Beiträge von boccaccio

Hallo Rainer,

deinen Pilz bei Nr.1 würde ich eher für Gamundia xerophila halten.

Björn

Hallo Peter,

natürlich kommt es immer darauf an, nur korrekt orientierte Sporen zu vermessen. Aber ich behaupte von mir selber, daß ich dazu in der Lage bin, während ich da bei der KI eher skeptisch bin.

Was die Genauigkeit der Meßwerte angeht, würde ich sagen, daß es auch in der Physik fundamental ist zu wissen, wie genau eine Messung jeweils ist, welche systematischen Fehler es gibt etc. Und da wir es ja hier mit der Vermessung von Bildern eines optischen Mikroskops zu tun haben, sind 2 Nachkommastellen natürlich völliger Unfug, weil das die optische Auflösung einfach nicht hergibt. Das ist auch der Grund, warum meine Python-Scripte die Sporenmaße eben nur auf eine Stelle nach dem Komma runden.

Björn

Hallo zusammen,

von der Nutzung von ChatGPT für das Vermessen von Sporen würde ich abraten. ChatGPT ist ja ein LLM und erstmal nicht dafür gemacht worden, um Sporen zu erkennen und zu vermessen. Im Zweifelsfall halluziniert ChatGPT ja auch (auch eine nette Umschreibung für "lügt ohne rot zu werden") und man kann sich folglich nicht darauf verlassen, daß die Meßergebnisse auch wirklich korrekt sind.

Das automatische Erkennen von Sporen bei Fiji und Piximètre ist da natürlich etwas anderes, weil dort die KI eben gezielt auf diese Aufgabe trainiert ist und man im Zweifelsfall durch einen schnellen Blick auch überprüfen kann, ob die erkannten Formen wirklich Sporen sind. Neben dem geschilderten Problem mit den sich berührenden Sporen und Problemen mit hyalinen Sporen sehe ich aber auch Schwierigkeiten, wenn es um das Messen von Sporen bei Entoloma oder Thelephora geht. Da kommt es ja wirklich sehr darauf an, daß man nicht nur die Spore als solche erkennt, sondern auch erkennt, wie die Spore orientiert ist und dann eben nur passend liegende Sporen vermißt.

Björn

Also Claudia scheint sich in der abstrakten Mathematik auch bestens auszukennen!

Björn

Zitat

welche Literatur meinst Du?

Die bezieht sich vermutlich auf FeSO4 wasserfrei und nicht auf käufliches FeSO4-Heptahydrat. Das hat einen "Schmelz"-Punkt von 64°C.

Hallo Wolfgang,

ich hatte das in der GESTIS-Stoffdatenbank nachgeschaut, siehe hier. Aber offenbar ist Chemie viel komplizierter als Theoretische Physik

Björn

Im Hilbert-Raum trägt man natürlich ein Skalarprodukt!

Björn

Hallo zusammen,

ich bin etwas verwundert, daß das Eisensulfat bei den Experimenten geschmolzen ist. Laut Literatur soll es sich bei 400°C zersetzen ohne vorher zu schmelzen.

Björn

Hallo zusammen,

wer mikroskopiert wird regelmäßig in der Situation sein, daß er oder sie eine hinreichend große (>=20) Sporen eines Pilzes vermessen muß. Deshalb ist es hilfreich, wenn man dafür einen möglichst effizienten Arbeitsablauf hat. Ich hatte mich zu diesem Thema die Tage mit Vitus Schäfftlein ausgetauscht und dabei meinen Workflow noch etwas optimiert und möchte aus diesem Grund hier einmal vorstellen, wie ich Sporen mit Fiji/ImageJ und einem kleinen Python-Script vermesse. Ich selber nutze auf meinem Rechner Linux als Betriebssystem, aber im Prinzip funktioniert alles (mit entsprechenden Anpassungen) auch unter Windows oder MacOS, da Fiji/ImageJ ein Java-basiertes Programm ist.

Zunächst einmal muß man Fiji/ImageJ installieren. Die entsprechenden Downloads gibt es hier. Des weiteren benötigen wir die Erweiterung Microscopic Measurement Tools, die man hier herunterladen kann. Dort ist dann auch erklärt, in welchen Ordner von Fiji man die Erweiterung stecken muß, wie man seine Meßskala kalibiert und dauerhaft abspeichert. Wenn das alles geschafft ist, startet man Fiji und öffnet ein zu vermessendes Bild.

Nun kann man das Tool zum Ziehen von geraden Linien auswählen und damit eine gerade Linie von der Sporenspitze zur Sporenbasis ziehen. Anschließend drückt man 't' und erzeugt auf diese Weise eine sogenannte "Region of Interest" ROI, die im sich öffnenden ROI Manager angezeigt wird. Dann zieht man eine Linie über die Sporenbreite, drückt wieder 't' und hat eine weitere ROI erzeugt. Das wiederholt man dann Sporen für Spore, wobei man im ROI Manager die Option "Show All" aktivieren kann, damit man die bereits gezogenen Linien dauerhaft angezeigt bekommt. Nach einiger Zeit sieht das Ganze dann so aus

Jetzt wählt man unter Analyze > Microscope Measurement Tools > Choose Microscope Calibration die entsprechende Umrechnung von Pixeln in Mikrometern aus. Um diesen Schritt möglichst effektiv zu gestalten, kann man sich natürlich eine Tastenkombination für das Aufrufen dieses Fensters definieren.

Anschließend wählt man im ROI Manager alle bisher gezogenen Linien aus (einfach mit der Maus auf eine ROI im ROI Manager klicken und dann Strg+A drücken) und wählt dann im ROI Manager "Measure" aus. Es öffnet sich ein neues Fenster, das dann u.a. die Länge der gemessenen Linien in µm zeigt. Falls dort nicht nur Winkel und Länge, sondern auch noch andere Größen angezeigt werden, die man eigentlich gar nicht braucht, kann man bei Analyse > Set Measurements seine Einstellungen entsprechend so anpassen:

Das Ergebnis der Messung sieht dann am Ende so aus

Jetzt möchten wir natürlich Mittelwert, Standardabweichung sowie Minimal- und Maximalwerte von Sporenlänge, Sporenbreite und Länge-Breite-Verhältnis bestimmen. Dafür gibt es zwei Möglichkeiten. Entweder wir speichern unsere Meßergebnisse über File > Save as (Strg+S) in eine Datei, oder wir markieren wieder mit Strg+A alle Inhalte unserer Meßtabelle und kopieren sie mit Strg+C in die Zwischenablage. Im Folgenden stelle ich erstmal diesen zweiten Weg vor. Der Inhalt der Zwischenablage kann nun mit folgendem Python-Script entsprechend bearbeitet werden.

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import numpy as np
from sys import stdin

i=0
last_column_even=[]
last_column_odd=[]

for line in stdin:
    if line=='\n':
        break
    i=i+1
    parts=line.split()
    value=float(parts[-1])
    if i % 2 == 0:
        last_column_even.append(value)
    else:
        last_column_odd.append(value)



print(f"")
print(f"")
print(f"")
print(f" # | Länge (µm) | Breite (µm) |  Q  |")
print(f"---|------------|-------------|-----|")

q=[]
q=[a/b for a,b in zip(last_column_odd,last_column_even)]

for i,l_c in enumerate(last_column_odd):
    print(f"{i+1:>2} |    {last_column_odd[i]:>4.1f}    |     {last_column_even[i]:>4.1f}    | {q[i]:.1f} |")

print(f"")

laenge=np.mean(last_column_odd)
laenge_std=np.std(last_column_odd)
breite=np.mean(last_column_even)
breite_std=np.std(last_column_even)
Q=np.mean(q)
Q_std=np.std(q)

laenge_min=np.min(last_column_odd)
laenge_max=np.max(last_column_odd)
breite_min=np.min(last_column_even)
breite_max=np.max(last_column_even)
Q_min=np.min(Q)
Q_max=np.max(Q)

print(f"Sporenmaße: {laenge:.1f}±{laenge_std:.1f} µm × {breite:.1f}±{breite_std:.1f} µm, Q={Q:.1f}±{Q_std:.1f}")
print(f"            {laenge_min:.1f}-{laenge_max:.1f} µm × {breite_min:.1f}-{breite_max:.1f} µm, Q={Q_min:.1f}-{Q_max:.1f}")

with open("Sporenmaße.txt","w") as g:
    print(f"   | Länge (µm) | Breite (µm) |  Q  |",file=g)
    print(f"---|------------|-------------|-----|",file=g)
    for i,l_c in enumerate(last_column_odd):
        print(f"{i+1:>2} |    {last_column_odd[i]:>4.1f}    |     {last_column_even[i]:>4.1f}    | {q[i]:.1f} |",file=g)
    print(f"",file=g)
    print(f"Sporenmaße: {laenge:.1f}±{laenge_std:.1f} µm × {breite:.1f}±{breite_std:.1f} µm, Q={Q:.1f}±{Q_std:.1f}",file=g)
    print(f"            {laenge_min:.1f}-{laenge_max:.1f} µm × {breite_min:.1f}-{breite_max:.1f} µm, Q={Q_min:.1f}-{Q_max:.1f}",file=g)

g.close()

Konkret sieht das dann so aus. Man ruft in der Konsole das Script auf und kopiert dann mit Strg+Shift+C den Inhalt der Zwischenablage

Drückt man nun Enter, erscheint das Ergebnis

Das Ergebnis wird dann auch noch in eine Datei Sporenmaße.txt gespeichert. Hat man sich alternativ oben dafür entschieden, die Meßergebnisse in eine .csv-Datei zu speichern, kann man folgendes Script benutzen (der Speicherort der csv-Datei muß natürlich entsprechend angepaßt werden):

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import numpy as np

last_column_even=[]
last_column_odd=[]

print(f"   | Länge (µm) | Breite (µm) |  Q  |")
print(f"---|------------|-------------|-----|")

with open('/directory/of/file/Results.csv','r') as f:
    i=0
    next(f)
    for line in f:
        i=i+1
        parts=line.split(",")
        value=float(parts[-1])
        if i % 2 == 0:
            last_column_even.append(value)
        else:
            last_column_odd.append(value)

q=[]
q=[a/b for a,b in zip(last_column_odd,last_column_even)]

for i,l_c in enumerate(last_column_odd):
    print(f"{i+1:>2} |    {last_column_odd[i]:>4.1f}    |     {last_column_even[i]:>4.1f}    | {q[i]:.1f} |")

print(f"")

laenge=np.mean(last_column_odd)
laenge_std=np.std(last_column_odd)
breite=np.mean(last_column_even)
breite_std=np.std(last_column_even)
Q=np.mean(q)
Q_std=np.std(q)

laenge_min=np.min(last_column_odd)
laenge_max=np.max(last_column_odd)
breite_min=np.min(last_column_even)
breite_max=np.max(last_column_even)
Q_min=np.min(Q)
Q_max=np.max(Q)

print(f"Sporenmaße: {laenge:.1f}±{laenge_std:.1f} µm × {breite:.1f}±{breite_std:.1f} µm, Q={Q:.1f}±{Q_std:.1f}")
print(f"            {laenge_min:.1f}-{laenge_max:.1f} µm × {breite_min:.1f}-{breite_max:.1f} µm, Q={Q_min:.1f}-{Q_max:.1f}")

with open("Sporenmaße.txt","w") as g:
    print(f"   | Länge (µm) | Breite (µm) |  Q  |",file=g)
    print(f"---|------------|-------------|-----|",file=g)
    for i,l_c in enumerate(last_column_odd):
        print(f"{i+1:>2} |    {last_column_odd[i]:>4.1f}    |     {last_column_even[i]:>4.1f}    | {q[i]:.1f} |",file=g)
    print(f"",file=g)
    print(f"Sporenmaße: {laenge:.1f}±{laenge_std:.1f} µm × {breite:.1f}±{breite_std:.1f} µm, Q={Q:.1f}±{Q_std:.1f}",file=g)
    print(f"            {laenge_min:.1f}-{laenge_max:.1f} µm × {breite_min:.1f}-{breite_max:.1f} µm, Q={Q_min:.1f}-{Q_max:.1f}",file=g)

f.close()
g.close()

Ruft man das Script dann auf, erhält man direkt das Ergebnis

welches auch wieder zusätzlich in eine Datei Sporenmaße.txt geschrieben wird.

Björn

Zitat

Hast du manchmal mehrere Schlafanzüge an?

Das Treffen der Mathematiker findet nicht im Zoom-Raum, sondern im Hilbert-Raum statt

Björn

Hallo Rotfuß,

man kann auch problemlos ohne Kamera teilnehmen.

Björn

Hallo zusammen,

ich würde hier bei Nr. 9 wegen der Farben auch eher an S. insignitum denken. Gerade in wärmebegünstigen Regionen ist der deutlich häufiger als S. subtomentosum (deshalb bitte immer auch angeben, wo Pilze gefunden wurden!).

Björn

Hallo zusammen,

ich bin dabei und kann Euch trotz Frost Frischpilze in akzeptablem Zustand präsentieren.

Björn

Hallo Cognacmeister,

vergleich mal mit Botryobasidium isabellinum.

Björn

Hallo zusammen,

Stereum rugosum ist in der Regel blasser. Wichtig wäre hier erstmal zu klären, ob der Pilz beim Reiben rötet oder nicht. Danach spielt das Substrat (Nadelholz, Eiche, anderes Laubholz) eine wichtige Rolle.

Björn

Hallo zusammen,

am letzten Samstag konnte ich auf der Halde Hoppenbruch einen schönen Fruchtkörper von Odontia fibrosa finden. Bis jetzt hatte ich die Art erst einmal am Parkplatz des Depots, da war der Fruchtkörper aber eher mickerig.

Fruchtkörper am Fundort

Hymenium unterm Mikroskop

Rhizomorphen unterm Mikroskop

Sporen in 3% KOH

Sporen in Melzer

Rhizomorphen in 3% KOH

Hymenium in 3% KOH

Und der Vollständigkeit halber auch noch Sporenmaße:

| Länge (µm) | Breite (µm) | Q |

|------------|-------------|-----|

| 6.7 | 5.1 | 1.3 |

| 7.4 | 5.9 | 1.3 |

| 6.9 | 5.1 | 1.4 |

| 6.7 | 4.8 | 1.4 |

| 6.3 | 5.4 | 1.2 |

| 6.6 | 5.5 | 1.2 |

| 6.0 | 5.7 | 1.1 |

| 5.7 | 4.5 | 1.3 |

| 6.6 | 5.6 | 1.2 |

| 6.4 | 4.9 | 1.3 |

| 7.3 | 5.7 | 1.3 |

| 5.8 | 5.0 | 1.2 |

| 7.7 | 5.2 | 1.5 |

| 7.1 | 5.7 | 1.2 |

| 6.7 | 5.6 | 1.2 |

| 5.7 | 5.3 | 1.1 |

| 5.8 | 5.0 | 1.1 |

| 7.3 | 5.3 | 1.4 |

| 5.6 | 4.9 | 1.2 |

| 7.0 | 5.5 | 1.3 |

| 6.6 | 5.4 | 1.2 |

| 6.5 | 5.7 | 1.2 |

Sporenmaße: 6.6±0.6 µm × 5.3±0.3 µm, Q=1.2±0.1

5.6-7.7 µm × 4.5-5.9 µm, Q=1.2-1.2

Björn

Hallo Reinhard,

ich sehe hier keine Peniophora, sondern ganz eindeutig eine Stereum-Art.

Björn

Hallo Tonio,

dein Argument, daß man mit Phasenkontrast nicht färben muß und deshalb die Eigenfärbung nicht überdeckt, überzeugt mich nicht. Bei Phasenkontrastbildern hat man am Ende ja auch ganz andere Farben als die Eigenfärbung wie deine beiden Bilder eindrucksvoll beweisen.

Björn

Hallo Oliver,

beim Entoloma sehe ich auch E. conferendum. Wobei der keine Cheilozystiden hat, die ich in deinen Fotos aber auch nicht sehe, das sind alles nur Basidiolen.

Björn

Hallo Oliver,

interessant, daß du auch H. miniata hattest. Den hatte ich bei meiner Tour alleine und auch am letzten Sonntag bei der Exkursion zu viert nicht gefunden.

Björn

Hallo Reinhard,

das niederländische Projekt findest du hier, die Schlüssel dort sind aber leider auf niederländisch. Bei Calocera kommt es im Wesentlichen auf die Sporengröße und Septierung an, bei einigen Arten sind auch die Zellen der Stielaußenseite relevant. Am besten macht man einen Sporenabwurf in dem man entweder einen Fruchtkörper auf einen Objektträger legt oder gleich ein Stück Holz mit mehreren Fruchtkörpern. Bei Phragmobasidiomyceten (NB: das sind keine Schlauchpilze!) ist es in der Regel gut, wenn die Fruchtkörper den Objektträger berühren, weil die Sporen scheinbar nur dann ihre volle Septierung offenbaren, wobei bei Calocera eigentlich auch schon die Sporengröße zur Bestimmung ausreicht.

Björn

Hallo zusammen,

der Laubholzhörnling kann wohl in Ausnahmefällen auch mal auf Nadelholzvorkommen, siehe die Schlüssel des Niederländischen Phragmobasidiomycetenprojekts. C. furcata würde ich hier von der makroskopischen Erscheinung her eigentlich schon ausschließen wollen. Ansonsten gilt aber hier wie auch sonst: Mikroskopieren geht über Rätseln.

Björn

Hallo Jan-Arne,

die Sistotrema wuchs an der gleichen Stelle wie im letzten Jahr.

Björn

Hallo zusammen,

am letzten Sonntag war ich in Lengerich unterwegs, einer Gegend in der es Kalk gibt und entsprechende Kalkbuchenwälder sowie Kalkmagerrasen. Pilztechnisch war das ganze durchaus ergiebig:

1. Phyllotopsis nidulans

2. Tricholoma sulphureum

3. Arrhenia retiruga

4. Geoglossum cookeanum

5. Helvella crispa

6. Ein Saftling, der zunächst mal an Hygrocybe fornicata erinnert. Die Sporen sind aber mit 8,6±0,6 µm × 5,3±0,4 µm, Q=1,6±0,2; 7,7-10,7 µm × 4,8-6,3 µm, Q=1,4-2,1 deutlich zu groß. Exsikkat ist vorhanden.

7. Panellus stipticus

8. Sistotrema confluens mit sehr intensiv-chemischem Geruch

9. Eine Corticiaceae, die an der Basis von Calamagrostis wächst. Ich hab da jetzt keine intensiveren Bestimmungsversuche unternommen, Vorschläge sind natürlich immer willkommen.

10. Phlebiella vaga

11. Polydesmia pruinosa

12. Bisporella citrina

13. Amaurodon viridis hatte ich ja hier schon ausführlich vorgestellt.

14. Scytinostroma hemidichophyticum

15. Hygrocybe konradii mit Sporen von 9,9±0,5 µm × 7,3±0,3 µm, Q=1,4±0,1; 9-10,9 µm × 6,5-7,7 µm, Q=1,3-1,5

16. Tulostoma brumale

17. Byssomerulius corium

18. Russula orchroleuca

19. Plicatura crispa

20. Golovinomyces asterum var. solidaginis ex Solidago gigantea

21. Phragmidium bulbosum ex Rubus sect. Rubus

22. Cortinarius elegantissimus mit Sporenmaßen 14,9±0,7 µm × 8,8±0,4 µm, Q=1,7±0,1; 13,7-16,4 µm × 7,8-9,8 µm, Q=1,5-1,9

Björn

Hallo zusammen,

ich bin auch dabei und kann Euch das blaue Wunder, das die Römer im Teutoburger Wald erlebt haben, zeigen.

Björn

Hallo zusammen,

ich war am letzten Samstag am Intruper Berg bei Lengerich unterwegs. Dort gibt es neben Kalkmagerrasen in einem ehemaligen Steinbruch auch einen schönen Buchenwald auf Kalkboden. Beim Stöckchendrehen gab es dort dann eine hellblaue Überraschung: Amaurodon viridis. Da die Art insgesamt sehr selten ist (29 Funde in Deutschland, 2 in NRW) und gleichzeitig makroskopisch und mikroskopisch hübsch ist, stelle ich sie hier einmal vor.

Fruchtkörper am Fundort

Hymenium bei 100-facher Vergrößerung

Hymenium bei 40-facher Vergrößerung

Sporen in 3% KOH. Frische Sporen sind dunkelblau und feinwarzig, ältere Sporen verfärben dann ins Grünliche

Hymenium in 3% KOH

Björn