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Das oben beschriebene Protokoll wurde (Abbildung 1) an 20 Monate alten männlichen UM-HET3-Mäusen durchgeführt. Die Mäuse wurden entweder mit Vehicle (Control) oder einem chemischen Umprogrammierungscocktail (behandelt) mit dem Modell 2004 osmotischen Minipumpen53 verabreicht. Die Lebern wurden anschließend mit einem Airyscan2-Konfokalmikroskop abgebildet und abgebildet, bevor die Z-Stacks mittels der Analysepipeline verarbeitet wurden.
Die 3D-Fluoreszenzbilder wurden mit ZEISS arivis Pro Software 4.1.2 verarbeitet und analysiert. Vor der Segmentierung der Mitochondrien wurde der Partikelverbesserungsalgorithmus angewendet, um die Bilder zu entrauschen und Hintergrundlicht, unscharfes Licht, Autofluoreszenz und/oder Fluoreszenz, die aus unspezifischer Bindung entstehen, zu entfernen. Die Partikelverstärkung verstärkt das Signal selektiv aus einem gegebenen Durchmesser. Nach der Entspannung wurden einzelne Mitochondrien in 3D mit dem Blob Finder-Algorithmus segmentiert, der Objekte anhand lokaler Intensitätsmaxima innerhalb eines definierten Größenbereichs erkennt. Schließlich reduziert die Objektsegmentierung jeden 2D-Schnitt auf ein Binärbild.
Zur Veranschaulichung des Segmentierungsworkflows zeigt Abbildung 2 repräsentative optische Schnitte in jeder Phase der Verarbeitungspipeline für Kontroll- und Behandelte Proben. Das rohe Fluoreszenzbild zeigt das unverarbeitete Tom20-Signal, das eine Mischung aus spezifischer mitochondrialer Fluoreszenz und unerwünschtem Hintergrund, unscharfem Licht und Autofluoreszenz enthält. Nach der Anwendung der Partikelverstärkungs-Denoisierung wurde das Hintergrundsignal erheblich reduziert, und die verbleibende Fluoreszenz beschränkt sich auf diskrete, wohldefinierte Strukturen (Abbildung 2). Dies führt zu einer klareren Darstellung der mitochondrialen Grenzen, die eine genaue Segmentierung ermöglicht.
Die Ausgabe der Blob Finder-Segmentierung ist grün dargestellt. Um sicherzustellen, dass die z-Stacks genau segmentiert sind, wurden die entrauschten 2D-Schnitte mit den zugehörigen segmentierten Binärbildern überlagert (Abbildung 2). Wenn der Segmentierungsprozess ausreichend optimiert ist, sollte eine starke und konsistente Kolokalisation der mitochondrialen Fluoreszenz mit den binären Objekten beobachtet werden. Wenn der Segmentierungsprozess eine Übersegmentierung (d. h. Aufspaltung einzelner Mitochondrien in mehrere Objekte) oder eine Untersegmentierung (d. h. das Zusammenführen mehrerer Mitochondrien zu einer) ist, passen Sie die Segmentierungsparameter an. Die visuelle Inspektion der Einsätze bestätigt eine hochwertige Segmentierung: Erkannte Objekte kolokalisieren präzise mit dem entrauschten Tom20-Fluoreszenzsignal, ohne Hinweise auf Übersegmentierung, Objektüberdimensionierung, ungeeignetes Verschmelzen räumlich benachbarter Mitochondrien zu einzelnen Objekten oder die Erzeugung von Scheinobjekten in Regionen ohne Tom20-Signal. Dieses Maß an Segmentierungstreue wurde sowohl bei Kontroll- als auch in behandelten Proben konstant erreicht, was zeigt, dass die in der ZEISS-Arivis-Software optimierten Pipeline-Parameter robust und verallgemeinerbar über die experimentellen Gruppen hinweg sind. Zusammen validieren diese Ergebnisse den Segmentierungsansatz und unterstützen die Zuverlässigkeit der daraus abgeleiteten morphologischen Messungen.
Die segmentierten Objekte können auf mitochondriale Parameter wie Volumen, Sphärizität und Oberfläche gemessen werden (Abbildung 3). Um die große Anzahl der pro biologischen Probe nachgewiesenen Mitochondrien und die Nicht-Unabhängigkeit einzelner Organellen innerhalb einer Zelle zu berücksichtigen, wurden Medianwerte pro Probe berechnet und als Einheit für den statistischen Vergleich verwendet. Gruppenunterschiede wurden mit dem Wilcoxon-Test bewertet. Behandelte Proben zeigten im Vergleich zu Kontrollen deutlich größeres mitochondriales Volumen und eine höhere Oberfläche, was darauf hindeutet, dass chemische Umprogrammierung eine erhebliche Umgestaltung der mitochondrialen Morphologie induziert.
Schließlich können die segmentierten Mitochondrien in verschiedene Untertypen54,55 eingeteilt werden (Abbildung 4). Die Ellbogenmethode56 wurde verwendet, um die optimale Anzahl der Cluster für k-Means Clustering 57,58 zu bestimmen (Abbildung 4A). Anschließend wurden unter Verwendung von k = 4 Clustern zufällige Teilstichproben der Mitochondrien für Kontroll- und Behandelte Gruppen mittels einheitlicher Mannigfaltigkeitsnäherung und Projektion (UMAP) Dimensionsreduktion (Abbildung 4B) dargestellt (Abbildung 4B), gefärbt sowohl nach mitochondrialem Subtyp (links) als auch nach Behandlungsgruppe (rechts). Abschließend wurden die Anteile jedes mitochondrialen Subtyps (Abbildung 4C) für die Kontroll- und Behandelte Gruppen dargestellt. In der Behandlungsgruppe gab es weniger fragmentierte Mitochondrien, aber keine signifikante Veränderung des Anteils vernetzter oder verlängerter Mitochondrien.

Abbildung 1: Überblick über das Protokoll. Mäuse werden bis zu 6 Wochen lang mit Medikamenten oder einem Fahrzeug behandelt, wobei eine subkutane osmotische Minipumpenimplantation verwendet wird (1). Nach der Behandlung werden das Mausgewebe fixiert, mit Saccharose infiltriert, in die OCT-Substanz eingebettet und kryo-geschnitten (2). Die Gewebeschnitte werden anschließend mit Antikörpern gegen Tom20 gefärbt und mit sekundären Antikörpern, die mit Alexa Fluor 568 (3) gekennzeichnet sind. Superauflösende Z-Stacks werden auf einem Airyscan2-Punkt-Scanning-Konfokalmikroskop (4) gesammelt, und die entrauschten, verarbeiteten Z-Stacks werden in Arivis segmentiert, um die mitochondriale Morphologie zu quantifizieren (5). Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzusehen.

Abbildung 2: Automatisierte Pipeline für mitochondriale Segmentierung und Morphologieanalyse.
Repräsentative einzelne optische Schnitte aus Kontroll- (obere Panels) und behandelten (unteren Panels) Proben. Das Tom20-Immunfluoreszenzsignal ist in Grau (links) dargestellt. Dasselbe Bild nach der Enttäuschung wird grau dargestellt, gefolgt von der Segmentierungsausgabe, die erkannte mitochondriale Objekte grün hervorhebt. Das zusammengeführte Bild zeigt die Überlappung zwischen dem entrauschten Signal und den segmentierten Objekten. Insets zeigen höhere Vergrößerungsansichten der angezeigten Regionen, was die Auswirkungen der Raubschärfe und die Genauigkeit der Segmentierung veranschaulicht. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzusehen.

Abbildung 3: Mitochondriale Morphologie in den Kontroll- und Behandelten Gruppen. Boxdiagramme zeigen den Median- ± Interquartilbereich der Medianwerte pro Stichprobe (n = 10 pro Gruppe). Jeder Punkt stellt eine biologische Probe dar, zusammengefasst als Median aller in dieser Probe nachgewiesenen Mitochondrien. Volumen und Oberfläche werden auf einerLog-10-Skala dargestellt. Die Gruppen wurden mit Wilcoxon-Rangsummentests verglichen. Signifikanzniveau: ns p ≥ 0,05, **p < 0,01, ***p < 0,001. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzusehen.

Abbildung 4: Unüberwachte morphometrische Klassifikation mitochondrialer Subtypen. (A) Ellbogendiagramm, das die Gesamtsumme der Quadrate innerhalb des Clusters (WSS) als Funktion der Anzahl der Cluster (k) zeigt, berechnet auf einer zufälligen Teilstichprobe von 10.000 Mitochondrien. Der Wendepunkt bei k = 4 wurde als optimale Anzahl von Clustern für die nachgelagerte Analyse ausgewählt. (B) (Links) UMAP-Dimensionsreduktion mitochondrialer morphometrischer Merkmale (n = 20.000 zufällig ausgewählte Mitochondrien), gefärbt nach zugewiesenem Subtyp. Es wurden vier morphologisch unterschiedliche Untertypen identifiziert: fragmentiert (klein, hohe Kugel), verlängert (lang, niedrige Sphäre), vernetzt (groß, unregelmäßig) und intermediär. (Rechts) UMAP-Projektion, gefärbt nach experimenteller Gruppe (Kontroll- vs. Behandelt), die die Verteilung jeder Gruppe über den morphologischen Raum zeigt. (C) Propro-Probe-Anteile jedes mitochondrialen Subtyps in jeder Versuchsgruppe. Jeder Datenpunkt repräsentiert eine biologische Probe (n = 10 pro Gruppe). Boxdiagramme zeigen den Interquartilbereich und Median, wobei Schnurrhaare bis zum 1,5-fachen des Interquartils reichen. Subtypanteile wurden zwischen den Gruppen mit dem Wilcoxon-Rangsummentest verglichen, und p-Werte wurden für Mehrfachvergleiche mit der Benjamini-Hochberg-Methode korrigiert. NS P ≥ 0,05, ****p < 0,0001. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzusehen.
Ergänzende Datei 1: Beispiel für eine arivis-Pipeline. Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.
Ergänzende Datei 2: R-Skript zur Quantifizierung mitochondrialer Morphologie und Subtyppopulationen.Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.