BilimTeknolojiYazılım

Bitkiler İçin Kullanılan Görüntü İşleme Yazılımları

0
Bitkiler için görüntü işleme

Bitki gelişim dinamiklerini ölçmek, bitki gelişim süreçlerinin anlaşılmasında çok önemli bir yere sahiptir. Bitki gelişimi, birçok fizyolojik değişikliği içeren oldukça karmaşık bir süreçtir. Gelişim sürecinin anlaşılması gerekiyorsa, bu değişikliklerin niceliği önemlidirBitki organlarının büyümesini izleyebilme, bu organların farklı durumlara nasıl tepki gösterdiği veya adapte olduğu hakkında değerli bilgiler sağlanması açısından önemlidir. Bu yazımızda son dönemde çeşitli uzaktan algılama teknolojilerinin kullanım alanlarından olan görüntü işleme teknolojilerine değineceğiz. Botanik alanında kullanılan görüntü yazılımlarını anlatacağız.

Görüntü dizileri bitki gelişimi hakkında zengin bir veri kaynağıdır. Her görüntü bir bitkinin gelişim potansiyelinin zengin bir tanımını içerir.

Bunun için yüksek hızlarda yakalanmış görüntüler kullanılmaktadır. Manuel hızlandırılmış fotoğrafçılık 1930’ların başlarında kullanılmaya başladı. Fitohormon etilen uygulamasından sonra fidelerin yüksekliğini ölçmek, bu hormonun büyüme düzenlemesi üzerindeki etkilerinin zamanlaması hakkında önemli bilgiler sağladı. Dijital kamera teknolojisindeki gelişmeler ve dijital depolama maliyetindeki düşüş, bitki organ gelişimlerinin detaylı olarak incelenmesine katkı sağlamıştır. Kök büyüme değişikliklerinin (görüntü verilerinden elde edilen) zamanlamaları, farklı sinyallerin (hormonal, gelişimsel veya çevresel) hücre bölünmesi ve hücre genişlemesi gibi süreçler üzerindeki korelasyon etkisi, kök gelişimini anlama konusunda değerli bilgiler sağlamaktadır.

İlgini Çekebilir  Antimadde (Karşıt Madde) Nedir ?

İçerik Tablosu

Görüntü İşleme ile Dokularda Meydana Gelen Büyüme Oranı Nasıl Ölçülür ?

Bitkisel organın (sürgün veya kök) yerçekimi koşulundaki bir değişikliğe verdiği cevabın geçerli makroskopik miktarını tanımlamak için, büyüme mekanizması çeşitli metodlar yardımıyla hesaplanmaktadır. Resim.1’deki durum için;  yerçekimi doğrultusundaki değişiklik asimetrik bir oksin akışını ve diferansiyel büyümeyi tetiklemektedir. İlgili bir cevap daha sonra oksin konsantrasyonundaki nispi asimetrinin ölçüsüne tekabül eder, yani üst ve alt taraflar arasındaki oksin arasındaki fark, ortalama oksin konsantrasyonuyla karşılaştırılır. Bu tepkinin ölçüsü denklem.1’de verilmiştir.

Resim.1
Denklem 1

Sürgünlerdeki büyüme oranı, optimum konsantrasyona ulaşılıncaya kadar artar. Bu nedenle, sonlu bir  konsantrasyon aralığı, genetik veya çevresel etkileri tanımlamak için k faktörü tanımlanır.

Denklem 2

İki taraf arasındaki uzama oranındaki fark, Resim.1’de gösterildiği gibi bir bükülmeye neden olur. Bükülmeyi tanımlamak için,

Denklem 3

Denklemler (1) ve (3) kullanılarak, yanıt daha sonra ortalama uzama hızının bir fonksiyonu olarak ifade edilir;

Denklem 4

Ölçüm, kök boyunca eğrilikteki değişim oranı ve reaksiyona giren organ boyunca her bir pozisyondaki bağıl elementel büyüme hızının ölçülmesini gerektirir. Eğrilik ve uzama değişimleri görüntü analizi ile ölçülebilir.

İlgini Çekebilir  Robonot Nedir ?

Görüntü İşleme Eğrilik Ölçüleri

Kökün orta çizgisi tanımlandıktan sonra, diğer parametreler de ölçülür. Yerçekimi yönü bunlardan biridir. Köklerin üzerinde büyüdüğü plakaları 90 ° döndürerek köklerin büyüme yönlerinden uyaran üretilebilir. Sonuç olarak, cevabın başlaması için geçen süre, cevabın süresini ve ortaya çıkan tepki açısı ilgilenilen parametrelerden birkaçını oluşturur. Eğrilik, büyüme doğrultusu boyunca her noktada açılar lokal olarak hesaplanıp ölçülür. Kök boyunca her nokta için, akım noktasının önünde ve arkasında sabit mesafe noktaları alınır. Bu noktaları güncel noktaya birleştirip oluşturulan iki çizgi arasındaki açı hesaplanarak elde edilir.

Resim 2. Lokal kök açılarının nasıl hesaplandığını gösteren görsel. (A) açısı, (B) ve (C) noktalarına bağlı olarak ölçülür. Kök görüntüsünün üzerinde yer alan renkler; büyük açı değeri için kırmızı, küçük açı değeri için mavi renkle gösterilmiştir.

Büyüyen köklerin kinematik analizinin özelliklerini otomatikleştirmeyi amaçlayan bir dizi görüntü işleme yazılım paketi mevcuttur. Bu yazılım araçlarının çoğu, büyüme parametrelerini yüksek çözünürlüklü görüntülerden ölçmeye çalışır. Yazılım araçlarının hepsinin güçlü ve zayıf yönleri vardır. Popüler görüntü işleme yazılımları aşağıda vurgulanmıştır;

Görüntü İşleme Yazılımları

KineRoot

görüntü işleme yazılımı kineroot

SmartRoot

Kök mimarisinin analiz edilmesi için bir yöntem olarak geliştirilmiştir. Kök sistemini vektör formda gösterir ve kök mimarisinin farklı zaman aralıklarında alınan verileri ile karşılaştırır. 

İlgini Çekebilir  Bose-Einstein Yoğuşması

RootLM

Multi – ADAPT

Kökün sayısallaştırılmış mikroskop görüntülerinden kök uzamasını ve eğriliğinin ölçülmesinde kullanılır. Her bir kök ucunun açısını (x ekseni normaline göre) ölçer. Büyütülmüş görüntüler kullandığından, Multi-ADAPT bir kökün her iki tarafındaki uzamayı bağımsız olarak ölçebilir.

HYPOTrace 

görüntü işleme
Fototropizma yapan fideler gösterilmiştir. Büyüme hızını ölçmek için belli zaman aralıklarında alınan görüntüler kullanılmıştır. A’da beyaz düz çizgi, orta çizgi, kesikli beyaz daire hipokotil terminus bölgesi ve kesikli beyaz dikdörtgenle gösterilen ise kotiledon bölgesi. B’de uç noktasının temel bir referans noktasında birinci ana bileşen yönünde oluşturulan apikal kancanın açılma açısı gösterilmiştir. C’de Hipokotil tabanında bir noktanın birinci ana bileşen yönü ve B’de gösterilen referans noktasının birinci ana bileşen yönü tarafından oluşturulan açısı gösterilmiştir.

Bu yöntemlerden faydalanarak yürütülen bir çalışmada Wisconsin Üniversitesinde Phytomorph projesidir. Bu proje kızılötesi ışık yayan diyotlar ve yüksek kaliteli görüntüleme cihazları ile aydınlatılan arkadan aydınlatmalı plakalar kullanılarak yüksek verimli görüntü yakalama için otomatik bir robotik sistemin tanımını içeren kapsamlı bir projedir. [3]

Görüntü İşleme Yazılımlarıyla Yapılan Phytomorph projesi akış şeması
Phytomorph projesi akış şeması

Astrobotanik alanında yaygın kullanılan program RootTrace’dir. RootTrace, hareketli nesneleri izlemek için geliştirilen otomatik izleme tekniklerini kullanır. Kök boyunca her adımda, algoritma, kökün bulunduğu yerde büyüme olasılığının yüksek olduğu durumlar için senaryolar oluşturur.

Tanımlar

Oksin Hormonu; Bitkilerde dokulardaki büyümeyi tetikleyen hormondur.

Kaynak

1- O Pouliquen, Y Forterre and et all, A new scenario for gravity detection in plants: the position sensor hypothesis, 23 May 2017

(https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1478-3975/aa6876)

2- Andrew French, Susana Ubeda-Tomás and et all, High-Throughput Quantification of Root Growth Using a Novel Image-Analysis Tool

(https://www.plantphysiol.org/content/150/4/1784)

3- Wang L, Uilecan and et all, HYPOTrace: image analysis software for measuring hypocotyl growth and shape demonstrated on Arabidopsis seedlings undergoing photomorphogenesis, 2009 Feb 11

(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2663732/)

Fatma Betül ÖZDEMİR
Akdeniz Üniversitesi, Uzay Bilimleri ve Teknolojileri Bölümü Öğrencisi

    Kaynak Tanımı, Tarihçesi ve Kaynağın Sınıflandırılması

    Önceki Yazı

    Küresel Enerji Dönüşümü ve Etkileri

    Sonraki Yazı

    Bunları da beğenebilirsiniz

    Yorum

    Cevap Yaz

    E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

    Bu konuda daha fazla Bilim