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日本語AIでPubMedを検索

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PubMedの提供する医学論文データベースを日本語で検索できます。AI(Deep Learning)を活用した機械翻訳エンジンにより、精度高く日本語へ翻訳された論文をご参照いただけます。
Methods Mol. Biol..2020;2156:119-139. doi: 10.1007/978-1-0716-0660-5_10.

凍結および解凍された植物組織の3D再構成を生成するためにピクセルベースの顕微鏡画像を使用しています

Using Pixel-Based Microscope Images to Generate 3D Reconstructions of Frozen and Thawed Plant Tissue.

  • David P Livingston
  • Tan D Tuong
PMID: 32607979 DOI: 10.1007/978-1-0716-0660-5_10.

抄録

凍結・解凍された植物の組織学的分析は長年行われてきたが、個々の切片の観察では、三次元の現象を二次元的に表現しているに過ぎない。現在、内部構造を三次元で観察するために利用可能な光学的切片作製技術は、解像度が低いか、または装置が植物全体を可視化するのに十分な深さまで組織に浸透しないかのいずれかである。より高解像度の装置を使用する方法は高価であり、多くの場合、時間のかかるトレーニングを必要とします。さらに、従来のステインは光学的切片技術に使用することができません。我々は、シロイヌナズナの植物の従来の染色組織切片のピクセルベース(JPEG)画像を使用して、比較的簡単で安価な技術を提示します。技術は、内部構造の3D表現を生成するために市販のソフトウェアを使用しています。

Histological analysis of frozen and thawed plants has been conducted for many years but the observation of individual sections only provides a two-dimensional representation of a three-dimensional phenomenon. Currently available optical sectioning techniques for viewing internal structures in three dimensions are either low in resolution or the instrument cannot penetrate deep enough into the tissue to visualize the whole plant. Methods using higher resolution equipment are expensive and often require time-consuming training. In addition, conventional stains cannot be used for optical sectioning techniques. We present a relatively simple and less expensive technique using pixel-based (JPEG) images of conventionally stained histological sections of an Arabidopsis thaliana plant. The technique uses commercially available software to generate a 3D representation of internal structures.