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Method Article
免疫組織化学染色した膵臓標本の大規模な調達と分析の新たなコンピュータ支援の方法が説明されています:セクション全体の(1)仮想スライスのキャプチャを、大規模データの(2)質量分析、2D仮想スライスの(3)復興(4)3Dの膵島のマッピング、および(5)数理解析。
膵島は、β-細胞(インスリン)、α細胞(グルカゴン)、および外分泌組織の中に埋め込まれ、1を構成しているデルタ-細胞(ソマトスタチン)のようないくつかのホルモンを分泌する内分泌細胞から構成されるユニークな微小器官である - 全体膵臓の2%。体と膵臓の重量との間には密接な関係があります。全β-細胞塊はまた、体内でインスリンの需要を補うために比例して増加する。何がこの比例拡大は島のサイズ分布であるエスケープします。人間のような大型動物は、この微小器官を機能させるために一定のサイズ制限があることを示唆し、マウスと同様の膵島のサイズ分布を共有します。比例的に大きな島を生成するために大規模な動物の膵臓の無力は、膵島の数の増加と、自分たちの全体的な膵島のサイズ分布に大きな島の割合の増加によって補償される。また、膵島は、異なる種間の細胞構成とアーキテクチャにと、様々な病態生理学的条件の下で同じ種の中で印象的な可塑性を示す。本研究では、我々はそのような動的な生物学的プロセスや複雑な構造の研究では大規模で異種データ収集の分析を可能にする分析プロセスの自動化を容易にするために生物学的画像データの分析のための新しいアプローチを説明します。このような研究は、原因について、公正なサンプリングの技術的な問題に妨げと大規模データを生成する正確小島生物学の生物学的プロセスの複雑さを捉えるために設定されています。ここではサンプルの入手が限られて(またはサンプルのコレクションを最小限にする)と標準的な実験的な設定の中で公平な"代表的な"データを収集するため、および膵島の複雑な三次元構造を正確に分析する方法を示しています。コンピュータ支援自動化は、大規模データセットの収集と分析を可能にし、またデータの公平な解釈を保証します。さらに、膵島のサイズ分布と空間座標(すなわちX、Y、Z -位置)の正確な定量ができないだけ膵島の構造や組成の正確な可視化につながるだけでなく、私たちは変更の条件に、開発と適応の間にパターンを識別することができます数学的モデリングを介して。本研究で開発した手法は、同様に他の多くのシステムと生物の研究に適用可能である。
1。免疫組織化学的染色像の仮想スライスを作成する
2。コンピュータ支援2次元解析
膵島の定量化
計算解析およびヒストグラムのセットアップ
3。二次元免疫組織化学的染色仮想スライス画像の三次元再構成
仮想スライスの三次元再構成
4。膵島のマッピング
画像のスタックの収集
マッピング画像のスタック
5。代表的な結果:
免疫組織化学染色した膵臓のサンプルの仮想スライスの準備よりは両方一緒に膵島(図1A)として、個別に別々のチャネルで、全体の膵臓の内分泌細胞(α、β、およびδ-細胞)のすべてを検査するものを可能にします(図1B)。コンピュータのプログラムやスクリプトの助けを借りて、大規模データの質量分析は、これらの仮想スライスを行うことができます。特に、複合マスク(図1C)の粒子解析では、膵島面積、周囲(地域を取り巻く距離)、循環(1.0は完全な円を表す真円度、)などのパラメータが含まれている統計表として出力し、 (図1D)検出されたそれぞれの島のためのフェレーの直径(エリア内で最も長い距離)。合計膵島数とサイズ分布のヒストグラムと同様にα-、β-、およびデルタ - セル領域の詳細な比較の生産におけるこれらのイメージの結果の大規模解析。さらに、各仮想スライスは約5μmの深さで撮影され、そして個々の2D仮想スライスのすべては、さらに全体の膵臓サンプルの3D再構成を作成するために積まれている。膵島マッピングは、3Dでの島を捉えるだけでなく、別のインスタンスを示していますが、さらに詳細なコンピューター支援解析。膵島のマッピングは、異なる島のキャプチャ(図2A)およびα-、β-、および3D(図2C、D)の膵島を可視化するために様々なZ -平面(図2B)におけるδ-細胞のマーキングの後続で構成されています。マップされた膵島の自動化された数学的解析は、細胞間の距離(図2E)と細胞間の距離の分布(図2F)の累積確率を含めて、それらの細胞構成とアーキテクチャを表示します。
図1仮想スライスを使用して膵島の分布の大規模なキャプチャと分析。ヒト膵臓部のA.バーチャルスライスビュー。 A.インスリンの免疫組織化学的染色(緑)、グルカゴン(赤)、ソマトスタチン(白)とDAPI(青)。 B.自動二値化後の8ビットマスクを変換する。箱入りの面積は、各チャネルのBB回数で拡大されます。 A.デルタ細胞、Bのβ-細胞、C. α-細胞、およびD.合成画像をマージ。 C.パーティクル分析は、複合マスク時に実行。小細胞クラスターを含む各膵島の構造が(青色のハイライト)番号が付けられていることに注意してください。 C.に示すようにタグに対応するIDを持つ個々の構造物について測定された様々なパラメータのD.統計表、
図2。免疫組織化学的仮想スライスの分析。エリア、真円度とフェレーの直径などのパラメータによって、各島の大きさと形状分布を示す図1のAの3次元の散布図。携帯膵島構成とサイズを示す図1のBの3次元散布図。図1から全体の人間のセクション分析のC.膵島のサイズ分布は、対数正規確率密度分布に装着。携帯組成比のD.数理解析(β-細胞における緑、青に赤とデルタ細胞におけるα-細胞)図1の各膵島有効径ビン用。 E. A.ランダムサンプリング免疫組織化学的分析の膵島のサイズ分布(左)。仮想スライスの分析の膵島のサイズ分布(右)。 B.ランダムサンプリング免疫組織化学的分析(赤)と仮想スライス(青)の対数正規プロットの比較。
図3。膵島のマッピングと細胞構成と建築の数学的分析。 :ステレオ-調査官にアップロードされたヒト膵島の画像の3次元再構成されたスタック(赤の緑、α-細胞におけるβ-細胞、白のデルタ細胞、および青色の核)から単一の焦点面を示すスクリーンキャプチャ。 B:蛍光画像(左)と10μmの間隔で示すように、3つの異なった焦点面内の対応するマップされたデータ(右)。 C:3D再構築された膵島のマッピングデータの代表ビュー。 D:小島マッピングによって得られた座標に基づいて四半期スライス膵島の三次元再構成。 E:細胞構成とアーキテクチャの数理解析。 LEFT。単一の細胞集団の2つのセルの間に細胞間の距離の相対度数。右側。二つの異なる細胞集団の間で細胞間の距離の相対度数。 F:コルモゴロフスミルノフ(KS)テスト。残しました。 α-へ-α、β-に-β、およびデルタからデルタ細胞に対する細胞間距離分布の累積確率。右側。対応する三つの累積確率のためのKSの距離。
コンピュータ支援大規模可視化と定量化は、膵島の研究で4つのキーポイントを買う余裕がここに提示さ:(1)膵標本の大規模解析は、全体的な膵島のサイズ分布と膵島のアーキテクチャの包括的なビューを提供します。 (2)3次元再構成と細胞構成と建築の数学的解析は、さらに膵島内の内分泌細胞の空間配置の検討を促進する。 (3)異なる種の間で、様々な病態生理学的条件下で、同じ...
研究は、シカゴの糖尿病研究研修センター(動物モデルコア)、およびKovlerファミリー財団からの贈り物の大学に米国公衆衛生サービスグラントDK - 081527、DK - 072473とDK - 20595によってサポートされています。
Name | Company | Catalog Number | Comments | |
Fluorescent microscope | Microscope | Olympus Corporation | IX-81 | |
Stereo Investigator | Program | MBF Bioscience | ||
MIP-GFP mice | Mice | Jackson Laboratory | ||
Mathematica | Program | Wolfram | ||
Image J | Program | National Institutes of Health | ||
Slidebook | Program | Olympus |
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