November 11th, 2025
本协议描述了一种使用单分子定位显微镜数据、已知体积、基因组大小和细胞周期阶段的Voronoi细分来测量贴壁细胞核内绝对DNA密度的方法。
本方法允许在细胞核中进行绝对DNA密度测量,以研究染色质结构中的空间限制,否则这些结构只能通过翻译后组蛋白修饰来表征。Voronoi 镶嵌与 SMLM 相结合,可以根据每平方微米碱基对 DNA 进行绝对密度估计。唯一需要的先验知识是被测细胞核的总 DNA 含量。
在未来的实验中,研究绝对密度差异是否与其他方法的生物信息相关,例如表观遗传修饰的免疫荧光或 Hi-C 数据,将会很有趣。首先通过将预先录制的单个图像平铺在一起来重建扫描区域。打开 CellProfiler,然后加载管道 cellcycleanalysis.cpproj。
在管道的第一步图像中,拖放图像,包括参考图像。接下来,定义将存储参考图像的位置。然后单击“启动测试模式”图标,然后单击“运行”。
显示待分析图像中原子核的直方图后,确定 G1、S 和 G2 相的强度间隔,并确保它们输入到管道的后续滤波对象步骤中,并且这些步骤处于活动状态。然后再次单击“运行”按钮以继续管道的后半部分。查看三张图片,叠加层代表不同的细胞周期阶段,G1,S或G2,并选择G1或G2中的细胞核进行进一步成像,以便知道图像核碱基对中的DNA量。
在单分子定位显微镜上重新定位细胞,并确保 FPALM 过程正确闪烁。首先,仅使用每个切片 500 帧来记录所选原子核的 3D 堆栈。这允许确定中段 DNA 的相对数量,然后用更多的帧对其进行成像以揭示其超微结构。
使用 50 毫秒的曝光时间开始图像系列采集,导致帧速率约为每秒 20 帧。以 200 纳米步长间隔和每个光光学部分仅 500 帧穿过原子核的 Z 堆栈。采集堆栈后,返回初始z位置,采集50, 000帧主数据集,曝光时间相同为50毫秒。
在 ImageJ 中打开 FPALM 数据集。要优化闪烁信号检测的设置,请单击 ThunderSTORM,然后单击 运行分析。现在,选择相机设置。
输入图像数据的正确像素大小、A/D 计数、所用相机的量子效率、基本电平和 EM 增益,然后单击确定。选择算法,通过拟合闪烁信号来确定定位坐标。在图像过滤部分中,使用小波滤镜 B 样条曲线,其 B 样条线阶数为 3,B 样条曲线比例为 2。然后,将分子近似定位方法设置为局部最大值,将峰强度阈值和连通性设置为 8 邻域。
在分子的子像素定位部分中,作为方法,选择 PSF 积分高斯,将拟合半径 px 设置为 3,选择拟合方法作为最大似然,并将初始 sigma 设置为 1.6。然后单击“确定”开始检测信号并重建图像。如果采集被划分为不同的图像堆栈,则在 ThunderSTORM 中连接定位表。
为此,请单击 进口 在弹出窗口中。确保激活“追加到当前表”选项,并使用正确的起始编号来避免覆盖表中的本地化。然后选择文件路径并单击“确定”以导入一个又一个文件。
要防止跨连续帧过度计数信号,请使用每个分子的最大距离 20 纳米、最大 1 个离帧和 0 个最大帧来合并定位数据,然后单击“合并”。要通过交叉关联数据小节来测量和校正漂移,请打开漂移校正菜单并单击箭头。添加 3 个 bin 并将放大倍率设置为 5。
然后单击应用,将出现显示 x 和 y 漂移的窗口。要确定与预先录制的 3D 堆栈的每个切片(每个切片 500 帧)中的 DNA 含量成正比的信号量,请选择插件,然后选择 ThunderSTORM,然后选择导入/导出,然后导入堆栈第一个切片的结果表。为避免来自 3D 堆栈其他图像平面的信号过多计数,需要删除来自切片之间 z 的 200 纳米步长间隔之外的信号。
按“绘制直方图”,然后在打开的“分布”对话框中,选择“z”并按“确定”。确定峰的位置,并使用滤波场选择光学步长为200纳米的信号。单击“可视化”并选择“直方图”选项,然后单击“确定”。将生成的图像以 TIFF 格式保存在文件夹中。打开所有切片并使用“图像”,然后使用“堆栈”和“要堆叠的图像”来组合它们。
选择整个图像区域后,进入分析,单击工具并选择 ROI 管理器。单击“添加”,然后单击“分析”,然后单击“设置测量值”并选择“积分密度”。现在,选择“更多”选项,选择“多重测量”,选中“测量所有堆栈”以及“每片一行”。
单击“确定”,将显示结果。所有切片的强度之和与整个细胞核的 DNA 含量成正比,就像单个切片的强度与它们在整个基因组中的分数成正比一样。打开包含 50, 000 帧信号的中心平面的结果表后,将其过滤至 100 纳米的厚度。
如前所述,创建结果信号的直方图,并测量中心部分的积分密度。通过运行 MATLAB 脚本 TS2orte,将包含中心部分超微结构信息的大型 ThunderSTORM 定位表从 csv 格式转换为 ORTE 格式。m,它将定位表转换为 MATLAB 矩阵并将其保存为 mat 格式。
进入 LAND-voronoi 文件夹,在 coreAlgorithm 子文件夹中,打开文件 voronoicluster。m并根据所用细胞类型和细胞周期阶段调整DNA含量、观察到的全核部分DNA中心段的分数和定位,以及换算因子,用于绝对密度计算。编辑启动分析 voronoi.m 的脚本。
调整 orte 本地化数据的文件路径和结果文件的输出文件夹。指定定义应在其中进行细分的区域的坐标。在同一输入数据集中定义要计算的多个区域。
运行脚本后,查找显示绝对 DNA 密度的图像以及其他文件,其中包含显示面积分布直方图和密度的图表。m 文件,其中包含输出文件夹中每个计算的 Voronoi 单元格的密度。由 50, 000 帧组成的 FPALM 测量结果是 2.68 乘以 10 的 10 次方,在 100 纳米厚的腹部内检测到定位。
重建图像的定位精度为10纳米。大量的定位允许将超分辨率成像结合起来,同时显示绝对 DNA 密度。很明显,测量的 DNA 密度并不均匀分布在细胞核上,并且覆盖了广泛的动态范围。
细胞核内区域的放大倍数越高,显示较大的 Voronoi 细胞表明 DNA 密度低,而细胞越小表明 DNA 密度高。在G1C3H10T半核中测量的 DNA 密度显示了不同类型和物种的细胞核内的绝对 DNA 密度分布。尽管基本组织看起来像早期的 G1 HeLa 细胞核,但它还具有副着丝异染色质的组成簇。
尽管核尺寸略有增加,但在 G2 原子核中没有观察到显着的结构变化。用TSA处理的HeLa细胞核在核形貌和DNA密度方面表现出显着差异。除了外周异染色质显示出更高 DNA 密度的岛屿外,其余染色质看起来更加均匀和去浓缩。
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本研究描述了一种测量粘附细胞核内绝对DNA密度的方法,利用单分子定位显微镜(SMLM)数据的Voronoi镶嵌。这种方法能够调查染色质结构的空间约束,将遗传信息与细胞周期阶段联系起来。
Quantitative mapping of absolute DNA density in cell nuclei addresses a critical gap in understanding chromatin architecture beyond epigenetic marks, enabling direct assessment of spatial constraints that may influence gene regulation. This capability enhances predictive confidence in early discovery by providing high-resolution, quantitative data on nuclear organization relevant to target validation and mechanistic de-risking. Integrating such spatially resolved DNA density measurements supports risk-adjusted portfolio decisions at key discovery inflection points.
This method positions within the discovery continuum from early hypothesis testing to preclinical model refinement, enabling integration of spatial chromatin data with functional and epigenetic analyses.