RESEARCH
Peer reviewed scientific video journal
Video encyclopedia of advanced research methods
Visualizing science through experiment videos
EDUCATION
Video textbooks for undergraduate courses
Visual demonstrations of key scientific experiments
BUSINESS
Video textbooks for business education
OTHERS
Interactive video based quizzes for formative assessments
Products
RESEARCH
JoVE Journal
Peer reviewed scientific video journal
JoVE Encyclopedia of Experiments
Video encyclopedia of advanced research methods
EDUCATION
JoVE Core
Video textbooks for undergraduates
JoVE Science Education
Visual demonstrations of key scientific experiments
JoVE Lab Manual
Videos of experiments for undergraduate lab courses
BUSINESS
JoVE Business
Video textbooks for business education
Solutions
Language
ar
Menu
Menu
Menu
Menu
DOI: 10.3791/55844-v
Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.
قمنا بتطوير بروتوكول جديد لدراسة الديناميات السكانية غير المتجانسة في الاستجابة للاضطرابات. تصف هذه المخطوطة منصة تعتمد على التصوير تنتج مجموعات بيانات كمية لتوصيف في وقت واحد من المظاهر الخلوية متعددة من السكان غير المتجانسة بطريقة قوية.
الهدف العام لهذه المنهجية هو التقييم الكمي للاستجابات المظهرية الديناميكية لمجموعات الخلايا غير المتجانسة للأنابيب مع التمييز بين المجموعات السكانية الفرعية. تحدث معظم التفاعلات الفسيولوجية في وجود أنواع متعددة من الخلايا. يمكن أن تساعد هذه الطريقة علماء الأحياء الخلوية على تقييم كيفية استجابة الخلايا غير المتجانسة للضغوط البيئية المتطابقة وكيف تؤثر الخلايا المختلفة على بعضها البعض.
تتمتع هذه التقنية بالعديد من المزايا ، فهي تميز بين أنواع الخلايا المتعددة ، وتسمح بالتحليل المتزامن للمجموعات السكانية الفرعية بما في ذلك معدلات المواليد والوفيات والديناميكيات المورفولوجية. بينما يمكن استخدام هذا البروتوكول لدراسة العديد من العمليات البيولوجية ، سنوضح تدفق العمل باستخدام الخلايا السرطانية H3255 وخلايا الخلايا الليفية CCD19LU المعالجة ب Erlotinib ، وهو دواء علاج كيميائي. للبدء ، بعد تحضير معلقات الخلايا في الأنابيب وفقا لبروتوكول النص ، قم بقلب الأنابيب لخلط الخلايا في محلول لتوحيد البذر.
ثم قم بتقطيع 10 ميكرولترات من كل معلق خلية في أنبوب طرد مركزي صغير ، وأضف 10 ميكرولتر من التريبان الأزرق. ماصة 10 ميكرولترات من المحلول في شريحة عد الخلايا وأدخل الشريحة في عداد خلية آلي. كرر عدد الخلايا ثلاث مرات على الأقل، أو حتى تصبح الأعداد التي تم الحصول عليها متسقة.
باستخدام ماصة متعددة القنوات ، قم بزرع ما مجموعه 1،500 خلية في 100 ميكرولتر من RPMI في آبار صفيحة 96 بئر. قم بوضع كل تعليق خلية في ثلاث نسخ مع إعدادات لوحة متطابقة لكل نقطة زمنية. احتضان الخلايا بين عشية وضحاها.
أضف DMSO إلى مسحوق Erlotinib لعمل محلول مخزون Erlotinib سعة 10 ملليمول. بعد ذلك ، استخدم وسط زراعة الخلايا لتخفيف الدواء إلى أعلى تركيز نهائي يبلغ 10 ميكرومولار. قم بتخفيف الدواء بشكل متسلسل أربع مرات بنسبة 1:10 ، ليصبح المجموع خمسة تركيزات للأدوية وعدم التحكم في المخدرات.
ماصة 100 ميكرولتر من محلول الدواء في الآبار المناسبة للوحة الخلايا البالغة 96 بئر للحصول على تركيز نهائي للدواء يبلغ 1x مخفف في المتوسط. ثم لتلطيخ الخلايا للتصنيف القائم على التألق ، قم بإعداد خمسة ميكروغرام لكل مليلتر من البقع النووية وخمسة بقع خلايا ميتة ميكرومولار في PBS. للتصنيف القائم على التشكل ، قم بإعداد خمسة ميكروغرام لكل مليلتر من البقع النووية ، وخمسة بقع خلايا ميتة ميكرومولار وخمسة صبغة خلايا ميكرومولار في PBS.
أضف 20 ميكرولترا من محلول الصبغة إلى كل بئر. بعد ذلك ، احتضان العينات عند 37 درجة مئوية محمية من الضوء لمدة 30 دقيقة. للحصول على الصور ، استخدم 70٪ من الإيثانول لمسح الجزء السفلي من اللوحة ووضع اللوحة في غرفة التصوير.
في علامة التبويب "إعداد" ضمن تحديد القناة، انقر فوق زر علامة الجمع لإضافة القنوات المناسبة إلى الصورة. ضمن تحديد التخطيط، قم بتعيين مكدس z من صور الاختبار كل ميكرون، بدءا من صفر ميكرون وينتهي عند 20 ميكرون، لتحديد مستوى التركيز. انقر فوق لقطة، أسفل كل قناة لتقييم الشدة وتحسين أوقات التعرض.
أدخل قيما أعلى أو أقل ضمن الوقت كما هو مطلوب. يجب أن تكون النوى في الخلايا في بؤرة التركيز من أجل ضمان دقة التحليل النهائي. على اللوحة التخطيطية ، قم بتسليط الضوء على الآبار المناسبة.
ثم في تخطيط الآبار ، قم بتمييز 25 حقلا ليتم تصويرها بطريقة مماثلة. ضمن تجربة التشغيل ، حدد اللوحة في اسم اللوحة ، ثم انقر فوق زر البدء لتشغيل بروتوكول الحصول على الصور بهدف 10x لإنشاء صور TIFF بتدرج الرمادي في القنوات المختارة. بعد تثبيت البرامج مفتوحة المصدر ، تحليل CellProfiler و CellProfiler ، افتح CellProfiler ، انقر فوق ملف ، استيراد ، خط أنابيب من الملف وحدد الملف المناسب.
حدد خط أنابيب التصنيف القائم على التألق لتصنيف الخلايا على أنها إما H3255 أو CCD19LU بناء على شدة EGFP ولحساب ميزات التشكل. انقر فوق ، عرض إعدادات الإخراج ، ثم حدد موقع ملفات الصور للتحليل والوجهة للبيانات المستخرجة. قبل تشغيل التحليل ، يجب اختبار البروتوكول في وضع الاختبار للتحقق من قيم المعلمات.
من المهم أن يكون التجزئة النووية والخلوية دقيقة. تم تصميم هذا البروتوكول لتحديد الخلايا ذات صبغة النوى المختلفة ، والتأكد من أن قيمة البكسل التي يتم من خلالها توسيع النوى ، كبيرة بما يكفي لإخفاء النوى بأعلى صبغة من الحمض النووي ، ولكنها صغيرة بما يكفي لعدم إخفاء النوى المحيطة. لتصنيف المجموعات السكانية بناء على التألق ، أولا ، قم بإعادة قياس نطاق شدة GFP ، ثم قم بقياس شدة GFP لكل نواة محددة وتصنيف الكائنات بناء على عتبة محددة من قبل المستخدم.
بعد ذلك ، انقر فوق تحليل الصور لبدء التحليل. عند اكتمال التحليل ، انتقل إلى مجلد الإخراج الافتراضي لعرض البيانات المحسوبة. للتصنيف القائم على التشكل ، قم بتشغيل البروتوكول المناسب في ملف تعريف الخلية لإنشاء ميزات مورفولوجيا الخلية بأكملها.
افتح برنامج تحليل محلل ملفات تعريف الخلية، وحدد ملف خصائص قاعدة البيانات الذي تم إنشاؤه في محلل ملفات تعريف الخلية وانقر فوقه، افتح. انقر فوق علامة التبويب مصنف في الجزء العلوي الأيسر من الشاشة. لاستدعاء صور الخلايا العشوائية من التجربة، انقر فوق إحضار، وستظهر الصور في النافذة غير المصنفة.
قم بتصنيف الخلايا يدويا على أنها موجبة أو سلبية ، والتي تمثل هنا H3255 أو CCD19LU عن طريق تحديد الخلايا وسحبها إلى الحاوية المناسبة. بعد تصنيف 50 خلية على الأقل لكل مجموعة سكانية فرعية، انقر فوق Train Classifier ثم انقر فوق التحقق من التقدم. أخيرا ، انقر فوق ، سجل الكل لإنشاء جدول يحتوي على عدد الخلايا لكل مجموعة سكانية فرعية.
في مزرعة باردة غير متجانسة الخلايا للورم H3255 وخلايا الخلايا الليفية CCD19LU ، تم تحديد النوى وتجزئتها بناء على تلطيخ الحمض النووي. تم تصنيف مجموعات الخلايا إما عن طريق التألق المستحث بشكل مصطنع أو التدريب على خوارزمية التعلم الآلي لتحديد أنواع الخلايا بناء على اختلافات التشكل. هناك توافق كبير بين المنهجيات القائمة على التألق والمورفولوجيا.
تم تضمين طريقتي التصنيف بشكل مستقل على نفس الصور واتفقت بنسبة 97.4٪ و 92.5٪ على المجموعات السكانية غير المعالجة والمعالجة على التوالي. هنا ، تم التحقيق في التغييرات في مورفولوجيا الخلية والاستجابة لعلاج إرلوتينيب. بعد ثلاثة أيام من العلاج بالعقاقير ، لوحظ انخفاض في مساحة النوى وزيادة في المنطقة الخلوية من خلايا H3255.
ربماكان هذا بسبب موت الخلايا. لاختبار ما إذا كان Erlotinib له تأثير سام للخلايا أو تثبيط الخلايا على الخلايا ، تم تحديد الخلايا الميتة بناء على تلطيخ يوديد البروبيديوم. لوحظ كل من التأثيرات السامة للخلايا والخلايا للإيرلوتينيب على خلايا H3255 ، مع زيادة في عدد الوفيات وانخفاض في عدد المواليد بعد العلاج بالعقاقير.
بمجرد إتقانها ، يمكن إجراء هذه التقنية في ساعتين غير متتاليتين إذا تم إجراؤها بشكل صحيح. باتباع هذا الإجراء ، يمكن تنفيذ طرق أخرى مثل تداخل RA أو CRISPR من أجل معالجة أسئلة إضافية تبحث في علم الجينوم الوظيفي. بعد تطويرها ، مهدت هذه التقنية الطريق للباحثين في مجال بيولوجيا السرطان لاستكشاف تأثير الخلايا اللحمية على تطور الورم في أنواع متعددة من السرطان.
بعد مشاهدة هذا الفيديو ، يجب أن يكون لديك فهم جيد لكيفية دراسة استجابات الخلايا غير المتجانسة للمنبهات البيئية ، وتحديدا كيفية تحليل بيانات التصوير القائمة على الفحص المجهري بطريقة إنتاجية عالية.
Related Videos
07:54
Related Videos
18.8K Views
11:27
Related Videos
9.6K Views
14:09
Related Videos
15.9K Views
13:13
Related Videos
30.6K Views
09:19
Related Videos
11K Views
09:31
Related Videos
11.8K Views
08:40
Related Videos
13.1K Views
07:19
Related Videos
8.7K Views
09:34
Related Videos
6.9K Views
09:56
Related Videos
6.7K Views