Die in der Arbeit präsentierte Technik (Abb. 1) erlaubt es erstmals, den Zeitverlauf der schnellen Reaktion auf das pflanzliche Wachstumshormon zur effizienten Phänotypisierung von Auxin-Signaltransduktionsmutanten von Arabidopsis thaliana  heranzuziehen. Gewählt wurde ein innovativer Ansatz der automatischen Bildgewinnung und Bilderkennung. Um die Limitationen des Durchsatzes bestehender Kamera-Systeme und der konventionellen manuellen Datenauswertung zu überwinden, wurden handelsübliche Flachbettscanner zur parallelen Erfassung von Wurzeln oder Hypokotylen von jeweils 30-50 jungen Arabidopsis-Keimlingen eingesetzt. Die so gewonnen Roh-Daten wurden mithilfe der vom Preisträger im Rahmen der Arbeit entwickelten Bildanalysesoftware „Hansa-Trace“ automatisch ausgewertet. So konnten Reaktionen auf  verschiedene Auxine und Nicht-Auxine auf Wurzeln mit hoher Zeitauflösung und im Hochdurchsatz erfasst werden (Abb. 2). Das System ist zur Phänotypisierung von Auxinmutanten und auch zur Charakterisierung auxinaktiver Substanzen im Sinne eines Chemical Genomics als wesentlicher Eckpunkt des aktuellen Dissertationsprojekts von Herrn Fraas im täglichen Einsatz.

Referenz: Die wesentlichen Ergebnisse der Master-Arbeit sind erschienen in

Fraas S, Niehoff V, Lüthen H (2014): A high-throughput imaging auxanometer for roots and hypocotyls of Arabidopsis using a 2D skeletonizing algorithm. Physiologia Plantarum, Special Issue: Auxin Biology, Volume 151, Issue 1, pages 112–118 doi: 10.1111/ppl.12183