Verimli Polen Tanımlama

Polen tahmini, bal analizi ve bitki-polinatör etkileşimlerindeki iklimle ilgili değişikliklerden, polen analizi birçok araştırma alanında önemli bir rol oynar. Mikroskopi hala altın standarttır, ancak çok zaman alıcıdır ve önemli ölçüde uzmanlık gerektirir. Technische Universität (TU) Ilmenau ile işbirliği içinde, Helmholtz Çevresel Araştırma Merkezi’nden (UFZ) ve Alman Bütünleştirici Biyoçeşitlilik Araştırma Merkezi’nden (iDiv) bilim adamları artık polen analizi sürecini verimli bir şekilde otomatikleştirmelerini sağlayan bir yöntem geliştirdiler. Çalışmaları uzmanlık dergisi New Phytologist’te yayınlandı.

Polen, bir çiçeğin organlarında üretilir ve bitkinin üremesi için gerekli olan erkek genetik materyalini içeren çok sayıda küçük polen tanelerinden oluşur. Polen taneleri, nektarla beslenen böceklerin küçük tüylerine yakalanırlar ve böylece çiçekten çiçeğe taşınırlar. Oraya vardığında, ideal senaryoda, bir polen tanesi aynı bitki türünün yapışkan yapısına yapışacak ve bu da döllenmeyle sonuçlanabilecektir. UFZ ve iDiv’deki Fizyolojik Çeşitlilik Departmanında görüntüleme akış sitometrisi çalışma grubunun başkanı Dr. “İklim değişikliğinin arka planı ve türlerin giderek artan kaybı karşısında, bitkiler ve tozlayıcılar arasındaki bu etkileşimleri daha iyi anlamak bizim için özellikle önemlidir.” Polen analizi bu bakımdan kritik bir araçtır.

Her bitki türü, karakteristik bir şekle, yüzey yapısına ve boyuta sahip polen tanelerine sahiptir. Bir örnekte 10 ila 180 mikrometre arasında ölçülen polen taneciklerinin tanımlanması ve sayılması söz konusu olduğunda, mikroskopi uzun zamandır altın standart olarak kabul edildi. Bununla birlikte, bir mikroskopla çalışmak büyük bir uzmanlık gerektirir ve çok zaman alır. UFZ biyoloğu Dr. Dunker, “Polen analizinin otomasyonu için halihazırda çeşitli yaklaşımlar önerilmiş olsa da, bu yöntemler ya yakından ilişkili türler arasında ayrım yapamıyor ya da bir numunede bulunan polen tanelerinin sayısı hakkında niceliksel bulgular sunmuyor,” diye devam ediyor UFZ biyoloğu Dr. . Yine de bitkiler ve tozlayıcılar arasındaki etkileşim gibi birçok araştırma konusu için kritik olan tam da bu bilgidir.

Susanne Dunker ve araştırma ekibi son çalışmalarında, polen analizinin otomasyonu için yeni bir yöntem geliştirdiler. Bu amaçla, partikül analizi için kullanılan bir teknik olan görüntüleme akış sitometrisinin yüksek verimini, son derece verimli bir analiz aracı tasarlamak için derin öğrenme olarak bilinen bir yapay zeka (AI) formuyla birleştirdiler ve bu da her ikisini de doğru bir şekilde mümkün kılıyor. Türleri tanımlayın ve bir numunede bulunan polen tanelerini ölçün. Görüntüleme akış sitometrisi, esas olarak tıbbi alanda kan hücrelerini analiz etmek için kullanılan, ancak şu anda polen analizi için de yeniden kullanılan bir işlemdir. Susanne Dunker prosedürü açıklayarak, “İncelenmek üzere bir polen numunesi önce bir taşıyıcı sıvıya eklenir ve daha sonra giderek daralan bir kanaldan akar” diyor. “Kanalın daralması, polen taneciklerinin bir inci dizisi üzerindeymiş gibi ayrılmasına ve sıralanmasına neden olur, böylece her biri yerleşik mikroskop elemanından tek başına geçer ve 2.000’e kadar polen tanesinin görüntüleri, saniyede yakalanacak. ” İki normal mikroskobik görüntü artı polen tanesi başına on floresan mikroskobik görüntü alınır. Bir lazer tarafından belirli dalga boylarında yayılan ışıkla uyarıldığında, polen taneleri kendileri ışık yayar. Susanne Dunker, “Polenin floresan ışıldadığı ve kesin konumun olduğu renk spektrumunun alanı bazen çok özeldir. Bu bilgi bize, bitki türlerini tanımlamaya yardımcı olabilecek ek özellikler sağlar,” diyor Susanne Dunker. Derin öğrenme sürecinde, türe özgü özellikleri nihayetinde çıkarmak için bir görüntünün orijinal piksellerini giderek daha fazla soyutlamak için bir algoritma birbirini izleyen adımlarla çalışır. “Mikroskobik görüntüler, floresan özellikleri ve yüksek verim daha önce polen analizi için kombinasyon halinde hiç kullanılmamıştı – bu gerçekten mutlak bir ilk.” Nispeten basit bir numunenin analizi, örneğin mikroskop altında dört saat sürdüğünde, yeni işlem sadece 20 dakika sürer. Bu nedenle UFZ, mucidi Susanne Dunker ile birlikte yeni yüksek verimli analiz yöntemi için patent başvurusunda bulundu ve 2019’da UFZ Teknoloji Transfer Ödülü’nü aldı.

Çalışmada incelenen polen örnekleri civanperçemi, adaçayı, kekik ve beyaz, dağ ve kırmızı yonca gibi çeşitli yonca türlerini içeren 35 tür çayır bitkisinden geldi. Araştırmacılar, bir veri setinin temelini oluşturan toplamda yaklaşık 430.000 resim hazırladı. TU Ilmenau ile işbirliği içinde, bu veri seti daha sonra derin öğrenme kullanılarak polen tanımlama için oldukça verimli bir araca aktarıldı. Sonraki analizlerde araştırmacılar, 35 bitki türünden bilinmeyen polen örneklerini veri setiyle karşılaştırarak yeni yöntemlerinin doğruluğunu test ettiler. Susanne Dunker, “Sonuç tatmin edicinin de ötesindeydi – doğruluk seviyesi yüzde 96 idi,” diyor. Birbirinden ayırt edilmesi zor olan türler ve aslında mikroskop altında zorlukla karşılaşan uzmanlar bile güvenilir bir şekilde tanımlanabilir. Bu nedenle yeni yöntem, yalnızca son derece hızlı değil