷。 在分析方法方面，圖像識(shí)別模型、譜數(shù)據(jù)擬合與環(huán)境變量耦合是主線。常用的做法是先進(jìn)行區(qū)域分割和目標(biāo)檢測(cè)，再對(duì)感興趣區(qū)域進(jìn)行分類或回歸分析；對(duì)譜數(shù)據(jù)，則常采用光譜指數(shù)、波段比對(duì)及機(jī)器學(xué)習(xí)回歸來(lái)估算病害發(fā)生概率。模型評(píng)估指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、召回率、F1值、AUC等，需結(jié)合混淆矩陣與實(shí)際田間風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行綜合解讀。為確保穩(wěn)健性，應(yīng)進(jìn)行交叉驗(yàn)證、多場(chǎng)景測(cè)試與長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)，以避免對(duì)單一環(huán)境條件的過(guò)擬合。 在應(yīng)用場(chǎng)景方面，檢測(cè)儀需要支持田間、溫室與大田的多場(chǎng)景部署。數(shù)據(jù)通常實(shí)現(xiàn)本地邊緣計(jì)算與云端同步兩種模式，邊緣端實(shí)現(xiàn)即時(shí)診斷，云端則承擔(dān)模型更新和大規(guī)模數(shù)據(jù)分析。多源數(shù)據(jù)融合，如氣象信息與土壤濕度的聯(lián)動(dòng)分析，可以顯著提高診斷的時(shí)效性與準(zhǔn)確性。為提升可操作性，系統(tǒng)應(yīng)提供可視化的告警閾值、病蟲(chóng)害等級(jí)地圖和防控建議，幫助農(nóng)戶和管理者快速做出處置決策。 從網(wǎng)頁(yè)優(yōu)化的角度看，文章應(yīng)自然嵌入核心關(guān)鍵詞并合理分布于標(biāo)題、段落小標(biāo)題及正文中，避免堆砌。建議在文中出現(xiàn)“植物病蟲(chóng)害檢測(cè)儀”、“分析方法”、“數(shù)據(jù)分析流程”、“影像與光譜特征”、“邊緣計(jì)算/云端分析”等高相關(guān)詞匯，同時(shí)輔以內(nèi)鏈指向相關(guān)產(chǎn)品介紹、案例研究與常見(jiàn)問(wèn)題解答。圖片需提供ALT文本，圖表要以簡(jiǎn)潔的要點(diǎn)標(biāo)注，確保搜索引擎與用戶均能快速抓取要點(diǎn)。站內(nèi)結(jié)構(gòu)方面，采用H1/H2/H3層級(jí)，適度分段、避免重復(fù)信息，提升用戶閱讀體驗(yàn)與抓取效率。 在挑戰(zhàn)與前景方面，數(shù)據(jù)質(zhì)量、傳感器成本、環(huán)境變量異質(zhì)性是常見(jiàn)難點(diǎn)。需要通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化的采集流程、統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式，以及自適應(yīng)的模型更新機(jī)制來(lái)提升可重復(fù)性。未來(lái)趨勢(shì)包括更高水平的多模態(tài)融合、自監(jiān)督學(xué)習(xí)在小樣本場(chǎng)景中的應(yīng)用、以及基于區(qū)域化管理的個(gè)性化防控策略。通過(guò)持續(xù)的現(xiàn)場(chǎng)驗(yàn)證與迭代優(yōu)化，植物病蟲(chóng)害檢測(cè)儀將在不同作物與生態(tài)環(huán)境中展現(xiàn)更強(qiáng)的適應(yīng)能力。 建立一個(gè)以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、以場(chǎng)景落地為導(dǎo)向的分析框架，是提升植物病蟲(chóng)害檢測(cè)儀診斷一致性與防控效果的關(guān)鍵。通過(guò)科學(xué)的分析流程、穩(wěn)健的模型與清晰的可視化呈現(xiàn)，檢測(cè)儀能夠?yàn)樘镩g管理提供可靠的決策支持，推動(dòng)智慧農(nóng)業(yè)的落地實(shí)施。
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2025-09-08 17:30:20植物導(dǎo)水率測(cè)量?jī)x怎么分析
本文聚焦植物導(dǎo)水率測(cè)量?jī)x的分析方法，圍繞原理、設(shè)備、數(shù)據(jù)處理與結(jié)果解讀展開(kāi)。中心思想在于將儀器特性、樣本條件與實(shí)驗(yàn)條件三者統(tǒng)一考量，建立一個(gè)可重復(fù)、可對(duì)比的分析流程。通過(guò)分步解釋，讀者可以在不同物種和環(huán)境下正確選擇儀器、設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)并解讀導(dǎo)水率數(shù)據(jù)。 原理與設(shè)備組成：植物導(dǎo)水率測(cè)量?jī)x通常通過(guò)施壓、測(cè)量水流或壓差來(lái)估算單位時(shí)間內(nèi)的水分通道能力。核心部件包括壓力泵、壓力傳感器、流量計(jì)、樣品夾持機(jī)構(gòu)和數(shù)據(jù)采集單元。理解原理有助于評(píng)估儀器的量程、分辨率和漂移情況，以及在不同葉片、莖段或根系組織中的適用性。 選擇與校準(zhǔn)要點(diǎn)：在選擇時(shí)應(yīng)考慮樣品類型、溫度范圍和通道尺度；校準(zhǔn)要依賴已知流量與壓差的標(biāo)準(zhǔn)，必要時(shí)使用空腔體和排氣步驟，確保沒(méi)有氣泡影響讀數(shù)。對(duì)比不同廠商的測(cè)量模式，關(guān)注單位一致性與導(dǎo)水率的再現(xiàn)性。 實(shí)驗(yàn)流程要點(diǎn)：樣品制備要保持水分狀態(tài)接近自然，盡量減小組織損傷；固定樣品、建立穩(wěn)壓后再記錄穩(wěn)定流量與壓差。記錄的參數(shù)通常包括初始?jí)毫?、末端壓力、流量、溫度與樣品面積。計(jì)算導(dǎo)水率時(shí)，需按公式將流量與壓差標(biāo)準(zhǔn)化到有效橫截面積，并考慮溫度對(duì)黏滯系數(shù)的影響。 數(shù)據(jù)分析方法：通過(guò)繪制流量對(duì)壓差的關(guān)系線，提取線性區(qū)斜率以得到初級(jí)導(dǎo)水率；進(jìn)一步使用單位面積導(dǎo)水率和導(dǎo)水傳導(dǎo)系數(shù)進(jìn)行跨樣本比較。對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)，可評(píng)估水通道隨日內(nèi)波動(dòng)、干旱處理或病理狀態(tài)的響應(yīng)。報(bào)告中應(yīng)給出樣品標(biāo)簽、實(shí)驗(yàn)條件、儀器型號(hào)與數(shù)據(jù)處理軟件版本。 常見(jiàn)誤差與排除：氣泡、葉肉細(xì)胞受損、溫度波動(dòng)、樣品脫水或連接漏水都會(huì)偏離真實(shí)值。通過(guò)多次重復(fù)、排除極端值、在恒溫環(huán)境下測(cè)量、以及對(duì)關(guān)鍵連接處進(jìn)行密封，可以顯著降低系統(tǒng)誤差。對(duì)不同批次樣品應(yīng)建立參考區(qū)間以提高可比性。 結(jié)果解讀與應(yīng)用：導(dǎo)水率變化反映植物水分運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)，常用于評(píng)估干旱脅迫、藥理處理、品種比較和灌溉管理。結(jié)合葉序水勢(shì)、蒸騰速率等其他表型數(shù)據(jù)，可構(gòu)建更完整的水分利用效率模型。 結(jié)論：本分析框架為實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果報(bào)告提供一致標(biāo)準(zhǔn)，促進(jìn)數(shù)據(jù)的可重復(fù)性與跨研究對(duì)比。
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2022-12-04 19:40:01高內(nèi)涵應(yīng)用案例——線粒體動(dòng)力學(xué)檢測(cè)和表型分析
引言新陳代謝是生物體內(nèi)進(jìn)行的化學(xué)變化的總稱，是生物最基本的生命活動(dòng)過(guò)程。細(xì)胞從環(huán)境汲取能量、物質(zhì)，在內(nèi)部進(jìn)行各種化學(xué)變化，維持自身高度復(fù)雜的有序結(jié)構(gòu)，保證生命活動(dòng)的正常進(jìn)行。作為細(xì)胞的“能量工廠”，線粒體在維持能量穩(wěn)態(tài)方面發(fā)揮重要作用，可以調(diào)控蛋白質(zhì)、脂質(zhì)、溶質(zhì)和代謝物產(chǎn)物的進(jìn)出，并保護(hù)細(xì)胞質(zhì)免受有害線粒體產(chǎn)物的影響。線粒體通過(guò)不斷的分裂和融合，維持線粒體形態(tài)、分布和數(shù)量，維持細(xì)胞穩(wěn)態(tài)，該過(guò)程被稱為線粒體動(dòng)力學(xué)。線粒體自噬是機(jī)體清除細(xì)胞內(nèi)功能異常的線粒體的過(guò)程，是線粒體質(zhì)量控制的主要機(jī)制。線粒體動(dòng)力學(xué)的病理改變可導(dǎo)致生物能量功能受損和線粒體介導(dǎo)的細(xì)胞死亡，并與多種病理機(jī)制相關(guān)，包括缺血性心肌病，糖尿病，肺動(dòng)脈高壓，帕金森氏病，亨廷頓氏病，骨骼肌萎縮癥、阿爾茨海默病等。線粒體大小和形狀取決于它們?cè)诩?xì)胞內(nèi)的位置以及不同細(xì)胞對(duì)能量的需求。當(dāng)線粒體發(fā)生損傷時(shí)，它的形態(tài)和完整性會(huì)發(fā)生改變，如線粒體的數(shù)量、大小、長(zhǎng)度和形狀等。線粒體形態(tài)、結(jié)構(gòu)和功能的檢測(cè)對(duì)于了解線粒體的穩(wěn)態(tài)以及功能狀態(tài)有重要意義。高內(nèi)涵成像分析系統(tǒng)非常適合進(jìn)行線粒體表型和結(jié)構(gòu)的研究。共聚焦成像和水鏡可以提高成像質(zhì)量并更好地顯示線粒體結(jié)構(gòu)，高內(nèi)涵的圖像分析工具可以幫助科研工作者獲得不同表型的數(shù)字特征，線粒體表型和結(jié)構(gòu)重排的分析模塊可用于線粒體動(dòng)力學(xué)為基礎(chǔ)的細(xì)胞研究。 結(jié)果展示使用不同濃度的化合物，包括氯喹（抑 制線粒體循環(huán)），魚(yú)藤酮（氧化磷酸化抑 制劑）和纈氨霉素（鉀離子載體）處理 PC12（人神經(jīng)母細(xì)胞瘤細(xì)胞）。將活細(xì)胞用線粒體染料 MitoTracker Orange  和 Hoechst 進(jìn)行染色，利用 ImageXpress Micro Confocal 系統(tǒng)（Molecular Devices）進(jìn)行成像，使用共聚焦模式和 40X 水鏡拍攝活細(xì)胞的圖像，分辨單個(gè)線粒體并檢測(cè)線粒體形態(tài)變化。使用 MetaXpress 高內(nèi)涵圖像采集和分析軟件中的 Custom Module Editor（自定義模塊編輯器）分析圖像，使用“Granularity”模塊和“Find Fibers”模塊識(shí)別圓形顆粒和細(xì)長(zhǎng)的線粒體（圖 1）。圖 1 .線粒體形狀的表型分析。Molecular Devices 高內(nèi)涵成像分析系統(tǒng)適用于各種細(xì)胞模型中化合物的藥物開(kāi)發(fā)或毒性評(píng)估。不同化合物處理會(huì)導(dǎo)致線粒體形態(tài)變化，膜電位的損失、以及細(xì)胞的程序性死亡等。MetaXpress 軟件非常適合進(jìn)行線粒體形態(tài)的測(cè)定，可以定義每個(gè)對(duì)象的數(shù)量、面積、強(qiáng)度、長(zhǎng)度和形狀（表1，2）。使用具有共聚焦模式的 40X 水鏡對(duì)細(xì)胞進(jìn)行成像，MetaXpress 自定義模塊編輯器分析圖像（圖 2）。這些檢測(cè)結(jié)果可以計(jì)算劑量反應(yīng)和各種化合物的有效濃度，以及用數(shù)字來(lái)表征線粒體結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué)（圖 3）。圖 2 .化合物對(duì)線粒體的作用。使用MitoTracker Orange對(duì)線粒體進(jìn)行染色（ 黃色 ），對(duì)照組（A）、纈霉素（B）、魚(yú)藤酮（C）。使用特定濃度的化合物（氯喹，魚(yú)藤酮和纈氨霉素）處理 PC12 細(xì)胞，對(duì)細(xì)胞進(jìn)行染色和成像。通過(guò)圖像分析將線粒體結(jié)構(gòu)確定為“纖維”（頂部）或“顆?！保ㄖ胁浚?，底部為線粒體染色后熒光強(qiáng)度的變化。EC50的值取決于四個(gè)濃度依賴性復(fù)本和參數(shù)曲線的擬合（圖 3）。圖 3 .使用氯喹（綠色），魚(yú)藤酮（紅色）和纈氨霉素（藍(lán)色）處理 PC12 細(xì)胞。EC50的值取決于四個(gè)濃度依賴性復(fù)本和參數(shù)曲線的擬合。在分析過(guò)程中，我們比較了水鏡和空氣鏡對(duì)圖像質(zhì)量和分析的影響。結(jié)果顯示，使用水鏡可以提高圖像質(zhì)量，并且通常會(huì)導(dǎo)致 Z' 值增加（ 表 3 ）。圖 4 顯示了使用自定義模塊編輯對(duì)線粒體表型進(jìn)行計(jì)數(shù)和分析，以評(píng)估線粒體的健康、代謝、循環(huán)、復(fù)合效應(yīng)和疾病狀態(tài)等。并且，自定義模塊編輯可以針對(duì)特定的細(xì)胞類型或疾病模型進(jìn)行進(jìn)一步的調(diào)整和修改。表 1 .用圖 3 所示的曲線定量 EC50。表 2 .不同的對(duì)照和化合物處理方法的比較。上面四列數(shù)據(jù)分別是對(duì)照，10 um 的氯喹，300 nm 的魚(yú)藤酮，和 10 nm 的纈氨酸霉素。表 3 .與空氣鏡相比，水鏡可以提高圖像質(zhì)量，獲得更高的Z’值。 圖 4 .自定義模塊編輯器（CME）。 總結(jié)Molecular Devices 高內(nèi)涵成像分析系統(tǒng)適用于各種細(xì)胞模型中化合物的藥物開(kāi)發(fā)或毒性評(píng)估。使用高內(nèi)涵成像和高級(jí)圖像分析的線粒體動(dòng)力學(xué)分析方法不僅可以量化線粒體的表型變化，而且這種多參數(shù)方法也可用于研究正常和病理結(jié)構(gòu)變化以表征疾病模型或復(fù)合效應(yīng)。 主要特點(diǎn) 獲得高質(zhì)量的圖像，更好地顯示線粒體形狀和結(jié)構(gòu)的變化以更有效、更精確的方式量化和測(cè)量線粒體的表型變化了解疾病的機(jī)制并評(píng)估各種細(xì)胞模型中的化合物毒性參考文獻(xiàn)：[1]. Gottlieb RA, Bernstein D. Mitochondrial remodeling: Rearranging, recycling, and reprogramming. Cell Calcium, 2016, 60(2): 88–101.[2]. Yoon Y, Krueger EW , Oswald BJ , et al. The Mitochondrial Protein hFis1 Regulates Mitochondrial Fission in Mammalian Cells through an Interaction with the Dynamin-Like Protein DLP1. Molecular & Cellular Biology, 2003, 23(15):5409-5420.[3]. McLelland GL, Soubannier V, Chen CX, et al. Parkin and PINK1 function in a vesicular trafficking pathway regulating mitochondrial quality control. Embo Journal. 2014, 33(4):282-295.[4]. Twig G, Elorza A, Molina AJ, et al. Fission and selective fusion govern mitochondrial segregation and elimination by autophagy. Embo Journal. 2008, 27:433–446.[5]. Longo DL , Archer SL . Mitochondrial dynamics--mitochondrial fission and fusion in human diseases. New England Journal of Medicine, 2013, 369(23):2236-2251.[6]. Qi X, Disatnik MH, Shen N, et al. Aberrant mitochondrial fission in neurons induced by protein kinase C{delta} under oxidative stress conditions in vivo. Molecular biology of the cell. 2011, 22(2):256–265.[7]. Yu T, Sheu SS, Robotham JL, Yoon Y. Mitochondrial fission mediates high glucose-induced cell death through elevated production of reactive oxygen species. Cardiovascular Research. 2008, 79:341–351.[8]. Ong SB, Subrayan S, Lim SY, et al. Inhibiting Mitochondrial Fission Protects the Heart Against Ischemia/Reperfusion Injury. Circulation, 121(18), 2012-2022.[9]. Suen DF, Norris KL, Youle RJ. Mitochondrial dynamics and apoptosis. Genes Dev. 2008, 22:1577-590.[10]. Konopka AR, Suer MK, Wolff CA, et al. Markers of Human Skeletal Muscle Mitochondrial Biogenesis and Quality Control: Effects of Age and Aerobic Exercise Training. The Journals of Gerontology. 2014, 69(4):371-378.
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