Confocal Imaging of Developing Leaves
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Questions in developmental biology are most frequently addressed by using fluorescent markers of otherwise invisible cell states. In plants, such questions can be addressed most conveniently in leaves. Indeed, from the formation of stomata and trichomes within the leaf epidermis to that of vein networks deep into the leaf inner tissue, leaf cells and tissues differentiate anew during the development of each leaf. Moreover, leaves are produced in abundance and are easily accessible to visualization and perturbation. Yet a detailed procedure for the perturbation, dissection, mounting, and imaging of developing leaves has not been described. Here we address this limitation (1) by providing robust, step-by-step protocols for the local application of the plant hormone auxin to developing leaves and for the routine dissection and mounting of leaves and leaf primordia, and (2) by offering practical guidelines for the optimization of imaging parameters for confocal microscopy. We describe the procedure for the first leaves of Arabidopsis, but the same approach can be easily applied to other leaves of Arabidopsis or to leaves of other plants. © 2022 Wiley Periodicals LLC. Support Protocol 1: Preparation of plant growth medium Support Protocol 2: Preparation of growth medium plates Basic Protocol 1: Seed sterilization, sowing, and germination, and seedling growth Support Protocol 3: Preparation of IAA-lanolin paste Basic Protocol 2: Application of IAA-lanolin paste to 3.5-DAG first leaves Basic Protocol 3: Dissection of 3- to 6-DAG first leaves and leaf primordia Basic Protocol 4: Dissection of 1- and 2-DAG first-leaf primordia Basic Protocol 5: Mounting of dissected leaves and leaf primordia Support Protocol 4: Quality check of mounted leaves and leaf primordia by fluorescence microscopy Basic Protocol 6: Imaging of mounted leaves and leaf primordia by confocal microscopy.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle