Для просмотра этого контента требуется подписка на Jove Войдите в систему или начните бесплатную пробную версию.
Method Article
Мы демонстрируем в темном поле микроскопа методом, основанным на Габор типа фильтрации для измерения субклеточных динамики в пределах одного живых клеток. Техника чувствительна к изменениям в структуре органелл, таких как митохондриальный фрагментации.
Мы демонстрируем микроскопических инструмент, который может измерить субклеточных текстуры, вытекающие из органелл морфологии и организации в неокрашенных живых клеток. Предлагаемый документ расширяет чувствительность без наклеек оптической микроскопии в наномасштабе изменения в органелл размер и форму и может быть использован для ускорения изучения структурно-функциональных отношений, относящихся к органелл динамика основных фундаментальных биологических процессов, таких как запрограммированная гибель клеток или клеточных дифференциации. Микроскоп может быть легко реализованы на существующих платформах микроскопии, и поэтому могут быть распространены среди отдельных лабораторий, где ученые могут реализовать и использовать предлагаемые методы с неограниченным доступом.
Предложенная методика может характеризовать субклеточные структуры, наблюдая клетку через двумерные оптические фильтры Габора. Эти фильтры могут быть настроены на чувства с наноразмерными (10 о нм), чувствительность, специфические морфологические признаки, касающиеся размера и ориентации несферических субклеточных органелл. Будучи основан на контрасте порожденных упругого рассеяния, метод не опирается на подробный обратная модель рассеяния или по теории Ми для извлечения морфометрических измерений. Эта техника может быть применена к несферической органелл, для которых точное теоретическое описание разброс не легко дается, и обеспечивает отличительные морфометрические параметры, которые могут быть получены в неокрашенных живых клеток для оценки их функции. Технику выгодно по сравнению с цифровой обработкой изображения, что он работает непосредственно на поле объекта преобразования, а не интенсивности дискретизированным объекта. Он не опирается на высокую частоту дискретизации изображения и поэтому может быть использован для быстрого экране морфологических деятельности в сотни клеток на время, что существенно облегчает изучение структуры органелл за рамки отдельных органелл сегментации и реконструкции флуоресцентной конфокальной микроскопии сильно увеличенных цифровых изображений ограниченное поле зрения.
В этой демонстрации мы показываем данные из морских диатомовых, чтобы проиллюстрировать методологию. Мы также показываем, предварительные данные, полученные из живых клеток, чтобы дать представление о том, как метод может быть применен в соответствующие биологические контексте.
1. Получение клетки готовы
2. Получение оптической схемы готовы
3. Загрузка filterbank и используя установки, чтобы приобрести фильтруется, фоновые изображения
4. Покрытие клетки
5. Проведение эксперимента
6. Переключение среды подвергать клетки стауроспорин (STS), и поддержание среды в течение всего эксперимента
7. Представитель Результаты
По завершении эксперимента, сбор данных будет включать в себя большое количество изображений, которые фильтруются должны быть обработаны для извлечения субклеточных структурных данных. Два примера показаны для оптического фильтра банка, состоящий из 9 Габор подобные фильтры с = фильтр период S 0.95μm, гауссовские конверт стандартное отклонение S = S / 2 = 0.45μm и ориентации Φ = 0 ° до Φ = 160 ° в 20 ° шагом. (См. также [1] более подробно).
Пример 1: Морские Диатомовые
Мы впервые применили нашу ориентацию чувствительные фильтры банка морских диатомовых образцов (Каролина Биологические Компания питания) с ориентированными функциями, которые были хорошо видны в темном поле (DF) томографии (рис. 1). Оптически фильтруется изображения отображаются рядом с нефильтрованное изображение образца для сравнения.
Рисунок 1: Темные поля (DF) и оптически отфильтрованного изображения морских диатомовых водорослей. Мы будем анализировать диатомовых в правом нижнем углу изображения (белая стрелка в левом наиболее панели).
Набор из девяти Габор фильтра изображения диатомовых были обработаны пикселей на пиксель для ориентации объекта и округлость. Обработка состояла из (1) суммирование измеренными всех девяти Габор фильтра изображений в каждом пикселе, чтобы определить общую величину сигнала ответа тем самым кодирования ответ значение, и (2) нахождение ориентации Габор фильтр, Φ, при котором ответ максимальную и принимая отношение этого максимальный ответ на средний ответ для всех углов тем самым кодирования, в какой степени объекты в каждом пикселе имеют преимущественную ориентацию. Степень ориентации тесно связано с геометрическим соотношением сторон частицы. На рис. 2B, тыс.электронной общей реакции пикселя в банк фильтра (параметр 1) и степень ориентации или соотношение сторон (параметр 2) кодируются в насыщенность и оттенок, соответственно. Соотношение сторон около 1 (синий) присутствует в районах, где нет нужного угла ответа, в то время как большие значения (красный), указывают области, в которых выше нужного угла ответ присутствует. Основание ориентации частиц кодируется в колчане участка (рис. 2), где каждая строка тесно согласованы с основной ориентацией на местный уровень объекта, видимого в нефильтрованного темного поля (рис. 2).
Рисунок 2:: Dark полю изображения диатомовых. В: изображение объекта ориентации. Цветовая гамма указывает степень ориентации (соотношение сторон), а яркость кодирует значение общего ответа Габор фильтр. C: Ориентация объектов с ответом интенсивности ≥ 10% от максимума. Отрезок длинной оси указывает соответствующие структуры.
Пример 2: апоптоза клетки
Здесь мы показываем, фильтруется изображения бычьих эндотелиальных клетках, обработанных стауроспорин (STS), которые были обработаны таким же образом, как диатомовых водорослей. Рис. 3 показана нефильтрованное темного поля (DF) образ клетки вместе с девятью фильтруется изображений в момент Т =- 180 мин. до начала лечения STS.
Рисунок 3: Темные поля (DF) и оптически фильтруется образы поле, содержащее несколько живой клетки эндотелия.
Фильтруется изображения были впоследствии приобрел каждые 20 минут в течение трех часов после лечения STS. Рис. 4а показана карта соотношением сторон клетки в зависимости от времени. В этом случае оттенок отражает степень ориентации (обозначенный ориентированность), как для цветового тона на рис. 2b выше. Тем не менее, яркость соотношение сторон не было, взвешенных по средней фильтр ответа. Регистрируясь наши карты с соотношением сторон изображения флуоресценции меченых митохондрий в этих клетках (рис. 4б), мы определили, что падение измеряется соотношением сторон была приурочена к сотовой областей, содержащих митохондрии и одновременно с митохондриальной фрагментации которое можно было наблюдать непосредственно в флуоресцентные изображения одного и того же клеток. Рис. 5 показывает время участки изображающие изменение пропорций в зависимости от времени в клетках апоптоза. Внутри каждой клетки, есть падение соотношения сторон при Т = 60-100 мин в регионах, которые регистрируются с люминесцентными митохондрий, но не в регионах, которые зарегистрированы в тусклом фоне флуоресценции областей.
Рисунок 4: Формат кадра (а) и флуоресценции (б) изображений эндотелиальных клетках, обработанных апоптоз индуктора, стауроспорин.
Рисунок 5: Время участков сравнения уменьшение частиц соотношение сторон (ориентированность) в эндотелиальных клетках, обработанных стауроспорин. Отдельные следы представляют время участки в пределах одной клетки. Падение ориентированности сводится к регионам клетки, которые регистрируются с люминесцентными митохондрий (слева) и отсутствует в оставшийся фоновой флуоресценции регионов (правая панель).
Теперь, когда мы определили, что падение соотношение сторон соответствует митохондриальной фрагментации, мы можем вызывать апоптоз в этих клетках, измерять фрагментации с помощью нашего метода оптической разброс без этикетки клеток, и изучения влияния различных генетических и экспериментальных условиях на этом динамичным.
Описанный выше метод дает морфометрические карты объекта, который может кодировать размер частиц или ориентации, например. Эта структурная информация может быть использована в нескольких направлениях:
Микро-зеркала устройство в это исследование было профинансировано Уитакер грант Фонда RG-02-0682 Н. Boustany. Текущая работа финансируется за счет гранта NSF-DBI-0852857 Н. Boustany. RM Pasternack при частичной финансовой поддержке стипендии Президента Rutgers Высшее. Мы также хотели бы поблагодарить д-ра E. White для iBMK клетки, используемые в наших исследованиях и д-р Д. Н. Метаксас за полезные обсуждения относительно оптической фильтрации стратегий.
Name | Company | Catalog Number | Comments |
DMEM | Invitrogen | Low glucose DMEM | |
Liebowitz L15 medium | Invitrogen | Without phenol red | |
L-glutamine | Invitrogen | ||
Mitotracker Green | Invitrogen | ||
Bovine Brain Extract | Clonetics | ||
Fetal Bovine Serum | Gemini Bio Products | ||
Heparin | Sigma-Aldrich | ||
Staurosporine | Sigma-Aldrich | ||
Dymethylsulfoxide | Sigma-Aldrich | ||
Inverted microscope | Carl Zeiss, Inc. | Axiovert 200M | |
DMD | Texas Instruments | TI 0.7 XGA DMD 1100 | |
CCD | Roper Scientific | Cascase 512B | High (16 bit) dynamic range CCD |
CCD | Roper Scientific | Coolsnap cf |
Запросить разрешение на использование текста или рисунков этого JoVE статьи
Запросить разрешениеThis article has been published
Video Coming Soon
Авторские права © 2025 MyJoVE Corporation. Все права защищены