15-高通量筛选—拟南芥

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高通量筛选—拟南芥


LemnaTec Scanalyzer 硬件组成

下面描述了用于高通量筛选的LemnaTec HTS Bonit软件的基本应用。根据所涉及的硬件不同，可以

只从顶部成像（Scanalyzer HTS, Plant Scanalyzer, Scanalyzer BS），或从两个以上方向成像（Scanalyzer 3-D,

Scanalyzer Conveyor）。LemnaTec Scanalyzer筛选范围很广，从96孔板到多达24孔的种植盘都可以用来

成像。Scanalyzer HTS、Plant Scanalyzer、Scanalyzer BS、Scanalyzer 3D和Scanalyzer Conveyor都可以做

到这一点。

使用哪一种型号只是取决于所需要的放大倍率和成像数量。如果每盆（板）只需要采集一个图像，

Plant Scanalyzer,Scanalyzer BS, Scanalyzer 3-D or Scanalyzer Conveyor是最合适的选择。如果需要对单孔成

像（96孔板），Scanalyzer HTS的移动相机可以达到最好的效果。移动相机可以保证每个孔的最佳视角，

用一个设备就可以高度灵活地实现多级放大。LemnaTec软件会将移动相机拍摄的图像（单孔）自动融合

成一个大的图像（96孔板），最终成像的分辨率高达100MB，用单个相机拍摄完成而且没有视差。

应用实例：96 孔板中的拟南芥

下面的例子说明了如何以用户定义的选择方案为基础，将 96 孔板的图像一步一步转化成量化的数

据并进行分类。

第一步：对 96 孔板成像。由于是在琼脂板上培养，这种情况下采用背光照明可提供最高的信息容

量，能够清晰地显示出深绿色重叠的叶子。在初步的筛选中每次拍摄一个图像，主要集中于药害、存活

的植株和生长的快慢。多孔板的标签由条形码阅读器自动读取。

背光和低分辨率条件下得到的原始图像



第二步：定位和编号。由于数据库中预先存储了用户定义的配置，图像采集后的所有步骤将自动执

行。一直到形成最终的数据集组都不需要其它的操作。一旦在数据库中为特定的多孔板做好设置，多孔

板中的每个孔就被分配了一个特定的号码，如下图所示。

每个孔都有特定位置和编号的原始图像

第三步：自动识别所有研究对象。图像处理完全是用户自定义的，但在必要时 LemnaTec 可以为复

杂的生物学问题提供服务，用户没必要成为图像处理专家。图像处理的所有步骤都是可视化的，不需要

编制程序。

经过图像识别后确定的所有研究对象

第四步：根据预先存储的配色方案自动分类。在用户自定义的基础上，分辨出种子和叶色的深浅，

这种方式是可以重复的。



用户自定义的颜色分类结果

根据量化的数据，不管是绝对值还是与对照相比的相对值，用户可以在最后一步确定阈值。

选中目标的自动分类，用户人工筛选的目标可以定义为其它颜色



在植株比较高大、多孔板里的种子没有萌发、与添加的营养物质相关的表型的情况下，可重复性和

自动分类对特定的孔或植物就很重要。上述的情况在目标分类中都是可视化的。包括分类在内的所有量

化结果都可以显示在表格中，而这些表格都可以导出为电子表格，或通过文件或数据库直接链接到其他

数据库，例如中央实验室信息管理系统（LIMS）。因此结果可以在检测后的几分钟内集成，通过一个基

于浏览器的超文本预处理器（PHP）模块进入 LemnaTec 数据库查看，或者在任何地方都可以通过脱机

版的程序与 LemnaTec 系统连接。

96 孔板分析结果的部分表格

上面这个例子只涉及到植株大小和颜色，更多的参数都可以用 LemnaTec Scanalyzer Bonit 软件实现量化。

不同图像信息的整合

用不同波长对同一个研究目标成像，每一种图像都可以单独用于量化和分类。在全自动化的图像处

理过程中，类似的图像可以通过同一个或不同的相机获得（注：要求精确定位）。最后，所有数据都可

以作为一组进行处理，选择方案适用于从不同的图像获得的信息。下图显示了用蓝色光激发的叶绿素 ll

荧光成像及 700 nm 以上的 GFP 成像。

原始图像颜色分类叶绿素 ll 荧光成像强度分类

拟南芥单株的可见光和叶绿素 ll 荧光成像的分析



可见光原始图像 GFP 原始图像 GFP 颜色分类

拟南芥单株的可见光和 GFP 成像

结论

拟南芥的评价证明了将 LemnaTec Scanalyzer 家族与 LemnaTec Bonit HTS 软件组合在一起，选择的

过程变得非常灵活、操作性强，而且重复性好。一旦定义了所有方法的参数并储存在数据库中，对新的

植株做进一步的分析只需要采集图像，而配置在后台自动运行。孔的分配、图像处理、计算和最终选中

目标的分类这些耗时的步骤都是自动执行，并且所有数据都是有效的。另外所有的结果和图像可以被导

出在系统外做进一步的分析。

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