Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

ACORBA: Automated workflow to measure Arabidopsis thaliana root tip angle dynamics

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11310%2F22%3A10464640" target="_blank" >RIV/00216208:11310/22:10464640 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://verso.is.cuni.cz/pub/verso.fpl?fname=obd_publikace_handle&handle=tBs-I_y2rz" target="_blank" >https://verso.is.cuni.cz/pub/verso.fpl?fname=obd_publikace_handle&handle=tBs-I_y2rz</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1017/qpb.2022.4" target="_blank" >10.1017/qpb.2022.4</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    ACORBA: Automated workflow to measure Arabidopsis thaliana root tip angle dynamics

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The ability of plants to sense and orient their root growth towards gravity is studied in many laboratories. It is known that manual analysis of image data is subjected to human bias. Several semi-automated tools are available for analysing images from flatbed scanners, but there is no solution to automatically measure root bending angle over time for vertical-stage microscopy images. To address these problems, we developed ACORBA, which is an automated software that can measure root bending angle over time from vertical-stage microscope and flatbed scanner images. ACORBA also has a semi-automated mode for camera or stereomicroscope images. It represents a flexible approach based on both traditional image processing and deep machine learning segmentation to measure root angle progression over time. As the software is automated, it limits human interactions and is reproducible. ACORBA will support the plant biologist community by reducing labour and increasing reproducibility of image analysis of root gravitropism.

  • Název v anglickém jazyce

    ACORBA: Automated workflow to measure Arabidopsis thaliana root tip angle dynamics

  • Popis výsledku anglicky

    The ability of plants to sense and orient their root growth towards gravity is studied in many laboratories. It is known that manual analysis of image data is subjected to human bias. Several semi-automated tools are available for analysing images from flatbed scanners, but there is no solution to automatically measure root bending angle over time for vertical-stage microscopy images. To address these problems, we developed ACORBA, which is an automated software that can measure root bending angle over time from vertical-stage microscope and flatbed scanner images. ACORBA also has a semi-automated mode for camera or stereomicroscope images. It represents a flexible approach based on both traditional image processing and deep machine learning segmentation to measure root angle progression over time. As the software is automated, it limits human interactions and is reproducible. ACORBA will support the plant biologist community by reducing labour and increasing reproducibility of image analysis of root gravitropism.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>SC</sub> - Článek v periodiku v databázi SCOPUS

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10611 - Plant sciences, botany

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2022

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Quantitative Plant Biology

  • ISSN

    2632-8828

  • e-ISSN

    2632-8828

  • Svazek periodika

    3

  • Číslo periodika v rámci svazku

    May

  • Stát vydavatele periodika

    GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska

  • Počet stran výsledku

    11

  • Strana od-do

    e9

  • Kód UT WoS článku

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85146831755