Name: computational reconstruction of pancreatic islets as a tool for structural and functional analysis
Uploaded: 2022-03-09T13:30:00
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G.J. Félix-Martínez dankt CONACYT (Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología, Mexiko) und der Abteilung für Elektrotechnik der Universidad Autónoma Metropolitana (Mexiko-Stadt) für die Unterstützung dieses Projekts. Wir danken Dr. Danh-Tai Hoang, Dr. Manami Hara und Dr. Junghyo Jo für ihre hervorragende Arbeit und Großzügigkeit beim Teilen der Inselarchitekturen, die diese Arbeit mit der Forschungsgemeinschaft ermöglicht haben.

HINWEIS: Ein schematisches Diagramm des Protokolls ist in Abbildung 1 dargestellt. Eine Schritt-für-Schritt-Beschreibung lautet wie folgt (siehe Zusatzdatei 1 für Details zu den Bedienfeldern, die bei jedem Schritt des Protokolls verwendet werden).
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/63351/63351fig01.jpg"> Abbildung 1: Flussdiagramm Ein Flu...

<ol>
	<li>Chen, L., Pan, X., Zhang, Y. H., Huang, T., Cai, Y. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Analysis+of+Gene+Expression+Differences+between+Different+Pancreatic+Cells.">Analysis of Gene Expression Differences between Different Pancreatic Cells.</a> ACS Omega. 4 (4), 6421-6435 (2019).</li><li>Longnecker, D. S., Gorelick, F., Thompson, E. D., Histology, H. G., Beger, A. L., Warshaw, R. H., Hruban, M. W., Buchler, M. M., Lerch, J. P., Neoptolemos, T., Shimosegawa, D. C., Whitcomb, C., GroB, <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Anatomy,+Histology,+and+Fine+Structure+of+the+Pancreas.">Anatomy, Histology, and Fine Structure of the Pancreas.</a> The Pancreas. , (2018).</li><li>Liao, E. 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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=Beta-cell+hubs+maintain+Ca2++oscillations+in+human+and+mouse+islet+simulations.">Beta-cell hubs maintain Ca2+ oscillations in human and mouse islet simulations.</a> Islets. 10 (4), 151-167 (2018).</li><li>Watts, M., Ha, J., Kimchi, O., Sherman, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Paracrine+regulation+of+glucagon+secretion:+the+&#946;/&#945;/&#948;+model.">Paracrine regulation of glucagon secretion: the &#946;/&#945;/&#948; model.</a> American Journal of Physiology. Endocrinology and Metabolism. 310 (8), 597-611 (2016).</li><li>F&#233;lix-Mart&#237;nez, G. J., Mata, A., God&#237;nez-Fern&#225;ndez, J. 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J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=IsletLab:+an+application+to+reconstruct+and+analyze+islet+architectures.">IsletLab: an application to reconstruct and analyze islet architectures.</a> Islets. 14 (1), 36-39 (2022).</li><li>F&#233;lix-Mart&#237;nez, G. J., God&#237;nez-Fern&#225;ndez, J. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Comparative+analysis+of+reconstructed+architectures+from+mice+and+human+islets.">Comparative analysis of reconstructed architectures from mice and human islets.</a> Islets. 14 (1), 23-35 (2022).</li></ol>

Das obige Protokoll skizziert einen praktischen Ansatz zur Rekonstruktion und Analyse von Pankreasinselarchitekturen unter Verwendung neuartiger Berechnungsalgorithmen. Das Hauptziel dieser Arbeit ist es, die Inselforschungsgemeinschaft in die Lage zu versetzen, quantitative Metriken abzuleiten, um die morphologischen und Konnektivitätseigenschaften von Pankreasinselarchitekturen zu charakterisieren und die möglichen funktionalen Implikationen solcher Eigenschaften durch computergestützte Simulationen zu bewe...

Die Bauchspeicheldrüse ist in Regionen unterteilt, die als Kopf, Hals, Körper und Schwanz bezeichnet werden und jeweils unterschiedliche Strukturen, Funktionen und anatomische Positionenaufweisen 1,2. Aus funktioneller Sicht kann die Bauchspeicheldrüse in endokrine und exokrine Systeme unterteilt werden, wobei erstere für die Sekretion von Hormonen verantwortlich sind, die entscheidend an der Regulation der Glukosehomöostase beteiligt sind, während letzteres über die Sekretion von Enzymen in den Zwölffingerdarm1 zur Nahrungsverdauung beiträgt. Pankreasinseln bilden das endokrine Gewebe der Bauchspeicheldrüse und sind verantwortlich für die Sekretion von Glucagon, Insulin und Somatostatin, die aus ɑ-, β- bzw. δ-Zellen ausgeschiedenwerden 3. Zusätzlich zu ihren intrinsischen Regulationsmechanismen werden diese Zellen über direkte elektrische Kommunikation (zwischen β-Zellen und wahrscheinlichen β- und δ-Zellen) sowie durch parakrine und autokrine Signalgebung 4,5,6 reguliert. Beide Mechanismen hängen stark von der Inselarchitektur ab (d.h. von der Zusammensetzung und Organisation der verschiedenen Zelltypen innerhalb der Insel)7,8. Wichtig ist, dass die Inselarchitektur in Gegenwart von Diabetes verändert wird, was höchstwahrscheinlich die intrainselförmige Kommunikation als Folge von 9,10 stört.
Die Untersuchung von Pankreasinseln umfasst eine breite Palette von experimentellen Methoden. Unter diesen hat die Verwendung von Fluoreszenztechniken zur Bestimmung der Anzahl, Lage und Art der verschiedenen Zellen auf der Insel es ermöglicht, die strukturellen und morphologischen Eigenschaften der Pankreasinseln11,12,13 zu untersuchen und ein besseres Verständnis der funktionellen Auswirkungen auf Gesundheit und Krankheit zu erlangen. Als Ergänzung wurden in den letzten Jahrzehnten Computermodelle der Pankreaszellen 14,15,16 und in jüngerer Zeit der Pankreasinseln12,17,18,19 verwendet, um Aspekte zu bewerten, die experimentell schwer oder gar unmöglich zu behandeln sind.
In diesem Protokoll wollen wir die Lücke zwischen experimenteller und computergestützter Arbeit schließen, indem wir eine Methodik zur Rekonstruktion von Inselarchitekturen, zur Analyse ihrer morphologischen und Konnektivitätseigenschaften durch quantitative Metriken und zur Durchführung grundlegender Simulationen zur Bewertung der funktionalen Auswirkungen der Inseleigenschaften skizzieren.
Das unten beschriebene Protokoll basiert auf Berechnungsalgorithmen, die speziell für die Untersuchung von Pankreasinseln entwickelt wurden. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass im ersten Schritt des Protokolls die Inselarchitektur aus experimentellen Daten unter Verwendung des kürzlich von Félix-Martínez et al.19 vorgeschlagenen Algorithmus rekonstruiert wird, in dem Kernpositionen durch 4′,6-Diamidino-2-phenylindol (DAPI) Färbung und Zelltypen durch Immunfluoreszenz identifiziert werden (wie ausführlich beschrieben von Hoang et al.11,12 ) werden in einem iterativen Optimierungsverfahren verarbeitet. Dies führt dazu, die optimale Größe und Position jeder Zelle zu bestimmen und eine Insel zu erhalten, die aus nicht überlappenden Zellen besteht. Zweitens werden auf der Grundlage der rekonstruierten Architektur Zell-zu-Zell-Kontakte identifiziert, um die Konnektivitätseigenschaften zu bestimmen und das entsprechende Inselnetzwerk zu generieren, das es dem Benutzer ermöglicht, quantitative Metriken zu erhalten, um die Inselarchitektur weiter zu beschreiben (Details über den Rekonstruktionsalgorithmus können in der Originalarbeit zum Thema19 konsultiert werden). Schließlich werden grundlegende funktionelle Simulationen mit dem von Hoang et al.12 vorgeschlagenen Modellierungsansatz durchgeführt, bei dem basierend auf der pulsierenden Natur der experimentell beobachteten Hormonsekretion20,21 jede Zelle als Oszillator behandelt wird und daher die Insel als ein Netzwerk gekoppelter Oszillatoren dargestellt wird, die den Konnektivitätseigenschaften der rekonstruierten Insel folgen.
Angesichts der rechnerischen Komplexität der in diesem Protokoll verwendeten Algorithmen wurden alle beteiligten Schritte in einer eigenständigen Anwendung22 implementiert, mit dem Hauptziel, diese Rechenwerkzeuge allen interessierten Lesern unabhängig von ihrer Erfahrung in der Verwendung von spezialisierter Software oder Programmiersprachen zu nähern.

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>CUDA-capable NVIDIA graphics card</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>Required for the functional simulations</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>IsletLab</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>https://github.com/gjfelix/IsletLab (Follow the instructions to download and install the application.)</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

computational reconstruction of pancreatic islets as a tool for structural and functional analysis

Strukturelle Eigenschaften von Pankreasinseln sind aufgrund ihrer Auswirkungen auf die intraisletale Kommunikation über elektrische, parakrine und autokrine Signalgebung der Schlüssel für die funktionelle Reaktion von Insulin-, Glucagon und Somatostatin-sezernierenden Zellen. In diesem Protokoll wird die dreidimensionale Architektur einer Pankreasinsel zunächst aus experimentellen Daten mit einem neuartigen Rechenalgorithmus rekonstruiert. Als nächstes werden die morphologischen und Konnektivitätseigenschaften der rekonstruierten Insel, wie die Anzahl und die Prozentsätze der verschiedenen Arten von Zellen, des Zellvolumens und der Zell-zu-Zell-Kontakte, erhalten. Dann wird die Netzwerktheorie verwendet, um die Konnektivitätseigenschaften der Insel durch vom Netzwerk abgeleitete Metriken wie Durchschnittsgrad, Clustering-Koeffizient, Dichte, Durchmesser und Effizienz zu beschreiben. Schließlich werden alle diese Eigenschaften funktional durch Computersimulationen unter Verwendung eines Modells gekoppelter Oszillatoren bewertet. Insgesamt beschreiben wir hier einen Schritt-für-Schritt-Workflow, der in IsletLab, einer Multiplattform-Anwendung, die speziell für die Untersuchung und Simulation von Pankreasinseln entwickelt wurde, implementiert wurde, um eine neuartige Berechnungsmethodik zur Charakterisierung und Analyse von Pankreasinseln als Ergänzung zur experimentellen Arbeit anzuwenden.

Die Rekonstruktion von Pankreasinseln mit der von Félix-Martínez et al.19 vorgeschlagenen Methodik hängt stark von den Parametern ab, die dem Optimierungsalgorithmus (definiert in den Rekonstruktionseinstellungen) gegeben werden. Ein Beispiel dafür ist visuell in Abbildung 3 dargestellt, wo rekonstruierte Inselchen, die mit verschiedenen Parametersätzen erhalten wurden, gezeigt werden. Erstens wird in Abbildung 3A eine Rekonstruktion...

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Computational Reconstruction of Pancreatic Islets as a Tool for Structural and Functional Analysis

In diesem Protokoll werden die Pankreasinseln rekonstruiert und analysiert, indem Berechnungsalgorithmen verwendet werden, die in einer dedizierten Multiplattform-Anwendung implementiert sind.

Computerrekonstruktion von Pankreasinseln als Werkzeug für die Struktur- und Funktionsanalyse

Structural properties of pancreatic islets are key for the functional response of insulin, glucagon, and somatostatin-secreting cells, due to their ...

Dieses Protokoll ist von Bedeutung, da es eine rechnerische Arbeitslast beschreibt, um Inselarchitekturen zu rekonstruieren, ihre morphologischen und Konnektivitätseigenschaften zu analysieren und ihre funktionalen Implikationen durch Computersimulationen zu bewerten. Der Hauptvorteil besteht darin, dass es eine Möglichkeit bietet, Hochleistungsrechenalgorithmen zu implementieren, um die theoretischen und experimentellen Arbeiten auf dem Gebiet der Inselforschung zu ergänzen. Diese Methodik kann besonders nützlich sein, um die morphologischen und Konnektivitätseigenschaften gesunder und veränderter Inseln zu vergleichen oder Inselarchitekturen verschiedener Tierarten zu vergleichen.Stellen Sie zunächst sicher, dass die GCC- und NVCC-Compiler installiert sind. Öffnen Sie ein Terminal, indem Sie die Befehle ausführen, und befolgen Sie die Anweisungen im Text, wenn einer dieser Befehle vom System nicht erkannt wird. Öffnen Sie ein Terminal und gehen Sie zum Ordner IsletLab.Erstellen Sie eine neue Umgebung, indem Sie den Befehl im Terminal ausführen. Aktivieren Sie die neue Umgebung, indem Sie den Befehl ausführen. Starten Sie die IsletLab-Anwendung, indem Sie den Befehl im Terminal ausführen.Um die Eingabedaten vorzubereiten, organisieren Sie die Eingabeinseldaten in einer vierspaltigen Datei, in der die erste Spalte der Zellentyp und die zweite, dritte und vierte Spalte die X-, Y- bzw. Z-Koordinaten der Eingabezellen sind, um sicherzustellen, dass die Eingabedatei keine Spaltenüberschriften enthält. Klicken Sie auf die Schaltfläche Erste Insel laden und wählen Sie die Datei mit den Eingabedaten aus, um eine anfängliche Insel, die dreidimensionale Darstellung und die entsprechenden Statistiken zu generieren. Um den Rekonstruktionsprozess zu konfigurieren, klicken Sie auf die Schaltfläche Rekonstruktionseinstellungen und ändern Sie die Optimierungsparameter.Klicken Sie auf die Schaltfläche OK, um die Parameterwerte zu speichern. Klicken Sie auf die Schaltfläche Insel rekonstruieren, um das Fenster Rekonstruktionsprotokoll zu öffnen. Klicken Sie auf die Schaltfläche Ausführen, um den Rekonstruktionsprozess zu starten.Bewerten Sie die Ergebnisse des Rekonstruktionsprozesses, indem Sie die Optimierungsstatistiken analysieren, die auf der Registerkarte Final Islet des Statistikfelds angezeigt werden, indem Sie sich auf die Maximierung des Prozentsatzes der experimentellen Zellen konzentrieren, die in den rekonstruierten Inseln enthalten sind, oder entsprechend auf die Minimierung der Anzahl der Überlappungen. Wenn der Prozentsatz der experimentellen Statistiken entsprechend den Benutzerzielen als niedrig angesehen wird, klicken Sie auf das Menü Datei und wählen Sie Neu starten. Klicken Sie auf die Schaltfläche Erste Insel laden und wählen Sie die Datei aus, die Eingabedaten enthält, um eine erste Insel zu generieren.Erhöhen Sie dann die Anfangstemperatur, den Iterationsfaktor und den Akzeptanzfaktor in den Rekonstruktionseinstellungen, und wiederholen Sie den zuvor beschriebenen Rekonstruktionsprozess der Insel, bis zufriedenstellende Ergebnisse erzielt werden. Klicken Sie auf die Rekonstruktionseinstellungen und wählen Sie Kontakttoleranz, um die Kontakttoleranz von Zelle zu Zelle zu definieren. Klicken Sie auf OK, um die Parameterwerte zu speichern.Klicken Sie auf die Schaltfläche Zell-zu-Zell-Kontakte, um die Zellen in engem Kontakt zu identifizieren. Klicken Sie auf die Schaltfläche Netzwerk erstellen, um das Inselnetzwerk zu generieren und die zugehörige Netzwerkmatrix zu berechnen. Wechseln Sie zur Registerkarte Simulation des Konfigurationsfelds der Schnittstelle.Wählen Sie den gewünschten Modus der intrinsischen Frequenz, konstant oder zufällig. Klicken Sie auf die Schaltfläche Eigenfrequenz konfigurieren, um die Frequenz des Oszillators in Hertz zu definieren. Wählen Sie den gewünschten Modus der Anfangsphase, Konstant oder Zufällig.Klicken Sie auf die Schaltfläche Interaktionen konfigurieren, um die Interaktionsparameter von Zelle zu Zelle im Fenster Interaktionsstärke zu definieren. Konfigurieren Sie die Simulation, indem Sie die Gesamtsimulationszeit, den Zeitschritt und den Sparfaktor definieren. Definieren Sie die Anzahl der Blöcke, Threads und Rechenplattformfunktionen, die für die Durchführung der Simulation verfügbar sind.Klicken Sie auf die Schaltfläche Simulation ausführen, um das Fenster Simulationsprotokoll zu öffnen. Klicken Sie auf die Schaltfläche Ausführen, um die Simulation zu starten und den Prozess zu überwachen, bis die Legende Bitte schließen Sie das Fenster, um fortzufahren, angezeigt wird. Schließen Sie dann das Fenster Simulationsprotokoll, um die Simulationsergebnisse zu beobachten.Klicken Sie auf Datei und wählen Sie in der Menüleiste das Exportprojekt aus. Wählen Sie das Verzeichnis aus, in dem die Projektdatei gespeichert werden soll, und klicken Sie auf die Schaltfläche OK. Es wurde eine Inselrekonstruktion unter Verwendung suboptimaler Parametersätze in den Rekonstruktionseinstellungen erhalten, einschließlich 86,6% der Anfangszellen.Die Erhöhung der Anfangstemperatur, der Iteration und der Akzeptanzfaktoren führte zu einem höheren Prozentsatz der Anfangszellen als 93,37 und 99,15% in den rekonstruierten Inseln. Es wurden die Konvergenzdiagramme des Rekonstruktionsprozesses erhalten, die die Entwicklung überlappender Zellen als Funktion der Temperatur demonstrieren. Die Identifizierung von Zell-zu-Zell-Kontakten aus den rekonstruierten Inselarchitekturen hängt vom Wert des Kontakttoleranzparameters ab.Für den Wert von einem Mikrometer wurden nur 290 Zell-zu-Zell-Kontakte identifiziert, während für zwei Mikrometer der Gesamtkontext auf 636 bzw. 731 anstieg. Es wurde das Netzwerkdiagramm erhalten, das eine visuelle Darstellung der miteinander verbundenen Zell-zu-Zell-Kontakte bietet. Simulationsergebnisse zeigten, dass Alpha- und Betazellen vollständig phasenverschoben oszillieren, während Deltazellen mit Alpha- und Betazellen in der Phase oszillieren.Das oszillierende Verhalten der Insel wurde von den Schwingungen der Alphazellen mit einem geringen Beitrag der anderen Zellpopulation dominiert. Es wurde das Inselsynchronisationsindexdiagramm erhalten, das das Maß für die Phasenkohärenz der Schwingungen zwischen den Inselzellen und die Variation der Synchronizität zwischen Inselzellen im Laufe der Zeit liefert. Alle abgeleiteten Metriken und die funktionalen Simulationen hängen vom Rekonstruktionsprozess ab, daher ist es wichtig, den höchsten Prozentsatz an Anfangszellen in den rekonstruierten Inseln zu erreichen.Rekonstruierte Inseln, die aus diesem Verfahren gewonnen wurden, können weiter verwendet werden, um realistischere Berechnungsmodelle von Pankreasinseln zu entwickeln, indem eine detaillierte biophysikalische Beschreibung von Inselzellen einbezogen wird.

Research

JoVE Journal

Bioengineering

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Forschung

Biotechnik

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