Spinning Disk Mikroskop
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Das Mikroskop wurde in der Core Facility Life Imaging Center (LIC) im Laufe des Berichtszeitraums hauptsächlich von 3 Arbeitsgruppen mit mehr als 2000 Nutzerstunden genutzt. Die spezielle Ausrichtung dieses Spinningdisk-Mikroskops erlaubte nach der Lösung technischer Probleme des Systems, experimentelle Ansätze in Bezug auf hohen erreichbaren Präparate-Durchsatz, bei guter bis sehr guter optischer Qualität, die andere vergleichbare Geräte derzeit nicht bieten können. Die bearbeiteten Fragestellungen betrafen weitgehend biotechnologische (Pflanzen spezifische) Fragestellungen. In Zukunft wird ein breiterer Nutzerkreis die interessanter technischen Optionen in verschiedenen wissenschaftlichen Fragestellungen explorieren. Das Mikroskop konnte in Screening-Applikationen erfolgreich für die Aufnahme von Bildstapeln von Wurzeln (Arabidopsis thaliana, Nicotiana tabacum) und von Zellclustern und Einzelzellen eingesetzt werden. Es gelang Wurzeln in ihrer Gesamtheit zu analysieren und in 3D mit exakten Dimensionen darzustellen. Außerdem wurden Ensembles von Einzelzellen in Mikrotiter-Platten analysiert und diese entwicklungsspezifischen Fragestellungen adressiert (Reprogrammierung von Zellen, Umprogrammierung, Embryoneninduktion und Entwicklung).
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
- (2015) Volatile signalling by sesquiterpenes from ectomycorrhizal fungi reprogrammes root architecture. Nature Commun. 6, 6279
Ditengou, F.A., Müller, A., Rosenkranz, M., Felten, J., Lasok, H., van Doorn, M.M., Legue, V., Palme, K., Schnitzler, J.-P., Polle, A.
(Siehe online unter https://doi.org/10.1038 /ncomms7279) - (2017) 3D analysis of mitosis distribution highlights the longitudinal zonation and diarch symmetry in proliferation activity of the Arabidopsis thaliana root meristem. Plant J. 92, 834–845
Lavrekha, V.V., Pasternak, T., Ivanov, V.B., Palme, K., Mironova, V.V.
(Siehe online unter https://doi.org/10.1111/tpj.13720) - (2017) A 3D digital atlas of the Nicotiana tabacum root tip and ist use to investigate changes in the root apical meristem induced by the Agrobacterium 6b oncogene. Plant J. 92, 31–42
Pasternak, T., Haser, T., Falk, T., Ronneberger, O., Palme, K., Otten, L.
(Siehe online unter https://doi.org/10.1111/tpj.13631) - (2017) Protoplast swelling and hypocotyl growth of Arabidopsis depend on different auxin signaling pathways. Plant Physiology 175, 982-994
Dahlke, R.I., Fraas, S., Kristian, K., Heinemann, U.K., Romeiks, M., Rickmeyer, T., Klebe, G., Palme, K., Lüthen, H., Steffens, B.
(Siehe online unter https://doi.org/10.1104/pp.17.00733) - (2017) The systems biology of auxin in developing embryos. Trends Plant Sci. 22, 225–235
Mironova V.V., Teale W., Shahriari M., Dawson J., Palme K.
(Siehe online unter https://doi.org/10.1016/j.tplants.2016.11.0101) - (2018) Characterization of auxin transporter PIN6 plasma membrane targeting reveals a function for PIN6 in plant bolting. New Phytol. 217, 1610-1624
Ditengou, F.A., Gomes, D., Nziengui, H., Kochersperger, P., Lasok, H., Medeiros, V., Paponov, I., Nagy, SK., Nadai, TV., Meszaros, T., Barnabas, B., Ditengou, BI., Rapp, K., Qi, L., Li, X., Becker, C., Li, C., Doczi, R., Palme, K.
(Siehe online unter https://doi.org/10.1111/nph.14923) - (2018) Interplay of the two ancient metabolites auxin and MEcPP regulates adaptive growth. Nature Commun. 9, 2262
Jiang, J., Rodriguez-Furlan, C., Wang, J.-Z., de Souza, A., Ke, H., Pasternak, T., Lasok, H., Ditengou, F.A., Palme, K., Dehesh, K.
(Siehe online unter https://doi.org/10.1038/s41467-018-04708-5) - (2018) Root gravitropism is regulated by a crosstalk between paraaminobenzoic acid, ethylene, and auxin. Plant Physiol. 178, 1370-1389
Nziengui, H., Lasok, H., Kochersperger, P., Ruperti, B., Rébeillé, F., Palme, K., Ditengou, F.A.
(Siehe online unter https://doi.org/10.1104/pp.18.0012) - (2018) The Endoplasmic Reticulum acts as a gatekeeper to control nuclear auxin levels. Cell Reports 22, 3044–3057
Middleton, A.M., Dal Bosco, C., Chlap, P., Bensch, R., Harz, H., Ren, F., Wend, S., Weber, W., Zurbriggen, M.D., Uhl, R., Ronneberger, O., Palme, K., Fleck, C., Dovzhenko, A.
(Siehe online unter https://doi.org/10.1016/j.celrep.2018.02.074) - (2019) U-Net – deep learning for cell counting, detection, and morphometry. Nature Methods 16, 67– 70
Falk, T., Mai, D., Bensch, R., Çiçek, Ö., Abdulkadir, A., Marrakchi, Y., Böhm, A., Deubner, J., Jäckel, Z. Seiwald, K., Dovzhenko, A., Tietz, O., Dal Bosco, C., Walsh, S., Saltukoglu, D., Tay, T.L., Prinz, M., Palme, K., Simons, M., Diester, I., Brox, T., Ronneberger, O.
(Siehe online unter https://doi.org/10.1038/s41592-018-0261-2)
