JoVE Logo
Faculty Resource Center

Sign In

Summary

Abstract

Introduction

Protocol

Representative Results

Discussion

Acknowledgements

Materials

References

Neuroscience

Helhjerne enkeltcellebilleddannelse og analyse af intakte neonatale musehjerner ved hjælp af MR, vævsrensning og lysarkmikroskopi

Published: August 1st, 2022

DOI:

10.3791/64096

1UNC Neuroscience Center, University of North Carolina, Chapel Hill, 2Department of Genetics, University of North Carolina, Chapel Hill, 3Department of Psychiatry, University of North Carolina, Chapel Hill, 4Center for Animal Magnetic Resonance Imaging, The University of North Carolina at Chapel Hill, 5Biomedical Research Imaging Center, The University of North Carolina at Chapel Hill, 6Department of Neurology, The University of North Carolina at Chapel Hill, 7Department of Computer Science, The University of North Carolina at Greensboro
* These authors contributed equally

Denne protokol beskriver metoder til udførelse af magnetisk resonansbilleddannelse, rydning og immunmærkning af intakte musehjerner ved hjælp af iDISCO+, efterfulgt af en detaljeret beskrivelse af billeddannelse ved hjælp af lysarkmikroskopi og nedstrømsanalyser ved hjælp af NuMorph.

Vævsrensning efterfulgt af lysarkmikroskopi (LSFM) muliggør cellulær opløsningsbilleddannelse af intakt hjernestruktur, hvilket muliggør kvantitativ analyse af strukturelle ændringer forårsaget af genetiske eller miljømæssige forstyrrelser. Helhjernebilleddannelse resulterer i mere nøjagtig kvantificering af celler og undersøgelse af regionsspecifikke forskelle, der kan gå glip af med almindeligt anvendt mikroskopi af fysisk sektioneret væv. Brug af lysarkmikroskopi til billedrensede hjerner øger anskaffelseshastigheden betydeligt sammenlignet med konfokal mikroskopi. Selvom disse billeder producerer meget store mængder hjernestrukturelle data, er de fleste beregningsværktøjer, der udfører funktionskvantificering i billeder af ryddet væv, begrænset til at tælle sparsomme cellepopulationer snarere end alle kerner.

Her demonstrerer vi NuMorph (Nuclear-Based Morphometry), en gruppe analyseværktøjer, til at kvantificere alle kerner og nukleare markører inden for kommenterede områder af en postnatal dag 4 (P4) musehjerne efter rydning og billeddannelse på et lysarkmikroskop. Vi beskriver magnetisk resonansbilleddannelse (MRI) for at måle hjernevolumen før krympning forårsaget af vævsrensningsdehydreringstrin, vævsrensning ved hjælp af iDISCO + -metoden, herunder immunmærkning, efterfulgt af lysarkmikroskopi ved hjælp af en kommercielt tilgængelig platform til at afbilde musehjerner ved cellulær opløsning. Vi demonstrerer derefter denne billedanalysepipeline ved hjælp af NuMorph, som bruges til at korrigere intensitetsforskelle, sy billedfliser, justere flere kanaler, tælle kerner og kommentere hjerneområder gennem registrering til offentligt tilgængelige atlasser.

Vi designede denne tilgang ved hjælp af offentligt tilgængelige protokoller og software, så enhver forsker med de nødvendige mikroskop- og beregningsressourcer kan udføre disse teknikker. Disse vævsrensnings-, billeddannelses- og beregningsværktøjer muliggør måling og kvantificering af den tredimensionelle (3D) organisering af celletyper i cortex og bør være bredt anvendelig til ethvert vildtype / knockout-museundersøgelsesdesign.

Helhjernebilleddannelse ved enkeltcelleopløsning er en vigtig udfordring inden for neurovidenskab. Hjernebilleder i cellulær opløsning giver mulighed for detaljeret analyse og kortlægning på systemniveau af hjernekredsløb, og hvordan dette kredsløb forstyrres af genetiske eller miljømæssige risikofaktorer for neuropsykiatriske lidelser, cellulær adfærd ved udvikling af embryoner samt neurale kredsløb i den voksne hjerne 1,2,3. Der er flere histologiske metoder, der giver mulighed for billeder i høj opløsning af den rekonstruerede 3D-hjerne; disse teknikker kræver imidlertid d....

Log in or to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

Alle mus blev brugt i overensstemmelse med og godkendt af Institutional Animal Care and Use Committee (IACUC) ved University of North Carolina i Chapel Hill.

1. Musedissektion og perfusion

BEMÆRK: Følgende dissektioner blev udført på P4- og P14-mus ved hjælp af en sprøjte. Volumenet af perfusionsvæske vil variere afhængigt af dyrets alder.

  1. Perfusion
    FORSIGTIG: Paraformaldehyd (PFA) er et farligt kemikalie. Udfør alle perfusions.......

Log in or to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

Da iDISCO+ protokollen introducerer signifikant vævskrympning, som let kan mærkes af øjet (figur 2B), tilføjede vi et MR-trin til denne rørledning før vævsrensning for at kvantificere krympningen induceret af vævsrensning. Arbejdsgangen starter med fjernelse af ikke-hjernevævet fra MR-billedet (figur 2C). Derefter anvendes en stiv transformation (3 oversættelses- og 3 rotationsvinkler) for at justere MR-billedet til lysarkbilledet (

Log in or to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

Vævsrensningsmetoder er nyttige teknikker til måling af 3D-cellulær organisering af hjernen. Der er et væld af vævsrensningsmetoder beskrevet i litteraturen, hver med sine fordele og begrænsninger 6,7,8,9. Mulighederne for beregningsværktøjer til at analysere celletyperne i de vævsryddede billeder er relativt begrænsede. Andre tilgængelige værktøjer er blevet implementeret til spar.......

Log in or to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

Dette arbejde blev støttet af NIH (R01MH121433, R01MH118349 og R01MH120125 til JLS og R01NS110791 til GW) og Foundation of Hope. Vi takker Pablo Ariel fra Microscopy Services Laboratory for at hjælpe med prøvebilleddannelse. Microscopy Services Laboratory i Institut for Patologi og Laboratoriemedicin støttes delvist af Cancer Center Core Support Grant P30 CA016086 til University of North Carolina (UNC) Lineberger Comprehensive Cancer Center. Neuroscience Microscopy Core er støttet af bevilling P30 NS045892. Forskning rapporteret i denne publikation blev delvist støttet af North Carolina Biotech Center Institutional Support Grant 2016-IDG-1016.

....

Log in or to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

NameCompanyCatalog NumberComments
Bruker 9.4T/30 cm MRI ScannerBruker BiospecHorizontal Bore Animal MRI System
Dibenzyl etherSigma-Aldrich108014-1KG
Dichloromethane (DCM)Sigma-Aldrich270997-1L
Dimethyl sulfoxide (DMSO)Fisher-ScientificICN19605590
Donkey serumSigma-AldrichS30-100ML
EVO 860 4TB external SSD
Fomblin YSpeciality Fluids CompanyYL-VAC-25-6perfluoropolyether lubricant
gadolinium contrast agent (ProHance)Bracco DiagnosticsA9576
gadolinium contrast agent(ProHance)Bracco Diagnostics0270-1111-03
GeForce GTX 1080 Ti 11GB GPUEVGA08G-P4-6286-KR
GlycineSigma-AldrichG7126-500G
Heparin sodium saltSigma-AldrichH3393-10KUDissolved in H2O to 10 mg/mL
Hydrogen peroxide solution, 30%Sigma-AldrichH1009-100ML
ImSpector ProLaVision BioTecMicroscope image acquisition software
ITK Snapsegmentation software
MethanolFisher-ScientificA412SK-4
MVPLAPO 2x/0.5 NA ObjectiveOlympus
Paraformaldehyde, powder, 95% (PFA)Sigma-Aldrich30525-89-4Dissolved in 1x PBS to 4%
Phosphate Buffered Saline 10x (PBS)Corning46-013-CMDiluted to 1x in H2O
Sodium AzideSigma-AldrichS2002-100GDissolved in H2O to 10%
Sodium deoxycholateSigma-AldrichD6750-10G
Tergitol type NP-40Sigma-AldrichNP40S-100ML
TritonX-100Sigma-AldrichT8787-50ML
Tween-20Fisher-ScientificBP337 500
Ultramicroscope II Light Sheet MicroscopeLaVision BioTec
Xeon Processor E5-2690 v4IntelE5-2690
Zyla sCMOS CameraAndorComplementary metal oxide semiconductor camera
AntibodyWorking concentration
Alexa Fluor Goat 790 Anti-RabbitThermofisher ScientificA11369(1:50)
Alexa Fluor Goat 568 Anti-RatThermofisher ScientificA11077(1:200)
Rat anti-Ctip2Abcamab18465(1:400)
Rabbit anti-Brn2Cell Signaling Technology12137(1:100)
To-Pro 3 (TP3)Thermofisher ScientificT3605(1:400)

  1. Dodt, H. U., et al. Ultramicroscopy: Three-dimensional visualization of neuronal networks in the whole mouse brain. Nature Methods. 4 (4), 331-336 (2007).
  2. Hägerling, R., et al. A novel multistep mechanism for initial lymphangiogenesis in mouse embryos based on ultramicroscopy. The EMBO Journal. 32 (5), 629-644 (2013).
  3. Tomer, R., Khairy, K., Keller, P. J. Shedding light on the system: studying embryonic development with light sheet microscopy. Current Opinion in Genetics & Development. 21 (5), 558-565 (2011).
  4. Li, A., et al. Micro-optical sectioning tomography to obtain a high-resolution atlas of the mouse brain. Science. 330 (6009), 1404-1408 (2010).
  5. Stoner, R., et al. Patches of disorganization in the neocortex of children with autism. The New England Journal of Medicine. 370 (13), 1209-1219 (2014).
  6. Renier, N., et al. IDISCO: A simple, rapid method to immunolabel large tissue samples for volume imaging. Cell. 159 (4), 896-910 (2014).
  7. Susaki, E. A., et al. Whole-brain imaging with single-cell resolution using chemical cocktails and computational analysis. Cell. 157 (3), 726-739 (2014).
  8. Richardson, D. S., et al. Tissue clearing. Nature Reviews. Methods Primers. 1 (1), 84 (2021).
  9. Richardson, D. S., Lichtman, J. W. Clarifying tissue clearing. Cell. 162 (2), 246-257 (2015).
  10. Renier, N., et al. Mapping of brain activity by automated volume analysis of immediate early genes. Cell. 165 (7), 1789-1802 (2016).
  11. Santi, P. A. Light sheet fluorescence microscopy: a review. The Journal of Histochemistry and Cytochemistry: Official Journal of the Histochemistry Society. 59 (2), 129-138 (2011).
  12. Girkin, J. M., Carvalho, M. T. The light-sheet microscopy revolution. Journal of Optics. 20 (5), 053002 (2018).
  13. Budday, S., et al. Mechanical properties of gray and white matter brain tissue by indentation. Journal of the Mechanical Behavior of Biomedical Materials. 46, 318-330 (2015).
  14. Johnson, G. A., et al. High-throughput morphologic phenotyping of the mouse brain with magnetic resonance histology. NeuroImage. 37 (1), 82-89 (2007).
  15. Herculano-Houzel, S., Mota, B., Lent, R. Cellular scaling rules for rodent brains. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 103 (32), 12138-12143 (2006).
  16. Matsumoto, K., et al. Advanced CUBIC tissue clearing for whole-organ cell profiling. Nature Protocols. 14 (12), 3506-3537 (2019).
  17. Fürth, D., et al. An interactive framework for whole-brain maps at cellular resolution. Nature Neuroscience. 21 (1), 139-149 (2018).
  18. Chandrashekhar, V., et al. CloudReg: automatic terabyte-scale cross-modal brain volume registration. Nature Methods. 18 (8), 845-846 (2021).
  19. Krupa, O., et al. NuMorph: Tools for cortical cellular phenotyping in tissue-cleared whole-brain images. Cell Reports. 37 (2), 109802 (2021).
  20. Petiet, A., Delatour, B., Dhenain, M. Models of neurodegenerative disease - Alzheimer's anatomical and amyloid plaque imaging. Methods in Molecular Biology. 771, 293-308 (2011).
  21. Jenkinson, M., Beckmann, C. F., Behrens, T. E. J., Woolrich, M. W., Smith, S. M. FSL. NeuroImage. 62, 782-790 (2012).
  22. Jenkinson, M., Bannister, P., Brady, M., Smith, S. Improved optimization for the robust and accurate linear registration and motion correction of brain images. NeuroImage. 17 (2), 825-841 (2002).
  23. Avants, B. B., Epstein, C. L., Grossman, M., Gee, J. C. Symmetric diffeomorphic image registration with cross-correlation: evaluating automated labeling of elderly and neurodegenerative brain. Medical Image Analysis. 12 (1), 26-41 (2008).
  24. . iDISCO method Available from: https://idisco.info/ (2022)
  25. Ariel, P. UltraMicroscope II - A User Guide. University of North Carolina at Chapel Hill. , (2019).
  26. . Anaconda Distribution - Anaconda documentation Available from: https://docs.anaconda.com/anaconda/ (2022)
  27. Peng, T., et al. A BaSiC tool for background and shading correction of optical microscopy images. Nature Communications. 8, 14836 (2017).
  28. Klein, S., Staring, M., Murphy, K., Viergever, M. A., Pluim, J. P. W. elastix: a toolbox for intensity-based medical image registration. IEEE Transactions on Medical Imaging. 29, 196-205 (2010).
  29. Lowe, G. Sift-the scale invariant feature transform. International Journal. 2 (91-110), 2 (2004).
  30. Young, D. M., et al. Whole-brain image analysis and anatomical atlas 3D generation using MagellanMapper. Current Protocols in Neuroscience. 94 (1), 104 (2020).
  31. Schindelin, J., et al. Fiji: an open-source platform for biological-image analysis. Nature Methods. 9 (7), 676-682 (2012).
  32. Velíšek, L. Under the (Light) sheet after the iDISCO. Epilepsy Currents / American Epilepsy Society. 16 (6), 405-407 (2016).
  33. Young, D. M., et al. Constructing and optimizing 3D atlases from 2D data with application to the developing mouse brain. eLife. 10, (2021).
  34. Yun, D. H., et al. Ultrafast immunostaining of organ-scale tissues for scalable proteomic phenotyping. bioRxiv. , (2019).
  35. Silvestri, L., et al. Universal autofocus for quantitative volumetric microscopy of whole mouse brains. Nature Methods. 18 (8), 953-958 (2021).
  36. Frasconi, P., et al. Large-scale automated identification of mouse brain cells in confocal light sheet microscopy images. Bioinformatics. 30 (17), 587 (2014).
  37. Kruskal, J. B. On the shortest spanning subtree of a graph and the traveling salesman problem. Proceedings of the American Mathematical Society. American Mathematical Society. 7 (1), 48-50 (1956).
  38. Wang, Q., et al. The allen mouse brain common coordinate framework: A 3D reference atlas. Cell. 181, 936-953 (2020).
  39. Borland, D., et al. Segmentor: a tool for manual refinement of 3D microscopy annotations. BMC Bioinformatics. 22 (1), 260 (2021).
  40. Kumar, A., et al. Dual-view plane illumination microscopy for rapid and spatially isotropic imaging. Nature Protocols. 9 (11), 2555-2573 (2014).

This article has been published

Video Coming Soon

JoVE Logo

Privacy

Terms of Use

Policies

Research

Education

ABOUT JoVE

Copyright © 2024 MyJoVE Corporation. All rights reserved