将提供一种先进的显微镜, 可对这两种情况、隔离的质膜和周围的细胞内体积进行快速和高分辨率的成像。将纺盘和总内部反射荧光显微镜集成到一个装置中, 可以在每个图像堆栈的高采集速率下进行实时成像实验。
方法文章
将提供一种先进的显微镜, 可对这两种情况、隔离的质膜和周围的细胞内体积进行快速和高分辨率的成像。将纺盘和总内部反射荧光显微镜集成到一个装置中, 可以在每个图像堆栈的高采集速率下进行实时成像实验。
在活细胞中, 粘附形成等过程涉及质膜和细胞内部的广泛结构变化。为了可视化这些高度动态的事件, 结合了两种互补的光显微镜技术, 可以快速成像实时样品: 旋转盘显微镜 (sd), 用于快速和高分辨率的体积记录和全面的内部反射荧光 (tirf) 显微镜, 用于精确定位和可视化质膜。将展示一个全面、完整的成像方案, 用于指导样品制备、显微镜校准、图像形成和采集, 从而形成具有高时空分辨率的多色 sd-tirf 实时成像系列。生成多维实时成像数据集所需的所有图像后处理步骤, 即各个通道的注册和组合,都在开源软件 imagej 的自写宏中提供。在粘附配合物的萌发和成熟过程中, 荧光蛋白的成像, 以及肌动蛋白细胞骨架网络的形成, 被用作这一新方法的原理证明。高分辨率三维显微镜和 tirf 的结合提供了对细胞环境中这些复杂过程的详细描述, 同时, 精确定位了与膜相关的分子。信噪比。
我们的时代, 光显微镜技术提供了高/超分辨率成像的固定和活的标本是迅速发展。超分辨率技术, 如受激发射耗尽 (sted)、结构化照明显微镜 (sim) 和光激活定位显微镜 (palm) 或直接随机光学重建显微镜 (storm), 分别是商业上可获得的, 并使成像的亚细胞结构显示的细节几乎在分子规模 1,2,3, 4, 5,6。然而, 这些方法在现场成像实验中的适用性仍然有限, 在现场成像实验中, 需要以每秒多个帧的采集速度对大容量进行可视化。通过质膜调节的高度动态过程的品种,如内/外渗、粘附、迁移或信号, 在大细胞内高速发生。最近, 为了填补这一空白, 提出了一种集成的显微镜技术, 称为旋转磁盘 tirf (sd-tirf)7。具体而言, tirf 显微镜允许专门分离和定位质膜8,9, 而 sd 显微镜是最敏感和快速的实时成像技术之一, 用于可视化和跟踪细胞质中的亚细胞细胞器10,11。在过去的 12,13, 这两种成像技术的组合已经实现, 然而, 这里介绍的显微镜 (图 1) 终于符合执行实时成像 sd-tirf 实验的标准以每秒3帧的速度完成上述过程。由于这种显微镜是商业上可用的, 这份手稿的目标是详细描述, 并提供开源工具和协议的图像采集, 注册, 和可视化与 sd-tirf 显微镜。
该设置基于通过独立端口连接到两个扫描单元的倒置显微镜--左端口连接到 sd 单元, 后端口连接到 tirf 和光激活漂白实验的扫描仪单元。可用于激发的激光器 (40\ 445/488/48\ 56n--)。对于荧光信号的激发和检测, 分别采用了 100 xn1.45 油或60xéna1.49 油 tirf 目标。发射的光由双色反射镜 (561 纳米长通或561纳米长通) 分割, 并由放置在两个 em-ccd 凸轮前的各种带通滤波器 (55 纳米宽, 中心在561纳米, 54 纳米宽分别以609纳米为中心, 用于绿色和红色荧光)时代。请注意, zobiak 等人列出了有关设置的更多技术细节.7. 在 tirf 配置中, sd 单元在大约0.5 秒内移出光路, 以便可以使用相同的两个摄像机进行检测, 从而与过去13报告的大约1秒相比, 可以在两种成像模式之间更快地切换./c2 >。此功能可实现双通道同步采集, 因此可以以以前无与伦比的速度和精度执行4个通道 sd-tirf 成像。此外, sd 和 tirf 图像之间的对齐是不必要的。但是, 在开始实验之前, 必须检查两个摄像机之间的图像对齐情况, 并在必要时进行更正。在下面的协议中, 在自写 imagej 宏中实现了注册更正例程。此外, 该宏的主要目的是允许同时显示 sd 和 tirf 数据集, 尽管它们的维度不同。采集软件本身并没有提供这些功能。
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1. 细胞的制备
2. 实时成像
3. 图像中的图像后处理 j
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为了显示 sd-tirf 成像的潜力, 我们开发了一种检测方法, 该方法应揭示细胞基质粘附物的时空组织及其在细胞粘附过程中与细胞骨架的相互作用。因此, 粘附的 hea 或 NIH3T3 细胞转染 yfp-vinculin 和 rfp-liveact 18-24, 胰蛋白酶化, 并播种到纤维镀膜玻璃底部的盘子。这些细胞系的选择是由于它们在实时成像实验中具有明显的细胞骨架和更高的鲁棒性, 而不是原代细胞。这些可能经不起成像在非常敏感的条件下, 因为他们是在胰蛋白酶治疗后。在显微镜下, 选择了 yfp/rfp 表达细胞, 并在60分钟的时间间隔内观察了粘附过程 (图 2和电影1和 2)。这个具体的分析很少和没有清楚地被描述在文学17,18。此外,在迁移细胞19、20 等...
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本文首次成功地实现了 sd 和 tirf 显微镜, 其配置适合进行活细胞成像实验,即3个不同阶段每分钟 2个 sd-tirf 图像堆栈的高采集率。位置, 相当于总共168帧 (约3帧/秒), 被收购。前面描述的少数 sd-tirf 显微镜, 主要是缺乏足够高的成像速度, 无法在3d 中跟踪细胞过程, 在3d 中, 每个图像堆栈的时间分辨率通常小于 2 s。该装置可实现高达0.78 图像堆栈每秒, 并在研究三维囊泡动力学的现场实验中证明了每个大图像堆栈的3.5秒的成像速率。此外, 以前的 sd-tirf 显微镜每个成像模式只有一个检测器, 进一步降低了多通道采集的速度。从技术上讲, 在这些系统中, 可以实现分视图配置, 也可以使用单个摄像机同时进行双色采集。然而, 这将只允许对一半的视野进行成像。其他用于生成具有高时空分辨率的多维数据集的方法, 如宽场成像与反卷积或3d 超分辨率显微镜相结合,即3d sim 或格子光片
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作者没有什么可透露的。
我们非常感谢大学医学中心汉堡-埃彭多夫的科学界为我们提供样本评估。也就是说, 我们感谢 sabine windhorst 的 NIH3T3 细胞, 感谢 andrea mordhorst 的 yfp-vinculin 和 rfp-liffolact 的马伦·鲁道夫。
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| 姓名 | 公司 | 目录编号 | 评论 |
|---|---|---|---|
| 显微镜及配件 | |||
| SD-TIRF 显微镜 | Visitron Systems | ||
| Ti 带完美对焦系统 | 尼康 | 倒置显微镜支架 | |
| CSU-W1 T2 | 横河电机 | 双摄像头配置的转盘单元 | |
| iLAS2 | Roper Scientific | TIRF/FRAP 扫描仪 | |
| Evolve | Photometrix | EM-CCD 相机 | |
| PiezoZ 载物台 | Ludl 电子产品 | 电动 Z 载物台 | |
| Bioprecision2 XY 载物台 | Ludl 电子产品 | 电动 XY 载物 | |
| 台 载物台顶部培养室 | Okolab | 粗线 | 温度、CO2 和湿度供应 |
| 细胞培养 | |||
| HeLa 宫颈癌细胞 | DSMZ | ACC-57 | |
| NIH3T3 成纤维细胞 | DSMZ | ACC-59 | |
| Dulbecco 磷酸盐缓冲盐水 (PBS) | Gibco | 14190144 | |
| 胰蛋白酶-EDTA 0.05% | Gibco | 25300054 | |
| Dulbecco 改良 Eagle 培养基 + GlutaMAX-I (DMEM) | Gibco | 31966-021 | |
| OptiMEM | Gibco | 31985070 | 减血清培养基 |
| 胎牛血清 (FCS) | Gibco | 10500064 | |
| 青霉素/链霉素 (PenStrep) | Gibco | 15140148 | |
| 全生长培养基(补充有 10% FCS 和 1% PenStrep 的 DMEM) | |||
| TurboFect | ThermoFisher Scientific | R0531 | 转染试剂 |
| 抗坏血酸 (AA) | Sigma | A544-25G | |
| 6 孔细胞培养板 | Sarstedt | 83.392 | |
| 玻璃底培养皿 | MatTek | P35G-1.5-10-C | 35 mm,0.17 mm 玻璃盖玻片 |
| 纤连蛋白、牛血浆 | ThermoFisher Scientific | 33010018 | |
| Neubauer 改进室 | VWR | 631-0696 | |
| TetraSpeck 微珠 | ThermoFisher Scientific | T7279 | |
| 质粒 | |||
| RFP-Lifeact | Maren Rudolph,德国汉堡埃彭多夫大学医学中心医学微生物学研究所 | ||
| YFP-Vinculin | Andrea Mordhorst,汉堡大学医学中心医学微生物学研究所Eppendorf, 德国 | ||
| 软件和插件 | |||
| VisiView | Visitron Systems | 版本 3 | |
| ImageJ | 版本 1.52c | ||
| Turboreg 插件 | http://bigwww.epfl.ch/thevenaz/turboreg/ | ||
| 宏 "SD-TIRF_helper_JoVE.ijm" | 此出版物 | https://github.com/bzobiak/ImageJ | |
| Volocity | PerkinElmer | 版本 6.2.2 |
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