Titre :

NegFluo, a Fast and Efficient Method to Determine Starch Granule Size and Morphology In Situ in Plant Chloroplasts

Auteur(s) :

Vandromme, Camille [Auteur]
Unité de Glycobiologie Structurale et Fonctionnelle - UMR 8576 [UGSF]
Kasprowicz, Angelina [Auteur]
Unité de Glycobiologie Structurale et Fonctionnelle - UMR 8576 [UGSF]
Courseaux, Adeline [Auteur]
Unité de Glycobiologie Structurale et Fonctionnelle - UMR 8576 [UGSF]
Trinel, Dave [Auteur]
Unité de Glycobiologie Structurale et Fonctionnelle - UMR 8576 [UGSF]
Facon, Maud [Auteur]
Unité de Glycobiologie Structurale et Fonctionnelle - UMR 8576 [UGSF]
Putaux, Jean-Luc [Auteur]
Centre de Recherches sur les Macromolécules Végétales [CERMAV]
D'hulst, Christophe [Auteur]
Unité de Glycobiologie Structurale et Fonctionnelle (UGSF) - UMR 8576
Unité de Glycobiologie Structurale et Fonctionnelle - UMR 8576 [UGSF]
Wattebled, Fabrice [Auteur]
Unité de Glycobiologie Structurale et Fonctionnelle (UGSF) - UMR 8576
Unité de Glycobiologie Structurale et Fonctionnelle - UMR 8576 [UGSF]
Spriet, Corentin [Auteur]
Unité de Glycobiologie Structurale et Fonctionnelle - UMR 8576 [UGSF]

Titre de la revue :

Frontiers in Plant Science

Nom court de la revue :

Front. Plant Sci.

Numéro :

10

Éditeur :

Frontiers Media SA

Date de publication :

2019-09-09

ISSN :

1664-462X

Mot(s)-clé(s) en anglais :

starch
confocal fluorescence imaging
machine learning
Arabidopsis
starch granule morphology
autofluorescence

Discipline(s) HAL :

Sciences du Vivant [q-bio]/Biologie végétale

Résumé en anglais : [en]

Starch granules that accumulate in the plastids of plants vary in size, shape, phosphate, or protein content according to their botanical origin. Depending on their size, the applications in food and nonfood industries ...
Lire la suite >Starch granules that accumulate in the plastids of plants vary in size, shape, phosphate, or protein content according to their botanical origin. Depending on their size, the applications in food and nonfood industries differ. Being able to master starch granule size for a specific plant, without alteration of other characteristics (phosphate content, protein content, etc.), is challenging. The development of a simple and effective screening method to determine the size and shape of starch granules in a plant population is therefore of prime interest. In this study, we propose a new method, NegFluo, that combines negative confocal autofluorescence imaging in leaf and machine learning (ML)-based image analysis. It provides a fast, automated, and easy-to-use pipeline for both in situ starch granule imaging and its morphological analysis. NegFluo was applied to Arabidopsis leaves of wild-type and ss4 mutant plants. We validated its accuracy by comparing morphological quantifications using NegFluo and state-of-the-art methods relying either on starch granule purification or on preparation-intensive electron microscopy combined with manual image analysis. NegFluo thus opens the way to fast in situ analysis of starch granules.Lire moins >

Langue :

Anglais

Comité de lecture :

Oui

Audience :

Non spécifiée

Projet ANR :

Identification du dialogue moléculaire entre la division du chloroplaste et le métabolisme de l'amidon

Établissement(s) :

Université de Lille
CNRS

Collections :

• Unité de Glycobiologie Structurale et Fonctionnelle (UGSF) - UMR 8576

Équipe(s) de recherche :

Plant Storage Polysaccharides

Plateforme(s) de recherche :

Traitement de l'image et du signal pour la biologie (TISBio)

Date de dépôt :

2020-07-07T13:08:28Z
2020-09-28T10:44:32Z