本文介绍了一种利用突触小泡蛋白2-pHluorin构建体和全内反射荧光显微镜技术研究神经母细胞瘤细胞中神经递质囊泡动态的方法。同时报道了图像处理与数据分析的策略。
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本文介绍了一种利用突触小泡蛋白2-pHluorin构建体和全内反射荧光显微镜技术研究神经母细胞瘤细胞中神经递质囊泡动态的方法。同时报道了图像处理与数据分析的策略。
突触小泡通过融合与回收的动态循环在化学突触处释放神经递质。监测突触活动在 实时 在单囊泡水平上解析胞吐-胞吞作用的不同步骤,对于理解生理和病理条件下的突触功能至关重要。
直接靶向突触小泡的遗传编码pH敏感探针,结合全内反射荧光显微镜(TIRFM),可提供追踪小泡动态所需的时空分辨率。由全内反射产生的隐逝场仅能激发细胞贴附的玻片表面以上一层薄层(<150 nm)内的荧光分子,而这正是胞吐-胞吞过程发生的确切位置。由此获得的高对比度图像非常适合对小泡进行追踪以及对融合事件进行定量分析。
本方案中,SH-SY5Y 人神经母细胞瘤细胞因其表面平坦且囊泡分布分散,被提议作为利用全内反射荧光显微镜(TIRFM)在单囊泡水平研究神经递质释放的有价值模型。文中提供了将 SH-SY5Y 培养为贴壁细胞以及转染突触 pHluorin 的方法,同时介绍了进行 TIRFM 观察和成像的技术 。最后,提出了一种策略,旨在对全细胞及单囊泡水平的融合事件进行筛选、计数和分析。
为验证成像流程和数据分析方法,对pHluorin标记囊泡的动力学行为进行了研究。 在静息和刺激(去极化钾浓度)条件下进行分析。膜去极化会增加囊泡融合事件的频率,并导致全细胞记录的净荧光信号同步升高。单囊泡分析揭示了融合事件行为的改变(峰值高度和宽度增加)。这些数据表明,钾去极化不仅诱导大量神经递质释放,还改变了囊泡融合与再循环的机制。
使用适当的荧光探针,该技术可用于不同的细胞系统,以解析组成型和刺激性分泌的机制。
神经元之间的化学突触传递是神经系统中信息交流的主要机制。该过程依赖于突触前部位囊泡融合与回收的动态循环来释放神经递质。尽管许多参与囊泡动态过程的蛋白质已被鉴定出来,但它们在该现象中的具体作用仍有待阐明1。
我们的认知在一定程度上受到限制,原因在于目前最常用的胞吐/胞吞检测方法并不总是最合适的。许多关于囊泡融合与动态过程的研究依赖于电生理学技术。该技术具有最佳的时间分辨率,非常适合研究囊泡与质膜的初始融合过程,但无法检测支持突触前功能的许多潜在分子事件。另一方面,电子显微镜能够提供对每一个单独步骤最精细的形态学描述,但由于样品必须经过固定才能分析,因此无法捕捉事件的动态过程。
新型光学记录技术的出现2,3,结合荧光分子探针开发的进展4-6,能够实现胞吐过程的可视化 在活体中 细胞,从而为突触结构与功能提供了新的信息层次。
早期研究利用了依赖于活性的苯乙烯类染料(FM1-43及相关有机染料)7,8。目前最先进的成像技术则采用与囊泡腔内蛋白相连的绿色荧光蛋白(GFP)的pH敏感变体(pHluorin)9。由于囊泡内腔pH值较低,这些探针在囊泡中通常处于关闭状态。当囊泡与质膜融合后,其内腔暴露于中性的细胞外环境,pH值迅速升高,解除pHluorin的质子依赖性荧光淬灭,从而快速产生荧光信号。由于pHluorin的荧光变化速度比膜融合事件本身更快,因此通过监测荧光强度的增加,可以测量并分析囊泡与膜的融合过程。由于标记了pHluorin的膜表面分子会被内吞,荧光信号随后会恢复至基础水平,因此同一探针也可用于监测囊泡的再循环过程9。
尽管囊泡标记的pH传感器可确保仅可视化那些真正与质膜融合的囊泡,但仍需在高空间和时间分辨率下进行成像,以详细描述胞吐/胞吞 过程中所涉及的各个步骤。能够提供必要时空分辨率的光学技术是全内反射荧光显微镜(TIRFM),这是荧光显微镜的一种应用10。
当光线以大于临界角的入射角到达玻璃盖玻片与样品之间的界面时,会发生全内反射。此时,激发光不会透射进入样品,而是被完全反射回去。在这种条件下,界面处会形成一种隐逝光波,并在光学密度较低的介质(即样品)中传播。由于隐逝场的强度随距离界面的增加呈指数衰减(穿透深度约为100 nm),只有紧邻盖玻片的荧光分子能够被激发,而远离界面的荧光分子则不会被激发。在转染了GFP构建体的细胞中,该穿透深度对应于细胞质膜上或靠近质膜的囊泡结构中表达的蛋白质。由于细胞内部的荧光分子无法被激发,背景荧光被极大抑制,从而形成信噪比极高的图像11。
全内反射荧光显微镜(TIRFM)具有多项特性,使其成为监测囊泡动态的首选技术。其极佳的对比度和高信噪比能够检测到来自单个囊泡的极微弱信号。基于芯片的逐帧图像采集提供了检测高度动态过程所需的时间分辨率。最后,该技术使样品中除特定焦平面外的细胞区域几乎不受光照,从而显著降低光毒性,实现长时间的延时成像记录12。
数据分析仍然是该技术最具挑战性且最关键的环节。监测囊泡融合的最简单方法是随时间测量报告荧光蛋白在细胞表面的累积量13。随着融合增加,净荧光信号也随之增强。然而,这种方法可能会低估融合过程,尤其是在大细胞和静息状态下,因为内吞作用和光漂白过程会抵消囊泡外排所引起的荧光强度增加。另一种方法是追踪每一个单独的融合事件14。后一种方法非常灵敏,能够揭示有关融合机制的重要细节。然而,该方法需要人工选择单个事件,因为目前尚无法完全自动化地追踪囊泡并记录其荧光信号的波动。对囊泡动态的观察需要以高频率采样细胞,这会产生大量数据,难以通过人工方式进行分析。
本文旨在优化全内反射荧光显微镜(TIRFM)成像技术,用于监测SH-5YSY神经母细胞瘤细胞系中基础状态及刺激条件下的神经递质释放,并逐步描述实验室建立的分析方法,可在全细胞水平和单囊泡水平上对数据进行分析。
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1. 细胞培养与转染
2. 全内反射荧光显微镜(TIRFM)进行细胞成像
3. 图像分析与数据处理
注意:为了分析图像,本实验室基于图像分析软件的现有功能开发了宏;类似的宏可在线获取(材料与设备表中提供了网址)。
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所述的全内反射荧光(TIRF)成像与数据分析方法旨在研究细胞系统中囊泡的动力学行为。该技术可用于评估信号分子和药物对融合事件及神经递质囊泡动态的影响17。通过使用GFP标记的质膜蛋白,TIRF显微技术已被用于表征胶质细胞和上皮细胞中GFP标记的谷氨酸转运蛋白的组成型运输过程18,19。
为了验证所报道的成像方法和数据分析策略,分别在基础状态和刺激条件下(钾诱导去极化),记录转染了突触-pHluorin的SH-SY5Y神经母细胞瘤细胞中的融合事件(视频 1、2)。进行了两种不同的分析:全细胞分析(图 4)和单囊泡分析(图 5)。
全细胞分析用于测量细胞中融合事件的总数以及刺激诱导的净荧光变化。图4展示了在静息状态和刺激条件下(KCl刺激),使用相同实验方案(曝光时间、激光功率等)记录转染了synapto-pHluorin的细胞的结果。图...
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本文介绍了一种利用荧光cDNA编码载体和全内反射荧光显微镜(TIRFM)对分泌细胞中囊泡动态进行成像与分析的实验方案。TIRFM成功成像的关键要素包括细胞模型的选择,以及使用基因编码的囊泡释放与循环光学探针对细胞进行转染。
全内反射荧光显微镜(TIRFM)非常适合用于观察贴附在玻璃盖玻片上生长且形态足够扁平的细胞,从而能够稳定地可视化细胞膜及膜融合事件。理想情况下,囊泡应在细胞内分散分布,以便在单个囊泡水平上对它们的运输、融合和内吞过程进行成像和定量分析。然而,神经元并不满足这些条件:其形态不规则,神经突经常相互交叉,且囊泡融合主要集中在少数特定区域(即活性区)。因此,在原代培养的神经元中,利用TIRFM研究这些区域的囊泡动态极为困难。
我们首次证明,通过全内反射荧光显微镜(TIRFM)技术,SH-SY5Y 人神经母细胞瘤细胞系可作为研究静息和刺激条件下神经递质释放的有价值的替代模型。该细胞系具有神经元表型,包括细胞体和细长的突起,含有合成神经递质所需的酶、突触结构相关蛋白以及受调控的分泌机制。此外,在视黄酸、佛波酯和二丁酰环...
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作者声明不存在任何竞争性经济利益。
作者感谢米兰大学为Eliana Di Cairano(博士后奖学金)和Stefania Moretti(博士奖学金)提供的支持。本工作得到了C.P.主持的大学科研项目PUR的资助。
我们感谢英国布里斯托大学生物化学学院的 Jeremy M. Henley 教授提供 pHluorin 载体,感谢 Dotti Francesco 博士在数据分析方面的帮助,以及 Silvia Marsicano 提供的技术支持。
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| 姓名 | 公司 | 目录编号 | 评论 |
|---|---|---|---|
| 仪器设备 | |||
| Axio Observer Z1 | Zeiss | 491912-9850-000 | 倒置显微镜 |
| 多线氩离子激光器 Lasos 77 | Lasos | 00000-1312-752 | 多线(458/488/514 nm),100 mW 氩离子激光器 |
| 激光TIRF滑块 | 蔡司 | 423681-9901-000 | |
| 100倍物镜 | 蔡司 | 421190-9900-000 | 油,NA 1.45 Alpha-Plan |
| CCD相机 RetigaSRV 快速1394 | QImaging | ||
| LAMBDA 10-3 智能快门光学滤光片切换器 | Sutter Instrument Company | ||
| 软件 | |||
| Image ProPlus 6.3 软件 | Media Cybernetics | 斑点选择,感兴趣区域选择,荧光强度测定 | |
| Excel | Microsoft | 光漂白校正,全细胞与单囊泡分析 | |
| GraphPad Prism 4.00 | GraphPad Software, Inc. | 统计分析 |
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