Name: quantification of cell-substrate adhesion area and cell shape distributions in mcf7 cell monolayers
Uploaded: 2020-06-24T13:00:00
Description: Watch this Scientific Journal Video about Quantification of Cell-Substrate Adhesion Area and Cell Shape Distributions in MCF7 Cell Monolayers at JoVE.com

Diese Arbeit wurde vom Polnischen National Science Center unter der Fördernummer 2014/14/M/NZ1/00437 unterstützt.

1. Vorbereitende Schritte
<ol><li>Zellaussaat zur Gewinnung von konfluenten Monolayern<ol>
<li>Vor der Aussaat die Brunnen einer 4-Wells-Kammerrutsche mit Kollagen I (oder einer anderen ECM-Komponente nach Wahl) beschichten. Für die Kollagen-I-Beschichtung folgen Sie einem kommerziellen Protokoll: https://www.sigmaaldrich.com/technical-documents/articles/biofiles/collagen-product-protocols.html bei einer Konzentration von 8 g/cm2.</li>
		<li>Samen 400.000 Zellen zu einem Brunnen einer 4-Well-Kammerrutsche.<...

<ol>
	<li>Li, D. S., Zimmermann, J., Levine, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Modeling+closure+of+circular+wounds+through+coordinated+collective+motion.">Modeling closure of circular wounds through coordinated collective motion.</a> Search Results. 13 (1), 016006 (2016).</li><li>Ilina, O., Friedl, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Mechanisms+of+collective+cell+migration+at+a+glance.">Mechanisms of collective cell migration at a glance.</a> Journal of Cell Science. 122, 3203-3208 (2009).</li><li>Ladoux, B., Mege, R. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Mechanobiology+of+collective+cell+behaviours.">Mechanobiology of collective cell behaviours.</a> Nature Reviews Molecular Cell Biology. 18 (12), 743-757 (2017).</li><li>Stossi, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=High+throughput+microscopy+identifies+bisphenol+AP,+a+bisphenol+A+analog,+as+a+novel+AR+down-regulator.">High throughput microscopy identifies bisphenol AP, a bisphenol A analog, as a novel AR down-regulator.</a> Oncotarget. 7 (13), 16962-16974 (2016).</li><li>Legland, D., Arganda-Carreras, I., Andrey, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=MorphoLibJ:+integrated+library+and+plugins+for+mathematical+morphology+with+ImageJ.">MorphoLibJ: integrated library and plugins for mathematical morphology with ImageJ.</a> Bioinformatics. 32 (22), 3532-3534 (2016).</li><li>Balcerak, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=HAX1+impact+on+collective+cell+migration,+cell+adhesion,+and+cell+shape+is+linked+to+the+regulation+of+actomyosin+contractility.">HAX1 impact on collective cell migration, cell adhesion, and cell shape is linked to the regulation of actomyosin contractility.</a> Molecular Biology of the Cell. 30 (25), 3024-3036 (2019).</li><li>Buskermolen, A. B. C., Kurniawan, N. A., Bouten, C. V. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=An+automated+quantitative+analysis+of+cell,+nucleus+and+focal+adhesion+morphology.">An automated quantitative analysis of cell, nucleus and focal adhesion morphology.</a> PLoS One. 13 (3), 0195201 (2018).</li><li>Fokkelman, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Cellular+adhesome+screen+identifies+critical+modulators+of+focal+adhesion+dynamics,+cellular+traction+forces+and+cell+migration+behaviour.">Cellular adhesome screen identifies critical modulators of focal adhesion dynamics, cellular traction forces and cell migration behaviour.</a> Scientific Reports. 6, 31707 (2016).</li><li>Horzum, U., Ozdil, B., Pesen-Okvur, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Step-by-step+quantitative+analysis+of+focal+adhesions.">Step-by-step quantitative analysis of focal adhesions.</a> MethodsX. 1, 56-59 (2014).</li><li>Kim, D. H., Wirtz, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Focal+adhesion+size+uniquely+predicts+cell+migration.">Focal adhesion size uniquely predicts cell migration.</a> FASEB Journal. 27 (4), 1351-1361 (2013).</li><li>Pincus, Z., Theriot, J. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Comparison+of+quantitative+methods+for+cell-shape+analysis.">Comparison of quantitative methods for cell-shape analysis.</a> Journal of Microscopy. 227, 140-156 (2007).</li><li>Tsygankov, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=CellGeo:+a+computational+platform+for+the+analysis+of+shape+changes+in+cells+with+complex+geometries.">CellGeo: a computational platform for the analysis of shape changes in cells with complex geometries.</a> Journal of Cell Biology. 204 (3), 443-460 (2014).</li><li>Tiryaki, V. M., Adia-Nimuwa, U., Ayres, V. M., Ahmed, I., Shreiber, D. I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Texture-based+segmentation+and+a+new+cell+shape+index+for+quantitative+analysis+of+cell+spreading+in+AFM+images.">Texture-based segmentation and a new cell shape index for quantitative analysis of cell spreading in AFM images.</a> Cytometry A. 87 (12), 1090-1100 (2015).</li><li>Tong, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Cell+micropatterning+reveals+the+modulatory+effect+of+cell+shape+on+proliferation+through+intracellular+calcium+transients.">Cell micropatterning reveals the modulatory effect of cell shape on proliferation through intracellular calcium transients.</a> Biochimica et Biophysica Acta. 1864 (12), 2389-2401 (2017).</li><li>Vartanian, K. B., Kirkpatrick, S. J., Hanson, S. R., Hinds, M. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Endothelial+cell+cytoskeletal+alignment+independent+of+fluid+shear+stress+on+micropatterned+surfaces.">Endothelial cell cytoskeletal alignment independent of fluid shear stress on micropatterned surfaces.</a> Biochemical and Biophysical Research Communications. 371 (4), 787-792 (2008).</li></ol>

Die Zellzell- und Zellsubstratadhäsion sind inhärente Attribute der Epithelzellen und spielen die entscheidende Rolle bei der Gewebemorphogenese und Embriogenese. In erwachsenen Geweben ist die richtige Regulierung der mechanischen Eigenschaften der Zellschicht entscheidend für die Aufrechterhaltung der Homöostase und die Verhinderung pathologischer Reaktionen wie Tumorprogression und Metastasierung. Die Größe und Anzahl der Fokaladesionen hängt von der Stärke der Zellsubstrathaftung ab, während die Zellform von...

Epithelzellmonolayer fungieren als Kollektiv, in dem Zell-Zell- und Zellsubstratadhäsion sowie kontraktile Kräfte und Spannungen wichtige Parameter darstellen und ihr richtiges Gleichgewicht zur Gesamtintegrität der Einheit1,2,3beiträgt. Die Bewertung dieser Parameter stellt daher eine Möglichkeit dar, den aktuellen Status der Zellschicht festzulegen.
Die beiden hier beschriebenen Methoden stellen eine zweidimensionale Analyse der konfluenten Monolayer von anhaftenden Epithelzellen dar (in diesem Fall MCF7 Brustkrebszelllinie). Die Analyse erfolgt mit konfokalen Bildern (einzelne Z-Slices) aus verschiedenen Regionen auf der Z-Achse; Basalbereich in der Nähe eines Substrats für fokale Adhäsionsmessungen (FA) und apikaler Bereich für Zellformmessungen. Die vorgestellten Methoden sind relativ einfach und erfordern Standardlabortechniken und Open-Source-Software. Die konfokale Mikroskopie ist für dieses Protokoll ausreichend, so dass sie ohne speziellere TIRF-Mikroskopie (Total Internal Reflection Fluorescence) durchgeführt werden kann. Somit könnte das Protokoll in einer relativ standardisierten Laborumgebung implementiert werden. Obwohl die Genauigkeit der Methoden begrenzt ist, können sie grundlegende Unterschiede in der fokalen Haftung und Zellform unterscheiden.
Beide hier beschriebenen Methoden bestehen aus den üblichen experimentellen Verfahren wie Zellkultivierung, Immunfärbung, konfokale Bildgebung und Bildanalyse, die mit ImageJ durchgeführt werden. Es kann jedoch jede Bildverarbeitungssoftware mit den entsprechenden Funktionen verwendet werden. Die vorgestellten Methoden können Veränderungen nachverfolgen und vergleichen, die durch pharmakologische Behandlung oder minimale genetische Veränderung verursacht werden. Aufgrund der begrenzten Genauigkeit dieser Methoden wird nicht empfohlen, bestimmte Werte zu erhalten. Zwei automatisierte Makros wurden aufgenommen, um die Messung vieler Bilder zu erleichtern.

<table>
	<tbody>
		<tr>
			<td>Alexa Fluor 594</td>
			<td>ThermoFisher Scientific</td>
			<td>A32740</td>
			<td>goat anti-rabbit, 1:500</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Ammonium chloride</td>
			<td>Sigma</td>
			<td>A9434</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>BSA</td>
			<td>BioShop</td>
			<td>ALB001.500</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Collagen from calf skin</td>
			<td>Sigma</td>
			<td>C9791-10MG</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>DAPI</td>
			<td>Sigma</td>
			<td>D9542</td>
			<td>1:10000 (stock 1 mg/mL in H2O), nucleic acid staining</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>DMEM + GlutaMAX, 1 g/L D-Glucose, Pyruvate</td>
			<td>ThermoFisher Scientific</td>
			<td>21885-025</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>FBS</td>
			<td>ThermoFisher Scientific</td>
			<td>10270-136</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Junction plakoglobin</td>
			<td>Cell Signaling</td>
			<td>2309S</td>
			<td>rabbit, 1:400</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Laminar-flow cabinet class 2</td>
			<td>Alpina</td>
			<td></td>
			<td>standard equipment</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>MCF7-basedHAX1KD cell line</td>
			<td>Cell line established in the National Institute of Oncology, Warsaw, described in Balcerak et al., 2019</td>
			<td></td>
			<td>MCF7 cell line withHAX1knockdown</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>MCF7 cell line (CONTROL)</td>
			<td>ATCC</td>
			<td>ATCC HTB-22</td>
			<td>epithelial, adherent breast cancer cell line</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Olympus CK2 light microscope</td>
			<td>Olympus</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Paxillin</td>
			<td>Abcam</td>
			<td>ab32084</td>
			<td>rabbit, 1:250, Y113</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>PBS</td>
			<td>ThermoFisher Scientific</td>
			<td>10010023</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Phalloidin-TRITC conjugate</td>
			<td>Sigma</td>
			<td>P1951</td>
			<td>1:400 (stock 5 mg/mL in DMSO), actin labeling</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>PTX</td>
			<td>Sigma</td>
			<td>T7402-1MG</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>TBST &#8211; NaCl</td>
			<td>Sigma</td>
			<td>S9888</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>TBST &#8211; Trizma base</td>
			<td>Sigma</td>
			<td>T1503</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Triton X-100</td>
			<td>Sigma</td>
			<td>9002-93-11</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Zeiss LSM800 Confocal microscope</td>
			<td>Zeiss</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

quantification of cell-substrate adhesion area and cell shape distributions in mcf7 cell monolayers

Die hier vorgestellten Methoden quantifizieren einige Parameter von konfluent haftenden Zellmonolayern aus mehreren entsprechend gefärbten konfokalen Bildern: Haftung auf dem Substrat in Abhängigkeit von Anzahl und Größe der Fokaladesionen und Zellform, gekennzeichnet durch den Zellformindex und andere Formdeskriptoren. Fokale Adhäsionen wurden durch Paxillin-Färbung visualisiert und Zellzellränder wurden durch Kreuzung Plakoglobin und Actin gekennzeichnet. Die Methoden für Zellkultur und Färbung waren Standard; Bilder stellen einzelne Fokalebenen dar; Die Bildanalyse wurde mit einer öffentlich zugänglichen Bildverarbeitungssoftware durchgeführt. Die vorgestellten Protokolle werden verwendet, um die Anzahl und Größe der fokalen Adhäsionen und die Unterschiede in der Zellformverteilung in den Monolayern zu quantifizieren, aber sie können für die Quantifizierung der Größe und Form jeder anderen unterschiedlichen Zellstruktur, die gefärbt werden kann (z. B. Mitochondrien oder Kerne), umfunktioniert werden. Die Bewertung dieser Parameter ist wichtig für die Charakterisierung der dynamischen Kräfte in der anhaftenden Zellschicht, einschließlich Zellhaftung und Actomyosin-Kontraktilität, die sich auf die Zellform auswirkt.

Fokale Haftungsanalyse Der Knockdown des HAX1-Gens hatte zuvor gezeigt, dass er fokale Adhäsionen beeinflusst6. Die Zellen wurden auf kollageni-beschichteter Oberfläche für 48 h kultiviert. Bilder der MCF7-Kontrollzellen und MCF7-Zellen mit einem HAX1-Knockdown (HAX1 KD) aus drei unabhängigen Experimenten, die mit fokalem Adhäsionsprotein Paxillin gefärbt waren, wurden mit einem konfokalen Mikroskop (Bild von einer einzigen Fokalebene/Z-Scheibe ...

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Quantification of Cell-Substrate Adhesion Area and Cell Shape Distributions in MCF7 Cell Monolayers

Der Artikel beschreibt die Quantifizierung von 1) der Größe und Anzahl der fokalen Verklebungen und 2) Zellformindex und seine Verteilung von konfokalen Bildern der konfluenten Monolayer von MCF7-Zellen.

Quantifizierung von Zell-Substrat-Adhäsionsflächen und Zellformverteilungen in MCF7-Zell-Monolayern

The methods presented here quantify some parameters of confluent adherent cell monolayers from multiple appropriately stained confocal images: adhesion to ...

Dieses Protokoll ermöglicht die Quantifizierung der Fläche, des Umfangs und der Form der intrazellulären Struktur aus seinem zweidimensionalen Bild. Diese Technik ist schnell und einfach, erfordert nur Standard-Laboreinstellungen und ein konfokales Mikroskop und verwendet Open-Source-Software. Demonstriert wird das Verfahren von Anna Balcerak, einer Doktorandin aus meinem Labor.Beginnen Sie mit der Aussaat viermal 10 bis fünf Zellen in 0,5 Milliliter Kulturmedium pro Brunnen in einem vier-Well-Kollagen-ein beschichteten Kammerschlitten für eine 24-Stunden-Kultur in einem 37 Grad Celsius und fünf Grad Kohlendioxid-Inkubator. Verwenden Sie am nächsten Morgen ein optisches invertiertes Mikroskop, um das Vorhandensein einer mindestens 90%konfluenten Monoschicht zu überprüfen, und verwenden Sie ein konfokales Mikroskop, um einzelne Z-Slice-Bilder zu erhalten. Öffnen Sie für die Fokushaftungsanalyse die Bilder in ImageJ, und wählen Sie Analysieren, Festlegen von Skalierung, Entfernungsskala und Global auswählen, um die Bildskala in Pixel n. Chr. festzulegen.Um den Dateinamen und den Bereich des Interessenbereichs in die Messoptionen einzubeziehen, klicken Sie auf Analysieren und Festlegen von Messungen, und überprüfen Sie die Bereichs- und Anzeigebeschriftungsoptionen. Um den Hintergrund zu subtrahieren, wählen Sie Prozess aus und subtrahieren Sie den Hintergrund. Stellen Sie den Rollenkugelradius auf 50 Pixel ein und überprüfen Sie das Gleitparaboloid.Um die Fläche der kleinsten Interessensregion zu bestimmen, skizzieren Sie die kleinste einzelne fokussokale Haftung, und klicken Sie auf Analysieren und Messen, um die Fläche zu messen. Wenn mindestens 20 Interessengebiete ausgewählt und gemessen wurden, berechnen und speichern Sie den Mittelwert der erzielten Ergebnisse. Legen Sie die obere Grenze auf 25 % eines typischen Zellenbereichs fest.Um das Bild binär zu verleihen, klicken Sie auf Bild, Anpassen und Schwellenwert, und aktivieren Sie Standard, Schwarzweiß und dunklen Hintergrund. Um die Anzahl und die Flächen der Interessengebiete zu messen, wählen Sie Partikel analysieren und analysieren und Pixeleinheiten überprüfen, Ergebnisse anzeigen, Ergebnisse löschen und zusammenfassen. Übertragen Sie die Daten der Segment-, Zähl- und Gesamtflächendurchschnittsgröße aus dem Zusammenfassungsfenster in das Datenverwaltungsprogramm Ihrer Wahl.Für die fokale Haftungsquantifizierung öffnen Sie das fokale Adhäsions-ImageJ-Makro und geben Sie den Bereich der kleinsten Interessenregion als Bereich des kleinsten Bereichs von Interesse ein. Legen Sie den Schwellenwerttypwert auf manuell oder automatisch fest, und speichern Sie die Änderungen. Rufen Sie dann das Makro von ImageJ auf, und wählen Sie das zu verarbeitende Bild aus.Öffnen Sie für die manuelle Zellformanalyse ein Bild in einem entsprechenden Bildverarbeitungssoftwareprogramm, und wählen Sie die zu messenden Parameter aus. Verwenden Sie das Freihandauswahlwerkzeug, um die Zellränder manuell zu abgrenzen, wie sie durch die Knotenproteine Ihrer Wahl gekennzeichnet sind. Die ausgewählten Parameter werden automatisch für jede Zelle berechnet.Wenn alle Zellen umrissen wurden, wählen Sie Bearbeiten, Auswählen und Hinzufügen zum Manager aus. Es sollten nur vollständige vollständig sichtbare Zellen mit ununterbrochenen Rahmen ausgewählt werden. Um die Messung durchzuführen, markieren Sie alle Zahlen, die im linken Feld des Bereichs des Interessenmanagers angezeigt werden, und klicken Sie auf Maß.Die Ergebnisse werden im Ergebnisfeld angezeigt und können in die Kalkulationstabelle ihrer Wahl importiert werden. Die automatisierte Zellanalyse erleichtert die Quantifizierung der großen Anzahl von Zellen. Führen Sie für jeden neuen Zelltyp zuerst das Makro aus, um Parameter festzulegen.Wenn das Makro fertig ist, wählen Sie Zellengrößengrenzen festlegen aus. Klicken Sie auf die Beschriftung der kleinsten und größten Zellen, und klicken Sie auf Maß. Legen Sie den Wert der kleinsten Zelle und der größten Zellvariablen fest, und speichern Sie die Änderungen.Schließen Sie alle Makrofenster, und wählen Sie das Bild aus, das in Graustufen verarbeitet werden soll. Führen Sie dann das Makro erneut aus. Das Makro stellt eine Tabelle der Ergebnisse bereit, die den Zellformindex, das Seitenverhältnis und die Listendaten der Interessensauswahl umfasst.Hier können repräsentative Bilder von Brennadesionen, die mit ImageJ gezählt werden, einschließlich der endgültigen nummerierten Umrisse und der Überlagerungen der Fokushaftungsumrisse mit dem Originalbild sowohl für die Steuer- als auch für die Knockdown-Zelllinien beobachtet werden. Wie in dieser Analyse dargestellt, zeigten die Knockdown-Zellen eine höhere Anzahl von Adhäsionen pro Zelle sowie Adhäsionen, die größer sind als Kontrollzellen. In diesen Bildern werden repräsentative Regionen unbehandelter und chemotherapeutisch behandelter Zellmonolayer dargestellt.Die Umrisszellen wurden entsprechend ihren Zellformindexwerten charakterisiert, z. B. in dieser Analyse, die eine Zunahme des letzten Behälters und eine Abflachung der Hauptspitzen für die medikamentös behandelten Zellen im Vergleich zu unbehandelten Kontrollen zeigt. Für jede Zellkultur kann dann eine Frequenzverteilung und eine kumulative Verteilung generiert werden. Die Graustufenbildgebung der Monolayer, wie gezeigt, ermöglichte die Analyse und Quantifizierung von 512 Zellen aus 12 Sichtfeldern, die eine relative Frequenzverteilung des Zellformindex aufzeigten.Damit dieses Protokoll funktioniert, ist es wichtig, Bilder von der bestmöglichen Qualität zu verwenden. Die richtige Zellaussaat, Färbung und Bildgebung sollte Bilder von ausreichender experimenteller Qualität gewährleisten.

Research

JoVE Journal

Biology

Dissection of Organizer and Animal Pole Explants from Xenopus laevis Embryos and Assembly of a Cell Adhesion Assay

Präparation Organizer und Animal Pole Explantate aus Xenopus laevis Embryos und Montage eines Cell Adhesion Assay

Forschung

Biologie

Video Bioinformatics Analysis of Human Embryonic Stem Cell Colony Growth

Video bioinformatischen Analyse von humanen embryonalen Stammzellen Colony Growth

Because video data are complex and are comprised of many images, mining information from video material is difficult to do without the aid of computer ...

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In situ Quantifizierung von Pankreas-Beta-Zellmasse in Mäuse

Tracing changes of specific cell populations in health and disease is an important goal of biomedical research. The process of monitoring pancreatic ...

Imaging Cell Shape Change in Living Drosophila Embryos

Imaging Cell Shape Change in Living Drosophila Embryos

Imaging Zellgröße Veränderung der Lebens- Drosophila Embryos

The developing Drosophila melanogaster embryo undergoes a number of cell shape changes that are highly amenable to live confocal imaging.  Cell shape ...

Mechanical Stimulation-induced Calcium Wave Propagation in Cell Monolayers: The Example of Bovine Corneal Endothelial Cells

Mechanische Stimulation induzierte Calcium Wellenausbreitung in Zellmonoschichten: Das Beispiel Bovine Endothelzellen

Intercellular communication is essential for the coordination of physiological processes between cells in a variety of organs and tissues, including the ...

High Resolution Quantification of Crystalline Cellulose Accumulation in Arabidopsis Roots to Monitor Tissue-specific Cell Wall Modifications

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Hohe Auflösung Quantifizierung kristalliner Cellulose Akkumulation in<em&gt; Arabidopsis</em&gt; Roots Gewebespezifische Zellwand Änderungen überwachen

Plant cells are surrounded by a cell wall, the composition of which determines their final size and shape. The cell wall is composed of a complex matrix ...

Analyzing Cell Surface Adhesion Remodeling in Response to Mechanical Tension Using Magnetic Beads

Analyse Zelloberflächenhaftung Remodeling in Reaktion auf mechanische Spannung Mit Magnetic Beads

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A rise in the prevalence of neurodegenerative protein conformational diseases (PCDs) has fostered a great interest in this subject over the years. This ...