Name: integrative toolkit to analyze cellular signals: forces, motion, morphology, and fluorescence
Uploaded: 2022-03-05T15:00:00
Duration: 14 min 55 s
Description: Watch this Scientific Journal Video about Integrative Toolkit to Analyze Cellular Signals: Forces, Motion, Morphology, and Fluorescence at JoVE.com

D.T.T. remercie le personnel affilié au Center for Lung Biology de l’Université de South Alabama pour avoir stimulé les discussions sur les besoins de recherche en biologie cellulaire expérimentale. Ces discussions ont été cruciales pour lancer le développement d’iTACS.
Ce travail a été soutenu en partie par des subventions du National Institute of Health / National Heart Lung Blood Institute, P01 HL66299 et R37 HL60024 (Stevens), R01-HL118334 (Alvarez), F32-HL144040-01 (Xu), et de l’Université de South Alabama par l’intermédiaire du Abraham Mitchell Cancer Research Fund (Singh, Palanki, Tambe), research and scholarly development Grant (Tambe), Honors College et Summer Undergraduate Research Fellow (Nguyen).

<ol>
	<li>Tambe, D. T., 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=Collective+cell+guidance+by+cooperative+intercellular+forces.">Collective cell guidance by cooperative intercellular forces.</a> Nature Materials. 10 (6), 469-475 (2011).</li><li>Tambe, D. T., 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=Monolayer+stress+microscopy:+limitations,+artifacts,+and+accuracy+of+recovered+intercellular+stresses.">Monolayer stress microscopy: limitations, artifacts, and accuracy of recovered intercellular stresses.</a> PloS One. 8 (2), 55172 (2013).</li><li>Das, T., 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=A+molecular+mechanotransduction+pathway+regulates+collective+migration+of+epithelial+cells.">A molecular mechanotransduction pathway regulates collective migration of epithelial cells.</a> Nature Cell Biology. 17 (3), 276-287 (2015).</li><li>Vedula, S. R., 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=Mechanics+of+epithelial+closure+over+non-adherent+environments.">Mechanics of epithelial closure over non-adherent environments.</a> Nature Communications. 6, 6111 (2015).</li><li>Lamason, R. L., 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=Rickettsia+Sca4+reduces+vinculin-mediated+intercellular+tension+to+promote+spread.">Rickettsia Sca4 reduces vinculin-mediated intercellular tension to promote spread.</a> Cell. 167 (3), 670-683 (2016).</li><li>Sunyer, R., 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=Collective+cell+durotaxis+emerges+from+long-range+intercellular+force+transmission.">Collective cell durotaxis emerges from long-range intercellular force transmission.</a> Science. 353 (6304), 1157-1161 (2016).</li><li>Dong, L., Oberai, A. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Recovery+of+cellular+traction+in+three-dimensional+nonlinear+hyperelastic+matrices.">Recovery of cellular traction in three-dimensional nonlinear hyperelastic matrices.</a> Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering. 314, 296-313 (2017).</li><li>Nier, V., 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=Kalman+inversion+stress+microscopy.">Kalman inversion stress microscopy.</a> Biophysical Journal. 115 (9), 1808-1816 (2018).</li><li>Serrano, R., 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=Three-dimensional+Monolayer+Stress+Microscopy.">Three-dimensional Monolayer Stress Microscopy.</a> Biophysical Journal. 117 (1), 111-128 (2019).</li><li>Schneider, C. A., Rasband, W. S., Eliceiri, K. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=NIH+Image+to+ImageJ:+25+years+of+Image+Analysis.">NIH Image to ImageJ: 25 years of Image Analysis.</a> Nature Methods. 9 (7), 671-675 (2012).</li><li>Schindelin, 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=Fiji+-+an+Open+Source+platform+for+biological+image+analysis.">Fiji - an Open Source platform for biological image analysis.</a> Nature Methods. 9 (7), 676-682 (2012).</li><li>Edelstein, A., Amodaj, N., Hoover, K., Vale, R., Stuurman, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Computer+control+of+microscopes+using+microManager.">Computer control of microscopes using microManager.</a> Current Protocols in Molecular Biology. , 20 (2010).</li><li>Patel, N. G., 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=Unleashing+shear:+Role+of+intercellular+traction+and+cellular+moments+in+collective+cell+migration.">Unleashing shear: Role of intercellular traction and cellular moments in collective cell migration.</a> Biochemical and Biophysical Research Communications. 522 (2), 279-285 (2020).</li><li>Yeung, T., 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=Effects+of+substrate+stiffness+on+cell+morphology,+cytoskeletal+structure,+and+adhesion.">Effects of substrate stiffness on cell morphology, cytoskeletal structure, and adhesion.</a> Cell Motility and the Cytoskeleton. 60 (1), 24-34 (2005).</li><li>Trepat, X., 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=Physical+forces+during+collective+cell+migration.">Physical forces during collective cell migration.</a> Nature Physics. 5, 426-430 (2009).</li><li>Aratyn-Schaus, Y., Oakes, P. W., Stricker, J., Winter, S. P., Gardel, M. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Preparation+of+complaint+matrices+for+quantifying+cellular+contraction.">Preparation of complaint matrices for quantifying cellular contraction.</a> Journal of Visualized Experiments: JoVE. (46), (2010).</li><li>King, 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=Structural+and+functional+characteristics+of+lung+macro-+and+microvascular+endothelial+cell+phenotypes.">Structural and functional characteristics of lung macro- and microvascular endothelial cell phenotypes.</a> Microvascular Research. 67 (2), 139-151 (2004).</li><li>Patel, G., 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=Mechanical+signaling+in+a+pulmonary+microvascular+endothelial+cell+monolayer.">Mechanical signaling in a pulmonary microvascular endothelial cell monolayer.</a> Biochemical and Biophysical Research Communications. 519 (2), 337-343 (2019).</li><li>K&#228;hler, C. 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=Main+results+of+the+4th+International+PIV+Challenge.">Main results of the 4th International PIV Challenge.</a> Experiments in Fluids. 57 (6), 97 (2016).</li><li>Tseng, Q., 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=Spatial+organization+of+the+extracellular+matrix+regulates+cell-cell+junction+positioning.">Spatial organization of the extracellular matrix regulates cell-cell junction positioning.</a> Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 109 (5), 1506-1511 (2012).</li><li>Alvarez-Gonzalez, B., 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=Two-layer+elastographic+3-D+traction+force+microscopy.">Two-layer elastographic 3-D traction force microscopy.</a> Scientific Reports. 7, 39315 (2017).</li><li>Makarchuk, S., Beyer, N., Gaiddon, C., Grange, W., Hebraud, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Holographic+traction+force+microscopy.">Holographic traction force microscopy.</a> Scientific Reports. 8 (1), 3038 (2018).</li><li>Janmey, P. A., Miller, R. T. <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+mechanical+signaling+in+development+and+disease.">Mechanisms of mechanical signaling in development and disease.</a> Journal of Cell Science. 124 (1), 9-18 (2011).</li><li>Dembo, M., Oliver, T., Ishihara, A., Jacobson, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Imaging+the+traction+stresses+exerted+by+locomoting+cells+with+the+elastic+substratum+method.">Imaging the traction stresses exerted by locomoting cells with the elastic substratum method.</a> Biophysical Journal. 70 (4), 2008-2022 (1996).</li><li>Dembo, M., Wang, Y. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Stresses+at+the+cell-to-substrate+interface+during+locomotion+of+fibroblasts.">Stresses at the cell-to-substrate interface during locomotion of fibroblasts.</a> Biophysical Journal. 76 (4), 2307-2316 (1999).</li><li>Butler, J. P., Tolic-Norrelykke, I. M., Fabry, B., Fredberg, J. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Traction+fields,+moments,+and+strain+energy+that+cells+exert+on+their+surroundings.">Traction fields, moments, and strain energy that cells exert on their surroundings.</a> American Journal of Physiology: Cell Physiology. 282 (3), 595-605 (2002).</li><li>Saez, 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=Traction+forces+exerted+by+epithelial+cell+sheets.">Traction forces exerted by epithelial cell sheets.</a> Journal of Physics. Condensed Matter. 22 (19), 194119 (2010).</li><li>Deforet, 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=Automated+velocity+mapping+of+migrating+cell+populations+(AVeMap).">Automated velocity mapping of migrating cell populations (AVeMap).</a> Nature Methods. 9 (11), 1081-1083 (2012).</li><li>Polio, S. R., Smith, M. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Patterned+hydrogels+for+simplified+measurement+of+cell+traction+forces.">Patterned hydrogels for simplified measurement of cell traction forces.</a> Methods in Cell Biology. 121, 17-31 (2014).</li><li>Toyjanova, 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=3D+Viscoelastic+traction+force+microscopy.">3D Viscoelastic traction force microscopy.</a> Soft Matter. 10 (40), 8095-8106 (2014).</li><li>Serra-Picamal, X., Conte, V., Sunyer, R., Munoz, J. J., Trepat, X. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Mapping+forces+and+kinematics+during+collective+cell+migration.">Mapping forces and kinematics during collective cell migration.</a> Methods in Cell Biology. 125, 309-330 (2015).</li><li>Charrier, E. E., 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=A+novel+method+to+make+viscoelastic+polyacrylamide+gels+for+cell+culture+and+traction+force+microscopy.">A novel method to make viscoelastic polyacrylamide gels for cell culture and traction force microscopy.</a> APL Bioengineering. 4 (3), 036104 (2020).</li></ol>

Les auteurs ne déclarent aucun conflit d’intérêts.

Les cellules adhérentes utilisent à la fois des signaux mécaniques et chimiques pour survivre, se développer et fonctionner. Une grande variété de logiciels de microscopie optimise l’expérience utilisateur dans l’évaluation des signaux chimiques grâce à l’imagerie basée sur la fluorescence. Cependant, l’évaluation des signaux mécaniques implique des capacités qui ne sont pas disponibles dans le logiciel de microscopie standard. De plus, l’évaluation des signaux mécaniques est plus efficace lorsque l’acquisition de données est intégrée à l’analyse de données. L’absence d’une plate-forme unifiée qui réponde aux besoins uniques de l’évaluation des signaux mécaniques a constitué une lacune technologique majeure dans la biologie cellulaire expérimentale. La boîte à outils intégrative pour analyser les signaux cellulaires (iTACS) est conçue pour combler cette lacune. Les deux composants d’iTACS, AnViM et AcTrM, dotent les utilisateurs des capacités nécessaires pour quantifier les propriétés cellulaires de quatre grandes catégories : forces, mouvement, morphologie et fluorescence/luminosité. Dans ces catégories, iTACS est actuellement capable de révéler plus de 50 aspects uniques des cellules adhérentes individuelles. Ces aspects comprennent des propriétés spécifiques de chaque grande catégorie, y compris leur valeur représentative et leur variabilité à travers la cellule (tableau supplémentaire S1). Par exemple, dans les forces, il y a des forces de traction à travers le cytosquelette, l’anisotropie de cette tension, l’orientation de la tension maximale et la contrainte de cisaillement à travers l’interface cellule-ECM qui a une influence profonde sur le comportement des cellules adhérentes1,3,6.
Une nouvelle approche pour examiner le comportement mécanique des cellules individuelles d’une monocouche Les cellules individuelles d’une monocouche sont engagées dans un échange de signaux de nature chimique et mécanique3. Ces deux types de signaux sont transmis à travers la monocouche cellulaire d’une manière différente23. Cependant, la connaissance de la transmission mécanique du signal est à la traîne par rapport à celle de la transmission du signal chimique. Ce manque de connaissances coïncide avec un manque persistant d’approches simples et intuitives pour évaluer les signaux mécaniques cellulaires. La nouvelle approche de cartographie des données décrite ici est équipée pour combler cette lacune. Une telle cartographie révèle que la fluctuation de la tension cytosquelettique intrinsèque dans la région voisine d’une cellule sert de signaux de relaxation, de fluidisation et d’ancrage qui régulent les changements de forme, de taille et de vitesse cellulaires18. Les cartes des propriétés des régions voisines présentent des modèles de « subdivision multicellulaire » où les cellules de la subdivision sont exposées à un microenvironnement relativement uniforme et les cellules à la limite de la subdivision sont exposées à un microenvironnement remarquablement non uniforme18.
Accessibilité de la technologie de mesure de la force Il existe divers protocoles pour fabriquer des hydrogels d’AAP, analyser la déformation de l’hydrogel et le mouvement cellulaire, et quantifier l’ECM cellulaire et les forces cellule-cellule1,2,7,8,9,13,14,15,18,20,21,24,25,26,27 ,28,29,30,31,32. Cependant, ces développements restent hors de portée des laboratoires communs de biologie cellulaire et confinés aux laboratoires ayant une expertise en ingénierie. En automatisant les aspects techniques de ces approches et en les intégrant sous une plateforme unifiée et conviviale, l’objectif d’iTACS est de faire de l’évaluation des signaux mécaniques une activité de routine dans la recherche et l’enseignement de la biologie cellulaire expérimentale.
ImageJ permet aux utilisateurs de développer des applications en utilisant des approches qui nécessiteraient peu ou pas de formation11. iTACS est en grande partie construit en utilisant des approches de script simples pour faciliter le développement continu piloté par la communauté. Une grande partie d’AcTrM est programmée à l’aide de scripts BeanShell, et la majeure partie d’AnViM est programmée à l’aide de macros ImageJ. Ces scripts et conseils pour implémenter ces fonctionnalités sur le microscope de l’utilisateur sont disponibles via GitHub (<a href="https://github.com/IntegrativeMechanobiologyLaboratory/iTACS" style="font-size: 14px;" target="_blank">https://github.com/IntegrativeMechanobiologyLaboratory/iTACS</a>).
Standardisation de la qualité des images acquises Bien que les techniques basées sur un substrat élastique pour quantifier les forces physiques dans les cellules adhérentes aient été développées et mises en œuvre dans divers laboratoires, le protocole manque encore de standardisation. L’un des domaines qui nécessite le plus de normalisation est la qualité des images de perles supérieures acquises (figure supplémentaire S1). Des problèmes importants découlent de la dérive de la mise au point tout au long de l’expérience. Notre nouvelle approche de recentrage basée sur l’image de référence fait d’une telle focalisation un processus objectif. Les paramètres définis dans la toute première étape de l’AcTrM imposent les limites de qualité objectives nécessaires. D’autres mesures de normalisation peuvent être programmées dans les futures versions d’AcTrM.
La large applicabilité d’iTACS En plus de quantifier de nombreux aspects des cellules adhérentes, la structure iTACS facilite son utilisation pour divers protocoles et besoins expérimentaux. AcTrM permet l’auto-formation de l’utilisateur guidée par logiciel. L’imagerie à grande vitesse requise, par exemple, par l’évaluation simultanée des fluctuations cytoplasmiques du calcium est actuellement limitée par la vitesse de repositionnement et de recentrage du matériel et il est préférable de l’effectuer à un endroit à la fois. Cependant, la mise en œuvre actuelle est bien équipée pour l’imagerie à long terme, l’imagerie interrompue, où l’échantillon ne peut pas être conservé sur la scène du microscope pendant toute la durée de l’expérience. Étant donné que les images de référence sont acquises au début de l’expérience, iTACS permet l’imagerie en temps réel des signaux mécaniques, ouvrant de nouvelles voies dans les applications de dépistage des drogues. AnViM permet aux utilisateurs de fournir des informations hautement techniques en termes simples. La capacité de quantifier un large spectre de propriétés cellulaires et de les suivre tout au long de l’expérience constitue des capacités essentielles nécessaires pour découvrir de nouveaux mécanismes de communication intercellulaire.
Pour le développement futur d’iTACS, nous avons identifié quatre domaines d’intervention : (1) l’amélioration de la vitesse d’acquisition et d’analyse des données, (2) la mise en œuvre d’approches pour évaluer les nouveaux signaux cellulaires13, (3) le développement d’ateliers et de modules éducatifs sur l’évaluation des signaux cellulaires basée sur iTACS, (4) le développement de solutions d’automatisation à faible coût.

Les outils d’imagerie optique et d’analyse de données couramment utilisés utilisent des technologies matérielles et logicielles presque désuètes. Le retard dans la traduction et la mise en œuvre des progrès dans les dispositifs électroniques, les approches informatiques et l’analyse mathématique dans les outils expérimentaux communs de biologie cellulaire est une contrainte majeure sur le rythme de croissance de nos connaissances en physiologie cellulaire. Actuellement, les chercheurs en biologie cellulaire trouvent des outils de biologie moléculaire à portée de main, mais des outils basés sur des principes d’ingénierie sont hors de portée. L’un de ces outils basés sur des principes d’ingénierie est la microscopie à contrainte monocouche (MSM)1,2. Bien que le MSM ait été adapté et étudié dans divers laboratoires à travers le monde, son utilisation se limite principalement aux laboratoires ayant une expertise en ingénierie3,4,5,6,7,8,9.
NIH-ImageJ est l’un des outils open source les plus populaires parmi les chercheurs en biologie cellulaire10. Les progrès de la communauté d’utilisateurs axés sur la contribution ont été au cœur de sa popularité11,12. ImageJ possède des fonctionnalités qui permettent aux utilisateurs de développer des applications avec un mélange d’un langage de programmation avancé et d’approches de script simplifiées. Ces fonctionnalités permettent aux utilisateurs d’acquérir des connaissances de base en programmation pour implémenter, adapter et faire progresser toute nouvelle contribution au logiciel. En nous appuyant sur ces qualités de NIH-ImageJ, nous avons développé l’Integrative Toolkit to Analyze Cellular Signals (iTACS), qui permet une intégration à faible coût des outils matériels et logiciels souhaités pour automatiser la mesure d’une grande variété de signaux chimiques et mécaniques à travers les cellules adhérentes11,12.
iTACS comprend deux composantes : le module d’acquisition et de formation (AcTrM) et le module d’analyse et de visualisation (AnViM). AcTrM est basé sur μManager - une application d’acquisition d’images basée sur NIH-ImageJ - pour permettre aux utilisateurs de configurer des mesures en accéléré des propriétés optiques traditionnelles et d’une variété de propriétés physiques des cellules adhérentes dans plusieurs échantillons12. AcTrM facilite la formation des utilisateurs grâce à des instructions concises incluses dans l’interface graphique. En outre, il dispose d’une nouvelle fonctionnalité de mise au point automatique basée sur des images de référence conçue pour faciliter les mesures en temps réel des forces physiques et permettre une normalisation de la qualité des données acquises.
AnViM est construit sur des plugins ImageJ, des logiciels accélérés et des scripts de gestion de fichiers qui permettent aux utilisateurs d’évaluer quantitativement plus de 50 propriétés, y compris la forme cellulaire, la taille, l’orientation, la vitesse et la direction du mouvement, les tractions exercées sur la matrice extracellulaire (ECM), et sur les cellules voisines, les moments contractiles et de cisaillement des cellules adhérentes individuelles et de leur région voisine. AnViM permet aux utilisateurs de quantifier les propriétés physiques cellulaires sans maîtriser le contexte technique sous-jacent11. En outre, il permet l’analyse des données en mode interactif ou par lots. Il génère des cartes thermiques révélant la variation spatiale et des graphiques montrant la variation temporelle des propriétés des cellules individuelles.
Dans une expérience typique, l’utilisateur cultive des cellules sur un hydrogel élastique avec des protéines de matrice extracellulaire appropriées sur la surface supérieure et deux types de marqueurs fluorescents intégrés. Essentiellement, les images de ces marqueurs fluorescents avant et après la culture des cellules sont suffisantes pour quantifier les forces à l’intérieur et autour des cellules individuelles2,13. AnViM mappe ces résultats sur des cellules individuelles du cluster adhérent et génère des images et des graphiques perspicaces.

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>Reagents and components used in prepare glass surface for hydrogel coating</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>(3-Aminopropyl)trimethoxysilane, 97%</td>
			<td>Aldrich chemistry</td>
			<td>13822565</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>2% Bis Solution</td>
			<td>Bio-rad</td>
			<td>1610142</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>3-(Trimethoxysilyl)propyl methacrylate,98%</td>
			<td>Acros organics</td>
			<td>2530850</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>40% Acrylamide Solution</td>
			<td>Bio-rad</td>
			<td>1610140</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Glass bottom 35 mm dish/ 6 or 12 or 24 well plates</td>
			<td>MatTek or CellVis</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Glutaraldehyde, EM Grade, 25%</td>
			<td>Polysciences</td>
			<td>1909100</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Sodium Hydroxide</td>
			<td>Sigma-aldrich</td>
			<td>1002074706</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Reagents and components used in preparing suitable hydrogel</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>2% Bis Solution</td>
			<td>Bio-rad</td>
			<td>1610142</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>40% Acrylamide Solution</td>
			<td>Bio-rad</td>
			<td>1610140</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Ammonium Persulfate</td>
			<td>Bio-rad</td>
			<td>1610700</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Cover Slips</td>
			<td>Electron Microscopy Sciences</td>
			<td>7222301</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Dulbecco&#39;s Phosphate Buffered Saline (1M)</td>
			<td>Gibco</td>
			<td>14190136</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>FluoSpheres carboxylate 0.2 um, yellow-green(505/515)</td>
			<td>Invitrogen</td>
			<td>F8811</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>FluoSpheres carboxylate 0.5 um, red(580/605)</td>
			<td>Invitrogen</td>
			<td>F8812</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>FluoSpheres carboxylate 2.0 um, red(580/605)</td>
			<td>Invitrogen</td>
			<td>F8826</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Rain-X</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>TEMED</td>
			<td>Bio-rad</td>
			<td>1610801</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Reagents used in coating extracellular matrix on the hydrogel</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Collagen Type I Rat Tail</td>
			<td>Corning</td>
			<td>354236</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>HEPES(1M)</td>
			<td>Gibco</td>
			<td>15630080</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Phosphate Buffered Saline (1M)</td>
			<td>Gibco</td>
			<td>10010023</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Sulfo-SANPAH</td>
			<td>CovaChem</td>
			<td>102568434</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Microscope hardware used in the current study</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Camera</td>
			<td>Hamamatsu Flash 4.0 LT sCMOS Camera</td>
			<td>C11440-42U</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>H117 ProScanTM Stages</td>
			<td>Prior Scientific</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Light source- Lambda DG4 and Lambda DG5</td>
			<td>Sutter instrument company</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Microscope</td>
			<td>Nikon eclipse TE2000-S</td>
			<td>550372</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>ProScan III Universal Microscope Automation Controller</td>
			<td>Prior Scientific</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Stagetop incubator</td>
			<td>ibidi</td>
			<td>11922</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Stepper Motor Focus Drive</td>
			<td>Prior Scientific</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

integrative toolkit to analyze cellular signals: forces, motion, morphology, and fluorescence

L’évaluation quantitative des forces cellulaires et du mouvement a considérablement progressé au cours des quatre dernières décennies. Ces progrès ont fourni le cadre pour examiner les processus de signalisation mécanique perspicaces dans les systèmes de culture cellulaire. Cependant, le domaine est actuellement confronté à trois problèmes: le manque de normalisation de la qualité des données acquises, les erreurs techniques dans l’analyse et la visualisation des données, et peut-être plus important encore, la technologie reste largement hors de portée des laboratoires de biologie cellulaire courants. Pour surmonter ces limites, nous avons développé une nouvelle plateforme expérimentale - Integrative Toolkit to Analyze Cellular Signals (iTACS). iTACS se compose de deux composantes : le module d’acquisition et de formation (AcTrM) et le module d’analyse et de visualisation (AnViM). AcTrM est basé sur μManager - un logiciel de contrôle de microscope basé sur NIH-ImageJ - et facilite l’auto-formation des utilisateurs et l’automatisation des protocoles d’acquisition d’images courants. AnViM est basé sur NIH-ImageJ et facilite l’automatisation conviviale de l’analyse des données et la visualisation perspicace des résultats. Ces expériences consistent à cultiver des cellules adhérentes sur des hydrogels, à imager des marqueurs fiducial intégrés dans l’hydrogel et enfin à extraire de ces images une caractérisation mécanique complète des cellules. Actuellement, iTACS permet à l’utilisateur d’analyser et de suivre un large éventail de propriétés, y compris la morphologie, le mouvement, les forces cytosquelettiques et la fluorescence des cellules individuelles et de leur région voisine. La question de la normalisation de la qualité a été abordée dans AcTrM avec une technique de recentrage guidée par l’image de référence. Les problèmes techniques liés à l’analyse des données ont été abordés dans AnViM avec une procédure de segmentation d’image à plusieurs volets, une approche conviviale pour identifier les conditions aux limites et une nouvelle visualisation des données basée sur les propriétés cellulaires. AcTrM est conçu pour faciliter la transformation simple des microscopes à fluorescence de base en plates-formes expérimentales de mécanique cellulaire, et AnViM est équipé pour permettre aux utilisateurs de mesurer les signaux mécaniques cellulaires sans nécessiter de formation en ingénierie. iTACS sera disponible pour la communauté de recherche en tant que suite open source avec des capacités de développement pilotées par la communauté.

Watch this Scientific Journal Video about Integrative Toolkit to Analyze Cellular Signals: Forces, Motion, Morphology, and Fluorescence at JoVE.com

Integrative Toolkit to Analyze Cellular Signals: Forces, Motion, Morphology, and Fluorescence

La plate-forme iTACS (Integrative Toolkit to Analyze Cellular Signals) automatise le processus de mesure simultanée d’une grande variété de signaux chimiques et mécaniques dans les cellules adhérentes. iTACS est conçu pour faciliter le développement communautaire et permettre aux chercheurs d’utiliser toutes les fonctionnalités de la plate-forme, quel que soit leur niveau de formation.

Boîte à outils intégrative pour analyser les signaux cellulaires: forces, mouvement, morphologie et fluorescence

Quantitative assessment of cellular forces and motion advanced considerably over the last four decades. These advancements provided the framework to ...

Les cellules adhérentes exercent des forces sur leur environnement, et ces forces comprennent les forces que les cellules exercent sur le substrat, montrées ici en vert, et les forces que les cellules exercent sur leurs voisines, montrées en rouge. Ces forces peuvent être mesurées dans des monocouches cellulaires à l’aide d’une technique appelée microscopie à contrainte monocouche. En bref, la technique consiste à préparer des hydrogels contenant de minuscules perles fluorescentes, juste sous la surface supérieure, et de grosses perles fluorescentes collées au verre.Sur cet hydrogel, on voit les cellules et on les cultive jusqu’à la confluence ou n’importe quel état que l’on désire mesurer les forces. La mesure des forces nécessite l’imagerie de la monocouche cellulaire, la prise d’images lumineuses transmises des cellules et d’images de lumière fluorescente des perles minuscules et grandes. Chacune de ces images est acquise dans le même plan vocal.Ces images sont acquises lorsque les cellules sont attachées et détachées de l’hydrogel. Et une comparaison de ces deux ensembles d’images nous fournit les données nécessaires pour quantifier toutes ces forces. C’est là qu’AcTrM et AnViM entrent en jeu.Après avoir plaqué les cellules, pour que vous puissiez acquérir des images exactement au même endroit, à n’importe quelle instance souhaitée, ce protocole est programmé dans AcTrM, puis pour analyser ensuite ces données et visualiser les résultats, c’est le but d’AnViM. Dans les prochaines minutes, nous vous guiderons à travers le processus d’acquisition d’images pour une monocouche de cellule de confluence. L’étape zéro de l’action invite l’utilisateur à sélectionner le type d’acquisition.Une nouvelle acquisition pour commencer une nouvelle expérience, ou une acquisition continue pour reprendre une expérience antérieure. Cliquez sur Nouvelle acquisition pour créer une liste de positions. La première étape de l’action répertorie toutes vos étapes suivantes.Et ces actions seront prises dans la fenêtre de liste des positions de scène ici. Cliquez sur Live in Micro-Manager pour visualiser l’exemple pour les ajustements manuels. En direct, nous examinerons la phase.Ici, c’est clair. Maintenant, il faudra regarder les perles. Ici, les perles peuvent être visualisées en fluorescence.Sélectionnez donc le canal approprié pour les perles supérieures. Il est également important que vous puissiez voir quelques perles inférieures, alors regardons un canal pour les perles inférieures. Ce que vous voyez ici est une image floue de perles du bas, et c’est tout à fait bien tant que vous pouvez dire que les perles du bas sont là, ce que vous pouvez dans cette image.Liste des positions, cliquez sur Marquer. C’est ainsi que vous créez une liste de postes. Après avoir créé une liste de positions, qui a été abordée dans la vidéo précédente, suivez les étapes répertoriées dans l’action étape deux à l’aide de la fenêtre d’acquisition multidimensionnelle.Disons que nous voulons effectuer un long time-lapse. Ici, je vais indiquer le nombre d’images que nous voulons prendre. Le premier canal va être le canal de phase.Le prochain sera celui des perles supérieures et celui d’après sera celui des perles inférieures. Cliquez sur Fermer dans la fenêtre d’acquisition multidimensionnelle et cliquez sur OK dans acTrM étape deux. La sortie sera enregistrée dans le répertoire identifié dans la fenêtre d’acquisition multidimensionnelle.La troisième étape de l’action demandera si l’expérience a besoin d’être récupérée. La réponse sera généralement oui. Ici, iTACS demande, voulons-nous effectuer une récupération affinée?Cette première partie va nous rapprocher d’une reprise raffinée, mais la partie inférieure va nous rapprocher encore plus d’une plus grande précision de repositionnement. Si la récupération doit être effectuée en utilisant un champ de vision limité, cette option est proposée, mais pour cette expérience, nous ne sélectionnerons pas cette option. À ce stade, l’acquisition d’un ensemble d’images de référence est terminée et Micro-Manager peut être fermé.Pour l’acquisition d’images, on va démarrer AcTrM. Sélectionnez l’agrandissement et choisissez le répertoire qui contient les dossiers de données. Sélectionnez les choix de repositionnement de la plaque ainsi que le canal utilisé pour le repositionnement.Une interface est fournie pour faire correspondre ce qui est actuellement vu dans l’appareil photo avec les images enregistrées. S’il y a chevauchement, les images afficheront une couleur rouge et verte avec du noir, et un réglage manuel peut être effectué. Sinon, appuyez sur accepter et l’acquisition se poursuivra.Nous pouvons maintenant commencer FIJI. Sélectionnez la première option dans le menu déroulant MSM intitulée prétraitement. Ensuite, sélectionnez le dossier contenant le dossier tnimgs.Ensuite, nous devrons définir quel canal correspond à quelle image. Pour cet exemple, le canal 0 est l’image de lumière transmise qui est l’image de contraste de phase des cellules. L’image de perle inférieure est le canal 2 et l’image de perle supérieure est le canal 1.Et puis, il vous demande où les cellules se croisent et de quel côté de l’image. Dans ce cas, les cellules sont une monocouche avançant vers le bord droit, nous allons donc désélectionner Droite et continuer. Ici, une petite région de perles supérieures, située loin de la monocouche, sert le même but que les images de perles inférieures qui sembleraient plus clairsemées et plus grandes que celles montrées ici.Maintenant, il nous demande si nous voulons changer la luminosité et le contraste afin que les perles apparaissent bien en évidence. Nous ajustons donc à l’aide des barres de défilement dans le menu, et une fois que les perles apparaissent bien en évidence, cliquez sur OK. Et maintenant, nous allons faire la correction de position. S’il y a un changement, il s’en débarrassera.Et une fois cela fait, il créera le dossier d’analyse. À l’intérieur du dossier d’analyse, il créera le dossier de position, P0, et les choix que nous avons faits dans les menus de prétraitement précédents sont stockés dans les choix d’analyse, tels que les bords croisés, la taille des pixels et l’image à contraste de phase et autres. Dans le menu déroulant Microscopie à contrainte monocouche ou MSM, sélectionnez Déformation du gel MSM.À partir de là, nous sélectionnerons l’option qui convient à notre distribution de perles. Et au fur et à mesure que les données sont en cours de traitement, vous pouvez voir qu’un nouveau dossier de déplacement est apparu dans le dossier de position. C’est là que tous les fichiers de sortie seront stockés.Cela indique que l’analyse est terminée. Nous allons examiner comment calculer les forces qui s’exercent à travers la jonction cellule-ECM et la jonction cellule-cellule et aussi le cytosquelette des cellules individuelles de la monocouche. Pour cela, sélectionnez la troisième option.Et on va choisir le répertoire qui contient tnimgs et le dossier d’analyse, ce qui signifie que l’on sélectionnera l’exemple de répertoire plutôt que l’un de ces répertoires. Appuyez sur sélectionner, et il vous demandera, quel est le module de cisaillement de ce gel? Le module de cisaillement est de 1250 et l’épaisseur de l’hydrogel dans cet exemple est de 118 microns.Le niveau de bruit prévu est fourni ici. Ensuite, il y a le déplacement moyen est zéro drapeau, qui n’est pas vérifié dans ce cas. Sélectionnez OK, et l’implémentation qui calcule la traction s’exécute via une fonction MATLAB, c’est ainsi qu’elle est implémentée dans cette version d’AnViM.Maintenant, il est prêt à faire le calcul des forces cellule-cellule ou cytosquelette. Et la première question à se poser est, est-ce que la monocouche est confluente? Dans ce cas particulier, nous avons une monocouche qui avance et il n’y a pas de région cellulaire sur le côté droit du cadre.Donc, la réponse est que la monocouche n’est pas confluente, donc nous allons dire non. Maintenant, on nous demande de dessiner un polygone autour du plus grand objet non cellulaire. Nous sélectionnons les méthodes appropriées pour la segmentation.Ici, il nous demande d’indiquer la couleur des cellules dans les méthodes trois et quatre, donc ici les cellules sont noires donc nous choisirons le noir. La segmentation produite à partir de ces différentes méthodes se termine par des trous dans la monocouche cellulaire et des régions blanches dans la zone sans cellule. Ici, nous pouvons choisir, remplir les taches automatiquement et appuyer sur OK.So maintenant toutes les taches sont remplies dans la monocouche et aucune zone cellulaire.Et puis, nous allons ensuite calculer les contraintes mécaniques dans la monocouche cellulaire. Nous avons déjà effectué la première partie où nous avons segmenté les cellules de la région sans cellule, nous commençons donc cette étape par la deuxième partie qui est la segmentation des cellules individuelles et des images. On va sélectionner la segmentation pour les cellules individuelles.Et ici, il nous demande de choisir le répertoire de positions. Et il y a plus d’informations données ici pour ces paramètres. Ensuite, il vous demande de dessiner un polygone autour de la plus petite cellule normale.Donc, ce que vous dessinez ici est utilisé pour calculer la surface et il va stipuler que tout ce qui est plus petit que cela n’est pas défini comme une cellule. Et ensuite, il demande la plus grande cellule. Alors nous dessinons un polygone autour de la plus grande cellule normale, puis il demande, lequel est le plus lumineux?L’interface cellule-cellule est-elle plus lumineuse ou les centres cellulaires sont-ils plus lumineux ? Donc, dans ce cas, l’interface cellule-cellule est plus lumineuse, donc je vais sélectionner l’interface cellule-cellule. Cela indique donc que le calcul est terminé.Commençons par sélectionner la carte sur les intensités des cellules. Tout d’abord, iTACS demande à l’utilisateur de sélectionner le répertoire de position, également connu sous le nom de dossier P0. Lorsque vous avez terminé, cliquez sur Sélectionner.Ensuite, il est demandé à l’utilisateur s’il souhaite que l’iTACS détecte la division cellulaire ou quantifie la fluorescence cellulaire. Dans ce cas, nous n’avons pas de protéines fluorescentes à l’intérieur de la cellule, c’est pourquoi nous choisirons de détecter la division cellulaire. La diapositive suivante permet à l’utilisateur de définir la taille de la région voisine, il s’agit d’une analyse unique qu’AnViM effectue où il examine les propriétés des cellules individuelles ainsi que les propriétés de la région voisine des cellules.Ici, l’utilisateur peut choisir la largeur d’une région voisine des cellules. Dans ce cas, nous définissons les régions voisines avec 60 pixels. La première case à cocher demande si nous voulons qu’iTACS collecte les propriétés des cellules, oui nous le faisons, et cette case à cocher demande si nous voulons qu’iTACS collecte les propriétés des voisins, oui, nous voulons qu’iTACS le fasse aussi.Sous ces cases à cocher, iTACS fournit plus d’informations sur les cases à cocher si l’utilisateur souhaite plus de détails sur chaque case à cocher. Cela indique que l’analyse est terminée. Encore une fois, iTACS demande à l’utilisateur de sélectionner le répertoire de position.Ensuite, l’utilisateur a le choix de mapper les données de force, de créer des images des données de force, de cartographier les données de vitesse et de créer des images des données de vitesse. Il est important de noter que la création d’images prend du temps, on peut donc choisir de le faire maintenant ou d’attendre de le faire plus tard. C’est pourquoi l’utilisateur a la possibilité de sélectionner les choix ou non.Ici, iTACS demande à l’utilisateur de déterminer à nouveau la taille de la région voisine, et vous pouvez utiliser la même taille que celle que vous avez déterminée pour les intensités de mappage, qui était de 60 pixels, dans notre cas. Et encore une fois, l’utilisateur est invité à collecter les propriétés des cellules ainsi que de sa région voisine. Cela indique que l’analyse est terminée.Dans le menu déroulant Microscopie à contrainte monocouche ou MSM, sélectionnez les données de suivi des résultats. Tout d’abord, iTACS demande à l’utilisateur de sélectionner le répertoire de position, également connu sous le nom de dossier P0. Lorsque vous avez terminé, cliquez sur Sélectionner.Ici, iTACS demande à partir de quel numéro de trame l’utilisateur veut qu’iTACS commence à suivre les données. Il est assez sûr de commencer le suivi à partir de l’image numéro deux, car la vitesse ne peut pas être déterminée pour l’image numéro un. Ici, iTACS demande à l’utilisateur d’indiquer le nombre maximum de tracés à remplir simultanément.Et essentiellement, c’est un moyen d’accélérer le suivi des données. Lorsque vous avez terminé, cliquez sur OK et les options de choix des variables pendant le suivi sont présentées de la même manière que les options de génération de cartes thermiques. Les propriétés d’intérêt courantes sont fournies dans la zone de texte en haut de la fenêtre.Mais si vous souhaitez personnaliser vos variables, il vous suffit de tout supprimer dans la zone de texte et de sélectionner les propriétés spécifiques répertoriées ci-dessous. Dans le menu déroulant Microscopie à contrainte monocouche ou MSM, sélectionnez le diagramme des résultats. Après cela, iTACS demande à l’utilisateur s’il souhaite limiter le traçage aux cellules avec une piste ininterrompue.Si vous ne souhaitez pas limiter le traçage aux pistes ininterrompues, cliquez sur Non.Mais si vous souhaitez limiter le traçage aux cellules avec des pistes ininterrompues, cliquez sur Oui Ici iTACS demande combien de variables l’utilisateur souhaite que le programme trace. iTACS est capable de tracer jusqu’à trois variables, et dans ce cas, nous ne tracerons que deux variables pour voir la relation entre ces facteurs. Dans le menu déroulant Microscopie à contrainte monocouche ou MSM, sélectionnez l’image des résultats.Voici le répertoire de position et, une fois terminé, cliquez sur Sélectionner. iTACS nous demande ensuite de choisir le cadre de départ. Ici, nous avons sélectionné l’image numéro deux.Les options de création de cartes thermiques sont présentées de la même manière que les options de traçage des traces temporelles de cellules individuelles. Avec cela, nous concluons comment faire une carte thermique. Ici représente la trace temporelle de la vitesse cellulaire dans la tension cytosquelettique pour la cellule numéro un.Les propriétés sont affichées sur un axe vertical partagé et l’axe horizontal indique le numéro d’instance temporelle, où les images sont acquises à des intervalles de 15 minutes. La deuxième sortie est un tableau de cartes thermiques une heure après le début de l’expérience. Les propriétés présentées ici comprennent la zone d’étalement, l’orientation, la circularité, la vitesse, la direction du mouvement, l’orientation de la tension maximale, la tension cytosquelettique, les tractions du substrat et l’anisotropie de tension des cellules individuelles.Il s’agit donc d’un aperçu d’un ensemble d’expériences. Il existe plusieurs autres situations expérimentales où AnViM et AcTrM peuvent aider l’utilisateur à faire l’expérience de manière reproductible et ces contacts sont répertoriés dans le manuscrit. Certaines des principales caractéristiques d’iTACS incluent l’automatisation du protocole expérimental, l’analyse automatisée des données et aucune formation en ingénierie n’est requise.

Research

JoVE Journal

Biology

Testing Visual Sensitivity to the Speed and Direction of Motion in Lizards

Test sensibilité visuelle à la vitesse et la direction du mouvement chez les lézards

Testing visual sensitivity in any species provides basic information regarding behaviour, evolution, and ecology. However, testing specific features of ...

Recherche

Biologie

Microinjection of Zebrafish Embryos to Analyze Gene Function

Microinjection d&#39;embryons de poissons zèbres pour analyser la fonction génique

One of the advantages of studying zebrafish is the ease and speed of manipulating protein levels in the embryo.  Morpholinos, which are synthetic ...

A high-throughput method to globally study the organelle morphology in S. cerevisiae

Une méthode à haut débit pour étudier la morphologie globalement organite chez S. cerevisiae

High-throughput methods to examine protein localization or organelle morphology is an effective tool for studying protein interactions and can help ...

An Analytical Tool that Quantifies Cellular Morphology Changes from Three-dimensional Fluorescence Images

Un outil analytique qui quantifie les changements de morphologie cellulaire en trois dimensions des images de fluorescence

The most common software analysis tools available for measuring fluorescence images are for two-dimensional (2D) data that rely on manual settings for ...

Measurement of Lifespan in Drosophila melanogaster

Measurement of Lifespan in Drosophila melanogaster

Mesure de la durée de vie en<em&gt; Drosophila melanogaster</em

Aging is a phenomenon that results in steady physiological deterioration in nearly all organisms in which it has been examined, leading to reduced ...

Visualization and Analysis of mRNA Molecules Using Fluorescence In Situ Hybridization in Saccharomyces cerevisiae

Visualization and Analysis of mRNA Molecules Using Fluorescence In Situ Hybridization in Saccharomyces cerevisiae

Visualisation et d&#39;analyse de molécules d&#39;ARNm par fluorescence<em&gt; In Situ</em&gt; Hybridation dans<em&gt; Saccharomyces cerevisiae</em

The Fluorescence in situ Hybridization (FISH) method allows one to detect nucleic acids in the native cellular environment. Here we provide a protocol for ...

Analysis of Autophagy in Penicillium chrysogenum by Using Starvation Pads in Combination With Fluorescence Microscopy

Analysis of Autophagy in Penicillium chrysogenum by Using Starvation Pads in Combination With Fluorescence Microscopy

Analyse de l&#39;autophagie dans<em&gt; Penicillium chrysogenum</em&gt; À l&#39;aide de famine Pads en association avec microscopie de fluorescence

The study of cellular quality control systems has emerged as a highly dynamic and relevant field of contemporary research. It has become clear that cells ...

Implementing Patch Clamp and Live Fluorescence Microscopy to Monitor Functional Properties of Freshly Isolated PKD Epithelium

Mise en œuvre de patch clamp en direct et microscopie de fluorescence pour surveiller propriétés fonctionnelles des fraîchement isolés PKD épithélium

Cyst initiation and expansion during polycystic kidney disease is a complex process characterized by abnormalities in tubular cell proliferation, luminal ...

Local Field Fluorescence Microscopy: Imaging Cellular Signals in Intact Hearts

Champ local Fluorescence Microscopy: Imagerie signaux cellulaires dans les coeurs intacts

In the heart, molecular signaling studies are usually performed in isolated myocytes. However, many pathological situations such as ischemia and ...

A Graphical User Interface for Software-assisted Tracking of Protein Concentration in Dynamic Cellular Protrusions

Une interface utilisateur graphique pour le suivi assisté par logiciel de la concentration de protéines dans les protrusions cellulaires dynamiques

Filopodia are dynamic, finger-like cellular protrusions associated with migration and cell-cell communication. In order to better understand the complex ...