Method Article
Dieses Protokoll stellt eine Methode quantitative, single-cell in situ Analyse der Proteinexpression durchzuführen lineage in mouse Spezifikation Präimplantationsembryonen zu studieren. Die Verfahren, die für die Sammlung von Blastozysten, Vollmontage Immunfluoreszenz-Nachweis von Proteinen, Imaging von Proben auf einem konfokalen Mikroskop und Kern Segmentierung und Bildanalyse beschrieben.
Dieses Protokoll stellt ein Verfahren, in situ quantitative Einzelzellexpressionsanalysen von Protein durchzuführen Abstammung Spezifikation zu studieren in Maus Präimplantationsembryonen. Die Verfahren, die für die Embryo-Entnahme, Immunfluoreszenz-Bildgebung auf einem konfokalen Mikroskop und Bildsegmentierung und Analyse beschrieben. Dieses Verfahren erlaubt die Quantifizierung der Expression von mehreren Kernmarken und die räumliche (XYZ) Koordinaten aller Zellen im Embryo. Es nutzt MINS, einer Bildsegmentierung Software-Tool speziell für die Analyse von konfokalen Bildern von Präimplantationsembryonen entwickelt und embryonalen Stammzellen (ESC) Kolonien. MINS trägt über den X, Y unbeaufsichtigt Kernsegmentierung und Z Abmessungen und erzeugt Informationen über die Zellposition im dreidimensionalen Raum sowie Kernfluoreszenz Ebenen für alle Kanäle mit minimalem Benutzereingabe. Während dieses Protokoll wurde für die Analyse der Bilder optimiertein gutes Signal-Rausch-Verhältnis und bei denen eine hohe Keimdichte stellt eine Hürde für die Bildsegmentierung von Präimplantationsstadium Maus-Embryonen, kann es leicht auf die Analyse von allen anderen Proben angepasst werden ausstellenden (z. B. Expressionsanalyse von embryonalen Stammzellen (ESC ) Kolonien, Zellen in Kultur, Embryonen von anderen Arten oder Stadien, etc.) zu differenzieren.
Die Maus preimplantation Embryo ist ein Paradigma die Entstehung und Aufrechterhaltung von Pluripotenz in vivo zu untersuchen, sowie ein Modell für die Untersuchung von Zellschicksal Spezifikation und de novo Epithelisierung in Säugetieren. Die preimplantation Stadien der Entwicklung von Säugetieren sind für die Errichtung der drei Zelllinien her, die zur Blastozyste ausmachen, nämlich die pluripotenten Epiblasten -, die zu den meisten somatischen Geweben und Keimzellen gibt - und zwei extraAbstammungsLinien, die Trophektoderm (TE) und der primitive Endoderm (PRE) (1A) 1,2. Dieses Protokoll beschreibt die Verfahren (1) Ernte und Präimplantationsstadium Mausembryonen zu beheben, (2) durchführen Immunfluoreszenz-Proteine von Interesse zu kennzeichnen, (3) durchzuführen ganze-mount-Bildgebung mit einem konfokalen Mikroskop mit z-Schnittfunktionen verwenden und (4) Kern Segmentierung von konfokalen Bildern durchführen und die anschließende quantitative Bildanalysen. Diese Pipeline erlaubt ter unvoreingenommene Messung der Proteinspiegel für die Zuordnung von Zellidentitäten Subpopulationen von Zellen in situ zu charakterisieren. Für einen einzigen Wurf (in der Regel bis zu 10 Maus-Embryonen) vor 4 Tagen, von Embryo-Entnahme zur Datenanalyse (Abbildung 1B) - Dieses Protokoll kann in weniger als 3 durchgeführt werden. Die gleichzeitige Analyse mehrerer Würfe würde die Bildgebung und Datenanalysezeit Belastung erhöhen, wodurch die Gesamtlänge des Protokolls erstreckt.
Die Präimplantationsstadium Mausembryo ist ein experimentell handhabbar System, das aufgrund seiner geringen Größe und stereotypen Morphologie 3, geeignet ist, auch für in toto Imaging von zellulären Prozessen mit Einzelzellauflösung. Um eine unvoreingenommene, Systemebene Analyse einer statistisch relevanten Anzahl von Embryonen durchgeführt werden, eine automatisierte, ist die quantitative Analyse Pipeline wünschenswert. Aufgrund der hohen Kerndichte von der inneren Zellmasse (ICM) von Blastozysten ( 1A, 2A), versagen herkömmliche Bildsegmentierung Plattformen ausreichender Genauigkeit, um eine automatische oder halbautomatische Arbeitsablauf zu schaffen. Auf der anderen Seite, manuelle Segmentierung, während genau, erlaubt es nicht, die Verarbeitung großer Kohorten von Zellen und Embryonen, noch ist es geeignet für eine reproduzierbare, objektive Bestimmung von Zellidentitäten - was besonders wichtig ist, wenn Entwicklungsstadien studiert, wo Muster von Marker Ausdruck noch nicht vollständig gelöst (zB keine binäre Distribution über eine Bevölkerung aufweisen). Wir haben vor kurzem ein Bild Segmentierungsverfahren zugeschnitten für Maus Präimplantationsstadium Embryonen und embryonalen Stammzellen der Maus (ES-Zellen), die eine hohe Genauigkeit erreicht, während erfordert nur minimalen Benutzereingaben 8.4 entwickelt und validiert.
Die Analyse Pipeline hier vorgestellten dreht sich um die MATLAB-basierte Bildsegmentierung Werkzeug Modular Interactive Kernsegmentierung (MIN) 4. MINS performs unbeaufsichtigt Kernsegmentierung auf große Chargen von konfokalen Z-Stapel, nachdem der Benutzer eine minimale Anzahl von Bildeigenschaften hergestellt ist, eine grafische Benutzeroberfläche (GUI) (Tabelle 1) 4 verwendet wird. Diese Pipeline effizient zur Erzeugung von Hochdurchsatz-Daten auf die Proteinexpression und Zellortung sowohl in Wildtyp erwiesen hat, experimentell behandelt und genetisch Embryonen und WSR 7.5 geändert. Im vorliegenden Protokoll beschreiben wir die Anwendung von Minuten, um die Segmentierung von preimplantation stufigen Embryo Bilder. Beispiele für MINS Leistung auf WSR verweisen wir auf 4,7. Die automatisierte Kernsegmentierungsschritt reduziert die zeitliche Belastung der Zelle Identifikationsprozess, während die räumlichen und Fluoreszenzintensitätsmessungen eine unvoreingenommene Bestimmung von Zellidentitäten und die Erzeugung von dreidimensionalen Karten der Genexpression Domänen und Zellenposition in dem Embryo (Abbildung ermöglichen 1C ). Darüber hinaus ermöglicht die Skalierbarkeit dieses Workflows anwendbar es um die Analyse der einzelnen Würfe durch die großen Kohorten von experimentell behandelten Embryonen oder Embryonen von unterschiedlichen genetischen Hintergründe 5,6. MIN ist bei http://katlab-tools.org (die Software erfordert eine MATLAB Lizenz) frei verfügbar.
Kein Ansatz bis heute entwickelt erlaubt die Erzeugung solche eingehende Daten auf die Proteinexpression und Zellortung in Maus Präimplantationsembryonen. Alle Versuche, die bisher in dieser Art von Daten zu quantifizieren sind für verschiedene Bevölkerungsgruppen in den Embryo (entweder völlig manuell oder softwaregestützt) 9-19 auf die manuelle Ermittlung und Quantifizierung von Zellzahlen beschränkt. Dieser Ansatz (unter Einbeziehung der MIN-Software) wurde auf Maus Präimplantationsembryonen und WSR zugeschnitten für und getestet; trotzdem seine Leistung auf anderen Systemen mit hoher Atomdichte, obwohl noch nicht erprobt, wird voraussichtlich gleichwertig zu sein.
Ethik Aussage: Alle Tier Arbeit, einschließlich Haltung, Zucht und Opfer wurde vom Memorial Sloan Kettering Cancer Center der Institutional Animal Care und Use Committee (IACUC) genehmigt, Protokoll # 03-12-017.
1. Embryo-Entnahme
Hinweis: Alle Tier Arbeit von institutionellen und lokalen Behörden genehmigt worden sein und entsprechen den lokalen und institutionellen Regeln.
2. Immunfluoreszenz
3. Die konfokale Imaging
Hinweis: Einzelne Konfokalmikroskop Konfigurationen werden spezifische Erfassungsparameter erfordern für das System und Software im Einsatz angepasst werden. Allerdings sieht der folgende Abschnitt eine Reihe von allgemeinen Regeln zu beachten, dass für jede gegebene Installation sein sollte.
4. Bildanalyse und Datenvorverarbeitung
Zur Interpretation der Daten und Präsentation zu erleichtern, sollte darauf geachtet werden, nicht die Embryonen während der Entnahme und Manipulation zu beschädigen, so dass alle Zellen und ihre relative Position analysiert werden 2A -. D zeigt Beispiele von intakten Blastozysten in unterschiedlichen Stadien mit einem erweiterten Hohlraum. Sollten Schäden auftreten, sollte besonders darauf geachtet werden, bei der Analyse und Interpretation der Ergebnisse.
Die Qualität und Zuverlässigkeit der dieses Protokoll erzeugten Daten ist abhängig von der Qualität der Fixierung und auf dem Signal-zu-Rausch-Verhältnis der verwendeten Antikörper die Proteine von Interesse zu detektieren. Immer frisch Fixiermittel verwenden und neue Antikörper zu testen, mit den entsprechenden positiven und negativen Kontrollen, bevor sie eine Reihe von Experimenten beginnen. 2A zeigt Beispiele guter Antikörper für eine Reihe von Kernproteinen. 2B zeigt eine example eine gute Antikörpers nach einem cytoplasmatischen Protein (DAB2). 2C zeigt ein Beispiel für eine schlechte Färbung mit niedrigen Signal-Rausch-Verhältnis, wo die Probe für 10 min fixiert. In diesem Fall ist das verwendete Antikörper für GATA4 (Santa Cruz, sc-1237) erfordert O / N Fixierung ein starkes Signal zur Verfügung zu stellen (siehe 24 für Fälle von Embryonen fixiert O / N und gefärbt mit diesem Antikörper). Eine Erhöhung der Signalpegel während der Nachbearbeitung zeigt eine sehr laut Bild. Im Gegensatz dazu stellt die anti-GATA4 verwendet für 2A (sc-9053) hohes Signal-zu-Rausch-Verhältnis nach 10-min Fixierung. Details für diese und andere robuste Antikörper werden in dem Abschnitt Materialien zur Verfügung gestellt.
Die begrenzenden Faktoren für eine gute MINS Segmentierung sind a) die Vergrößerung des Objektivs zur Bilderzeugung verwendet wird, b) die Z-Auflösung und c) die Qualität des Kernfärbung. 2D Beispiele von Embryonen mit einem oi abgebildet zeigtl Tauch 40X-Objektiv mit einer NA von 1,30 und einer 0,21 mm WD. Mittelplatten zeigen Vergrößerungen der ICMs wo einzelne Kerne und die Grenze zwischen ihnen unterschieden werden kann. Ist dies nicht der DNA-Färbung mit (dh., Hoechst, DAPI, TO-PRO3, YO-YO1, etc.) Fluoreszenzwerte für die Quantifizierung, Aufnahmeparameter können individuell eingestellt werden, um das beste Signal zu erhalten. Bodenplatten zeigen, wie die weitere, den Embryo fortgeschritten, desto höher die Kerndichte und damit je höher die Wahrscheinlichkeit des Segmentierungsfehler (Pfeilspitze und Pfeil), Fig. 3 Beispiele von Fehlern zeigt, die MINS kann, wie beispielsweise Nachweis apoptotischer Kerne als lebende Zellen commit ( Sternchen in Platten in Abbildung 3Aa, Ab, Ad), über~~POS=TRUNC (Pfeil und Pfeilspitzen in Abbildung 3Ac) oder unter-Segmentierung (Pfeil in Bild 3Ad). 3B zeigt eine Folge von Z-Scheiben einer unter-Segmentierung Ereignis, wo zwei Zellen wurden als eine identifizierte. Man beachte, wie MINS Segmentierung der Z-Achse Rechnung zu Segment nimmt ein Volumen, das alle Scheiben umfasst, wo eine gegebene Zelle vorhanden ist.
Schließlich werden die Einzelheiten der Datenanalyse auf die Frage untersucht abhängen wird daher Leitlinien für den Analyseprozess kann hier nicht gegeben werden. Wir haben jedoch bestimmte Anfangsdatentransformationen gefunden nützlich sein 4B -.. D zeigt Plots der Fluoreszenzwerte für die Marker NANOG und GATA6 in der ICM des Embryos in 4A gezeigt 4B zeigt die rohen Fluoreszenzwerte erhalten aus MINS (nach manueller Korrektur von Unter- und über~~POS=TRUNC). 4C die gleichen Daten nach einer logarithmischen Transformation zeigt, die die Werte vom Grundstück trennt Achsen (a Quadratwurzel Transformation auch möglich und führt zu einem ähnlichen Grundstück). 4d zeigt die gleichen Daten nach automatisch correcting die Werte für den Z-assoziierten Dämpfung der Fluoreszenz, wie in Schritt 4.5.2.2 des Protokolls erläutert. Beispiele dieser Z-assoziierten Fluoreszenzabklingzeit sind in der Abbildung in 4E gegeben und der Stellplätze in 4F. 4G zeigt die Wirkung der Datentransformation in 4.5.2.2 beschrieben. Farben, die entweder Epiblasten (rot, NANOG +, GATA6-) oder vorge (blau, NANOG-, GATA6 +) Identität haben für die Handlung als eine Funktion der NANOG und GATA6 Werte hinzugefügt. In diesem speziellen Beispiel, Zellen, in denen das Verhältnis von log [GATA6] / log [NANOG]> 1,25 wurden als Pre, Zellen, in denen das Verhältnis von log [GATA6] / log [NANOG] <1 EPI wurden geprüft und Zellen mit einem Zwischen Verhältnis wurden nicht festgeschriebene (in diesem Fall keiner) betrachtet. Alle Datentransformationen und Plots sind in Rstudio jedoch geschehen ist, ist die Wahl der Software nicht kritisch und hängt von der Endbenutzer abhängen.
Abbildung 1. Embryo Ort, Timeline und Analyse Pipeline. (A) Schematische Darstellung einer (von zwei) Maus Uterushorn und die Stufen der Präimplantationsentwicklung, ausgerichtet mit der Region des Horns, wo sie gefunden werden sollte. (B) Versuchszeitachse mit Timing für jeden Schritt. Schritte des Protokolls und Pausenpunkte (blau) angedeutet. (C) Zusammenfassung der Bildaufnahme und Analyse-Pipeline MIN. Bitte hier klicken, um eine größere Version dieser Figur zu sehen.
Abbildung 2. Beispiele für Immunfluoreszenz und Atomdichte. (A) Beispiele für gute Immunfluoreszenz Ergebnisse mit getesteten Antikörper für Nuklear transcription Faktoren. Anti-CDX2 mit einem AlexaFluor 488 Esel sekundären Antikörper, Anti-GATA6 Anti-Maus mit einem AlexaFluor 568 Esel-Anti-Ziegen, Anti-NANOG mit einem AlexaFluor 647 Esel-Anti-Kaninchen, Anti-GATA4 (Santa Cruz, sc-9053 erkannt wurde ) mit einem AlexaFluor 488 Esel-Anti-Kaninchen und anti-OCT4 mit einem AlexaFluor 647 Esel anti-Maus. Alle primären Antikörper sind in der Werkstoff-Tabelle aufgeführt. Zytoplasmatischen GATA4 Kernfärbung ist nicht-spezifisch und scheint auch in Gata4 null Embryonen (nicht gezeigt). (B) Beispiel für gute Immunfluoreszenz für eine zytoplasmatische Protein, DAB2. Es wurde unter Verwendung eines AlexaFluor 488 Esel anti-Maus erkannt. (C) Beispiel für schlechte Immunfluoreszenz mit einem niedrigen Signal-Rausch-Verhältnis für einen Kernfaktor. Und einer AlexaFluor 568 Esel anti-Ziege; GATA4 hat mit einer Anti-GATA4 aufgewachsen in Ziegen (während SC-9053 (Kaninchen anti-GATA4) verwendet in (A) Santa Cruz, sc-1237) festgestellt worden. ( D) Beispiele für intakte Embryonen mit guten Kernfärbung zeigt, wie Kerndichte steigt mit Embryo Alter und wie diese Fehler in Min Segmentierung (Pfeilspitze erhöht - Übersegmentierung - und Pfeil - undersegmentation). Maßstab = 20 & mgr; m. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Figur zu sehen.
Abbildung 3. Beispiele für MINS Errors. (A) Folge von einzelnen Z-Abschnitte von einem Embryo Beispiele MINS Segmentierungsfehler zeigt. Apoptotische Zellen, die dennoch die als Kerne sind mit einem Stern (*) in Platten a, b und d. In Feld B, ID # 39 (Pfeilspitze), wenn auch sehr klein, die entsprechende Kern ist identifizieren und somit unkorrigiert gelassen werden kann. In Feld C, ID # 66 (Pfeil) erstreckt sich über zwei unterschiedliche nuclei, was wiederum wurden getrennt ausgewiesen (Pfeilspitzen, IDs 65 # # 54 und # 53). In Panel d, zwei Zellen (ID # 63) wurden als ein einziges identifiziert (siehe Pfeilmarkierung die dünne Grenze) und diese Platte sollte daher zur Zellzählung Zwecke vervielfältigt werden. (B) MINS erkennt Zellen entlang der Z-Achse. Die Abbildungen zeigen eine Abfolge von Z-Scheiben von zwei Zellen, die irrtümlicherweise als ein einziges (# 123) erzielt wurden. Beachten Sie, wie der blaue Bereich begrenzen die Kerne entlang Z. kontinuierlich ist Bitte klicken Sie hier eine größere Version dieser Figur zu sehen.
Abbildung 4. Beispiel einer Segmentierung und Transformieren von Daten. (A) Bilder von ICM-Zellen der Blastozyste gefärbt NANOG und GATA6 und Momentaufnahme der Atom Segmentierung des gleichenEmbryo mit Hilfe Minuten mit der Kernfärbung Kanal (Hoechst 33342). (BD) NANOG und GATA6 Fluoreszenzwerte in ICM-Zellen durch MINS gemessen aufgetragen als Rohdaten (B), nach logarithmischer Transformation Durchführung (C) und nach der Werte für die Fluoreszenzabklingzeit entlang der Z-Achse zu korrigieren und automatisch die Zuordnung Zelle Identitäten auf der Grundlage der korrigierten Werte (D). (E - G) Beispiele für Datenkorrektur für Fluoreszenzabklingkurve entlang der Z-Achse. (E) Bilder einer Blastozyste mit Hoechst beschriftet und anti-CDX2 + AlexaFluor 488 (AF488), Fluoreszenz-Abnahme entlang der Z-Achse zeigt. (F) Streudiagramme von Fluoreszenzwerte entlang der Z-Achse für Hoechst und AF488 für einen Pool von Embryonen einschließlich der in (E) gezeigt. Graue Linie stellt für jeden Satz der Werte der Regressionskurve. (G) Gleiche Daten wie in F nach für jede Zelle Fluoreszenzabklingkurve Ausgleichsmit dem folgenden Faktor: Z-Koordinate * die Steigung des linearen Modells (Schritt 4.5.2.2 im Protokoll sehen). Panels E - G wurden ursprünglich von den Autoren in der Knoten veröffentlicht (http://thenode.biologists.com/99problems/discussion/) Jeder Punkt steht für eine Zelle. Maßstab = 20 um. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Figur zu sehen.
Benutzereingabe |
Helligkeitsschwelle * (erleichtert Kernerkennung bei schwachem Bilder) |
Relative X / YZ Auflösung |
Kanal zu segmentieren |
Kerndurchmesser |
Das Bildrauschen Ebene |
MIN Output |
Segmentierung Z-Stapel mit nuclei-IDs |
Kernvolumen |
XYZ-Koordinaten für jeden Kern |
Durchschnittliche und Summation der Fluoreszenzwerte für jeden Fluoreszenzkanal und Kern |
Vorteile |
Genaue Segmentierung (> 85%) der Kerne im ganzen Stapel - erkennt alle Vorkommen eines Kerns in benachbarte Z-Profile |
Einzelzellauflösung |
Unüberwachten Segmentierung von Chargen von Embryonen |
Segmentierung Pipelines kann entweder gespeichert und wiederverwendet oder angepasst für jeden einzelnen Embryo |
Tabelle 1 MINS Eigenschaften
Bild laden | An der Eingabeaufforderung einzuführen, um die Z relative Auflösung für dieImage. X (oder Y) Auflösung / Z-Auflösung (alle in & mgr; m): Es kann aus den Metadaten der Datei mit dem Standard-Lesegerät oder Anwendung der folgenden Formel erhalten werden. |
Geben Sie die Sequenznummer (1 - 5) für die Kanal segmentiert werden. Unter Verwendung des DNA-Färbung Kanal für die Segmentierung werden alle Zellen in dem Bild erkennen, jedoch können andere Kanäle separat zu segmentiert werden. | |
Geben Sie den Rahmen zu beginnen Segmentierung an (standardmäßig 1). Gilt nur für Dateien mit mehreren Zeitrahmen. | |
Verbessern Bild (optional) | Die weißen und schwarzen Bildpunkt kann eingestellt werden den Nachweis zu erleichtern. Im Allgemeinen den Weißpunkt zu senken und Re-Skalierung 0 - 255 (für 8-Bit-Bilder) oder 0 bis 4096 (für 12-Bit-Bilder) wird das Bild heller und erleichtern Nachweis von dim Kerne machen. |
erkennen Kerne | Wählen Sie die geschätzte Kerndurchmesser (in der Regel zwischen 30 und 40 Pixel in Blastozysten). |
Für verrauschten Bildern kann der Rauschpegel eingestellt werden. Andernfalls wird der Standardwert angewendet werden. | |
Segment Kerne | Verwenden Sie Standard-Parameter. |
Classify Kerne | MIN kann Trophektoderm (TE) von der inneren Zellmasse (ICM) Zellen in Präimplantationsembryonen basierend auf Position unterscheiden. Dies kann auch manuell oder basierend auf Fluoreszenz Ebenen erfolgen, wenn ein TE-Marker verwendet wird. |
Ergebnisse exportieren | Wählen Sie die Dateien erzeugt werden: |
- Segmentierung überlagert über den Kanal verwendet (TIFF-Sequenz-Datei), | |
- Segmentierung nur (TIFF-Sequenz-Datei), | |
- Tabelle mit IDs für alle Zellen nachgewiesen, XYZ-Koordinaten und Fluoreszenzwerte (Mittelwert und Summe) für alle Kanäle für jede Zelle (CSV-Datei). | |
Alle Dateien werden standardmäßig exportiert. Die Dateien werden in der s gespeichertame Verzeichnis, in dem Bilder befinden. |
Tabelle 2 MINUTEN Segmentierung Pipeline
Das vorliegende Protokoll beschreibt eine Methode, um eine quantitative Analyse von Vollmontage Immunfluoreszenz auf Präimplantationsstadium Mausembryonen durchzuführen. Eine robuste Immunfluoreszenz-Protokoll 22 durch hochauflösende folgt, ganze-mount konfokaler Bildgebung und durch Bildsegmentierung ein maßgeschneidertes Stück Software 4 verwenden. Während die Wahl von Immunfluoreszenz-Protokoll nicht kritisch ist, finden wir das hier 22 präsentiert eine schnelle, zuverlässige, und wir getestet haben, für viele der Antikörper robust Signal zu liefern. Andere Protokolle eingehalten werden können, sofern ihre Anwendung konsistent Äquivalent Experimente ist. Während viele Faktoren, die das Ergebnis eines jeden Versuchs, und einen direkten Vergleich zwischen den Experimenten ist nicht unbedingt möglich beeinflussen, haben wir, dass über Wiederholungen für Konsistenz Streben gefunden und ausreichende technische Replikate stark reduziert Variabilität durchführen. Sobald daher optimiert, Fixierung und immunolabeling Reagenzien und Protokolle sowie Abbildungsbedingungen sollte konstant zwischen äquivalenten Experimenten gehalten werden.
Die Hauptprobleme, die bei der Anwendung dieses Protokolls lassen sich in zwei Gruppen auftreten: 1) schlechte Qualität der Färbung mit schwachem Signal, und 2) suboptimal Segmentierung, mit vielen Fehlern (dh Über- und Untersegmentierung). Niedrige Qualität Immunfluoreszenz ist in der Regel durch unsachgemäße Fixierung der Proben oder die Antikörper nicht geeignet ist für ganze-mount Immunfluoreszenz. Stellen Sie sicher, PFA ist frisch (entweder frisch zubereitet oder aufgetaut RT von -20 ° C nicht mehr als eine Woche vor). Angesichts der geringen Größe der Präimplantationsembryonen, 10-Minuten-Fixierung in PFA sollte ausreichen. Allerdings haben wir bestimmte Antikörper zu ergeben ein stärkeres Signal mit mehr Fixationszeiten (siehe Materialien) gefunden. Wenn ein Antikörper, der vorher getestet wurde schwaches Signal liefert, versuchen verschiedene Fixierung Protokolle. Nicht alle Antikörper führen kräftig auf Vollmontage immunofluorescence und die Auswahl des primären Antikörpers ist für das Ergebnis des Experimentes kritisch. Neue Antikörper sollte empirisch an Embryonen und die optimale Konzentration bestimmt getestet werden. In der Material Grafik stellen wir Details aus einer Anzahl Antikörpern wir getestet haben und routinemäßig verwenden. Finden Sie auf der veröffentlichten Literatur und den Angaben des Herstellers, wenn neue Antikörper berücksichtigen. Beachten Sie, dass nicht alle Antikörper für Western-Blot-Arbeit in der Immunfluoreszenz ganze Montage und die Konzentrationen, die für Immunfluoreszenz kann bis zu eine Größenordnung höher. Kommerzielle Sekundärantikörper arbeiten in der Regel gut aus der Box, aber bei der Verwendung von Primär-Sekundär-Antikörper-Kombinationen in ganz gleichwertig Experimente im Einklang stehen, die im Vergleich zu gehen.
Die Qualität der Bildsegmentierung hängt sowohl von der Qualität des Kernfärbung und auf der Kerndichte in der ICM des Embryos. Immer bestrebt, für helle,scharfen Kerne und mit einem hochauflösenden Objektiv (40X oder mehr). Wenn die Kernfärbung Signal niedrig ist, verwenden Sie einen aliquoten Teil oder eine neue Charge. Solange die Kernfärbung nicht für die Quantifizierung verwendet wird, können die Aufnahmeparameter für jeden Embryo eingestellt werden, um scharfe, helle Kerne zu erfassen. Ebenso, wenn ein anderer Kanal als der Kernfärbung für die Segmentierung verwendet wird, das Signal-zu-Rauschverhältnis des jeweiligen Kanals werden die Qualität der Segmentierung bestimmen. Spätstadium Blastozysten (E4.0 an) stellen eine sehr hohe Keimdichte innerhalb des ICM. Daher ist es bei dieser Stufen, die qualitativ hochwertige Färbung kritischsten ist. Dennoch Segmentierung Fehler findet meistens in diesen Phasen. Führen Sie die geschätzte Kerndurchmesser und das Bildrauschen Ebene auf der MIN-Pipeline, zu erforschen, die Ergebnisse jeder Schritt mit der "Ansicht" Taste und stellen Sie die Parameter, bis ein zufriedenstellendes Ergebnis erzielt wird. Mit den Parametern, die die beste Segmentierung erzeugenund manuell korrigieren Fehler bei der Datenverarbeitung. Beachten Sie, dass die späten Stadium Embryonen (~ E4.5) eine hohe Zellzahl und der manuellen Datenkorrektur wird sehr zeitaufwendig sein.
Die Grenzen dieses Protokolls werden von dem konfokalen Mikroskopsystem für die Bilderfassung verwendet wird, bestimmt. Wie diskutiert, eine hohe Vergrößerung Ziel verwenden, mit einem Arbeitsabstand, der Z-Achsen-Bildgebung des gesamten Embryos (preimplantation Mausembryonen erreichen kann auf 150 - 160 um im Durchmesser) ermöglicht. In ähnlicher Weise wird die Anzahl der Epitope, die erkannt werden kann, kann das Mikroskop sofort erwerben durch die Anzahl der Kanäle bestimmt werden. Unter Verwendung dieses Protokolls wurden drei verschiedene Epitope neben der DNA (4 Kanäle insgesamt) auf jeder Probe gleichzeitig markiert werden. Sicherstellen, dass das Gerät für jeden Fluoreszenzkanal kalibriert wird, wird das Gating optimiert und daß die Laserausgangsleistung entspricht.
Die hier beschriebenen Methoden ermöglichen die Analyse von Zell Position entlang derXYZ-Achsen sowie die Quantifizierung der Proteinexpressionsniveaus in situ für jede einzelne Zelle in Maus-Blastozysten. Nach unserer Erfahrung können alternative Verfahren jede andere verfügbare Software, die nicht die Höhe der Auflösung liefern, die die Pipeline in diesem Protokoll angewandt (4 für einen direkten Vergleich mit anderen Werkzeugen zu sehen). Die hohe Keimdichte in der ICM der Blastozyste gefunden verursacht andere Werkzeuge so viele Fehler zu erzeugen, die das Ausmaß der erforderlichen manuellen Korrektur macht ihre Verwendung unpraktisch. Alternativ wurden manuelle Zellzählung und Fluoreszenzmessungen zuvor für Teilmengen von Zellen oder bestimmten Regionen des Embryos 10,11,18,19,24 verwendet. Jedoch manuellen Zählung und Messung aller Fluoreszenzkanäle und die Zellposition, in allen XYZ Achsen, für die Zehn Zellen in jedem Embryo wäre so zeitraubend, dass es nicht für die Hochdurchsatzanalyse, für die unsere Protokoll erlauben würde, entwickelt wurde . Außerdem Handbuch einBEWERTUNG Fluoreszenzniveaus ist anfällig für Verzerrungen, während eine Rohrleitung, wie beispielsweise die hier beschriebenen für die nachfolgende Bestimmung der Zellenidentität, eine objektive Messung der Fluoreszenzintensitäten erlaubt. Um Zell Identitäten zuweisen, sollte der Prüfer einen Standard-Kriterium festzulegen, in allen Proben für einen bestimmten Versuchsaufbau angewendet werden. Angesichts der unterschiedlichen Faktoren - biologischen und technischen -, die das Ergebnis der Immunmarkierung beeinflussen kann, sollte dieses Kriterium entsprechende Kontrollexperimente mit bestimmt werden und zuvor veröffentlichten Daten, wo immer möglich. Wir stellen uns eine nahe Zukunft, in der ein Algorithmus kann unabhängig von dem Experiment zur automatischen Bestimmung der Zellidentität entworfen werden. Allerdings ist ein solches Werkzeug wird nur von umfassenderen Anwendung und Verbesserung der derzeitigen Verfahren kommen, wahrscheinlich in Verbindung mit Algorithmen des maschinellen Lernens.
Schließlich die Einfachheit dieser Pipeline und die stereotype Morphol gegebenlogie der Maus Präimplantationsembryonen ist dieses Protokoll einfach skalierbar für die Analyse einer großen Zahl von Embryonen, so Hochdurchsatz-Analyse von null Phänotypen 5,6 oder andere experimentelle Manipulation 7 ermöglicht. Schließlich, während die aktuelle Protokoll wurde für die Analyse von preimplantation Mausembryonen und ESC Kolonien und optimiert ausgelegt, sehen wir keinen Grund, von vornherein, warum es nicht auf andere Systeme mit ähnlichen Merkmalen angewendet werden könnte - nämlich hohe Keimdichte. Wir ermutigen andere dieses Protokoll auf andere Szenarien zu experimentieren und sich anpassen und Feedback für die künftige Verbesserung bieten.
The authors declare no conflicts of interest.
The authors would like to thank Stefano Di Talia, Alberto Puliafito, Venkatraman Seshan and Panagiotis Xenopoulos, for input on data handling, analysis and representation, Berenika Plusa for assistance in the design of the immunofluorescence protocol and antibody testing and members of the Hadjantonakis lab for comments on the manuscript and on the development of this protocol. Work in our lab is supported by the National Institutes of Health R01-HD052115 and R01-DK084391, and by NYSTEM N13G-236.
Name | Company | Catalog Number | Comments |
Embryo collection | |||
Blunt probe for plug checking | Roboz | RS-9580 | |
Forceps | Roboz | RS-4978 | |
Surgery scissors | Roboz | RS-5910 | |
Glass Pasteur pipettes | Fisher | 13-678-20C | |
Pre-assembled aspirator tube & mouthpiece | Sigma | A5177 | |
Longer rubber tubing | Fisher | 14-178-2AA | |
M2 | Millipore | MR-015-D | |
FHM | Millipore | MR-024-D | |
Acid Tyrode's solution | Millipore | MR-004-D | |
Penicillin/Streptomycin | Gibco | 15140 | |
Bovine Serum Albumin | Sigma | A9647 | |
4-well plates | Nunc/Thermo-Fisher | 12-566-300 | |
Immunofluorescence | |||
96-well U-bottom plates | Fisher | 14-245-73 | |
Triton X-100 | Sigma | T8787 | |
Glycine | Sigma | G7403 | |
Horse serum | Sigma | H0146 | |
Primary antibodies | Concentration | ||
CDX2 | Biogenex | AM392-5M | 1:200 |
GATA6 | R&D | AF1700 | 1:100 |
GATA4 | Santa Cruz | sc-9053 | 1:100, 10 min fixation |
GATA4 | Santa Cruz | sc-1237 | 1:100, O/N fixation |
SOX17 | R&D | AF1924 | 1:100 |
Nanog | ReproCELL | RCAB0002P-F | 1:500 |
OCT4 | Santa Cruz | sc-5279 | 1:100, 10 min to O/N fixation |
DAB2 | BD | BD-610464 | 1:200 |
Secondary antibodies | Life Technologies | Various | 1:500 |
Hoechst 33342 | Life Technologies | H3570 | |
Imaging | |||
35 mm glass-bottom dishes | MatTek | P35G-1.5-14-C | |
Segmentation | |||
Computer running 64-bit Windows OS | n/a | Verify minimal system requirements at http://katlab-tools.org and in Lou et al., (2014) Stem Cell Reports | |
MATLAB (software) | Mathworks | n/a | |
MINS (software) | Free | n/a | http://katlab-tools.org |
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