Method Article
Ce manuscrit décrit comment distinguer différents nématodes à l’aide de signatures de diffraction de champ lointain. Nous comparons la locomotion des 139 type sauvage et 108 « Roller » c. elegans en faisant la moyenne des fréquences associées à la signature de diffraction de Fraunhofer temporelle à un seul emplacement à l’aide d’un laser à onde continue.
Ce manuscrit décrit comment classer les nématodes en utilisant des signatures temporelles diffraction de champ lointain. Un seul c. elegans est suspendu dans une colonne d’eau à l’intérieur d’une cupule optique. Un laser HeNe onde entretenue de 632 nm est dirigée dans la cuvette à l’aide des rétroviseurs frontaux de surface. Une grande distance d’au moins 20-30 cm que se sont rendu après que la lumière passe à travers la cuve assure un schéma de diffraction utile champ lointain (Fraunhofer). Les changements de schéma de diffraction en temps réel comme le nématode nage dans le faisceau laser. La photodiode est placée décentré dans le schéma de diffraction. Le signal de tension de la photodiode est observé en temps réel et enregistrées à l’aide d’un oscilloscope numérique. Ce processus est répété pour 139 type sauvage et 108 « roller » c. elegans. Type sauvage vers présentent un modèle d’oscillation rapide dans la solution. Les vers « roller » ont une mutation dans un élément clé de la cuticule qui gêne la locomotion lisse. Les intervalles de temps qui ne sont pas libres de saturation et l’inactivité sont ignorées. Il est possible de diviser chaque moyenne par son maximum pour comparer les intensités relatives. Le signal pour chaque ver est que transformée de Fourier transforme afin que le modèle de fréquence pour chaque ver émerge. Le signal pour chaque type de ver est en moyenne. Le spectre de Fourier en moyenne pour le type sauvage et le c. elegans « roller » est très différent et révèle que les formes ver dynamique des deux souches différentes de ver peuvent être distinguées à l’aide d’analyse de Fourier. Le spectre de Fourier de chacune des souches ver correspondre à un modèle approximatif à l’aide de deux formes différentes ver binaire qui correspondent aux moments locomotrices. L’enveloppe de la distribution de fréquence moyenne pour les vers de réels et modélisées confirme que le modèle corresponde aux données. Cette méthode peut servir de base à l’analyse de Fourier pour de nombreuses espèces microscopiques, comme chaque micro-organisme aura son spectre de Fourier unique.
Cette méthode compare les spectres de fréquence expérimentale et modélisation de la locomotion des elegans de Caenorhabditis , avec deux souches très différents modes de locomotion. Les résultats montrent que le spectre de fréquence dépend de changements temporels comme le nématode nage dans une colonne d’eau afin que les images claires microscopiques ne sont pas nécessaires pour l’analyse. Cette méthode permet l’analyse quantitative en temps réel et fournit des informations complémentaires aux images/vidéos obtenues avec des microscopes traditionnels. Diffraction de Fraunhofer, également appelée diffraction de champ lointain, fournit la base pour l’obtention de diffraction live data1,2. L’intensité lumineuse en un point unique dans le schéma de diffraction est le résultat de la superposition de lumière de chaque point dans l’esquisse de la nématode3. En conséquence, l’intensité lumineuse recueillie au fil du temps transporte des informations sur la locomotion du nématode. Analysant le signal dépendant du temps diffraction peut identifier le mouvement caractéristique du mutant correspondant depuis analysant toutes les fréquences impliquées dans la locomotion complète l’analyse vidéo traditionnel. Dans ce cas, les différences caractéristiques entre la locomotion du « rouleau » et de type sauvage c. elegans sont confirmées en comparant les spectres de fréquence des deux souches différentes du nématode.
Certaines caractéristiques précédentes ont été confirmés à l’aide d’analyse de la fréquence des signaux de diffraction telles que natation fréquences2,4. Plus important encore, cette méthode peut être utilisée comme une méthode complémentaire à la microscopie traditionnelle à célébrer locomotion en temps réel sur un écran d’ordinateur, les données sont recueillies. Le spectre des fréquences de worms avec des patrons locomotrices distincts peut être quantifié en tenant compte de que la transformée de Fourier transforme signal signal de la diffraction.
La nature multidisciplinaire de la diffraction axée sur la transformée de Fourier dans cet ouvrage comporte les domaines de la biologie et la physique. Diffraction par sous échantillonnage a longtemps été utilisée pour étudier les structures cristallines en biologie5 et d’autres domaines. Dans cette expérience, cependant, suréchantillonnage6,7 crée le modèle de champ lointain diffraction afin que l’organisme soit centrée dans le faisceau laser. Le suréchantillonnage est généralement utilisé pour lentille sans imagerie8 conjointement avec un algorithme d’extraction de phase qui reconstruit une image de l’objet original. Phase de récupération est difficile à réaliser lorsque les diffuseurs sont présents, comme c’est le cas avec un nématode. La signature temporelle de diffraction est suffisant pour évaluer des fréquences principales de la motion de ver. Cette méthode est moins taxer par le calcul et fournit un moyen optique pour quantifier la locomotion. Cette technique pourrait être facilement adaptée pour l’analyse des mutations ou des conditions environnementales qui altèrent le comportement.
1. croissance de c. elegans et entretien
2. La configuration optique ( Figure 1)
3. Réglage de l’oscilloscope
4. Préparation de la vis sans fin et la Cuvette pour la collecte de données
5. Acquisition des données en temps réel de Diffraction intensité changements
6. Spectre de Fourier de données
7. Modélisation de la spectre de Fourier
Le montage expérimental optique illustré à la Figure 1 permet l’étude des micro-organismes sans être lié à un plan focal. Le signal de la volée de la photodiode peut être observé en temps réel sur l’écran de l’ordinateur, car les données sont collectées. Des tendances inhabituelles seront visibles immédiatement sans avoir à analyser une vidéo en détail.
Exemples de mouvement ver séquentielle modélisés et diffraction correspondante patrons sont indiquées à la Figure 2. Les patrons de diffraction modélisés qualitativement ressemblent à des modèles expérimentaux1 et sont une première indication que les simulations du modèle avec succès le nématode.
Une signature de diffraction temporelle échantillon des deux types c. elegans a étudié ici est illustrée à la Figure 3. Il peut être vu qualitativement que chaque nématode fustige à amplitudes et des taux différents. Certaines des différences peuvent être quantifié par le biais de courbe comme cela a été fait dans une précédente publication1. La transformation de Fourier discrète, cependant, révèle plus de détails au sujet de fréquences intégrés :
, (1)
où Fk est la transformée de Fourier numérique (FT) et fn est le signal dépendant du temps diffraction brut avec le temps discret variable n et la variable de fréquence discrète k. N est le nombre total de points de données. La transformée de Fourier numérique moyenne permet le nématode d’être identifiés par l’amplitude de son spectre de fréquence de diffraction (Figure 4). Le spectre de type sauvage est dominé par des fréquences plus basses que le spectre de mouvement de rouleau.
Un modèle qui se rapproche du type sauvage contre les notes de c. elegans rouleau type sauvage tend à thrash dans un mouvement ondulatoire de (forme W ou S) (Figure 2 a), tandis que le galet tend à favoriser un côté qui ressemble à peu près à une forme oscillante de C ( Figure 5). Cela offre une explication pour les différents spectres. Le rouleau constitueront surtout un C sur le côté tandis que l’oscillation de W peut être considérée comme deux opposés C des requêtes. Pour cette raison, la motion de W est plus complexe, révélant plus secondaires basses fréquences que la motion C. Ce résultat est confirmé par le modèle de calcul. La forme de W a une densité de fréquence beaucoup plus élevée que la forme C (Figure 6). Ceci est confirmé dans la FFT en Figure 4 où les fréquences de rouleau sont plus concentrés bien que pas totalement discret. Les statistiques du rouleau sont faussés car le rouleau peut revenir à la locomotion type sauvage temporairement.
Les spectres de puissance lissée de type rouleau c. elegans montre un pic large à ~1.5 Hz, tandis que le type sauvage de natation c. elegans montre un spectre multimodal (y compris pics à ~1.0 Hz et 1,75 Hz). La photodiode (pp) a une taille finie s’étendant sur plusieurs éléments de la matrice. Éléments de la matrice individuels ou des points sur le patron de diffraction varient en intensité puisque les interférences constructives et destructives varient ; Néanmoins, la fréquence à laquelle les intensités varient est les mêmes pour tous les éléments de la matrice, comme peut être vu à la Figure 7. Compte tenu de la dérivée temporelle EQ 1, on voit que les fluctuations de fréquence ne dépendent pas de la matrice de phase mais seulement sur les fluctuations de l’objet original :
, (2).
Comme le parti démocrate s’étend sur plusieurs éléments de la matrice, les emplacements de pointe moyenne et un profil de fréquence cohérente. Quelques variations peuvent être attendues et peuvent donner des indices sur l’orientation du ver. La distribution des fréquences va changer comme l’allure des changements ver. Le modèle actuel est un modèle simple qui ne permet pour l’évaluation des emplacements de pointe plutôt que les hauteurs relatives des pics. Différents modes de locomotion en moyenne à des endroits différents pic.
Figure 1. Montage expérimental. Les voyages de faisceau laser de faible puissance à travers le filtre de densité neutre, se traduit par miroir M1 vers le bas à travers la cuve contenant le ver sur miroir M2 et voyages vers la photodiode. S’il vous plaît cliquez ici pour visionner une version agrandie de cette figure.
Figure 2. Ver séquentielle des formes et des patrons de Diffraction correspondant. (a) certains sélectionnez séquence d’images binaires de nématodes de forme modélisées W et les modèles de diffraction séquentielle correspondants (b). S’il vous plaît cliquez ici pour visionner une version agrandie de cette figure.
Figure 3. Signatures de Diffraction échantillon expérimental. Diffraction des signatures récoltées pour (a) OH7547 « roller » et (b) N2 type sauvage c. elegans en utilisant une photodiode unique dans le modèle de diffraction. S’il vous plaît cliquez ici pour visionner une version agrandie de cette figure.
Figure 4. Expérimentales en moyenne des spectres de puissance de rouleau et de Type sauvage Fraunhofer Diffraction série. Le show de spectres les fréquences présentent en moyenne de Fourier de la série temporelle enregistré avec la photodiode. Un filtre gaussien de déviation standard 0,075 Hz, 3 écarts-types, ils sont tronqué est utilisé pour le lissage. Notez le pic spectral large à ~1.5 Hz dans le spectre de rouleau lissé, comparé avec le spectre de multimodal lissée sauvage (y compris les pics à ~1.0 et 1.75 Hz). S’il vous plaît cliquez ici pour visionner une version agrandie de cette figure.
Figure 5. Diffraction Formation Illustration. Patrons de diffraction peuvent être modélisées par la pensée de chaque segment de ligne qu’une infime ligne droite (à gauche). La superposition de ces lignes (à droite) illustre la construction de diffraction de champ lointain générée par un C en forme de nématode. S’il vous plaît cliquez ici pour visionner une version agrandie de cette figure.
Figure 6. Simulation des spectres de puissance de rouleau et de Type sauvage Fraunhofer Diffraction série. (a) C (b) et la forme W forme Pandore avec la photodiode centré sur les éléments de matrice 200 (vertical) et 175 (horizontal). La forme W montre une densité plus élevée des fréquences en raison de la locomotion plus complexe. S’il vous plaît cliquez ici pour visionner une version agrandie de cette figure.
Figure 7. Simulation des spectres de puissance de rouleau et de Type sauvage Diffraction de Fraunhofer série à Photodiode différents endroits. (a) W forme ver et le ver de forme (b), C pour les éléments de la matrice unique à divers endroits simulant divers endroits de la photodiode. Hauteurs des pics varient à différents endroits ; Cependant, lieux de pic reste les mêmes pour des formes spécifiques. S’il vous plaît cliquez ici pour visionner une version agrandie de cette figure.
Y compris les étendues de données à l’inactivité seront fausser les résultats, puisque les fréquences les plus basses artificielles seront moyennés dans les résultats. Saturer la photodiode se distingue par des pics de plats ou pics « couper » dans les données brutes. Divisant chaque ensemble de données brute par intensités maximales aidera avec comptabilisation des variations dans l’intensité du laser.
Les fréquences de pointe sont un indicateur de l’ensemble de sa volée de fréquence ; Cependant, mouvement compliqué cause du brouillage à des fréquences de battements dans le schéma de diffraction et doivent être examinées avec soin.
Cette méthode peut être utilisée pour étudier la locomotion des autres nématodes. L’environnement peut être modifié sur un autre support. Longueurs d’onde peuvent être changées ainsi. Travaillant dans le domaine du visible du spectre électromagnétique, c’est plus facile et plus sûre.
Un modèle plus perfectionné simulera les spectres de diffraction plus réaliste à l’avenir. Un futur modèle peut inclure un ver qui peut changer les orientations, qui n’affecterait pas les lieux de la fréquence, mais les hauteurs relatives des pics. Un modèle plus réaliste permettrait une répartition probabiliste des fréquences de volée, ce qui élargirait les pics comme dans les données expérimentales. Une répartition en fréquences expliquerait les variations dans les fréquences de s’emballer.
La forme actuelle de ver est brute, en particulier dans la région de la tête et la queue, qui devrait être plus effilée que dans le modèle actuel. Il peut être intéressant d’effectuer une analyse détaillée de la série temporelle du signal car il pourrait donner des indices sur la complexité de la locomotion chez les mutants différents.
Il est utile d’examiner la faisabilité d’étendre cette technique en caractérisant les nématodes multiples simultanément. Cette méthode doit être comprise comme une méthode complémentaire aux méthodes existantes à l’aide de microscopes traditionnels. Cette méthode a un avantage en n’exigeant ne pas de microscope lors de l’acquisition des données afin que le ver peut se déplacer hors du plan focal. Les spectres de fréquence moyenne montrent des différences évidentes dans la motion de ver et peuvent être quantifiés par les pics de fréquence courante, qui est une nouvelle méthode pour quantifier la locomotion de ver. Analyse des données des signatures de diffraction est en développement et j’espère conduira à un processus automatisé d’identification des multiples des mutants et des individus.
Les auteurs n’ont rien à divulguer.
Nous remercions Juan Vasquez pour ses contributions calculs avec ce projet. Nous sommes reconnaissants pour le soutien de la Vassar College Undergraduate Research Summer Institute (URSI), le Fonds de recherche de Lucy Maynard Salmon et la NSF prix no 1058385.
Name | Company | Catalog Number | Comments |
Tunable Helium-Neon laser | Research Electro-Optics | 30602 | Four wavelengths can be selected between 543 nm and 633 nm. |
2 Front Surface Aluminum Mirrors | Thorlabs | PF10-03-F01 | |
Photodiode: SI Amplified Detector | Thorlabs | PDA 100A | |
Quartz Cuvette | Starna Cells | 21/G/5 | Plastic cells may be used as well. |
MatLab (Software) | MathWorks | R2016b (9.1.0.441655) | Use the fft command to simulate diffraction |
Excel | Microsoft | 14.7.1 | Used for data analysis of Figure 4 |
Caenorhabditis elegans Roller | University of Minnesota Caenorhabditis elegans Center (CGC) | Strain: OH7547 Genotype: otIs199. | https://cbs.umn.edu/cgc/home |
Caenorhabditis elegans Wild Type | University of Minnesota Caenorhabditis elegans Center (CGC) | Strain:N2 Genotype: C. elegans wild isolate | https://cbs.umn.edu/cgc/home |
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