4D ضوء ورقة التصوير من تقلص القلب الزرد

Summary

يستخدم هذا البروتوكول التصوير بالورقة الضوئية للتحقيق في وظيفة انقباض القلب في يرقات الزرد واكتساب نظرة ثاقبة لميكانيكا القلب من خلال تتبع الخلايا والتحليل التفاعلي.

Abstract

الزرد هو كائن نموذجي مثير للاهتمام معروف بقدرته الرائعة على تجديد القلب. تعد دراسة القلب المنقبض في الجسم الحي أمرا ضروريا لاكتساب نظرة ثاقبة للتغيرات الهيكلية والوظيفية استجابة للإصابات. ومع ذلك ، فإن الحصول على صور عالية الدقة وعالية السرعة رباعية الأبعاد (4D ، 3D المكانية + 1D الزمانية) لقلب الزرد لتقييم بنية القلب وانقباضه لا يزال يمثل تحديا. في هذا السياق ، يتم استخدام مجهر الصفيحة الضوئية الداخلي (LSM) والتحليل الحسابي المخصص للتغلب على هذه القيود التقنية. هذه الاستراتيجية ، التي تنطوي على بناء نظام LSM ، والتزامن بأثر رجعي ، وتتبع الخلية الواحدة ، والتحليل الموجه للمستخدم ، تمكن المرء من التحقيق في البنية الدقيقة ووظيفة الانقباض عبر القلب بأكمله بدقة الخلية الواحدة في يرقات الزرد Tg (myl7: nucGFP) المعدلة وراثيا. بالإضافة إلى ذلك ، نحن قادرون على دمج الحقن المجهري لمركبات الجزيئات الصغيرة للحث على إصابة القلب بطريقة دقيقة ومضبوطة. بشكل عام ، يسمح هذا الإطار للمرء بتتبع التغيرات الفسيولوجية والفيزيولوجية المرضية ، بالإضافة إلى الميكانيكا الإقليمية على مستوى الخلية الواحدة أثناء تكوين القلب وتجديده.

Introduction

الزرد (Danio rerio) هو كائن نموذجي يستخدم على نطاق واسع لدراسة نمو القلب وعلم وظائف الأعضاء والإصلاح بسبب شفافيته البصرية وقابليته للسحب الجيني وقدرته على التجدد^1،2،3،4. عند احتشاء عضلة القلب ، بينما تؤثر التغيرات الهيكلية والوظيفية على طرد القلب وديناميكا الدم ، تستمر القيود التقنية في إعاقة القدرة على التحقيق في العملية الديناميكية أثناء تجديد القلب بدقة مكانية زمانية عالية. على سبيل المثال ، طرق التصوير التقليدية ، مثل الفحص المجهري متحد البؤر ، لها قيود من حيث عمق التصوير أو الدقة الزمنية أو السمية الضوئية لالتقاط التغييرات الديناميكية وتقييم وظيفة انقباض القلب خلال دورات القلب^{المتعددة 5}.

يمثل الفحص المجهري للصفائح الضوئية طريقة تصوير حديثة تعالج هذه المشكلات بنجاح عن طريق مسح الليزر بسرعة عبر بطين القلب والأذين ، وتحقيق صور مفصلة بدقة مكانية زمانية محسنة وتبييض ضوئي ضئيل وتأثيرات سامة ضوئية^{6،7،8،9،10،11}.

يقدم هذا البروتوكول استراتيجية تصوير شاملة تتضمن بناء نظام LSM ، وإعادة بناء صورة 4D ، وتتبع الخلايا ثلاثية الأبعاد ، والتحليل التفاعلي لالتقاط وتحليل ديناميكيات خلايا عضلة القلب عبر القلب بأكمله خلال دورات القلب المتعددة¹². يسمح نظام التصوير المخصص والمنهجية الحسابية للمرء بتتبع البنية المجهرية لعضلة القلب ووظيفة الانقباض على مستوى الخلية الواحدة في يرقات الزرد Tg (myl7: nucGFP) المعدلة وراثيا. علاوة على ذلك ، تم تسليم مركبات جزيئية صغيرة إلى الأجنة باستخدام الحقن المجهري لتقييم إصابة القلب التي يسببها الدواء والتجديد اللاحق. توفر هذه الاستراتيجية الشاملة نقطة دخول للتحقيق في الخصائص الهيكلية والوظيفية والميكانيكية لعضلة القلب على مستوى الخلية الواحدة أثناء نمو القلب وتجديده.

Protocol

تم منح الموافقة على هذه الدراسة من قبل اللجنة المؤسسية لرعاية واستخدام (IACUC) بجامعة تكساس في دالاس ، بموجب البروتوكول رقم # 20-07. Tg(myl7:nucGFP) تم استخدام يرقات الزرد المعدلة وراثيا¹² في هذه الدراسة. تم إجراء جميع عمليات الحصول على البيانات والمعالجة اللاحقة للصور باستخدام برامج أو منصات مفتوحة المصدر مع تراخيص بحثية أو تعليمية. الموارد متاحة من المؤلفين بناء على طلب معقول.

1. تربية الزرد والحقن المجهري للأجنة

التوقيت: 2 أيام

1. الحفاظ على وتربية الزرد البالغ من خلال إجراءات الرعاية القياسية والتكاثر. وللاطلاع على الأساليب التفصيلية، يرجى الرجوع إلى التقرير^{السابق 13}.
2. إجراء الحقن المجهري باتباع البروتوكول^{المعمول به 14}. بالنسبة للدراسة الحالية ، تم إجراء الحقن المجهري في مرحلة 1-2 خلية (زيجوت).
   ملاحظة: من الأهمية بمكان تحديد هذه المرحلة بدقة من أجل الحقن المجهري الفعال وضمان الاتساق التنموي. خلال مرحلة الخلية الواحدة ، تتشكل قبة صغيرة فوق صفار البيض ، وتستمر هذه المرحلة عادة حوالي 12 دقيقة. عند التقدم إلى مرحلة الخليتين ، تصبح قبتان متجاورتان مرئيتين ، وتستمر هذه المرحلة لمدة 45 دقيقة تقريبا بعد الإخصاب¹⁵. يمكن العثور على معلومات أكثر تفصيلا عن بناء النظام في تقارير أو بروتوكولات أخرى^12،16،17.

2. تحضير أجنة / يرقات الزرد وتركيبها

التوقيت: 7 أيام

1. نقل الأجنة في يوم واحد بعد الإخصاب (dpf) إلى ماء E3 مع 0.2 mM 1-Phenyl-2-thiourea (PTU) (انظر جدول المواد) لمنع تكوين الصباغ.
2. استبدل الوسط بمياه E3 العذبة مع PTU كل يوم حتى تصوير LSM.
3. صور الأجنة أو اليرقات باستخدام المجهر المجسم لتسجيل تطورها في النقاط الزمنية المطلوبة بين 0 و 7 dpf.
4. تحضير أنابيب بروبيلين الإيثيلين المفلورة المجزأة (FEP) بقطر داخلي 2 مم لتضمين يرقات الزرد تحت نظام LSM¹².
   ملاحظة: يتم استخدام أنبوب FEP لتأمين العينة بمواد مطابقة معامل الانكسار تشبه إلى حد كبير الوسط المحيط ، مثل الماء.
5. بدءا من 3 dpf ، انقل الأسماك إلى محلول 150 مجم / لتر تريكايين (MS-222) (انظر جدول المواد) لشل حركة الأسماك قبل التصوير.
6. تحضير أغاروز منخفض الذوبان بنسبة 0.8٪ مع 150 مجم / لتر تريكايين واستخدم ماصة نقل لنقل الأسماك المخدرة إلى الأغاروز بمجرد أن يبرد إلى درجة حرارة^{الغرفة 18}.
7. استخدم ماصة نقل أخرى لتركيب السمك مع الأغاروز في أنابيب FEP (الشكل 1).
   ملاحظة: للتأكد من الحد الأدنى من الإجهاد في الأجنة النامية ، تم إجراء فحوصات قبل وبعد التثبيت لنشاط القلب ، مثل معدل ضربات القلب ، تحت الملاحظة المجهرية. تهدف هذه التقييمات إلى تحديد أي اختلافات كبيرة قبل وبعد تخدير التريكائين. يمكن أيضا إجراء فحص إضافي للجلد والعضلات بحثا عن مخالفات في بنية القلب ، مثل الوذمة ، بعد التثبيت. يلعب تركيز التريكايين أيضا دورا حاسما في تصوير القلب¹⁹ ، وبالتالي تم استخدام محلول التريكائين بتركيز 150 مجم / لتر لتصوير الانقباض في يرقات الزرد في هذا المشروع. في حين أن التزامن بأثر رجعي الحالي يسمح لنا بمعالجة ضربات القلب غير المنتظمة²⁰ ، لا يزال هناك حل شامل للتصوير 4D لعدم انتظام ضربات القلب والتصوير طويل المدى في الزرد قيد التطوير.

3. إعداد وتكوين نظام التصوير بورقة الضوء

التوقيت: 3-14 يوم

1. قم ببناء نظام LSM داخلي يعتمد على عدسة أسطوانية باستخدام أنظمة ليزر الحالة الصلبة (DPSS) ذات الموجة المستمرة التي يتم ضخها بالصمام الثنائي بأطوال موجية محددة مثل 473 نانومتر و 532 نانومتر كمصادر إضاءة (الشكل 2 أ).
2. قم بتخصيص رموز التحكم LabVIEW (انظر جدول المواد) لمزامنة مرحلة العينة الانتقالية وإضاءة ورقة الضوء وتعريض كاميرا sCMOS لالتقاط تسلسلات الصور.
   ملاحظة: يمكن العثور على معلومات أكثر تفصيلا عن بناء النظام في التقارير أو البروتوكولات الأخرى^12،16،17. نحن نشجع المجموعات البحثية على البحث عن فرص تعاونية مع المختبرات التي تمتلك خبرة راسخة في التصوير البصري أثناء بناء النظام.

4. إعداد تصوير الزرد وجمع البيانات

التوقيت: 1 يوم

1. معايرة الدقة المكانية لنظام LSM وتقليل تباين العتامة على أعماق مختلفة عن طريق قياس حبات التألق.
   1. أولا ، خرز الفلورسنت المخفف (انظر جدول المواد) التي يبلغ قطرها 0.53 ميكرومتر إلى تركيز 1: 1.5 × 10⁵ باستخدام أغاروز منخفض الانصهار بنسبة 0.8٪ ونقل المحلول إلى أنبوب FEP المجزأ.
   2. ثانيا ، استخدم نظام LSM لتصوير الخرزات وقياس وظيفة انتشار النقطة (PSF) عبر العينة بأكملها ، والتحقق من الدقة المكانية ومحاذاة النظام¹².
      ملاحظة: في هذا النظام ، يشير تحليل النتائج التمثيلية للعرض الكامل عند نصف الحد الأقصى (FWHM) إلى استبانات جانبية ومحورية تبلغ 1.26 ± 0.15 و 2.48 ± 0.15 ميكرومتر (n = 60 حبة) ، على التوالي. يشير هذا إلى دقة مكانية متسقة في جميع أنحاء عمق التصوير.
2. قم بتوصيل أنبوب FEP مع يرقة الزرد المركبة بشكل آمن بمرحلة العينة الآلية ذات 6 محاور (x ، y ، z ، الملعب ، الانعراج ، واللفة) ، واغمر الأنابيب في غرفة العينة المملوءة بماء E3. لتجنب تشتت الضوء بواسطة كيس الصفار وتحديد موضع القلب بشكل أفضل ، قم بتدوير يرقة الزرد لالتقاط صورة من الجانب البطني (الشكل 2 ب). في هذه الحالة ، ستشمل معظم الصور الملتقطة كلا من البطين والأذين (الشكل 2C).
   ملاحظة: بالنظر إلى أن إجراءات التصوير الحالية تستغرق عادة أقل من ساعة واحدة لكل سمكة وتم إجراؤها في بيئة درجة حرارة الغرفة الخاضعة للرقابة ، فإن التحكم في درجة حرارة الغرفة وتنظيم مستوى الأكسجين يعتبران اختياريين لهذا المشروع. ومع ذلك ، بالنسبة لدراسات التصوير ذات الفاصل الزمني على المدى الطويل ، لا سيما تلك التي تركز على العمليات التنموية ، يقترح المراقبة المستمرة لدرجة الحرارة وتنظيمها عند 27 درجة مئوية داخل غرفة العينة لضمان البيئة الفسيولوجية لسمك الزرد ومنع أي تشوهات تنموية محتملة.
3. قم بتوصيل مرحلة العينة الآلية بمحطة العمل وقم بتكوين جميع المعلمات الضرورية ، بما في ذلك وضع النقل المطلوب.
4. قم بإنشاء اتصال بين كاميرا sCMOS ومحطة العمل. اضبط جميع الإعدادات الأساسية ، مثل وقت التعرض البالغ 5 مللي ثانية ومنطقة الاهتمام المطلوبة.
5. قم بتكوين عدد تسلسلات الصور والإطارات داخل برنامج التحكم LabVIEW المخصص.
6. قم بتشغيل الليزر وابدأ تصوير LSM للعينة. حافظ على العملية حتى يتم تسجيل جميع تسلسلات الصور بنجاح.
7. سجل 300 إطار كتسلسل صور 2D لتغطية 3-5 دورات قلبية لليرقة بمعدل إطارات 200 إطار / ثانية. يلتقط التسجيل انقباض القلب عند المستوى الانتقائي المضاء بواسطة ورقة الضوء.
8. حرك اليرقة بحجم خطوة 1 ميكرومتر عبر إضاءة الورقة الضوئية لتقطيع العينة تقريبا.
   ملاحظة: يجب تعيين حجم خطوة مرحلة العينة بناء على الدقة المحورية لنظام الورقة الخفيفة ، باتباع نظرية أخذ العينات Nyquist-Shannon¹².
9. كرر الخطوة 7 لتسجيل تسلسل صورة آخر لشريحة العينة الجديدة حتى يتم تغطية القلب بالكامل. بشكل عام ، يضمن تسلسل الصور 100-200 بحجم خطوة 1 ميكرومتر تغطية قلب يرقة الزرد بالكامل (الشكل 2 د).
   ملاحظة: يتم التحكم في الخطوة 4.7-4.9 بواسطة برنامج LabVIEW ويتم تنفيذها تلقائيا بواسطة نظام LSM (الشكل 3). نظرا للحجم الكبير لبيانات الصور التي تم إنشاؤها ، يوصى باستخدام اصطلاح تسمية موحد لتسلسلات الصور. على سبيل المثال ، قم بتعيين مجلدات بأسماء مثل "z-1" و "z-2" وما إلى ذلك ، لتصنيف البيانات عبر تسلسلات الصور المختلفة. ضمن كل تسلسل ، يجب تسمية الصور بالتسلسل (على سبيل المثال ، "1" ، "2" ، ...) للإشارة إلى نقاط زمنية مميزة. يبلغ الوقت الإجمالي لتركيب الأسماك ، وضبط زاوية التصوير ، وجمع جميع البيانات ليرقة الزرد حوالي 1 ساعة.

5. إعادة بناء صورة 4D مع حساب متوازي

التوقيت: 1 يوم
ملاحظة: خوارزمية إعادة البناء 4D التي طورتها مجموعتنا وعينة البيانات متاحة للجمهور²¹. تسمح هذه الطريقة بإعادة بناء صورة القلب 4D من تسلسلات الصور التي تم جمعها في الخطوات السابقة (الجدول 1).

1. افتح الملف test_Parallel صباحا في MATLAB (انظر جدول المواد). حدد موقع المجلد حيث يتم تخزين تسلسلات الصور الأولية في المتغير "baseDir".
2. قم بتعيين المتغير "numOfSlice" مع إجمالي عدد تسلسلات الصور (عادة 100-150) والمتغير "numOfImage" مع عدد الصور (عادة 300-500) في كل تسلسل.
3. افحص تسلسل الصورة الذي يظهر المستوى الأوسط لقلب الزرد (على سبيل المثال ، التسلسل 51^من إجمالي 101 تسلسل). تحديد أرقام إطارات الانقباضات الأولى والرابعة في هذا التسلسل وتعيينها للمتغيرات systolicPoint_1st و systolicPoint_4th.
4. انقر فوق تشغيل لبدء العملية.
   ملاحظة: سيتم أولا تحديد طول الدورة القلبية في كل تسلسل صورة بواسطة برنامج MATLAB من خلال مقارنة التشابه (مجموع الاختلافات التربيعية) بين الصور في نقاط زمنية مختلفة. بعد ذلك ، سيتم تقدير الدورة القلبية باستخدام متوسط أطوال الدورة من جميع تسلسلات الصور. بعد ذلك ، سيتم محاذاة نقاط البداية لتسلسلات الصور في مواقع محورية مختلفة بواسطة البرنامج من خلال مقارنة تكرارية لتشابه الصورة من تسلسل الصورة الأول إلى تسلسل الصورة الأخير.
5. تحقق من النتائج في مجلد الإخراج. سيقوم البرنامج بحفظ الصور كملفات ".tif" مع طوابع زمنية. كل ملف ".tif" هو صورة قلب 3D في نقطة زمنية محددة. الفاصل الزمني بين صورتين 3D يساوي وقت التعرض الذي تم تعيينه.
   ملاحظة: أعد بناء الصور المكتسبة من الخطوات السابقة لتصوير تقلصات القلب 4D (3D المكانية + 1D الزمانية). لتعزيز الكفاءة في التحقيقات عالية الإنتاجية أثناء المزامنة بأثر رجعي ، يتيح هذا النهج عمليات حسابية متزامنة على وحدة معالجة الرسومات من خلال الاستفادة من نوى وحدة المعالجة المركزية المتعددة من خلال صندوق أدوات الحوسبة المتوازية MATLAB وتحويل الصور إلى تنسيق gpuArray .

تجزئة الخلايا 6. 3D وتتبع الخلايا

التوقيت: 1 يوم

1. قم بتنزيل حزمة 3DeeCellTracker (انظر جدول المواد) وقم بإعداد بيئة Python²².
2. قم بتنزيل برنامج التعليقات التوضيحية ITK-SNAP²³ (انظر جدول المواد) واستخدمه لتسمية صورة القلب ثلاثية الأبعاد يدويا في نقطتين زمنيتين محددتين ، واحدة في الانبساط البطيني والأخرى في الانقباض البطيني ، لإنشاء مجموعات بيانات التدريب والتحقق من الصحة.
   ملاحظة: قد تكون برامج وضع العلامات الأخرى قابلة للتطبيق أيضا.
3. في Python ، قم بتشغيل برنامج التدريب 3DeeCellTracker وقم بتهيئة معلمات noise_level (100 في هذه الحالة) و folder_path والنموذج في وظيفة TrainingUNet3D لتعيين نموذج U-Net ثلاثي الأبعاد المحدد مسبقا.
4. في MATLAB ، استخدم برنامج imageDimConverter.m لتحويل وإعادة تسمية مجموعة بيانات التدريب والتحقق من الصحة إلى التنسيق المناسب للتحميل.
5. في Python، قم بتحميل مجموعات بيانات التدريب والتحقق من الصحة باستخدام الدالتين trainer.load_dataset() و trainer.draw_dataset() .
6. في Python ، قم بتشغيل الجزء الأول من برنامج تتبع 3DeeCellTracker وقم بتهيئة المعلمات.
   ملاحظة: يتضمن ذلك تحديد معلمات الصورة لتوصيف أبعاد الصورة ، ومعلمات التجزئة لتحديد نموذج التعلم الآلي المطبق لتجزئة الخلايا ، ومعلمات التتبع لتحديد نماذج الشبكة العصبية العميقة المدربة مسبقا المستخدمة لتسجيل الخلايا. لأول مرة ، يوصى باستخدام نموذج U-Net لتجزئة الخلايا و FFN + PR-GLS لتسجيل الخلايا. هناك حاجة لتخزين البيانات والنموذج والنتائج في مجلدات سيتم إنشاؤها تلقائيا في هذه الخطوة.
7. في MATLAB ، استخدم برنامج imageDimConverter.m لتحويل وإعادة تسمية جميع صور القلب 3D إلى التنسيق المناسب ونقلها إلى مجلد البيانات الذي تم إنشاؤه في الخطوة الأخيرة.
8. في Python ، قم بتشغيل الجزء الثاني من برنامج 3DeeCellTracker لبدء التجزئة.
9. بمجرد تقسيم أول صورة 3D ، قارن نتيجة التجزئة بالصورة الأولية ، وقم بإجراء تصحيح يدوي إذا تم العثور على أي تجزئة غير صحيحة. انقل التجزئة المصححة إلى المجلد "/ manual_vol1" الذي تم إنشاؤه.
10. في Python ، قم بتشغيل الجزء الثالث من برنامج 3DeeCellTracker لتقسيم جميع الصور.
11. استخدم Amira (انظر جدول المواد) لإجراء تقييم مرئي لنتائج التتبع من خلال مقارنة مواضع الخلايا المتعقبة بالصور الأولية المقابلة لها. إذا لم تكن نتائج الاختبار مرضية ، فأعد تشغيل الإجراء من الخطوة 6.6 ، واستخدم نموذجا بديلا للتعلم الآلي للتجزئة أو تسجيل الخلية ، ثم أعد بدء عملية التتبع.
    ملاحظة: بعد التجزئة، يتم تخزين بيانات تسميات الخلايا كصورة 8 بت (من 0 إلى 255) بشكل افتراضي، مما يعني أنه يتم توفير 256 مقياسا فقط كتسميات لتصنيف الخلايا. هناك حلان لمعالجة هذه المشكلة عند الحاجة إلى فصول إضافية. يتمثل أحد الحلول في تعيين تنسيق بيانات تسميات الخلايا كصورة 16 بت في برنامج التتبع ، مما سيؤدي إلى زيادة هائلة في وقت المعالجة ، أكثر من يومين في الحالة الحالية. الحل الآخر هو استخدام برنامج "separateTrackingResults.py" لمعالجة تسميات الخلايا بعد ذلك ، والتي ستفصل الخلايا بنفس التسميات بناء على موقعها الفعلي وتعيين تسمية مختلفة لكل خلية. تستغرق هذه العملية حوالي 10 دقائق في هذه الحالة.

7. تحليل انقباض القلب في وضع الواقع الافتراضي

التوقيت: 1 يوم

1. الحصول على نتيجة تتبع الخلية من الخطوات السابقة.
2. تحقق من صحة البيانات يدويا وحدد الخلايا ذات كثافة الصورة المتسقة عبر جميع وحدات التخزين (حوالي 500 خلية من أصل 600 خلية تقريبا).
3. استخدم البرنامج النصي cellLabelsToObj.ipynb ²¹ لإنشاء شبكة سطحية لكل خلية فردية من خلال برنامج 3D Slicer²⁴ (انظر جدول المواد) وتعيين رمز لون فريد لكل خلية.
4. تصدير كل نموذج 3D ، يتكون من جميع الخلايا في نقطة زمنية واحدة ، كملف .obj واحد يتكون من كائنات فرعية متعددة مصحوبة بملف .mtl لوصف تسمية الخلية.
5. قم باستيراد النماذج إلى Unity باستخدام الترخيص التعليمي ، وهو محرك تطوير يستخدم للواقع الممتد.
6. قم بتطبيق البرامج النصية المخصصة التي تتكون من وظائف مكتوبة بلغة C # على النماذج وعناصر واجهة المستخدم للسماح بتصور 4D والتحليل التفاعلي. قم بإجراء تفاعل VR باتباع الخطوة 7.7.
7. التفاعل مع النماذج في الواقع الافتراضي (VR) باستخدام الوظائف التالية (الشكل 4):
   1. تحديد الخلية: حدد ما يصل إلى خليتين في وقت واحد واعرض مساراتها وسرعاتها وأحجامها ومساحات سطحها ومسافاتها النسبية.
   2. اختيار النقطة الزمنية: اختر نقطة زمنية محددة في البيانات لتحليل مخرجات الخلايا المحددة ، مثل t = 0 ms أثناء الانبساط ، أو عند t = 200 مللي ثانية أثناء الانقباض.
   3. إيقاف مؤقت: قم بتجميد النموذج الديناميكي للتركيز على الخلايا المحددة ومخرجاتها.
   4. التباين: قم بتعديل التباين بين الخلايا المحددة والخلايا المحيطة في النموذج.

النتائج

يتكون البروتوكول الحالي من ثلاث خطوات رئيسية: إعداد الزرد والحقن المجهري ، والتصوير بالضوء وإعادة بناء الصور 4D ، وتتبع الخلايا وتفاعل الواقع الافتراضي. سمح لأسماك الزرد البالغة بالتزاوج ، وتم جمع البيض المخصب ، وإجراء الحقن المجهري حسب الحاجة للتجارب المقترحة (الشكل 1). تو...

Discussion

إن دمج نموذج الزرد مع الأساليب الهندسية يحمل إمكانات هائلة لاستكشاف احتشاء عضلة القلب في الجسم الحي ، وعدم انتظام ضربات القلب ، وعيوب القلب الخلقية. من خلال الاستفادة من شفافيتها البصرية وقدرتها على التجدد والتشابهات الجينية والفسيولوجية مع البشر ، أصبحت أجنة الزرد واليرقات تستخدم ...

Materials

Name	Company	Catalog Number	Comments
RESOURCE	SOURCE/Reference	IDENTIFIER
Animal models
Tg(myl7:nucGFP) transgenic zebrafish	Burns Lab in Boston Children's Hospital	ZDB-TGCONSTRCT-070117-49
Software and algorithms
MATLAB	The MathWorks Inc.	R2023a
LabVIEW	National Instruments Corporation	2017 SP1
HCImage Live	Hamamatsu Photonics	4.6.1.2
Python	The Python Software Foundation	3.9.0
Fiji-ImageJ	Schneider et al.18	1.54f
3DeeCellTracker	Chentao Wen et al.15	v0.5.2
Unity	Unity Software Inc.	2020.3.2f1
Amira	Thermo Fisher Scientific	2021.2
3D Slicer	Andriy Fedorov et al.17	5.2.1
ITK SNAP	Paul A Yushkevich et al.16	4
Light-sheet system
Cylindrical lens	Thorlabs	ACY254-050-A
4X Illumination objective	Nikon	MRH00045
20X Detection objective	Olympus	1-U2M585
sCMOS camera	Hamamatsu	C13440-20CU
Motorized XYZ stage	Thorlabs	PT3/M-Z8
Two-axis tilt stage	Thorlabs	GN2/M
Rotation stepper motor	Pololu	1474
Fluorescent beads	Spherotech	FP-0556-2
473nm DPSS Laser	Laserglow	R471003GX
532nm DPSS laser	Laserglow	R531003FX
Microinjector and vacuum pump
Microinjector	WPI	PV850
Vacuum pump	Welch	2522B-01
Pre-Pulled Glass Pipettes	WPI	TIP10LT
Capillary tip for gel loading	Bio-Rad	2239912
Virtual reality hardware
VR headset	Meta	Quest 2
30mg/L PTU solution
PTU	Sigma-Aldrich	P7629
1X E3 working solution	-	-
1% Agarose	-	-
Low-melt agarose	Thermo Fisher	16520050
Deionized water	-	-
10g/L Tricaine stock solution
Tricaine	Syndel	SYNC-M-GR-US02
Deionized water	-	-
Sodium bicarbonate	Sigma-Aldrich	S6014
150mg/L Tricaine working solution
10g/L Tricaine stock solution	-	-
Deionized water	-	-
60X E3 stock solution
Sodium Chloride	Lab Animal Resource Center (LARC), The University of Texas at Dallas	NaCl
Potassium Chloride	-	KCL
Calcium Chloride Dihydrate	-	CaCL2 x 2H2O
Magnesium Sulfate Heptahydrate	-	MgSO4 x 7H2O
RO Water	-	-
1X E3 working solution
60X E3 stock solution	Lab Animal Resource Center (LARC), The University of Texas at Dallas	-
RO Water	-	-
1% Methylene Blue (optional)	-	C16H18ClN3S