使用共聚焦显微镜成像量化树突棘

0 次观看5:25 分钟 • June 17th, 2025

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取锥体神经元,这些神经元被转导和免疫标记为绿色荧光。

使用共聚焦激光扫描显微镜获取神经元的图像,并调整设置以确保最佳图像质量。

使用专用软件打开图像并使用高斯滤波器来减少背景噪音。

通过

首先估计枝晶直径来执行半自动枝晶追踪。然后,选择树突的起点、路径和终点。

对于自动脊柱分割,请选择重建枝晶直径并设置树突体积阈值以表示实际的枝晶体积。

指定最小骨架头直径和最大骨架长度的值。

调整代表脊柱的点的阈值,确保它们定位在实际脊柱头上。

设置参数以根据长度、头部直径和形状对刺进行分类。

生成带有棘的枝晶的 3D 模型并导出数据以供进一步分析。

在共聚焦显微镜下,每种条件至少选择10个具有锥体形态和完全树突状树突化的健康神经元。要量化每个枝晶 60 至 100 微米,请使用 40 倍、NA 1.3 油物镜和 488 纳米激光器采集图像,样品水平约为 20 微瓦,典型峰值功率约为 20 微瓦。

像素尺寸设置为 80 纳米左右,以正确采样树突棘。要对整个神经元体积进行采样,请获取z间距为150至300纳米的Z堆栈,产生20至30个z切片。要对树突棘进行 3D 定量,请使用分析软件的以下设置。

对于预处理,通过选择"图像处理"、"平滑"、"高斯滤波器"来使用高斯滤波。将滤镜宽度设置为等于 XY 平面中的像素大小。要对枝晶进行半自动追踪,请从"切片"选项卡中的灯丝示踪器模块中使用"距离"工具估计树突直径。

接下来,在"超越"选项卡中,单击"灯丝"工具并选择"跳过自动创建"以获得更好的稳健性。在现在显示的绘制选项卡中,选择自动路径作为方法,选择枝晶作为类型,然后输入估计的枝晶直径。使用指针的选择模式,将光标变成一个框,然后选择 Shift 并右键单击枝晶起点。该软件将执行初始计算。

现在,沿着树突移动指针。从起点开始,显示一条黄线,代表最可能的枝晶路径。按住 Shift 键并左键单击枝晶端点。要执行自动主干分割,请在模块界面中单击"创建"选项卡。在重建下拉列表中,选择"重建枝晶直径",然后选中"保留数据"框。然后单击"重建"。

设置阈值,使分段体积与实际枝晶体积相对应。作为一种算法,选择距离地图的最短距离。然后单击"下一步"按钮。在切片选项卡下,确定最小的骨架头直径和最大长度。

然后在"超越"选项卡下,输入参数。最小直径的值约为 200 至 300 纳米,最大长度的值约为 4 微米,是很好的起点。在未选中允许主干框的情况下,单击下一步按钮。

接下来,调整种子点阈值,使代表骨架的蓝色点定位到实际的骨架头部。然后单击下一步。现在将执行核心计算,可能需要一些时间。要对主骨进行分类,请在模块界面的"工具"选项卡下,单击"对主骨进行分类"。

在验证文本协议中概述的有四个类后,模块接口将生成四个新的灯丝对象,其中包含分类结果。最后,在"统计"选项卡下单击"将所有统计数据导出到文件"以导出统计数据。

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最后更新:18 七月 2026