JoVE Logo

Entrar

É necessária uma assinatura da JoVE para visualizar este conteúdo. Faça login ou comece sua avaliação gratuita.

Neste Artigo

  • Resumo
  • Resumo
  • Introdução
  • Protocolo
  • Resultados
  • Discussão
  • Divulgações
  • Agradecimentos
  • Materiais
  • Referências
  • Reimpressões e Permissões

Resumo

Aqui, é apresentado um protocolo para extração óptica e catalogação de assinaturas de fluorescência celular inata (ou seja, autofluorescência celular) de cada célula viva individual distribuída em um espaço tridimensional. Este método é adequado para estudar a assinatura de fluorescência inata de diversos sistemas biológicos em uma resolução unicelular, incluindo células de bactérias, fungos, leveduras, plantas e animais.

Resumo

Descrito aqui é a análise de fluorescência unicelular assistida por microscopia de reflexão confocal (CRIF), um método minimamente invasivo para reconstruir a assinatura de fluorescência celular inata de cada célula viva individual em uma população distribuída em um espaço tridimensional (3D). A assinatura de fluorescência inata de uma célula é uma coleção de sinais de fluorescência emitidos por várias biomoléculas dentro da célula. Estudos anteriores estabeleceram que as assinaturas de fluorescência inata refletem várias propriedades celulares e diferenças no estado fisiológico e são uma rica fonte de informação para caracterização e identificação celular. As assinaturas de fluorescência inata têm sido tradicionalmente analisadas no nível populacional, necessitando de uma cultura clonal, mas não no nível de célula única. O CRIF é particularmente adequado para estudos que requerem resolução 3D e/ou extração seletiva de sinais de fluorescência de células individuais. Como a assinatura de fluorescência é uma propriedade inata de uma célula, o CRIF também é adequado para a previsão livre de tags do tipo e/ou status fisiológico de células intactas e únicas. Este método pode ser uma ferramenta poderosa para análise celular simplificada, onde o fenótipo de cada célula em uma população heterogênea pode ser diretamente avaliado por sua assinatura de autofluorescência sob um microscópio sem marcação celular.

Introdução

Diversas biomoléculas dentro de uma célula1 emitem sinais de autofluorescência, e a assinatura de fluorescência inata de uma célula consiste na montagem desses sinais. Essa fluorescência de assinatura reflete várias propriedades celulares e também diferenças no estado fisiológico. A análise da fluorescência inata é minimamente invasiva e pode complementar sondas microbiológicas tradicionais e mais invasivas que deixam uma gama de vestígios desde modificações metabólicas leves até destruição celular completa. Enquanto técnicas tradicionais como extração de DNA ou conteúdo celular2,3, hibridização fluorescente in situ4, e a introdução de genes repórteres fluorescentes ao genoma são eficazes na determinação do tipo celular ou status fisiológico, eles geralmente requerem manipulação das células ou marcação invasiva.

Estudos da fluorescência inata de várias colônias microbianas vivas e intactas, incluindo suspensões de cultura microbiana a granel5,6, lodo ativo7, tecidos mamíferos8,9 e células mamíferas1,10, mostraram que a análise de fluorescência inata facilita a análise livre de etiquetas de tipos celulares e status fisiológico. As assinaturas de fluorescência inata têm sido tradicionalmente analisadas no nível populacional e não no nível de célula única, e, portanto, necessitam de uma cultura clonal. Em contraste, a técnica de análise de fluorescência unicelular assistida por microscopia confocal (CRIF) descrita aqui reconstrói e cataloga a assinatura de fluorescência celular inata de cada célula microbiana viva individual. Além disso, o CRIF pode sistematicamente reunir a assinatura de fluorescência inata de uma única célula microbiana dentro de uma população que é distribuída em um espaço tridimensional (3D).

Protocolo

1. Preparação da amostra

  1. Coloque uma junta de silicone de 1 mm de espessura com poços em uma lâmina de vidro.
  2. Coloque uma laje de 1 mm de espessura de 0,8% (w/v) no poço da junta de silicone.
  3. Diluir a densidade celular de uma cultura celular microbiana arbitrária para uma densidade óptica a 600 nm (OD660) = 1,0.
  4. Coloque uma alíquota de 5 μL de suspensão celular na laje agarose.
  5. Cubra delicadamente com uma mancha de vidro.

2. Configuração de um microscópio

NOTA: A técnica CRIF combina microscopia de reflexão conocal (CRM) e microspectroscopia confocal multicanal. O CRM serve como fonte de informação para morfologia celular e localização espacial, que é independente da fluorescência inata celular. A microespectroscopia confocal multicanal fornece as informações espectrais da fluorescência inata celular. No protocolo a seguir, qualquer imagem adquirida com crm ou microspectroscopia de fluorescência conocal é referida como uma imagem DE CRM ou imagem microspectroscópcional multicanal, respectivamente.

  1. Conecte um microscópio confocal com canais espectrais descanned a um tubo fotomultiplier (PMT) ou detector GaAsP.
    NOTA: Estas configurações estão disponíveis em vários fabricantes.
  2. Equipar o microscópio com um objetivo de alta abertura numérica (NA) com ampliação adequada.
    NOTA: Recomenda-se um objetivo de 63x com na > 1,4 para análise de células bacterianas.
  3. Equipar o microscópio com um espelho de meio reflexo (por exemplo, NT 80/20) para acomodar o CRM, que conta com a dispersão celular da luz incidente para visualizar a morfologia celular.
  4. Para microespectroscopia confocrática multicanal, equipar o microscópio com espelhos dicroicos. Por exemplo, use os divisores de feixe MBS InVis405, MBS458, MBS458/514, MBS488/543 ou MBS 488/543/633 para 405, 458, 488, 514, 543 ou 633 nm de excitação, respectivamente.
  5. Ajuste a intensidade de iluminação para cada comprimento de onda de excitação usando um medidor de alimentação laser. Mantenha a saída sob o microscópio constante através de comprimentos de onda de excitação (por exemplo, use 50 μW com o objetivo de 63x).

3. Aquisição de imagens

  1. Ajuste o tamanho do pinhole para 1 UA usando o software de microscópio.
  2. Defina o tempo de habitante do pixel (ou seja, velocidade de varredura) para cada comprimento de onda de excitação.
    NOTA: Um tempo de sono de pixels excessivamente longo pode danificar as células. Evite o tempo de consumo excessivamente longo de pixels para minimizar a fotodamagem para as células. Para amostras bacterianas, um tempo de moradia de pixel < 55,6 μs/μm2 (quando a saída de irradiação sob o microscópio é ~17 μW/cm2) é geralmente adequado para evitar a inibição do crescimento. Este parâmetro pode variar dependendo dos organismos e configurações experimentais.
  3. Defina a resolução de digitalização. Para células pequenas, como bactérias, use uma área de varredura de 1.024 x 1.024.
  4. Defina a faixa de varredura Z para que a região de interesse seja coberta.
    NOTA: Para amostras de células bacterianas e leveduras distribuídas em uma laje de agarose, uma faixa de varredura Z de ~15 μm é geralmente suficiente.
  5. Defina o detector descaned para capturar a faixa de comprimento de onda visível (por exemplo, 416-691 nm). Use uma janela espectral de 8-10 nm.
  6. Adquira imagens de microspectroscopia confocrática multicanal em uma sequência de comprimentos de onda de excitação mais longos e mais curtos para criar pilhas de Z de imagens de fluorescência.
  7. Adquira imagens de CRM.
  8. Salve as imagens adquiridas como arquivos de tiff de 16 bits em um diretório. Nomeie os arquivos usando a convenção de nomeação XXXcYYzZZ.tif, onde XXX é o comprimento de onda de excitação, YY é o número do canal do detector, ZZ é o número de fatia Z e "c" e "z" são prefixos para o número do detector e o número da fatia Z, respectivamente.
    1. Por exemplo, se uma imagem de microespectroscopia confocal multicanal for tirada com um comprimento de onda de excitação de 405 nm, canal detector da matriz do detector, e for a fatia da pilha Z, nomeie-a como "405c01z05.tif". Para imagens de CRM, use a string "CRM" no lugar de XXX (por exemplo, "CRMc01z05.tif").
      NOTA: Decida se a segmentação 2D ou 3D é mais adequada para os dados de imagem. Use um método de segmentação 2D em situações em que pequenas células são restritas a um plano 2D (por exemplo, população bacteriana aderindo a uma superfície de vidro). Use o método de segmentação 3D em situações em que a população celular é distribuída em um espaço tridimensional (por exemplo, biofilmes e amostras de tecido) ou os tamanhos celulares são maiores que a espessura da fatia óptica (por exemplo, células de levedura, células de mamíferos). Para segmentação 2D consulte a seção 4; para segmentação 3D, consulte a seção 5.

4. Análise de imagem 2D

  1. Equipar uma estação de trabalho com software de análise de imagem (por exemplo, MATLAB).
  2. Realizar segmentação celular e reconstrução de assinaturas de fluorescência inata de células únicas.
    1. Abra o software de análise de imagens.
    2. Clique duas vezes e abra um dos scripts fornecidos "Script2D.m".
    3. Vá para a guia Editor e clique em Executar. Uma janela de seleção de pastas deve aparecer.
    4. Selecione o diretório criado na etapa 3.8 e clique em Abrir para prosseguir. Uma caixa de diálogo que solicita a entrada do parâmetro de segmentação aparecerá automaticamente.
      NOTA: Para fins de teste selecione o conjunto de dados fornecido ("Sample_2D"). O conjunto de dados da amostra é fornecido como um arquivo comprimido e deve ser extraído com antecedência.
    5. Insira os parâmetros de segmentação: Limiar de binarização de imagem (0−1) para binarização de imagem = 0,45, Limiar Superior para Uma Região celular (em pixels) = 200, Limiar Inferior para uma Região celular (em pixels) = 10, e O Número de Detectores = 32. Clique em OK para prosseguir.
      NOTA: Esses parâmetros podem exigir ajuste dependendo da qualidade da imagem.
    6. Uma nova janela de imagem apresentando uma imagem de CRM deve aparecer. Selecione uma região de fundo arbitrária (ou seja, área onde as células estão ausentes) para usar para subtração de fundo. Desenhe um retângulo dentro da imagem CRM por arrastar o mouse. Clique duas vezes na região selecionada para confirmar a seleção.
    7. Encontre um novo diretório chamado Signature no mesmo diretório selecionado na etapa 4.2.4.
      NOTA: O código fornecido cria automaticamente este diretório. O diretório "Signature" armazena a assinatura de fluorescência inata de cada célula microbiana dentro de uma população, à medida que .png arquivos que são numerados em série após um prefixo comum "Signature".

Análise de imagem .3D 5

  1. Equipar uma estação de trabalho com o software de análise de imagens (Tabela de Materiais).
  2. Realizar segmentação celular e reconstrução de assinaturas de fluorescência inata de células únicas.
    1. Abra o software de análise de imagens.
    2. Clique duas vezes e abra o script fornecido "Script3D.m".
    3. Vá para a guia Editor e clique em Executar. Uma janela de seleção de pastas deve aparecer.
    4. Selecione o diretório criado na etapa 3.8 e clique em Abrir para prosseguir. Uma caixa de diálogo que solicita a entrada dos parâmetros de segmentação aparecerá automaticamente.
      NOTA: Para fins de teste, selecione o conjunto de dados fornecido ("Sample_3D"). O conjunto de dados da amostra é fornecido como um arquivo comprimido e deve ser extraído com antecedência.
    5. Insira os parâmetros de segmentação: Limiar de binarização de imagem (0-1) para binarização de imagem = 0,01, Limiar superior para um volume de célula (em pixels) = 1.000, Limiar inferior para uma região celular (em pixels) = 20, X Tamanho do Pixel [μm/pixel] = 0,26, Y Pixel Size [μm/pixel] = 0,26, tamanho do pixel Z [μm/pixel] = 0,42, e O Número de Detectores = 32. Clique em OK para prosseguir; uma caixa de diálogo que solicita a entrada para o número de comprimentos de onda de excitação aparecerá.
      NOTA: Esses parâmetros podem exigir ajuste dependendo da qualidade da imagem.
    6. Insira o número de comprimentos de onda utilizados para aquisição de imagens (por exemplo, se 405, 488, 561, 630 forem utilizados, digite 4 na caixa de diálogo). Clique ok.
    7. Digite os comprimentos de onda de excitação em uma sequência do mais curto (ou seja, nome da caixa: Excitação nº 1) ao comprimento de onda mais longo nas caixas de diálogo. Clique em OK para prosseguir; uma nova janela de imagem que apresenta uma imagem de CRM deve aparecer.
    8. Selecione a região de fundo arbitrária (ou seja, área onde as células estão ausentes) para ser usada para subtração de fundo. Desenhe um retângulo dentro da imagem CRM por arrastar o mouse. Clique duas vezes na região selecionada para confirmar a seleção.
    9. Encontre o diretório chamado Assinatura no diretório selecionado na etapa 5.2.4.
      NOTA: O código fornecido cria automaticamente este diretório. O diretório "Signature" armazena a assinatura de fluorescência inata de cada célula microbiana dentro de uma população como .png arquivos que são numerados em série após um prefixo comum "Signature".

6. Análise estatística

NOTA: Realizar técnicas de redução dimensional (por exemplo, análise de componentes principais [PCA]) para visualizar a distribuição de hiperespectrums das populações celulares. O script fornecido (PCA.py) executa PCA para duas populações celulares (ou seja, duas classes).

  1. Equipar uma estação de trabalho com a linguagem de programação e bibliotecas e módulos de acompanhamento (Tabela de Materiais).
  2. Crie um diretório vazio na unidade C (ou equivalente) e nomeie o diretório "Parent_directory" (ou seja, C:/ Parent_ diretório).
  3. Armazene as assinaturas de fluorescência (por exemplo, os arquivos .png gerados na etapa 4.2.7) de cada uma das duas populações celulares em dois diretórios separados.
    NOTA: Os dois diretórios devem estar localizados no "Parent_directory".

    C:/Parent_directory/
    figure-protocol-11429putidaKT2440/
    figure-protocol-11526 figure-protocol-11607Assinatura01.png
    figure-protocol-11706 figure-protocol-11787Assinatura02.png
    figure-protocol-11887 figure-protocol-11967:
    figure-protocol-12052putidaKT2442/
     figure-protocol-12151Assinatura01.png
     figure-protocol-12253Assinatura02.png
     figure-protocol-12355:
  4. Baixe PCA.py no "Parent_directory".
  5. Abra a interface da linha de comando da estação de trabalho.
  6. Digite "python C:/Parent_directory/PCA.py" na interface da linha de comando.
  7. Selecione o "Parent_directory" após a exibição da mensagem 'Selecionar diretório de destino'.
  8. No "C:/Parent_directory", encontre "PCA.png", que contém um enredo PCA resultante.

Resultados

A Figura 1A mostra a assinatura típica de fluorescência unicelular de uma célula bacteriana apresentada como uma trama de espectro tradicional (superior) e como um mapa de calor (meio). A Figura 1B mostra o resultado de uma segmentação de células 2D precisa sobreposta à imagem original de CRM de uma população de bactérias do solo (Pseudomonas putida KT2440)12. As assinaturas de fluorescência inata resultantes para a po...

Discussão

Existem dois pontos críticos neste método que precisam ser acompanhados de perto para obter resultados reprodutíveis: 1) manter a saída de energia laser sob o objetivo do microscópio consistente através de comprimentos de onda e experimentos de excitação, e 2) realizar segmentação celular precisa.

O primeiro ponto é particularmente importante quando se compara a assinatura de fluorescência inata entre diferentes experimentos. Evite simplesmente aplicar as mesmas configurações de ...

Divulgações

Os autores não têm nada a revelar.

Agradecimentos

Este estudo foi apoiado em parte por uma subvenção em auxílio para pesquisas científicas do Ministério da Educação, Cultura, Esportes e Tecnologia do Japão (18K04843) para Y. Yawata, o JST ERATO (JPMJER1502) para N. Nomura.

Materiais

NameCompanyCatalog NumberComments
AgaroseWako Chemicals312-01193
Beam splittersCarl Zeiss, NikonMBSInVis405, MBS458, MBS488, MBS458/514, MBS488/543, or MBS 488/543/633 beam splitters (Carl Zeiss)
Confocal microscopeCarl Zeiss, NikonModel LSM 880 (Carl Zeiss), Model A1R (Nikon)
Cover slipsMatsunami GlassC024601
Glass slidesMatsunami GlassS011120
Half-reflection mirrorCarl Zeiss, NikonNT80/20
Laser power meterThorlabsPM400 (power meter console) and S175C (sensor)
LB BrothNacalai tesque20066-95For bacteria culture
Image analysis softwareThe MathWorksMATLAB version 2019a or later, Image Processing Toolbox is needed
Microscope objectiveCarl Zeiss, Nikon440762-9904e.g. 63x plan Apochomat NA = 1.4 (Carl Zeiss)
Microscope softwareCarl Zeiss, NikonZEN (Carl Zeiss),NIS-elements (Nikon)
PBS(-)Wako Chemicals166-23555
Programming languagePython and libraries, modules (numpy, scikit-learn, scikit-image, os, glob, matplotlib, tkinter) are rquired to run the supplied PCA script.
Silicone gasketThermoFisher ScientificP24744
WorkstationA high-performance workstation with discrete GPUs is recommended.
Yeast extract-peptone-dextrose (YPD) agar mediumSigma-AldrichY1500-250GFor yeast culture
YPD mediumSigma-AldrichY1375-250G

Referências

  1. Monici, M. Cell and tissue autofluorescence research and diagnostic applications. Biotechnology Annual Review. 11, 227-256 (2005).
  2. Tang, J. Microbial metabolomics. Current Genomics. 12, 391-403 (2011).
  3. Woo, P. C., Lau, S. K., Teng, J. L., Tse, H., Yuen, K. Y. Then and now: use of 16S rDNA gene sequencing for bacterial identification and discovery of novel bacteria in clinical microbiology laboratories. Clinical Microbiology and Infection. 14, 908-934 (2008).
  4. Amman, R., Fuchs, B. M. Single-cell identification in microbial communities by improved fluorescence in situ hybridization techniques. Nature Reviews Microbiology. 6, 339-348 (2008).
  5. Giana, H. E., Silveira, L., Zângaro, R. A., Pacheco, M. T. T. Rapid identification of bacterial species by fluorescence spectroscopy and classification through principal components analysis. Journal of Fluorescence. 13 (6), 489-493 (2003).
  6. Leblanc, L., Dufour, E. Monitoring the identity of bacteria using their intrinsic fluorescence. FEMS Microbiology Letters. 211 (2), 147-153 (2002).
  7. Hou, X., Liu, S., Feng, Y. The autofluorescence characteristics of bacterial intracellular and extracellular substances during the operation of anammox reactor. Scientific Reports. 7, 39289 (2017).
  8. Ramanujam, N., et al. In vivo diagnosis of cervical intraepithelial neoplasia using 337-nm-excited laser-induced fluorescence. Proceeding National Academy of Sciences of the United States of America. 91 (21), 10193-10197 (1994).
  9. Zhang, J. C., et al. Innate cellular fluorescence reflects alterations in cellular proliferation. Lasers in Surgery and Medicine. 20 (3), 319-331 (1997).
  10. Gosnell, M. E., et al. Quantitative non-invasive cell characterisation and discrimination based on multispectral autofluorescence features. Scientific Reports. 6, 23453 (2016).
  11. Yawata, Y., et al. Intra- and interspecies variability of single-cell innate fluorescence signature of microbial cell. Applied and Environmental Microbiology. 85, 00608-00619 (2019).
  12. Nelson, K. E., et al. Complete genome sequence and comparative analysis of the metabolically versatile Pseudomonas putida KT2440. Environmental Microbiology. 4 (12), 799-808 (2002).
  13. Bagdasarian, M., et al. Specific-purpose plasmid cloning vectors. II. Broad host range, high copy number, RSF1010-derived vectors, and a host-vector system for gene cloning in Pseudomonas. Gene. 16 (1-3), 237-247 (1981).
  14. Luo, Y., Vijaychander, S., Stile, J., Zhu, L. Cloning and analysis of DNA-binding proteins by yeast one-hybrid and one-two-hybrid systems. Biotechniques. 20 (4), 564-568 (1996).
  15. Yawata, Y., et al. Monitoring biofilm development in a microfluidic device using modified confocal reflection microscopy. Journal of Bioscience and Bioengineering. 110 (3), 377-380 (2010).
  16. Lakowicz, J. R. . Principles of Fluorescence Spectroscopy. Third edition. , (2006).
  17. Blacker, T. S., Duchen, M. R. Investigating mitochondrial redox state using NADH and NADPH autofluorescence. Free Radical Biology & Medicine. 100, 53-65 (2016).
  18. Croce, A. C., Bottiroli, G. Autofluorescence spectroscopy and imaging: A tool for biomedical research and diagnosis. European Journal of Histochemistry. 58 (4), 2461 (2014).

Reimpressões e Permissões

Solicitar permissão para reutilizar o texto ou figuras deste artigo JoVE

Solicitar Permissão

Explore Mais Artigos

BiologiaEdi o 159microscopia confocalespectroscopiaautofluoresc nciaan lise unicelularfluoresc ncia inatamicroscopia de reflex o confocalmicrospectroscopia confocalmicrobiologiaan lise livre de etiquetasan lise minimamente invasiva

This article has been published

Video Coming Soon

JoVE Logo

Privacidade

Termos de uso

Políticas

Pesquisa

Educação

SOBRE A JoVE

Copyright © 2025 MyJoVE Corporation. Todos os direitos reservados