Name: kinetic analysis of vasculogenesis quantifies dynamics of vasculogenesis and angiogenesis in vitro
Uploaded: 2018-01-31T15:00:00
Duration: 11 min 3 s
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Les auteurs remercient Lucy Miller, Leanne Hernandez, le Dr David Haas, Brittany Yeley (Indiana University School of Medicine), Dr Karen Pollok, Julie Mund, Matthew Repass et Emily Sims (Angio BioCore Indiana University Simon Cancer Center) pour excellente assistance technique lors de la dérivation des échantillons ECFC. Les auteurs remercient également les Drs Maureen A. Harrington, Edward F. Srour, Richard N. Day, Mervin C. Yoder et Matthias A. Clauss (Indiana University School of Medicine) pour discussion savante ainsi que les murs de Janice (Indiana University School of Medicine) pour assistance administrative. Toute l’imagerie s’est déroulée au centre de l’Indiana pour microscopie biologique, Indiana University School of Medicine. Ce travail a été soutenu par le National Institutes of Health (R01 HL094725, P30 CA82709 et U10 HD063094) et la Fondation pour les enfants de Riley. En outre, cette publication a été rendue possible avec prise en charge partielle du National Heart, Lung, and Blood Institute de The National Institutes of Health sous prix T32 de # HL007910.

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Les auteurs n’ont rien à divulguer.

KAV permet l’évaluation de grands ensembles de données avec plusieurs points dans le temps Traditionnellement, quantification de la vasculogénèse in vitro a consisté à un seul ou quelques mesures ponctuelles de temps. Cette approche statique est tout simplement insuffisante pour la capture et de quantifier un processus dynamique et complexe. Par conséquent, cette nouvelle méthode a été développée pour permettre une analyse efficace de la cinétique de formation du réseau pour avoir un aperçu des éventuels mécanismes moléculaires impliqués dans le processus dynamique de vasculogénèse. L’efficacité et l’automatisation sont des éléments importants dans le développement de nouvelles techniques pour générer et analyser de grandes quantités de données d’imagerie. KAV a été développé spécifiquement pour analyser les piles d’image grand consistant en des centaines d’images pour diminuer le temps et la main-d'oeuvre requise pour tirer des conclusions significatives sur le plan biologique d’ensembles de données time-lapse. Important, KAV effectue le traitement de l’image et la génération de données en quelques secondes pour les petits (moins de 100 images) image piles et minutes pour plus grand (plus de 100 images) image de piles, ce qui entraîne une efficacité inégalée. En outre, Organisation des données dans des tableurs par le temps et les paramètres mesurés permet la génération rapide de présentation graphique et l’analyse statistique.
Difficultés dans l’application réussie de cette approche Bien que ce test inclut des améliorations pour l’acquisition d’images et l’analyse, certains obstacles susceptibles d’entraver mise en œuvre réussie. Les quatre principaux obstacles comprennent la stabilité de l’humidité, précision de chronométrage de placage à acquisition d’images, logiciels et matériel fiabilité et gestion de grands ensembles de données généré pour chaque expérience. L’imagerie de cellules vivantes stable pendant plusieurs heures peut être difficile. Plus précisément, humidification appropriée et compatible est requise pour les chambres d’imagerie. Angiogenèse diapositives sont utilisés dans ce test, qui sont conçus pour la parallélisation des dosages de l’angiogenèse axée sur la matrice. Leur faible volume, environ 50 µL, rend l’évaporation et condensation des considérations importantes pour les conditions de culture prolongée. Pour lutter contre ce problème expérimental, il est nécessaire d’utiliser un incubateur qui régule l’humidité. Toutefois, il peut être également nécessaire d’augmenter ce règlement si un séchage excessif de la chambre d’imagerie se produit au fil du temps. Nous avons trouvé que l’approche la plus simple pour augmenter l’humidité est d’augmenter la surface de l’eau dans la chambre. Pour atteindre cet objectif, notre protocole suggère les trois sources d’eau suivantes : une deuxième diapositive chambrée rempli d’eau, qui est également où la température de l’incubateur est mesurée, l’eau dans la zone entourant les puits sur les diapositives et humidifié papier-filtre ou les lingettes. À l’inverse, la condensation se produit lorsque la température de l’air dans la pièce refroidit le bas de la lame et de l’humidité à l’intérieur de la chambre se condense sur les diapositives et les puits. Cette complication peut conduire à une dilution des médias cellulaire et un effet de lentilles qui interfère avec le contraste de phase. Dans ces études, condensation était réduite par application d’air chaud (39-42 ° C) sur le fond de la diapositive.
Un facteur important dans toute étude Time-lapse est la cohérence entre l’amorce de l’expérience et l’imagerie. Le moment du démarrage de l’imagerie est essentiel pour l’interprétation des événements en aval. Afin d’assurer la précision de chronométrage de cette épreuve, le temps entre les ensemencements initiaux et le premier point de l’image temps devrait être étroitement contrôlé. Dans la pratique, ce « temps mort » peut être minimisé, mais plus important encore, il doit être cohérent pour permettre des expériences sur des jours différents à comparer. Par exemple, dans le présent protocole, nous prévoyons un temps mort d’environ 30 min. Cela peut être facilité par la proximité de préparation expérimentale et d’établissements d’imagerie.
Ce qui pourrait sembler détails banals à première vue sont importants pour le logiciel, la stabilité du matériel et gestion des données. Logiciel et pilotes matériels connexes, environnement réseau et un logiciel automatisé met à jour tous les affectent la stabilité du logiciel. Il convient de tester ce protocole dans un « dry run » pour identifier les goulets d’étranglement et les sources potentielles de problèmes dans l’acquisition de l’image ; par exemple, vérifier pour l’installation de cellules vivantes non fiable, fiabilité stade, obturateur et appareil photo et les politiques de technologie d’information institutionnelle sur automatisé système d’exploitation et des mises à jour logicielles.
Gestion des données est une préoccupation constante de toute expérience d’imagerie qui génère des centaines de milliers d’images. Heureusement, un logiciel commercial souvent vérifie l’espace disponible avant de commencer une expérience d’imagerie. Toutefois, ce test comprend également des traitement de l’image après capture et d’analyse qui peut ajouter à la charge d’espace de disque dur et interférer avec l’imagerie des expériences, si l’espace disponible est limité. En outre, la sécurité et la stabilité de l’ordinateur ne peuvent être garanties, même avec des solutions de matériel comme une baie redondante de disques identiques. Ainsi, une stratégie de gestion des données pour s’assurer de l’espace sur les disques durs de l’ordinateur pour des expériences en cours et un robuste archivage de distant, par exemple avec une ressource d’archivage institutionnelle, est nécessaire.
Stratégies pour maximiser la qualité d’Image Bien que la capacité de KAV à discerner avec précision ECFCs de l’arrière-plan de la matrice est robuste, la sensibilité du test est tributaire de la qualité d’image. Par exemple, si l’image a faible contraste, le logiciel détectera les réseaux de cellules avec moins de précision (Figure 2B). La qualité du contraste de phase est influencée par plusieurs facteurs, y compris les réglages du microscope utilisé pour l’acquisition d’images, chargement de la matrice et le support de suspension cellulaire au cours de la préparation de l’essai et maintien des niveaux de médias dans les puits tout au long de l’imagerie. Pour optimiser le contraste de phase de ces tests, des ajustements mineurs à l’alignement d’anneau de phase dans le microscope ont été faites pour améliorer le contraste. En outre, préparation de l’échantillon a été rigoureusement testée pour assurer le chargement des médias égale et uniforme. Si la quantité de matrice et/ou média chargé dans les puits est soit inférieure ou supérieure à l’intervalle optimal, un ménisque peut se former menant à contraste de phase altérée. Enfin, en raison du faible volume de liquide dans les puits, il est essentiel de maintenir des niveaux de médias en minimisant l’évaporation et condensation, comme indiqué plus haut. Dans l’ensemble, optimisation de l’analyse est essentielle pour générer des images de contraste de haute qualité pour l’analyse.
En plus de la qualité de contraste de phase, autres facteurs peuvent également avoir des répercussions résultats test y compris la contamination des médias, des imperfections dans la matrice et les particules ou débris dans la matrice ou les médias. Contamination est un danger de ce test, puisqu’il s’agit de l’imagerie de cellules vivantes pendant plusieurs heures dans une chambre de microscopie. Pour réduire le risque de contamination, les suspensions de la matrice et les cellules sont chargées sur la diapositive dans une hotte stérile. En outre, chaque échantillon est généralement plaquée en double ou triple exemplaire pour une expérience visant à minimiser le risque de perte de données due à des problèmes imprévus tels que des débris ou des particules, l’analyse de la confusion.
Échantillon hétérogénéité lecteurs ont besoin de sensibilité accrue L’hétérogénéité a été observée et rapportée dans les études précédentes de ECFCs exposés à GDM13. Un haut niveau d’hétérogénéité en fonction de la cellule observée dans ces échantillons est supposé pour être attribuable à plusieurs facteurs, y compris la gravité de la maladie maternelle, la durée de la maladie et style de gestion servant à régulariser la glycémie. Ce qui est important, cette approche analytique tient la gamme dynamique de ECFC vasculogénèse, rendant possible d’identifier des différences phénotypiques en raison de l’hétérogénéité fonctionnelle dans les échantillons de grossesses GDM. Dans l’ensemble, l’utilisation d’échantillons de patients primaires, tels que ceux utilisés dans ces études, peut introduire une plus grande variabilité comparée à une lignée de cellules. Comme est davantage l’accent sur des études translationnelles impliquant plusieurs échantillons animaux ou humains primaires avec variabilité fonctionnelle, la sensibilité est essentielle pour la détection et la dérivation des mesures significatives sur le plan biologique et des conclusions. Par conséquent, développement d’approches comme KAV permettra d’améliorer la quantité et la qualité des données généré par angiogenèse et in vitro vasculogénèse essais pour permettre des observations et des conclusions plus robuste. En outre, ces données faciliteront la future enquête sur les mécanismes moléculaires sous-jacents qui contribuent à l’altération ECFC vasculogénèse après une exposition intra-utérine GDM.
Applications futures de cette approche Bien que cette méthode a été appliquée pour évaluer les foetus ECFC vasculogénèse in vitro dans ces études, les applications potentielles de cette approche sont nombreux. Cette technique peut être facilement implémentée afin d’étudier une population cellulaire qui participe au processus de vasculogénèse ou angiogenèse. Plus précisément, il peut être utilisé pour étudier les populations de cellules individuelles, comme l’a démontré dans cette étude, mais elle pourrait également être appliquée à des systèmes de co-culture. À l’avenir, il serait utile d’étendre cette approche au-delà de l’analyse bidimensionnelle en vitro pour évaluer des modèles tridimensionnels (3D). Bien que la dernière version de KAV ne suffirait pas pour la quantification des données d’imagerie 3D, une approche analytique Time-lapse, multi paramétrique de même conçue spécifiquement pour les modèles 3D ou en vivo informerait si des observations faites en deux dimensions in vitro , sont représentatifs de la fonction des cellules en milieu biologiquement plus pertinente.

L’aptitude des cellules endothéliales progénitrices vasculogénèse, ou la formation de vaisseaux de novo , est critique en établissant le système vasculaire embryonnaire au cours du développement1. En outre, autre formation de vaisseaux et la maturation des vaisseaux préexistants, qui est appelée angiogenèse, est également un processus clé dans le développement et dans la vie postnatale pour maintenir la circulation sanguine et l’homéostasie dans tout le corps2. Chaque organe du corps est dépendant du système vasculaire pour la livraison de l’oxygène et des nutriments et pour l’élimination des déchets3. Si l’homéostasie vasculaire n’est pas maintenu, tel que la réparation et la formation de vaisseaux sanguins sont insuffisants ou en excès, les maladies vasculaires peuvent provoquer4. Par conséquent, d’adaptation et de formation vasculaire sont couramment étudiés, car ils sont essentiels au maintien de la santé de l’orgue et sont impliqués dans le développement de nombreux états pathologiques.
En raison d’une meilleure compréhension de l’implication du système vasculaire dans le développement, ainsi que dans la progression et la manifestation de la maladie, les essais ont été développés pour modèle vasculogénèse et angiogenèse in vitro et in vivo5 ,6,7. Formation de vaisseaux de modélisation consiste à placage des cellules vasculaires, telles que les cellules endothéliales, dans la matrice de la membrane basale qui favorise l’organisation cellulaire et la formation de navire réseaux8,9,10. En général, qui suit la nuit d’incubation, images de cellule réseaux sont capturés à un moment unique, résultant en un petit nombre d’images pour analyse11,12,13. Par conséquent, les approches analytiques largement développées et optimisés pour la seule fois point de quotes-parts10,14. Cependant, les analyses statiques sont tout simplement insuffisantes pour capturer le processus dynamique de la formation de vaisseaux et donnent un aperçu limité de possibles mécanismes impliqués. Bien que l’augmentation de la fréquence d’imagerie fourniraient probablement les données nécessaires pour identifier la cinétique de la formation, application d’analytique précédemment développés jusqu'à un point plusieurs fois d’imagerie approche serait inefficace et main d’oeuvre intensive14. En outre, malgré le développement d’analyses disponibles dans le commerce, une taxe de payer-par-image restitue cette option coût prohibitif pour les études cinétiques dans laquelle des milliers d’images sont généré15. Par conséquent, il est nécessaire dans le domaine pour une approche simple et efficace capturer et quantifier vasculogénèse in vitro, y compris la capacité d’analyser des ensembles d’images grand générés par microscopie des cellules vivantes Time-lapse.
Pour surmonter ces limites, une nouvelle approche a été développée dans le but d’élargir le moment unique imagerie pour permettre l’évaluation dynamique des vasculogénèse avec des images acquises chaque 15 min16. En capturant plusieurs points dans le temps sur plusieurs heures, cette approche fournit une description plus détaillée du processus de vasculogénèse, mais aussi de mieux comprendre les mécanismes potentiels contribuant à la formation et la maintenance de réseaux de navire. En plus d’améliorer la fréquence et la qualité d’acquisition d’images, cette approche intègre de nouveaux logiciels sous la forme d’un plug-in open source17. Le logiciel, dénommé comme analyse cinétique de vasculogénèse (KAV), est une application simplifiée qui incorpore le traitement de l’image et l’analyse spécifiquement pour des ensembles d’images grand produit des acquisitions point plusieurs fois. KAV analyse les images de contraste de phase par l’intermédiaire de segmentation d’image suivie de squelettisation18. Dix paramètres de structure de réseau sont quantifiés par KAV dont : branches, réseaux fermés, nœuds, domaines réseau, structures de réseau, ramifiés en triple nœuds, nœuds ramifiés en quad, la longueur des branches total, longueur des branches et la direction à rapport de nœud (voir schéma de la Figure 1)16. Application de l’approche KAV comprend un phénotype calculé, roman de in vitro vasculogénèse, dénommé la branche ratio de nœud. Nos travaux récents ont démontré que ce ratio est révélateur de la connectivité réseau et peut-être être associé à d’autres processus cellulaires impliqués dans la formation du réseau, par exemple la motilité16.
Bien que le foetus colonie endothélial formant vasculogénèse cellulaire (ECFC) a été évalué dans ces études, cette approche d’acquisition et d’analyse des images peut être facilement appliquée afin d’évaluer les types de cellules qui subissent une vasculogénèse ou angiogenèse. En outre, cette approche peut servir à identifier la fonction vasculaire altérée résultant de divers états pathologiques, comme le diabète gestationnel, comme illustré dans ces études. En outre, cette méthode pourrait être adaptée afin d’évaluer la formation de réseau et des ramifications, qui sont importants pour d’autres processus biologiquement pertinentes. Ainsi, l’impact potentiel de l’application de cette approche novatrice aux systèmes biologiques uniques est encore à déterminer.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" style="width:628px;" width="629">
	<colgroup>
		<col />
		<col />
		<col />
		<col />
	</colgroup>
	<tbody>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">100mm Tissue Culture Plates</td>
			<td style="width:127px;">Fisher</td>
			<td style="width:119px;">353003</td>
			<td style="width:167px;"></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">15ml conical tubes</td>
			<td>Fisher</td>
			<td>1495949B</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:216px;">Angiogenesis 15-well micro-slides</td>
			<td style="width:127px;">Ibidi</td>
			<td style="width:119px;">81506</td>
			<td style="width:167px;"></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Matrigel</td>
			<td style="width:127px;">Fisher (Corning)</td>
			<td style="width:119px;">354234</td>
			<td style="width:167px;"></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">EGM2 Medium</td>
			<td style="width:127px;">Lonza</td>
			<td style="width:119px;">CC3162</td>
			<td style="width:167px;"></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Fetal Bovine Serum</td>
			<td>Atlanta Biologicals</td>
			<td>S11550</td>
			<td style="width:167px;"></td>
		</tr>
		<tr height="63">
			<td height="63" style="height:63px;width:216px;">PSA Antimyocytic, Antibiotic</td>
			<td style="width:127px;">Fisher</td>
			<td style="width:119px;">MT30004C1</td>
			<td style="width:167px;">Added 5 milliliters per 500 milliter bottle of EGM2 medium.</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:216px;">0.5% Trypsin/0.53nM EDTA in HBSS</td>
			<td style="width:127px;">Fisher (Corning)</td>
			<td style="width:119px;">MT25052CI</td>
			<td style="width:167px;"></td>
		</tr>
		<tr height="147">
			<td height="147" style="height:147px;width:216px;">Type 1 Collagen</td>
			<td style="width:127px;">Fisher (Corning)</td>
			<td style="width:119px;">354226</td>
			<td style="width:167px;">100mg of liquid, concentration range 3-4mg/mL. Dilute in 20nM acetic acid in ddH2O to use at a final concentration of 0.05mg/mL.</td>
		</tr>
		<tr height="63">
			<td height="63" style="height:63px;width:216px;">Glacial Acetic Acid</td>
			<td style="width:127px;">Fisher</td>
			<td style="width:119px;">A38-212</td>
			<td style="width:167px;">Used in Type 1 Collagen solution at a final concentration of 20nM.</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Kim Wipes</td>
			<td style="width:127px;">Fisher</td>
			<td style="width:119px;">06-666</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="84">
			<td height="84" style="height:84px;width:216px;">Chambered slide</td>
			<td style="width:127px;">Ibidi</td>
			<td style="width:119px;">80296</td>
			<td style="width:167px;">This slide can be filled with distilled water to maintain humidity in the imaging chamber.</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:216px;">Phosphate Buffered Saline (PBS)</td>
			<td style="width:127px;">Fisher (Gibco)</td>
			<td style="width:119px;">20012027</td>
			<td>1x solution, pH 7.2</td>
		</tr>
		<tr height="84">
			<td height="84" style="height:84px;width:216px;">Microscope</td>
			<td style="width:127px;">Nikon Instruments</td>
			<td style="width:119px;">MEA53100 and MEF55030</td>
			<td style="width:167px;">Motorized TiE including Ph1 phase ring for phase contrast with objective</td>
		</tr>
		<tr height="84">
			<td height="84" style="height:84px;width:216px;">Stage</td>
			<td style="width:127px;">Prior Instruments</td>
			<td style="width:119px;">ProScan II</td>
			<td style="width:167px;">Other OKOlab and Nikon Elements AR compatible stage may be used</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Objective</td>
			<td style="width:127px;">Nikon Instruments</td>
			<td style="width:119px;">93178</td>
			<td style="width:167px;">CFI Plan Fluor DL 10x</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Camera</td>
			<td style="width:127px;">Hamamatsu</td>
			<td style="width:119px;">C11440-42U</td>
			<td style="width:167px;">ORCA Flash 4.0LT</td>
		</tr>
		<tr height="147">
			<td height="147" style="height:147px;width:216px;">Stage Blower</td>
			<td style="width:127px;">Precision Controls</td>
			<td style="width:119px;">N/A</td>
			<td style="width:167px;">This item has been discontinued, alternatives include Smart Air-Therm Heater(AIRTHERM-SMT-1W) from World Precision Instruments</td>
		</tr>
		<tr height="63">
			<td height="63" style="height:63px;width:216px;">Stage-top Incubator&#160;</td>
			<td style="width:127px;">OKOLabs</td>
			<td style="width:119px;">H301</td>
			<td style="width:167px;">BoldLine including a two position slide holder</td>
		</tr>
		<tr height="84">
			<td height="84" style="height:84px;width:216px;">Computer</td>
			<td style="width:127px;">Hewlett-Packard</td>
			<td style="width:119px;">Z620 or equivalent</td>
			<td style="width:167px;">4 core Intel Xeon processor, &#62;32 GB RAM, &#62;2 TB RAID 10, nVidia Quadro graphics card&#160;</td>
		</tr>
		<tr height="84">
			<td height="84" style="height:84px;width:216px;">Nikon Elements Software</td>
			<td style="width:127px;">Nikon Instruments</td>
			<td style="width:119px;">AR v 4.20</td>
			<td style="width:167px;">ND Acquisition is a multidimensional setup tool used to configure Elements software.</td>
		</tr>
		<tr height="126">
			<td height="126" style="height:126px;width:216px;">FIJI (ImageJ) Software</td>
			<td style="width:127px;">N/A</td>
			<td style="width:119px;">N/A</td>
			<td style="width:167px;">Free, open-source software dowloaded online at the following URL: https://imagej.net/Fiji/Downloads</td>
		</tr>
		<tr height="147">
			<td height="147" style="height:147px;width:216px;">KAV Plug-In</td>
			<td style="width:127px;">N/A</td>
			<td style="width:119px;">N/A</td>
			<td style="width:167px;">Free, open-source software dowloaded online at the following URL: https://github.com/icbm-iupui/kinetic-analysis-vasculogenesis</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

kinetic analysis of vasculogenesis quantifies dynamics of vasculogenesis and angiogenesis in vitro

Vasculogénèse est un processus complexe par lequel les cellules souches et progénitrices endothéliales subissent la formation de vaisseaux de novo . Évaluation quantitative de la vasculogénèse est devenu un affichage central des fonctionnalités de cellules progénitrices endothéliales, et par conséquent, plusieurs tentatives ont été faites pour améliorer les modèles vasculogénèse fois in vitro et in vivo . Toutefois, des méthodes standard sont une portée limitées, avec les mesures statiques de la capture de nombreux aspects de ce processus hautement dynamique. Par conséquent, l’objectif de développement de ce nouveau protocole était d’évaluer la cinétique de in vitro vasculogénèse afin de quantifier le taux de formation de réseau et de stabilisation, ainsi que donnent un aperçu des éventuels mécanismes vasculaires dysfonction. Application du présent protocole est démontrée à l’aide de foetus colonie endothélial formant des cellules (ECFCs) exposées au diabète maternel. ECFCs foetales ont été dérivés du sang de cordon ombilical après la naissance, cultivées et plaqués dans les diapositives contenant la matrice de la membrane basale, où ils ont subi vasculogénèse. Images des puits diapositive entière ont été obtenues en utilisant la microscopie à contraste de phase Time-lapse plus de 15 heures. Des images ont été analysées pour la dérivation des données quantitatives, à l’aide d’un logiciel d’analyse appelé analyse cinétique de vasculogénèse (KAV). KAV utilise la segmentation d’image suivie de squelettisation d’analyser les composants de réseau de piles d’images de contraste de phase point plusieurs fois pour obtenir dix paramètres (9 mesuré 1 calculé) de structure de réseau, y compris : les réseaux, les domaines réseau, fermés nœuds, branches, la longueur des branches total, longueur des branches, ramifiés en triple nœuds, nœuds ramifiés en quad, structures de réseau et la direction à rapport de nœud. Application du présent protocole identifié modifiée taux de vasculogénèse dans ECFCs provenant de grossesses compliquées de diabète sucré. Cependant, cette technique a des implications larges au-delà de la portée rapportée ici. Mise en œuvre de cette approche améliorera l’évaluation mécaniste et améliorer les affichages fonctionnels de vasculogénèse et d’autres processus de ramifications biologiquement importants dans nombreux types de cellules ou états pathologiques.

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Kinetic Analysis of Vasculogenesis Quantifies Dynamics of Vasculogenesis and Angiogenesis In Vitro

Ici, nous présentons un protocole pour l’imagerie Time-lapse et analyse de vasculogénèse in vitro à l’aide couplé avec le logiciel open source, analyse cinétique de vasculogénèse au microscope à contraste de phase. Ce protocole peut être appliqué pour évaluer quantitativement le potentiel vasculogenic de nombreux types de cellules ou des conditions expérimentales qui modélisent les maladies vasculaires.

L’analyse cinétique de vasculogénèse quantifie dynamique de vasculogénèse et angiogenèse In Vitro

Vasculogenesis is a complex process by which endothelial stem and progenitor cells undergo de novo vessel formation. Quantitative assessment of ...

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