Der Schadpilz Blumeria graminis, Erreger des Getreidemehltaus, kann viele Gräserarten befallen und schädigen. Am Leibniz-Institut für Pflanzengenetik und Kulturpflanzenforschung untersuchen wir deshalb, welche Gene in der Wirtspflanze Gerste und im Pilz für die Abwehr respektive für die Besiedelung wichtig sind.
Anhand eines transienten Testverfahrens werden junge Gerstenblätter im Labor mittels einer Helium-Gasdruckkanone mit DNA-beschichteten Goldpartikeln beschossen, was zur Expression neuer Gene in einzelnen Zellen führt. Nach einer anschließenden Färbung erscheinen die transformierten Zellen im Lichtmikroskop grünlich blau und können somit leicht identifiziert werden. Zur Unterstützung der manuellen Auswertung wurde ein automatisches Hochdurchsatz Screeningsystem zur Analyse von Mikroskoppräparaten entwickelt. Ein computergesteuertes motorisiertes Mikroskop mit Digitalkamera nimmt hoch aufgelöste Farbbilder der Gerstenzellen auf und wertet sie anschließend aus.
Da es sich um ein biologisches System mit Schwankungen handelt, muss die automatische Auswertung stichprobenartig manuell kontrolliert werden. Hierfür wurde in Python eine Annotationssoftware entwickelt, welches dem Benutzer ein schnelles Betrachten und eventuelles Nachannotieren der gespeicherten Bilder ermöglicht. Eine besondere Herausforderung galt der Filterung von Bildduplikaten. Die Bilderfassung erlaubt eine Anzahl redundanter Aufnahmen, welche im automatischen Verfahren mithilfe einer Positionsliste beseitigt werden. Um den Gesamtablauf völlig unabhängig zu validieren, entschieden wir uns für eine Methode aus dem Bereich der Mustererkennung. Verschiedene Algorithmen zum Bildervergleich wurden getestet, sowie unterschiedliche Stufen der Bildskalierung zur Verbesserung der Laufzeit. Hier zeigen wir wie mittels Kreuzkorrelation die Unterscheidung von identischen Zellen zu sehr ähnlichen Zellen trotz unterschiedlicher Belichtung oder Verschiebung der Objekte gelingt.
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