JoVE Logo
Faculty Resource Center

Sign In

Summary

Abstract

Introduction

Protocol

Representative Results

Discussion

Acknowledgements

Materials

References

Neuroscience

Helhjärna encellig avbildning och analys av intakta neonatala mushjärnor med hjälp av MR, vävnadsrensning och ljusarkmikroskopi

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

Detta protokoll beskriver metoder för att genomföra magnetisk resonansavbildning, rensning och immunmärkning av intakta mushjärnor med hjälp av iDISCO+, följt av en detaljerad beskrivning av avbildning med hjälp av ljusarkmikroskopi och nedströmsanalyser med NuMorph.

Vävnadsrensning följt av ljusarkmikroskopi (LSFM) möjliggör cellulär upplösningsavbildning av intakt hjärnstruktur, vilket möjliggör kvantitativ analys av strukturella förändringar orsakade av genetiska eller miljömässiga störningar. Helhjärnavbildning resulterar i mer exakt kvantifiering av celler och studier av regionspecifika skillnader som kan missas med vanligt förekommande mikroskopi av fysiskt snittad vävnad. Att använda ljusarkmikroskopi för att avbilda rensade hjärnor ökar förvärvshastigheten kraftigt jämfört med konfokalmikroskopi. Även om dessa bilder producerar mycket stora mängder hjärnstrukturdata, är de flesta beräkningsverktyg som utför funktionskvantifiering i bilder av rensad vävnad begränsade till att räkna glesa cellpopulationer, snarare än alla kärnor.

Här demonstrerar vi NuMorph (Nuclear-Based Morphometry), en grupp analysverktyg, för att kvantifiera alla kärnor och kärnmarkörer inom kommenterade regioner i en postnatal dag 4 (P4) mushjärna efter rensning och avbildning på ett ljusarkmikroskop. Vi beskriver magnetisk resonanstomografi (MRI) för att mäta hjärnvolymen före krympning orsakad av vävnadsrensande uttorkningssteg, vävnadsrensning med iDISCO+-metoden, inklusive immunmärkning, följt av ljusarkmikroskopi med hjälp av en kommersiellt tillgänglig plattform för att avbilda mushjärnor med cellulär upplösning. Vi demonstrerar sedan den här bildanalyspipelinen med NuMorph, som används för att korrigera intensitetsskillnader, sy bildpaneler, justera flera kanaler, räkna kärnor och kommentera hjärnregioner genom registrering till offentligt tillgängliga atlaser.

Vi utformade detta tillvägagångssätt med hjälp av offentligt tillgängliga protokoll och programvara, så att alla forskare med nödvändiga mikroskop och beräkningsresurser kan utföra dessa tekniker. Dessa vävnadsrensnings-, avbildnings- och beräkningsverktyg möjliggör mätning och kvantifiering av den tredimensionella (3D) organisationen av celltyper i cortex och bör vara allmänt tillämplig på alla vilda typer / knockout-musstudiedesigner.

Helhjärnavbildning med encellsupplösning är en viktig utmaning inom neurovetenskapen. Hjärnbilder med cellulär upplösning möjliggör detaljerad analys och kartläggning på systemnivå av hjärnkretsar och hur dessa kretsar störs av genetiska eller miljömässiga riskfaktorer för neuropsykiatriska störningar, cellulärt beteende vid utveckling av embryon samt neurala kretsar i den vuxna hjärnan 1,2,3. Det finns flera histologiska metoder som möjliggör högupplösta bilder av den rekonstruerade 3D-hjärnan; Dessa tekniker kräver dock dyr, specialiserad utrustning, kanske inte är kompatib....

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

Alla möss användes i enlighet med och godkändes av Institutional Animal Care and Use Committee (IACUC) vid University of North Carolina at Chapel Hill.

1. Musdissektion och perfusion

OBS: Följande dissektioner utfördes på P4- och P14-möss med hjälp av en spruta. Volymen av perfusionsvätska varierar beroende på djurets ålder.

  1. Perfusion
    VARNING: Paraformaldehyd (PFA) är en farlig kemikalie. Utför alla perfusionssteg i en kemi.......

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

Eftersom iDISCO+-protokollet introducerar betydande vävnadskrympning, vilket lätt märks av ögat (figur 2B), lade vi till ett MR-steg i denna pipeline före vävnadsrensning för att kvantifiera krympningen som induceras av vävnadsrensning. Arbetsflödet börjar med att ta bort icke-hjärnvävnaden från MR-bilden (figur 2C). Därefter appliceras en styv transformation (3 översättnings- och 3 rotationsvinklar) för att justera MR-bilden till ljusarkbilden .......

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

Vävnadsrensningsmetoder är användbara tekniker för att mäta 3D-cellulär organisation av hjärnan. Det finns en mängd vävnadsrensningsmetoder som beskrivs i litteraturen, var och en med sina fördelar och begränsningar 6,7,8,9. Alternativen för beräkningsverktyg för att analysera celltyperna i de vävnadsrensade bilderna är relativt begränsade. Andra tillgängliga verktyg har imple.......

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

Detta arbete stöddes av NIH (R01MH121433, R01MH118349 och R01MH120125 till JLS och R01NS110791 till GW) och Foundation of Hope. Vi tackar Pablo Ariel från Microscopy Services Laboratory för att ha hjälpt till med provavbildning. Microscopy Services Laboratory vid Institutionen för patologi och laboratoriemedicin stöds delvis av Cancer Center Core Support Grant P30 CA016086 till University of North Carolina (UNC) Lineberger Comprehensive Cancer Center. Neuroscience Microscopy Core stöds av bidrag P30 NS045892. Forskning som rapporteras i denna publikation stöddes delvis av 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