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Neuroscience

Ganzhirn-Einzelzellbildgebung und Analyse intakter neonataler Mausgehirne mittels MRT, Gewebereinigung und Lichtblattmikroskopie

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

Dieses Protokoll beschreibt Methoden zur Durchführung von Magnetresonanztomographie, Clearing und Immunmarkierung intakter Mausgehirne mit iDISCO+, gefolgt von einer detaillierten Beschreibung der Bildgebung mittels Lichtblattmikroskopie und nachgeschalteten Analysen mit NuMorph.

Die Gewebereinigung gefolgt von Lichtblattmikroskopie (LSFM) ermöglicht die zelluläre Bildgebung intakter Gehirnstrukturen und ermöglicht eine quantitative Analyse struktureller Veränderungen, die durch genetische oder Umweltstörungen verursacht werden. Die Ganzhirnbildgebung führt zu einer genaueren Quantifizierung von Zellen und zur Untersuchung regionsspezifischer Unterschiede, die bei häufig verwendeter Mikroskopie von physisch geschnittenem Gewebe übersehen werden können. Die Verwendung von Lichtblattmikroskopie zur Abbildung geklärter Gehirne erhöht die Aufnahmegeschwindigkeit im Vergleich zur konfokalen Mikroskopie erheblich. Obwohl diese Bilder sehr große Mengen an Gehirnstrukturdaten produzieren, sind die meisten Computerwerkzeuge, die eine Merkmalsquantifizierung in Bildern von geklärtem Gewebe durchführen, darauf beschränkt, spärliche Zellpopulationen und nicht alle Kerne zu zählen.

Hier demonstrieren wir NuMorph (Nuclear-Based Morphometry), eine Gruppe von Analysewerkzeugen, um alle Kerne und Kernmarker in annotierten Regionen eines postnatalen Day 4 (P4) Mausgehirns nach der Klärung und Bildgebung auf einem Lichtblattmikroskop zu quantifizieren. Wir beschreiben Magnetresonanztomographie (MRT) zur Messung des Gehirnvolumens vor der Schrumpfung durch Dehydratationsschritte zur Gewebereinigung, Gewebereinigung mit der iDISCO+-Methode, einschließlich Immunmarkierung, gefolgt von Lichtblattmikroskopie mit einer kommerziell erhältlichen Plattform zur Abbildung von Mäusegehirnen mit zellulärer Auflösung. Anschließend demonstrieren wir diese Bildanalyse-Pipeline mit NuMorph, die verwendet wird, um Intensitätsunterschiede zu korrigieren, Bildkacheln zu nähen, mehrere Kanäle auszurichten, Kerne zu zählen und Gehirnregionen durch Registrierung in öffentlich verfügbaren Atlanten zu kommentieren.

Wir haben diesen Ansatz unter Verwendung öffentlich verfügbarer Protokolle und Software entwickelt, so dass jeder Forscher mit den erforderlichen Mikroskop- und Rechenressourcen diese Techniken durchführen kann. Diese Gewebereinigungs-, Bildgebungs- und Computerwerkzeuge ermöglichen die Messung und Quantifizierung der dreidimensionalen (3D) Organisation von Zelltypen im Kortex und sollten für jedes Wildtyp- / Knockout-Mausstudiendesign allgemein anwendbar sein.

Die Bildgebung des gesamten Gehirns mit Einzelzellauflösung ist eine wichtige Herausforderung in den Neurowissenschaften. Gehirnbilder mit zellularer Auflösung ermöglichen eine detaillierte Analyse und Kartierung von Gehirnschaltkreisen auf Systemebene und wie diese Schaltkreise durch genetische oder umweltbedingte Risikofaktoren für neuropsychiatrische Störungen, zelluläres Verhalten bei sich entwickelnden Embryonen sowie neuronale Schaltkreise im erwachsenen Gehirn gestört werden 1,2,3. Es gibt mehrere histologische Methoden, die hochauflösende Bilder des rekonstruierten 3D....

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Alle Mäuse wurden in Übereinstimmung mit dem Institutional Animal Care and Use Committee (IACUC) an der University of North Carolina in Chapel Hill verwendet und von diesem genehmigt.

1. Mausdissektion und Durchblutung

HINWEIS: Die folgenden Dissektionen wurden an P4- und P14-Mäusen mit einer Spritze durchgeführt. Das Volumen der Perfusionsflüssigkeit variiert je nach Alter des Tieres.

  1. Perfusion
    ACHTUNG: Paraformaldehyd (PFA) ist e.......

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Da das iDISCO+-Protokoll eine signifikante Gewebeschrumpfung einführt, die mit dem Auge leicht wahrnehmbar ist (Abbildung 2B), haben wir dieser Pipeline vor der Gewebereinigung einen MRT-Schritt hinzugefügt, um die durch die Gewebereinigung induzierte Schrumpfung zu quantifizieren. Der Workflow beginnt mit der Entfernung des Nicht-Hirngewebes aus dem MR-Bild (Abbildung 2C). Als nächstes wird eine starre Transformation (3 Translations- und 3 Drehwinkel) angewe.......

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Gewebereinigungsmethoden sind nützliche Techniken zur Messung der 3D-Zellorganisation des Gehirns. Es gibt eine Vielzahl von Gewebereinigungsmethoden, die in der Literatur beschrieben sind, jede mit ihren Vorteilen und Einschränkungen 6,7,8,9. Die Möglichkeiten für Computerwerkzeuge zur Analyse der Zelltypen in den gewebebereinigten Bildern sind relativ begrenzt. Andere verfügbare Werkzeug.......

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Diese Arbeit wurde vom NIH (R01MH121433, R01MH118349 und R01MH120125 an JLS und R01NS110791 an GW) und der Foundation of Hope unterstützt. Wir danken Pablo Ariel vom Microscopy Services Laboratory für die Unterstützung bei der Probenbildgebung. Das Microscopy Services Laboratory in der Abteilung für Pathologie und Labormedizin wird teilweise durch den Cancer Center Core Support Grant P30 CA016086 an das Lineberger Comprehensive Cancer Center der University of North Carolina (UNC) unterstützt. Der Neuroscience Microscopy Core wird durch den Zuschuss P30 NS045892 unterstützt. Die in dieser Publikation berichtete Forschung wurde teilweise durch den North Carolina Biotech....

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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).

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