Method Article
Wir zeigen eine Dunkelfeld-Mikroskopie-Methode auf Gabor-ähnliche Filterung subzellulären Dynamik in einzelnen lebenden Zellen zu messen basiert. Die Technik ist empfindlich auf Veränderungen in der Struktur der Organellen, wie Mitochondrien Fragmentierung.
Wir zeigen eine mikroskopische Instrument, das subzelluläre Textur aus Organellen Morphologie und Organisation innerhalb ungefärbten lebenden Zellen messen können. Das vorgeschlagene Instrument erweitert die Empfindlichkeit des label-free optische Mikroskopie an nanoskaligen Veränderungen in Organellen Größe und Form und kann verwendet werden, um die Untersuchung der Struktur-Funktions-Beziehung in Bezug auf Organelle Dynamik zugrunde liegenden fundamentalen biologischen Prozessen wie der programmierte Zelltod oder zellulären beschleunigen Differenzierung. Das Mikroskop kann leicht auf die bestehenden Mikroskopie-Plattformen implementiert werden und können daher für einzelne Laboratorien, in denen Wissenschaftler implementieren und können mit dem vorgeschlagenen Verfahren mit unbeschränktem Zugriff verbreitet werden.
Die vorgeschlagene Technik ist in der Lage, subzelluläre Struktur durch die Beobachtung der Zelle durch zweidimensionale optische Gabor-Filter zu charakterisieren. Diese Filter können zu spüren, mit nanoskaligen (10 ist der nm) Empfindlichkeit, spezifischen morphologischen Eigenschaften in Bezug auf die Größe und Orientierung des nicht-sphärischen subzellulären Organellen abgestimmt werden. Während auf dem Kontrast von elastischen Streuung verursacht haben, ist die Technik nicht auf einer detaillierten inverse Streu-Modell oder Mie-Theorie stützen, um morphometrische Messungen zu extrahieren. Diese Technik ist daher für nicht-sphärische Organellen in denen eine genaue theoretische Beschreibung Streuung nicht einfach gegeben ist, und bietet unverwechselbare morphometrischen Parameter, die innerhalb ungefärbten lebenden Zellen gewonnen werden, um ihre Funktion zu beurteilen können. Die Technik ist vorteilhaft im Vergleich mit der digitalen Bildverarbeitung, dass es wirkt sich direkt auf das Objekt-Feld zu verwandeln, anstatt die diskretisierten Objekts Intensität. Es kommt nicht auf hohe Bildqualität Abtastraten verlassen und kann daher verwendet werden, um schnell Bildschirm morphologische Aktivität in Hunderten von Zellen zu einem Zeitpunkt, somit erheblich erleichtert das Studium der Organellen-Struktur über einzelne Organellen Segmentierung und Rekonstruktion durch Fluoreszenz konfokale Mikroskopie von stark vergrößerten digitalen Bildern der begrenzten Bereichen zu sehen.
In dieser Demonstration zeigen wir Daten aus einem marinen Kieselalgen, die Methodik zu veranschaulichen. Wir zeigen auch vorläufige Daten aus lebenden Zellen gesammelt, um eine Idee, wie das Verfahren kann in einem relevanten biologischen Kontext angewendet werden geben.
1. Getting die Zellen bereit
2. Getting den optischen Aufbau bereit
3. Lädt die Filterbank und mit dem Setup zu filternden-Hintergrund-Bilder erwerben
4. Ausplattieren der Zellen
5. Die Durchführung des Experiments
6. Switching das Medium, um die Zellen zu Staurosporin (STS) setzen, und die Aufrechterhaltung des Mediums während des gesamten Experiments
7. Repräsentative Ergebnisse
Am Ende des Experiments werden die erhobenen Daten umfassen eine große Anzahl von gefilterten Bilder, die verarbeitet werden, um die subzelluläre strukturelle Daten zu extrahieren werden müssen. Zwei Beispiele sind für einen optischen Filter Bank, bestehend aus 9 Gabor-wie Filter mit Filter Zeitraum S = 0.95μm, Gauß-Umschlag Standardabweichung s = S / 2 = 0.45, und Orientierungen Φ = 0 ° bis Φ = 160 ° in 20 gezeigt, °-Schritten. (Siehe auch [1] für weitere Details).
Beispiel 1: Marine Diatomee
Wir erstmaligen Anwendung unserer Orientierung empfindlichen Filter Bank zu einer marinen Kieselalgen Probe (Carolina Biological Supply Company) mit orientierten Features, die deutlich sichtbar in Dunkelfeld-(DF)-Bildgebung (Abb. 1). Die optisch gefiltert Bilder sind neben dem ungefilterten Bild der Probe zum Vergleich gezeigt.
Abbildung 1: Dunkelfeld (DF) und optisch gefilterte Bild der marinen Kieselalgen. Wir werden die Kieselalgen in der unteren rechten Ecke des Bilds (weißer Pfeil in der linken die meisten Panel) zu analysieren.
Der Satz von neun Gabor-gefilterte Bilder der Kieselalge verarbeitet wurden Pixel-by-Pixel für Objektorientierung und Rundheit. Verarbeitung bestand aus (1) Zusammenfassung gemessenen Reaktionen aller neun Gabor-gefilterte Bilder bei jedem Pixel die gesamte Größe des Signals Reaktion dadurch Kodierung Reaktion Bedeutung zu bestimmen, und (2) Suche nach der Gabor-Filter Orientierung, Φ, bei denen die Antwort maximiert und unter das Verhältnis dieser maximale Reaktion auf die durchschnittliche Antwortzeit für alle Winkel so kodiert, inwieweit die Objekte an jedem Pixel eine bevorzugte Richtung. Der Grad der Orientierung ist eng mit der geometrischen Seitenverhältnis des Partikels. In Abb.. 2B, the Gesamtansprechrate der Pixel, um den Filter Bank (Parameter 1) und der Grad der Orientierung oder Seitenverhältnis (Parameter 2) sind in der Farbsättigung und Farbton kodiert bzw.. Ein Seitenverhältnis nahe 1 (blau) ist in Bereichen, in denen es keine bevorzugte Reaktion Winkel, während größere Werte (rot), in welchen Bereichen eine höhere bevorzugten Winkel Reaktion vorhanden ist anzugeben. Unterbau Partikel Orientierung ist in einem Köcher Plot (Abb. 2C), wobei jede Linie eng mit den zugrunde liegenden lokalen Objektorientierung sichtbar in ungefilterten Dunkelfeld-(Abb. 2A) vereinbart kodiert.
Abbildung 2: A: Dunkelfeld Bild von Kieselalgen. B: Objektorientierung Bild. Farbskala zeigt Grad der Orientierung (aspect ratio), während Helligkeit kodiert Bedeutung der insgesamt Gabor-Filters. C: Orientierung von Objekten mit Antwort Intensität ≥ 10% der maximalen. Line-Segment zeigt die entsprechende Struktur der langen Achse.
Beispiel 2: apoptotischen Zellen
Hier zeigen wir gefilterte Bilder von Rinder-Endothelzellen mit Staurosporin (STS), die in der gleichen Weise wie die Kieselalge verarbeitet wurden behandelt. Abb.. 3 zeigt eine ungefilterte Dunkelfeld-(DF) Bild der Zellen zusammen mit den neun gefilterte Bilder zum Zeitpunkt T =- 180 min. vor STS Behandlung.
Abbildung 3: Dunkelfeld (DF) und optisch gefiltert Bilder von einem Feld mit mehreren lebenden Endothelzellen.
Die gefilterte Bilder wurden anschließend alle 20 Minuten für einen Zeitraum von drei Stunden nach STS Behandlung erworben. Abb.. 4a zeigt ein Seitenverhältnis Karte der Zellen als eine Funktion der Zeit. In diesem Fall wird der Farbton entspricht dem Grad der Orientierung (beschriftet Orientiertheit) wie für den Farbton in Abb.. 2b oben. Allerdings war das Seitenverhältnis Helligkeit nicht von der durchschnittlichen, gewichteten Filter. Durch die Registrierung unserer Seitenverhältnis Karten mit Fluoreszenz-Aufnahmen der markierten Mitochondrien in diesen Zellen (Abb. 4b) haben wir festgestellt, dass die gemessene Seitenverhältnis Drop auf die zellulären Regionen mit Mitochondrien beschränkt war und war gleichzeitig mit der mitochondrialen Fragmentierung, die direkt konnte beobachtet werden, die Fluoreszenz-Aufnahmen von den gleichen Zellen. Abb.. 5 zeigt Zeitdiagramme der Darstellung der Veränderung des Seitenverhältnisses als Funktion der Zeit in den Zellen eine Apoptose. Innerhalb jeder Zelle gibt es einen Rückgang in Seitenverhältnis bei T = 60-100 min in den Regionen, die mit fluoreszierenden Mitochondrien registrieren, aber nicht in Regionen, die mit dem dim Hintergrundfluoreszenz Bereichen zu registrieren.
Abbildung 4: Das Seitenverhältnis (a) und Fluoreszenz (b) Bilder von Endothelzellen mit dem Apoptose-Induktor, Staurosporin behandelt.
Abbildung 5: Time Grundstücke Vergleich der Abnahme der Teilchen-Seitenverhältnis (Orientiertheit) in Endothelzellen mit Staurosporin behandelt. Die einzelnen Spuren zu repräsentieren Zeit Parzellen innerhalb einzelner Zellen. Der Rückgang der Orientiertheit ist es, die Regionen der Zellen, die mit fluoreszierenden Mitochondrien (links) registrieren beschränkt und fehlt im übrigen Hintergrundfluoreszenz Regionen (rechts).
Jetzt, da wir festgestellt haben, dass das Seitenverhältnis Drop mitochondriale Fragmentierung entspricht, können wir die Apoptose in diesen Zellen, messen Sie die Fragmentierung der Nutzung unserer optischer Streuung Methode, ohne die Zellen zu markieren, und studieren die Wirkung von verschiedenen genetischen und experimentellen Bedingungen auf dieser Dynamik.
Das oben beschriebene Verfahren liefert morphometrische Karten des Objekts, das Partikel-Größe oder Ausrichtung zum Beispiel codieren kann. Diese strukturelle Information kann auf verschiedene Arten genutzt werden:
Bis heute haben wir gezeigt, dass die Methode empfindlich auf Unterschiede in der Partikelgröße in der Größenordnung von 30-50nm [2] ist. Wir haben gezeigt, dass die Methode empfindlich auf Veränderungen in der Teilchenphysik Orientierung und Seitenverhältnis ist [3] und zu einer Abnahme der Partikelgröße Seitenverhältnis im Einklang mit der Apoptose-induzierten mitochondrialen Fragmentierung (Abb. 4-5 oben).
Die Ergebnisse von Beispiel 2 lassen vermuten, dass unsere Methode dynamische Messungen der zellulären Funktion, die in Bezug auf spezifische Organellen Funktion interpretiert werden können und die auch ohne Fluoreszenz-Labels oder exogene Farbstoffe gesammelt werden lässt. Allerdings war zunächst die Validierung der gemessenen Reaktionen gegen spezifisch markierten Organellen notwendig. Nach dieser ersten Prüfung abgeschlossen ist, kann Organellen Dynamik direkt sondiert mit unserem Label-freie Methode.
Die Anwendung der Methode auf mehrere zelluläre Bedingungen und Korrelation unserer dynamischen Strukturwandel Messung mit der Lage der verschiedenen Organellen innerhalb der Zelle, wie wir er mit Mitochondrien, kann letztlich zu einer Bibliothek von dynamischen Strukturwandel Verhaltensweisen, die eindeutig charakterisieren können spezifische zelluläre Zustände führen ( z. B. Apoptose, oxidative und metabolischen Stress, Entzündungsreaktionen etc.) .. Diese Informationen könnten weiter in eine "Zelle Zustand Analyzer", die in einer Vielzahl von Anwendungen, einschließlich der Wirkstoffforschung in klinischen Zellanalyse verwendet werden können eingebunden werden.
Es ist wichtig zu beachten, dass die Methode hier skizzierte einen allgemeinen Ansatz, bei denen optische Streuung von Daten in eine mikroskopische Imaging-System erworben benutzt, um bestimmte subzelluläre Dynamik Extrakt kann darstellt. Allerdings kann die spezielle Instrumentierung signifikant verbessert werden. Insbesondere kann die aktuelle Auswahl von Spatial Light Modulator für räumliche Filterung nicht optimal sein, um die Effizienz der Datenerfassung, Ortsfrequenz Auflösung und optisches Signal Durchsatz zu maximieren. Chromatische und geometrischen Aberrationen mit der digitalen Mikrospiegel-Gerät verwendet hier verknüpft sind in [3] diskutiert. Wir untersuchen derzeit die potenziellen Vorteile und Nachteile einer state-of-the-art Flüssigkristallanzeige statt der DMD, um diese Probleme zu mildern. Darüber hinaus wird das Gerät für die Datenerfassung, sind räumliche Filterung und Mikroskop-Steuerung getrennt durch den menschlichen Benutzer betätigt. Dies schränkt Akquisition Zeit, wo eine große Anzahl von gefilterten Bilder müssen vor der Verarbeitung gesammelt werden. So ist die Automatisierung des Setup-Gebot, um die Messzeit zu der Dauer der CCD Exposition, die voraussichtlich bis 10 ist von Millisekunden pro gefilterte Bild für eine ausreichende Signal-Rausch zu erreichen ist. Dieser Anstieg der zeitlichen Auflösung wird uns auch ermöglichen, genauer Charakterisierung der strukturellen Dynamik von Organellen in lebenden Zellen. Wir sind daher aktiv an der Entwicklung eines maßgeschneiderten grafischen Benutzeroberfläche, die die Kontrolle über die Hardware zu vereinheitlichen und zu rationalisieren kann die Betätigung seiner Komponenten, einschließlich Mikroskop kontrollieren, CCD Bildaufnahme und optischen Filtern an der Spatial Light Modulator.
Die Mikrospiegel-Gerät in dieser Untersuchung wurde von Whitaker Foundation Grant RG-02 bis 0682 zu N. Boustany finanziert. Laufende Arbeiten von zu gewähren NSF-DBI-0852857 bis N. Boustany finanziert. RM Pasternack wurde teilweise durch eine Rutgers Presidential Graduate Fellowship unterstützt. Wir möchten auch Dr. E. Weiß für die iBMK Zellen in unseren Studien und Dr. DN Metaxas für nützliche Diskussion über optische Filterung Strategien danken.
Name | Company | Catalog Number | Comments |
DMEM | Invitrogen | Low glucose DMEM | |
Liebowitz L15 medium | Invitrogen | Without phenol red | |
L-glutamine | Invitrogen | ||
Mitotracker Green | Invitrogen | ||
Bovine Brain Extract | Clonetics | ||
Fetal Bovine Serum | Gemini Bio Products | ||
Heparin | Sigma-Aldrich | ||
Staurosporine | Sigma-Aldrich | ||
Dymethylsulfoxide | Sigma-Aldrich | ||
Inverted microscope | Carl Zeiss, Inc. | Axiovert 200M | |
DMD | Texas Instruments | TI 0.7 XGA DMD 1100 | |
CCD | Roper Scientific | Cascase 512B | High (16 bit) dynamic range CCD |
CCD | Roper Scientific | Coolsnap cf |
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