Name: Automatisierte Quantifizierung Hämatopoetische Zell - Stromal Cell Interactions in histologische Bilder unentkalkte Knochen (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2015-04-08T14:00:00.000+00:00
Duration: 9 min 31 s
Description: Lernen Sie eine automatisierte Methode zur Quantifizierung hämatopoetischer Zell-Stroma-Interaktionen in unentkalkten Knochenmarksschnitten. Diese Technik nutzt konfokale Mikroskopie und digitale Bildanalyse.

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Wir danken Andreas Radbruch für wertvolle Diskussionen. Wir danken Gruczek, Patrick Thiemann und Manuela Ohde um Unterstützung bei der Tierpflege und Robert Günther für hervorragende technische Unterstützung Sabine. Wir danken unseren geschulten Beurteilern Laura Oehme, Jannike Bayat-Sarmadi, Karolin Pollok, Katrin Roth, Florenz Pache und Katharina Horn zur Auswertung der histologischen Proben und Randy Lindquist für das Korrekturlesen des Manuskripts. Wir danken J. und N. Lee, Mayo Clinic in Scottsdale, Arizona, USA für MBP-spezifische Antikörper. Diese Arbeit wurde von der DFG HA5354 / 4-1, von JIMI eines DFG-Core Facility Netzwerk Zuschuss für Intravitalmikroskopie und unterstützt von TRR130 / TP17 und DFG FOR 2165 (HA5354 / 6-1), um AEHSZ wurde von der International Max Planck unterstützt Schule für Infektionskrankheiten und Immunologie (IMPRS-IDI), Berlin.

Die Tierversuche wurden von den zuständigen staatlichen Komitees für Tierschutz (Landesamt für Gesundheit und Soziales, Berlin) zugelassen und wurden in Übereinstimmung mit den geltenden Richtlinien und Vorschriften (Tierversuch Lizenz G0194 / 11) durchgeführt. 1. Erzeugung von Fluoreszenz-Knochenmark-Chimäre Mäuse HINWEIS: Die Erzeugung von Fluoreszenzknochenmark chimäre Mäuse zu Knochenmarkstromazellen visualisieren ausgeführt wie zuvor 9 beschrieben. <ol><li> Starten Sie die Behandlung von Del-Cre x ROSA-tdRFP Mäusen (Mäusen Tandem rot fluoreszierendes Protein (tdRFP) ubiquitär 11-13 Ausdruck), um sie für die Bestrahlung vor. Alternativ können Sie auch eine andere Sorte mit ubiquitäre Expression des fluoreszierenden Proteins. Verabreichen 1 mg / ml Neomycin und 1 mg / ml von Vitaminen (A, D3, E, C) über das Trinkwasser zwei Tage vor der Bestrahlung. </li><li> Bestrahlen Mäuse zweimal mit 3,8 Gray mit einem Cäsium-137 Gamma-Strahler widünn ein Intervall von 3 Stunden. Hierzu legen Mäusen in einer Bestrahlungs pie Käfig für den jeweiligen Bestrahlungs. HINWEIS: Bei der Bestrahlung von Mäusen, unser Institut keine Narkose. Befolgen Sie die lokalen institutionellen Richtlinien bezüglich Anästhesie für die Bestrahlung. Behandeln Tiere mit 5 mg / kg von Carprofen subkutan (sc) am Tag nach der Bestrahlung, wenn Anzeichen von Schmerz. </li><li> Am nächsten Tag rekonstituieren Mäuse durch intravenöse Injektion von 3 x 10 6 Knochenmarkszellen von Röhrenknochen von C57BL / 6-Spendermäuse in Transferpuffer 9 hergestellt. Halten Sie die Maus auf Neomycin und Vitamine für bis zu 2 Wochen und ihr Wohlbefinden und das Gewicht in dieser Zeit zu überwachen. Warten Sie mindestens 4 Wochen bis zur Wiederherstellung des Immunsystems, bevor die spezifischen experimentellen Behandlungen ermöglichen (zB Impfungen) 9. </li><li> Sacrifice Mäusen und legen Sie sie auf einer Dissektion Bord, sterilisieren die Beine mit 70% Ethanol. EuthanizE-Mäuse gemäß den örtlichen Institutionelle Politiken. Unser Institut führt Genickbruch. </li><li> Verwenden einer Pinzette und Schere, um die Haut von den Oberschenkeln zu entfernen. Entfernen Muskelgewebe um die Oberschenkelknochen aus. Luxieren die Oberschenkelknochen von der Hüfte und Kniegelenk mit einer Pinzette und Schere. Achten Sie darauf, nicht zu brechen oder schneiden Sie die Knochen. </li><li> Entfernen Sie vorsichtig verbleibende große Stücke von Muskelgewebe und Knorpel vom Knochen mit einer Schere. Entfernen Sie verbleibende Muskelgewebe durch Reiben der Knochen mit Laborseidenpapier. Sammeln der gereinigten Knochen in einer Petrischale mit phosphatgepufferter Salzlösung (PBS). </li><li> Fix gesamten Femurknochen in 4% Paraformaldehyd (PFA, Elektronenmikroskopie-grade) für 4 - 6 Stunden. </li><li> Entsorgen PFA und Inkubation Knochen in 10% Saccharose in PBS O / N. Am nächsten Tag, brüten die Knochen in 20% Saccharose O / N. Der Tag nach, brüten die Knochen in 30% Saccharose O / N. </li></ol> 2. Kryoschneiden of Bones HINWEIS: Nach der 16-24 h in 30% Saccharose, einfrieren Knochen und Kryoschnitt sie nach Kawamoto der Bandmethode 14,15. <ol><li> Bereiten Sie einen großen Becher (2000 ml Volumen) mit Trockeneis und Aceton (etwa 2: 1 Volumenverhältnis, beispielsweise 400 ml trockenem Eis und 200 ml Aceton) unter einer Abzugshaube. Setzen Sie einen kleinen Becher (150 bis 250 ml Volumen) mit Hexan innen (30 - 50 ml ungefähr). Warten für die Mischung abkühlen (etwa 10 min, bis zum Frost an der Außenseite des großen Becher erscheint). </li><li> Füllen ¾ des markierten cryomold Super Cryoembedding Medium (SCEM); Legen Sie das Knochen im Inneren, bis sie vollständig eingetaucht, wobei darauf geachtet, dass sie die Kanten der Form nicht berühren. Mit großen Zange halten Sie die cryomold in das Becherglas mit dem Boden der Form nur an der Oberfläche des Hexan berühren. <ol><li> Lassen die Außenkanten der SCEM Kühlschrank (durch Opazität deutet erfolgt dies etwa 15 sec). Dann die Form vollständig Drop in das Hexan und lassen Sie es freeze mit 1 - 2 Min. Nehmen Sie die gefrorene Probe und wickeln in Zellophan und Aluminiumfolie (die Probe vor dem Austrocknen zu schützen und Lichteinwirkung zu vermeiden). Lagerung bei -80 ° C bis Kryoschneiden. </li></ol></li><li> Für Kryoschneiden der Oberschenkelknochen mit einem Standard-Mikrotoms und Mikrotomklingen für Hartgewebe. </li><li> Die Sample- und Schaufeltemperatur des Mikrotoms bis -24 ° C. Lassen Sie die Probe im Inneren des Mikrotoms sich für etwa 15 Minuten vor dem Schneiden. <ol><li> Befestigen Sie den Probenblock mit dem Metallprobenhalter mit SCEM oder optimale Schnitttemperatur (OAT) Medium. Passen die Ausrichtung des Blocks, falls notwendig. Schneiden Sie die Probe, bis der Knochen vollständig geöffnet ist und das Mark zu sehen ist. Stellen Sie die Schnittdicke bis 7 um (verwerfen den ersten Abschnitt). </li><li> Befestigen Sie ein Stück von Kawamoto Band mit der Klebeseite auf der Oberseite des Probenblocks mit einer Rotwild lederbezogenen Holzspachtel. Anschließend schneiden Sie die Probe, und schalten Sie das Band, so dass der Abschnittauf der Oberseite positioniert. Übertragen Sie das Band auf einem Objektträger mit einer Pinzette. Bringen Sie das Klebeband auf dem Objektträger mit Klebeband. </li></ol></li><li> Lassen Abschnitte trocken für mindestens 30 Minuten und speichert sie bei -80 ° C bis zur Verwendung. Bewahren ungefärbten und post Folien in Kunststoffschieber Boxen mit Abstandshalter zwischen den einzelnen Folien, um zu vermeiden, dass sie zusammenhalten. Stained und Dias können bis zu einer Woche im Karton Dia Ordner bei 4 ° C gelagert werden. </li></ol> 3. Bildsammlung <ol><li> Tauen und schmutz Kryoschnitte nach gemeinsamen Immun Protokolle 9. Umfassen eine Kernfärbung, beispielsweise, 4 &#39;, 6-Diamidino-2-Phenylindol-Dihydrochlorid (DAPI), um die Gewebeintegrität zu visualisieren. Hinweis: Beize, beispielsweise zur RFP Stromazellen (anti-RFP-Biotin-Antikörper und Streptavidin-Alexa Fluor 555), Flecken Eosinophilen mit Ratten-Anti-major basic protein (MBP) Antikörper und Anti-Ratten-Alexa Fluor 647-Antikörper zu visualisieren , B-Zellenmit Ratten-anti-B220-Alexa Fluor 594-Antikörper und PCs mit Anti-κ-Leichtkette-Fluorescein-iso-thiocyanat (FITC) und Anti-λ1 leichte Kette-FITC-Antikörper (Details des Färbungsverfahren sind in 9 beschrieben). </li><li> Montieren gefärbten Schnitten: setzen Sie einen Tropfen Fluoromount auf der Strecke und dann die Abdeckung mit einem # 1 Deckglas, wobei eine klare die Bildung von Luftblasen. Anschließend durchführen Laser-Scanning-konfokalen Mikroskopie mit einem Instrument mit Laserlinien für die Färbung ausgestattet. </li><li> Um Bilder zur automatisierten Co-Lokalisation von Knochenmark hämatopoetischen Zellen mit Stromazellen mit dem Wimasis Werkzeug, gelten die folgenden Einstellungen auf: <ol><li> Verwenden Sie eine 20-fach Objektiv und ein Sichtfeld von 708,15 x 708,15 &amp; mgr; m. Für automatisierte Analyse, halten Sie die Größe aller Bilder konsistent 2048 x 2048 Pixel (px), um die Ergebnisse vergleichbar zu halten. </li><li> Nehmen einen Kanal für Stromazellen Strukturen (zB </em&gt; 561 nm Laserlinie), einen Kanal für die Kerne (zB DAPI, 405 nm) und zusätzliche Kanäle für die hämatopoetischen Zellen von Interesse (zB 3 Kanälen 488/594/633 nm für Eosinophile, B-Zellen und PCs). </li><li> Nehmen Sie Bilder mit Hilfe Linie durchschnittlich 4 16. Idealerweise decken die gesamte Oberschenkelbereich, indem sie einzelne nebeneinander liegende Bilder. Alternativ können Sie auch nicht benachbarte Bilder aus verschiedenen Regionen des Knochenmarks (diaphysären sowie Epiphyse). HINWEIS: Achten Sie darauf, Überschneidungen zwischen benachbarten Bilder (zum wiederholten Analyse von Zellen in den Überlappungsbereichen zu vermeiden) zu produzieren. </li></ol></li><li> Speichern Sie die Bilder in einem Mikroskopie-Bilddateiformat. Überprüfen und, wenn nötig, passen Sie den Kontrast für alle Kanäle in der Bildanzeige / Analyse-Software. </li><li> Export 3 JPG-Dateien pro Bilddatei: eine JPG-Datei für die DAPI-Kanal (Rot / Grün / Blau (RGB) Format, falsche Farbe in gelb codiert), einer JPG-Datei für das Stroma Kanal (Graustufen) und einer .jpg Datei mitdie Kanäle für blutbildenden Zellen (3 Kanäle maximal, RGB-Format, zB FITC (PCs, falsche Farbe: grün) / Alexa Fluor 594 (B-Zellen, falsche Farbe: blau) / Alexa Fluor 647 (Eosinophilen, falsche Farbe: rot)) . </li></ol> 4. Automatisierte Bildanalyse <ol><li> Verwenden Sie ein Bild-Analyse-Tool zur Bildsegmentierung, Quantifizierung von Co-Lokalisation und Nachbarschaftsanalyse (siehe Diskussion) durchzuführen. </li><li> Bei Verwendung der Wimasis Werkzeuge, wie folgt vorgehen: <ol><li> Laden Sie die Gruppen von 3 JPG-Dateien pro Bild mit dem gleichen Dateinamen, gefolgt von einem Unterstrich und einer Zahl, die die Art des Bildes. </li><li> Verwenden _1 für die JPG-Datei mit blutbildenden Zellen, _2 für die JPG-Datei für die DAPI-Kanal, _3 für die JPG-Datei für das Stroma-Kanal. Zum Beispiel: Image1_1.jpg (blutbildenden Zellen), Image1_2.jpg (DAPI-Kanal) und Image1_3.jpg (Stroma-Kanal). Laden Sie die Bilder über das Kundenkonto. </li><li> Für Zellkontakt Quantifizierungwählen Sie die Zell-Kontakt-Tool, indem Sie auf das entsprechende Feld. Für Zell Nähe Quantifizierung, wählen Sie die Zelle Nähe Werkzeug und geben Sie die bevorzugte Umgebung Radius um (die aus den Zellen &quot;Kanten gemessen wird). </li><li> Laden Sie die Ergebnisse. HINWEIS: Die Ergebnisse werden als JPG-Dateien, die die blutbildenden Zellen und die Stroma-Kanal mit den Grenzen der erfassten Objekte hervorgehoben, ebenso wie einzelne CSV-Dateien, die die Messwerte für jedes Bild auf eine Zusammenfassung zur Verfügung gestellt, die neben CSV-Datei, enthält die Daten für alle hochgeladenen Bilder. </li></ol></li><li> Von der Kontaktmessungen bestimmen die Frequenz der hämatopoetischen Zellen (rote, grüne oder blaue Zellen) in Kontakt mit Stromazellen oder die Frequenzen der roten, grünen oder blauen Zellen Inkontaktbringen der anderen hämatopoetischen Zelltypen (ein Beispiel ist in Repräsentative Ergebnisse gezeigt , Abbildung 4). Um die Frequenzen zu bestimmen, teilen Sie die angegebenen Kontaktdaten Zählungen pro Bild durchdie Gesamtzellzahlen pro Bild. <ol><li> Für Experimente mit einzelnen Mäusen, fassen die Gesamtkontaktzahl aller Bilder für die einzelnen Mäuse und teilen sie durch die Summe der Gesamtzellzahl aller Bilder. </li></ol></li><li> Aus der Umgebung Messungen bestimmen die Frequenz der roten, grünen oder blauen Zellen in der ausgewählten Entfernung von Stromazellen und / oder der Frequenzen der roten, grünen oder blauen Zellen in der bevorzugten Nähe zu den anderen hämatopoetischen Zelltypen, wie in Schritt 4.3 beschrieben ( siehe auch Repräsentative Ergebnisse, Abbildung 4). </li></ol> 5. Simulation von Zufallsknochenmarkpositionierung <ol><li> Vor der Ausführung der Simulation von zufälligen Zellpositionierung auf den analysierten Knochenmark histologische Bilder, bereiten Sie die folgenden Dateien im Voraus: die einzigen CSV-Dateien, die vom Zellkontakt-Tool, den ursprünglichen JPG-Dateien für die DAPI-Kanal und den ursprünglichen JPG-Dateien zur Verfügung gestellt für die Stroma-Kanal. </li><li> Zur DurchführungBatch-Simulationen auf einer Reihe von Bildern (zB alle Bilder von einer Oberschenkelbereich), sammeln Sie alle Original-JPG-Dateien (_1, _2 und _3) und die entsprechenden einzelnen CSV-Dateien in einem Ordner. HINWEIS: Das Simulationstool für zufällige Knochenmarkzellpositionierung ist auf Anfrage erhältlich. </li><li> Starten Sie das Simulationswerkzeug, das Kontrollkästchen &quot;Auto-Load-Bilddaten&quot;. HINWEIS: Das Programm wird die Zellzahl und durchschnittliche Zellgröße von der CSV-Datei automatisch gelesen. Diese Werte werden in den Feldern für &quot;Die Zellzahl&quot; und &quot;Zellgröße AVG&quot; (5A) angezeigt. </li><li> Geben Sie den gemeinsamen Tag für die CSV-Dateien, dh der gemeinsame Faktor in ihrem Namen. Geben Sie die Anzahl der Bilder, die für die im Batch-Verfahren Simulation verwendet werden sollen. </li><li> Laden Sie die vom Stroma Kanal erzeugt JPG-Datei (mit Dateiname endet _3). </li><li> Geben Sie die Einstellungen zur Erzeugung der Maske von der DAPI-Kanal: <ol><li> Markieren Sie das Kästchen &quot;? Die Maske &quot;Stellen Sie den Schwellenwert für die Umwandlung der DAPI-Bild in ein binäres Masken bis 10 (0 - 255). </li><li> Markieren Sie das Kästchen &quot;8-bit?&quot; Das Kontrollkästchen &quot;Dilate?&quot; Und stellen Sie den Grad der Erweiterung um 5 Pixel. Aktivieren Sie das Feld &quot;w / Erosion?&quot;. </li><li> Der gewünschte Wert für die Umgebung Radius (Nachbarschaft Radius) zur Analyse der simulierten Bildern verwendet. Für ein Bild von 708.15 x 708.15 &amp; mgr; m mit einer Größe von 2.048 x 2.048 Pixel (Pixelskalierung xy: 0,346 um), 29 Pixel entsprechen 10 &amp; mgr; m. </li></ol></li><li> Kontrollkästchen &quot;Otsu?&quot;, Um Otsu-Algorithmus 17 für die automatische Erkennung von Stroma-Strukturen verwenden. Anmerkung: Dies ist das gleiche Algorithmus, der durch die Kontaktregion Werkzeug verwendet wird. Unter Verwendung des gleichen Bildsegmentierungsalgorithmus in der automatisierten Analyse der aufgezeichneten Bild und dem simulierten Bild ist, um die Daten vergleichbar zu halten entscheidend. </li><li> Geben Sie die Einstellungen für die blutbildenden Zellen, die are als Kreisformen simuliert. HINWEIS: Die Zellzahlen für Rot, Grün und Blau Zellen direkt aus der CSV-Datei geladen wird (siehe auch Schritt 5.6). <ol><li> Verwenden Sie das Simulations-Tool, um den mittleren Durchmesser in Pixel des roten, grünen und blauen Zellen zu berechnen. Bestimmung der durchschnittlichen Fläche einer einzelnen Zelle als die Gesamtfläche jedes Zelltyps in dem Bild in Pixel geteilt durch die Gesamtzellzahl pro Bild. Verwenden des Durchschnittsfläche, um den Radius einer Scheibe unter Verwendung der Formel berechnet werden. Verdoppeln des Radius, um den Durchschnittsdurchmesser zu bestimmen. </li></ol></li><li> Messung der Zellgrößenverteilung der untersuchten Zelltypen bei jedem der Bildanalyse-Software, die Objektsegmentierung Funktionen umfasst. Bestimmen σ für alle hämatopoetischen Zelltypen (18 und 5B). Anmerkung: Da die Zellgrößenverteilung der aufgenommenen Zellen werden nicht durch die automatisierte Bildanalyse bestimmt, mit einem Gauß-Verteilung als eine Annäherung an die realen Verteilungen. Die Breite ter Verteilungskurve wird durch σ beschrieben und kann ziemlich unterschiedlich für verschiedene Zelltypen sein. (Weitere Einzelheiten finden Sie 5B). <ol><li> Aus diesen Messungen bestimmen die &quot;Zellgrße Cutoff&quot;: den Durchmesser in Pixel, die das kleinste Objekt noch als komplette Zelle durch das Bildanalysewerkzeug erfasst beschreibt. </li></ol></li><li> Eingeben von Parametern in die entsprechenden Felder auf der grafischen Benutzerschnittstelle (5A). <ol><li> Geben Sie die Zellgröße abgeschnitten, dh die minimale Zellgröße in der Simulation erlaubt, als Durchmesser in Pixel. </li><li> Geben σ in Pixel für die Simulation der Zellgrößenverteilung für Rot, Grün und Blau-Zellen (aus Schritt 5.9). </li><li> Überprüfen Sie die &quot;Löschen&quot; Box in der Unterabschnitt &quot;Cells in Mask&quot;. Bei dieser Einstellung wird das Programm eine neue Position für eine Zelle ausgewählt, wenn sie mit mindestens einem Pixel mit einem Sperrgebiet der Maske überlappt. Markieren Sie das Kästchen &quot;Vermeiden Zelle überlappen? ̶1; im Unterabschnitt &quot;Zell Ausgrenzung&quot;. </li><li> Geben Sie den zulässigen Mindestabstand zwischen den Zentren von zwei Zellen in Pixel. HINWEIS: Der Mindestabstand muss von den aufgezeichneten Bildern bestimmt werden. Falsch gemessene Mindestabstände werden zu verzerrten / Kunst Ergebnisse für den Vergleich der aufgezeichneten und simulierten Bildern führen. </li><li> Stellen Sie die maximale Überlappungsbereich auf 100%, wenn die Überlappung durch den minimalen Abstand von Mitte zu Mitte definiert. </li><li> Stellen Sie den Simulationstool zu 1.000 Wiederholungen. </li><li> Aktivieren Sie das Feld &quot;Autosave-Zellen?&quot;, Um die Koordinaten der simulierten Objekte für alle Wiederholungen jeder Bild der Charge als .rect Dateien (Text Format) speichern. Aktivieren Sie das Feld &quot;Autosave Bild?&quot;, Um eine TIFF-Datei für jeden simulierten Bild zu speichern. Geben Sie einen gemeinsamen Tag für die gespeicherten Dateien. HINWEIS: Die &quot;? Autosave-Zellen&quot; Option reduziert Simulationslaufzeit und die Gesamtdatenmenge im Vergleich zu beim Speichern des tatsächlichen simulierten images. Die .rect Dateien speichern die Koordinaten der simulierten Zellen als Rechtecke und kann so in simulierte Bilder bei Bedarf umgesetzt werden. </li></ol></li><li> Starten Sie die Simulation, indem Sie auf &quot;Run Simulation&quot;. HINWEIS: Das Simulationstool generiert automatisch eine CSV-Datei für die 1000-Simulationen von jedem Bild, darunter die durchschnittliche Kontaktzahlen und Umgebung zählt für rote, grüne und blaue Zellen mit roten, grünen, blauen und Stromazellen für jeden Satz wiederholte Simulationen . Zusätzlich wird für alle diese Werte Durchschnittswerte der 1.000 Simulationen mit Standardabweichung (STD) und Standardfehler des Mittelwerts (SEM) vorgesehen sind. </li><li> Bestimmen Sie die durchschnittliche Kontaktfrequenzen und Umgebung Frequenzen von einem Satz von 1000 simuliert Bilder. Dazu teilen Sie die durchschnittliche Kontakt und Umgebung zählt durch die aufgenommenen Zellzahl pro Bild. Vergleichen der Frequenzen zu den Ergebnissen des automatisierten Kolokalisation Analyse des aufgezeichneten Bildes. </li><li> Tragen Sie geeignete statistical Methoden abhängig von der Analyse 19 (für 7 haben wir ein zweiseitigen Wilcoxon-Test). </li></ol>

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</ol>

Juan Escribano Navarro ist mit der Wimasis GmbH, München, Deutschland, verbunden. Die anderen Autoren haben keine Interessenkonflikte anzugeben.

Trotz der Fortschritte in der modernen optischen Bildgebungsverfahren, die Analyse von histologischen Daten oft noch durch das Fehlen von geeigneten Quantifizierungs Werkzeuge und Methoden, oder durch vorgespannte Analysen, die auf einer kleinen Fläche von Interesse konzentrieren behindert. Die synergistische hier vorgestellte Ansatz kombiniert Bildanalyse für die gesamte Knochenmark Region, automatisierte Segmentierung und Objekterkennung von verschiedenen hämatopoetischen und Stroma-Zelltypen, die Co-Lokalisierung Ana...

Aufgrund der jüngsten schnellen technologischen Entwicklungen in der Mikroskopie, einschließlich optischer Bildverarbeitung, ist die Analyse von Zellen im Rahmen des gesamten Gewebes für Immunologen immer zugänglich. Die Charakterisierung der einzelnen Zellen in Suspension eine wertvolle und unverzichtbare Methode, um zelluläre und molekulare Funktion zu verstehen. Jedoch ist die Analyse der Zellen in ihrem (Mikro-) -anatomical Umgebung wesentlich für das Verständnis der Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Zelltypen, die in komplexen Prozessen zusammenarbeiten wie die Entwicklung von Immunantworten. Während es relativ einfach für Mikroskopikern qualitative Informationen aus Bildern erhalten bleibt es eine Herausforderung, diese Daten zu quantifizieren, teilweise aufgrund der Tatsache, dass die Analyse-Methoden in diesem Bereich hinter Vergleich zu dem, was in der Bildaufnahme möglich zurückbleibt. Viele Forscher verlassen sich immer noch auf zeitraubende manuelle Zellzählung in der Histologie Bilder,damit die Einführung einer Vorspannung zwischen verschiedenen Rater und behindern die Replikation von anderen Gruppen. Oft wird ein repräsentatives Bild gewählt, um eine Aussage über zelluläre Position oder Co-Lokalisation in einer Publikation zu unterstreichen, dass es schwer für den Leser auf die statistische Relevanz eines solchen Ereignisses zu beurteilen. Zusammen mit der Tatsache, dass das volle Informationsgehalt der Bilddaten wird nur selten genutzt, unterstreicht dies die Notwendigkeit für eine unvoreingenommene, schneller und umfassender Ansatz zur histologischen Bilder analysieren. Das Knochenmark ist ein komplexes Gewebe, die auf wichtige Lebensfunktionen als Organ der Hämatopoese bei erwachsenen Wirbeltieren findet. Abgesehen davon, dass der Geburtsort für hämatopoetische Zellen 1,2 und spielen eine wichtige Rolle in B-Lymphozyten-Entwicklung 3, wirkt es auch als ein Ort, an dem Immunreaktionen ausgelöst werden 4 und unterstützt reifen, rezirkulierenden B-Zellen 5. Zusätzlich ihre Rolle bei der Aufrechterhaltung immunological Speicher wird zunehmend in den letzten zehn Jahren geschätzt, weil verschiedene Arten von Zellen Immungedächtnis bilden haben sich dort aufzuhalten, 6-9. Die Beziehung zwischen der komplexen Gewebearchitektur des Knochenmarks und seine Funktionen nach wie vor schwer. Im Gegensatz zu sekundären lymphatischen Organe, die in Makro Fächer wie T- und B-Zell-Zonen organisiert sind, fehlt dem Knochenmark eine klare Makro Kompartimentierung. Bisher getrennte Kompartimente im Knochenmark sind durch ihre Nähe zu der Knochenrinde bzw. an Vaskulatur definiert. Die Bedeutung der verschiedenen resident stromalen Zellpopulationen im Knochenmark für eine Reihe von Prozessen, wie Stütz Stammzellen, die Entwicklung von B-Zellen oder die Wartung von Gedächtnis-Immunzellpopulationen (wie langlebige Plasmazellen (PCs), CD4 + und CD8 + Gedächtnis-T-Zellen), zeigt deutlich, dass es einen gewissen Grad von Mikro-Kompartimentierung im Knochenmark. <pclass = &quot;jove_content&quot;&gt; Diese Beobachtungen haben zu dem Konzept der unterschiedlichen microanatomical Nischen, die in bestimmten Funktionalitäten (Erhaltung von Stammzellen, B-Zell-Entwicklung bei verschiedenen Stufen, und die Wartung des immunologischen Gedächtnisses) im Knochenmark spezialisierten geführt. Zwar scheint es eine gewisse Heterogenität zwischen den Nischen, die verschiedenen Funktionen dienen, einige der Faktoren, die von Stromazellen, wie CXC-Chemokin-Liganden 12 (CXCL12) oder Interleukin 7 (IL-7), hergestellt werden, sind wichtige Komponenten für einige dieser Nischen 10. Die Visualisierung und Charakterisierung von Stromazellen des Knochenmarks ist schwierig aufgrund ihrer morphologischen Merkmale mit langen, dünnen dendritischen Fortsätze bilden ein Netzwerk in der gesamten Knochenmark und das Fehlen geeigneter Marker stromal Subpopulationen zu unterscheiden. Es ist noch nicht klar, inwieweit diese Nischen gemeinsame Merkmale hinsichtlich ihrer zellulären und molekularen composition, und welche Elemente machen eine bestimmte Nische einzigartig. Neben Stromazellen wurden hämatopoetischen Zelltypen wurde gezeigt, dass eine entscheidende Rolle, indem sie bestimmte Signale zumindest für einige der Nischen spielen. Offensichtlich ist die Komplexität der Nische Zusammensetzung erfordert deren Analyse in situ, und es wird immer wichtiger für Immunologen und Hämatologen zum Vergrößern auf das Knochenmark-Mikroarchitektur, zum Beispiel durch die Analyse der räumlichen Beziehungen zwischen ihren zellulären Komponenten. Hier wird eine Strategie, um zelluläre Kolokalisation und Nachbarschaftsbeziehungen im Knochenmark in einem automatisierten und unvoreingenommene Weise zu quantifizieren wird vorgestellt. Eine detaillierte Arbeitsablauf einschließlich der Erzeugung von chimären Mäusen, Beherbergung Fluoreszenz Stromazellen und nichtfluoreszierenden hämatopoetischen Zellen, Herstellung von histologischen Schnitten von entkalkte Knochen, Akquisition von konfokalen Bildern, die den gesamten Knochen, sowie die automatische Bildanalyse der zellulären co-Lokalisierung und dessen Validierung / Diskriminierung aus zufälligen Positionierung durch ein Simulationstool zur Verfügung gestellt (Abbildung 8).

<table><tbody><tr><td>Neomycin</td><td><a href="http://www.sigmaaldrich.com" target="_blank"><img src="/img/new_window.png"> Sigma</a></td><td>N6386 SIGMA</td><td>Neomycin-Trisulfat-Salz-Hydrat, EU-Gefahrstoffkennzeichnung: GHS08</td></tr><tr><td>Ursovit AD3EC</td><td>Serumwerke Bernburg</td><td></td><td>1 ml enthält: 50.000 I.E. Retinylpalmitat, 5.000 I.E. Cholecalciferol, 30 mg Tocopherylacetat, 100 mg Ascorbinsäure, 1 mg Sorbinsäure, 200 mg Polyoxyl-35-Rizinusöl, 0,5 mg Propylgallat</td></tr><tr><td>Transferpuffer (100 ml PBS, 1 ml 1 M HEPES, 50 U/ml Penicillin/Streptomycin)</td><td><a href="http://www.sigmaaldrich.com" target="_blank"><img src="/img/new_window.png"> Sigma</a></td><td>P4333, H3375</td><td></td></tr><tr><td>4-Hydroxy-3-nitrophenylacetyl-Hapten, konjugiert an Hühner-Gammaglobulin</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Hühner-Gammaglobulin (CGG) 100 mg</td><td><a href="http://www.rockland-inc.com" target="_blank"><img src="/img/new_window.png"> Rockland</a></td><td>D602-0100</td><td></td></tr><tr><td>20%ige Paraformaldehydlösung (EM-Reinheit)</td><td>Science Services</td><td>15713</td><td>EU-Gefahrstoffkennzeichnungen: GHS02, GHS05, GHS07, GHS08</td></tr><tr><td>D(+)-Saccharose</td><td><a href="http://www.carlroth.com" target="_blank"><img src="/img/new_window.png"> Carl Roth</a></td><td>4621.1</td><td></td></tr><tr><td>Trockeneis</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Aceton</td><td><a href="http://www.sigmaaldrich.com" target="_blank"><img src="/img/new_window.png"> Sigma-Aldrich</a></td><td>179124 SIGMA-ALDRICH</td><td>EU-Gefahrstoffkennzeichnungen: GHS02, GHS07</td></tr><tr><td>Hexan</td><td><a href="http://www.sigmaaldrich.com" target="_blank"><img src="/img/new_window.png"> Sigma-Aldrich</a></td><td>208752 SIGMA-ALDRICH</td><td>EU-Gefahrstoffkennzeichnungen: GHS02, GHS07, GHS08, GHS09</td></tr><tr><td>Tissue-Tek-Kryoschneidformen (Standard)</td><td><a href="http://www.sakuraus.com" target="_blank"><img src="/img/new_window.png"> Sakura</a></td><td>4557</td><td>25 x 20 x 5 mm</td></tr><tr><td>Tissue-Tek O.C.T.</td><td><a href="http://www.sakuraus.com" target="_blank"><img src="/img/new_window.png"> Sakura</a></td><td>4583</td><td></td></tr><tr><td>Kawamotos SCEM-Einbettmedium</td><td><a href="http://section-lab.jp/index.html" target="_blank"><img src="/img/new_window.png"> Section-Lab, JP</a></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Kawamotos Kryoschnitt-Präparationskit&amp;nbsp;</td><td><a href="http://section-lab.jp/index.html" target="_blank"><img src="/img/new_window.png"> Section-Lab, JP</a></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Kawamotos Cryofilm Typ 2C(9)</td><td><a href="http://section-lab.jp/index.html" target="_blank"><img src="/img/new_window.png"> Section-Lab, JP</a></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Mikrotomklinge MX35 premier plus, niedriges Profil</td><td><a href="http://www.thermoscientific.com" target="_blank"><img src="/img/new_window.png"> Thermo Scientific</a></td><td>3052835</td><td>L x B: 80 x 8 mm (31,5 x 3,13"), Dicke: 0,25 mm (0,01")</td></tr><tr><td>Polyklonaler Kaninchen-Anti-RFP-Antikörper, biotinyliert</td><td><a href="http://www.rockland-inc.com" target="_blank"><img src="/img/new_window.png"> Rockland</a></td><td>600-406-379</td><td></td></tr><tr><td>Alexa Fluor 555-Streptavidin</td><td><a href="http://www.lifetechnologies.com" target="_blank"><img src="/img/new_window.png"> Life Technologies</a></td><td>S-32355</td><td></td></tr><tr><td>Ratte-anti-MBP</td><td>J. und N. Lee</td><td></td><td>erhältlich von: J. und N. Lee, Mayo Clinic, Scottsdale, AZ, USA, Klon MT-14.7</td></tr><tr><td>Ziege-anti-Ratte-Alexa Fluor 647</td><td><a href="http://www.lifetechnologies.com" target="_blank"><img src="/img/new_window.png"> Life Technologies</a></td><td>A-21247</td><td></td></tr><tr><td>Ratte-anti-B220 - Alexa Fluor 594</td><td></td><td></td><td>in Eigenproduktion hergestellt und konjugiert (DRFZ), Klon RA3.6B2, Alexa Fluor 594 von Life Technologies</td></tr><tr><td>Maus-anti-l1-Leichtkette -FITC</td><td></td><td></td><td>in Eigenproduktion hergestellt und konjugiert (DRFZ), Klon LS136</td></tr><tr><td>Ratte-anti-k-Leichtkette - FITC</td><td></td><td></td><td>in Eigenproduktion hergestellt und konjugiert (DRFZ), Klon 187.1</td></tr><tr><td>DAPI (4&amp;prime;,6-Diamidino-2-phenylindol Dihydrochlorid)</td><td><a href="http://www.sigmaaldrich.com" target="_blank"><img src="/img/new_window.png"> Sigma</a></td><td>D9542 SIGMA</td><td></td></tr><tr><td>Fluoreszenz-Montagemedium</td><td><a href="http://www.dako.com" target="_blank"><img src="/img/new_window.png"> DAKO</a></td><td>S3023</td><td></td></tr><tr><td>Deckgläser (24 x 24 x 0,13–0,16 mm)</td><td><a href="http://www.carlroth.com" target="_blank"><img src="/img/new_window.png"> Carl Roth</a></td><td>H875.2</td><td></td></tr><tr><td>Superfrost-Objektträger (75 x 25 mm)</td><td><a href="http://www.vwr.com" target="_blank"><img src="/img/new_window.png"> VWR</a></td><td>48311-703</td><td></td></tr><tr><td>Laser-Scanning-Konfokalmikroskop</td><td></td><td></td><td>ausgestattet mit Laserlinien von 405, 488, 561, 594, 633 nm und einer 20x/0,8 NA Luftobjektivlinse. Wir verwendeten ein Zeiss LSM710 und die Software Zen 2010 Version 6.0.</td></tr><tr><td>Automatisierte Bildanalysewerkzeuge für Knochenmark</td><td><a href="http://www.wimasis.de" target="_blank"><img src="/img/new_window.png"> Wimasis, München</a></td><td></td><td>Das Zellkontakt-Werkzeug und das Zellumgebungswerkzeug werden auf Anfrage von Wimasis zur Verfügung gestellt.</td></tr><tr><td>VC2012 Laufzeitumgebung</td><td>Microsoft</td><td></td><td>&lt;a href="http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=30679" target="_blank"&gt;kostenloser Download&lt;/a&gt;</td></tr><tr><td>Simulationswerkzeug für zufällige Zellpositionierung</td><td></td><td></td><td>auf Anfrage von uns erhältlich</td></tr><tr><td>Bildanalyse-Software mit Funktionen zur Bildsegmentierung</td><td></td><td></td><td>Wir verwendeten Volocity (Perkin Elmer) zur Messung der Zellgrößenverteilung hämatopoetischer Zelltypen im Knochenmark (&lt;strong&gt;Abbildung 5&lt;/strong&gt;). Alternativen sind Definiens Image Analysis (Definiens) oder Cell Profiler (&lt;a href="http://www.cellprofiler.org" target="_blank"&gt;kostenloser Download&lt;/a&gt;)</td></tr><tr><td>Fiji-Bildanalyse-Software&amp;nbsp;</td><td></td><td></td><td>&lt;a href="http://fiji.sc/Fiji" target="_blank"&gt;kostenloser Download&lt;/a&gt;. Fiji wurde von geschulten Auswertern für die manuelle Zellzählung verwendet (&lt;strong&gt;Abbildung 3&lt;/strong&gt;).</td></tr></tbody></table>

automatisierte quantifizierung hämatopoetische zell - stromal cell interactions in histologische bilder unentkalkte knochen

Automated Quantification of Hematopoietic Cell &#8211; Stromal Cell Interactions in Histological Images of Undecalcified Bone

Konfokale Mikroskopie ist das Verfahren der Wahl für die Analyse der Lokalisierung von mehreren Zelltypen in komplexen Geweben, wie Knochenmark. Jedoch ist die Analyse und Quantifizierung der zellulären Lokalisation schwierig, da es in vielen Fällen beruht auf manueller Zählung, wodurch damit das Risiko der Einführung einer Bewerterabhängigen Bias und Verringerung Interraterreliabilität. Darüber hinaus ist es oft schwierig, ob die Co-Lokalisation von zwei Zellen ergibt sich aus beliebiger Positionierung beurteilen, insbesondere wenn die Zelltypen unterscheiden sich stark in der Häufigkeit ihres Auftretens. Hier wird ein Verfahren zur Quantifizierung der zellulären unvoreingenommene Kolokalisation im Knochenmark eingeleitet. Das Protokoll beschreibt die Probenvorbereitung zur histologischen Schnitten der gesamten murinen langen Knochen wie dem Knochenmark zu erhalten, sowie die Färbungsprotokoll und den Erwerb von hochauflösenden Bildern. Eine Analyse Workflow spannt sich von der Anerkennung der blutbildenden und nicht-Hematopoietic Zelltypen in 2-dimensionale (2D) Knochenmark Bilder in der Quantifizierung der direkt zwischen diesen Zellen präsentiert wird. Dies beinhaltet auch eine Nachbarschaftsanalyse, um Informationen über die zelluläre Mikroumgebung eines bestimmten Zelltyps zu erhalten. Um zu bewerten, ob die Co-Lokalisierung von zwei Zelltypen ist das bloße Ergebnis zufälliger Zellpositionierung oder reflektiert bevorzugte Verbindungen zwischen den Zellen, ein Simulationswerkzeug, das für die Prüfung dieser Hypothese im Falle von hämatopoetischen sowie Stromazellen, ist verwendet. Dieser Ansatz ist nicht auf die Knochenmark beschränkt und kann auf andere Gewebe verlängert werden, um reproduzierbare quantitative Analyse der histologischen Daten ermöglichen.

Schneid Kryoschnitte nichtentkalkter Knochen mit der Kawamoto Band-Methode ermöglicht schneiden den ganzen Knochen zu werden als intakte Abschnitt, mit dem Knochenmark des endostalen Region noch mit dem mineralisierten Knochen befestigt, die beide in der Diaphyse sowie in den Epiphysen Gebiete mit ihren hohe Dichte von trabekulären Knochen (Abbildung 1). Kernfärbung der Abschnitte zeigt, dass, obwohl kleine Risse in der Herstellung nicht vollständig vermieden werden können, die Struktur der Sinusoide un...

Eine Strategie zur quantitativen Analyse histologischer Daten im Knochenmark wird vorgestellt. Die konfokale Mikroskopie von fluoreszenzmarkierten Zellen in Gewebeschnitten führt zu 2-dimensionalen Bildern, die automatisch analysiert werden. Co-Lokalisationsanalysen verschiedener Zelltypen werden mit Daten aus simulierten Bildern verglichen, um quantitative Informationen über zelluläre Interaktionen zu erhalten.

Automatisierte Quantifizierung Hämatopoetische Zell - Stromal Cell Interactions in histologische Bilder unentkalkte Knochen

Confocal microscopy is the method of choice for the analysis of localization of multiple cell types within complex tissues such as the bone marrow. ...

Das übergeordnete Ziel dieses Verfahrens besteht darin, die Assoziationen zwischen spezifischen Zellsubpopulationen im Knochenmark zu quantifizieren. Dies wird erreicht, indem zunächst histologische Kryoschnitte von Mausfemurtumoren gewonnen werden. Im zweiten Schritt werden die Schnitte für die immunfluoreszenzanalytische Untersuchung gefärbt und konfokale Bilder aufgenommen.Die Bilder werden anschließend digital analysiert. Letztendlich können die Positionen der verschiedenen Zelltypen simuliert werden, um die Raten und Häufigkeiten des Kontakts zwischen den spezifischen immunologischen Zellen von Interesse und ihrer Mikroumgebung zu berechnen. Die Idee zu dieser Methode entstand ursprünglich, als wir mikroumgebungsbezogene Nischen für langlebige Plasmazellen im Knochenmark analysierten und ein Bedürfnis nach einer Methode bestand, um die zellulären Assoziationen im Knochenmarksgewebe eindeutig zu quantifizieren.RA Maya wird Ihnen das Verfahren zur Kryosuktion von Femurknochen aus einer erwachsenen Maus demonstrieren. Stellen Sie zunächst die Probentemperatur und Schneidetemperatur eines Standard-Mikrotoms, das mit einer Hartgewebe-Schneide ausgestattet ist, auf minus 24 Grad Celsius ein. Nach einer 15-minütigen Akklimatisierung.Befestigen Sie einen Probenblock mit Kryo-Einbettmedium am metallenen Probenhalter und passen Sie die Ausrichtung des Blocks bei Bedarf an. Schneiden Sie die Probe so lange zurecht, bis der Knochen vollständig freigelegt und das Mark sichtbar ist. Stellen Sie anschließend eine Schnittdicke von sieben Mikrometern ein.Befestigen Sie als Nächstes ein Stück Kawamoto-Klebeband mit der klebenden Seite nach oben auf einem Probenblock unter Verwendung eines mit weichem Leder überzogenen Holzspatels. Schneiden Sie die Probe und heben Sie sie mit einer Pinzette an. Drehen Sie das Band, sodass der Schnitt an der Oberseite liegt. Übertragen Sie dann das Band auf einen Glasobjektträger.Befestigen Sie das Band mit Tesafilm am Objektträger, sobald der letzte Schnitt gesammelt wurde. Lassen Sie die Proben mindestens 30 Minuten trocknen und lagern Sie die Objektträger bei minus 80 Grad Celsius. Zwei Frauen führen die Bildgebung der Proben durch und färben die aufgetauten Kryoschnitte gemäß gängiger Immunfluoreszenzprotokolle. Unter Verwendung einer Kernfärbung, um die Gewebeintegrität sichtbar zu machen. Nach der Färbung der Schnitte einen Tropfen Einbettmedium auf jede Probe geben und anschließend einen Deckglas Nr. 1 auf einem Laser-Scanning-Konfokalmikroskop aufbringen. Das 20x-Objektiv auswählen und einen Bildausschnitt von 708,15 mal 708,15 Mikrometern einstellen.Danach die Proben einzeln mit 2048 mal 2048 Pixel pro Bild aufnehmen, um die Vergleichbarkeit der Ergebnisse zu gewährleisten. Die Bilder in einem Kanal zur Visualisierung der stromalen Strukturen, einem Kanal für die Kerne und gegebenenfalls weiteren Kanälen für die interessierenden hämatopoetischen Zellen aufzeichnen. Die Aufnahmen mittels Zeilenmittelung erfassen.Im Idealfall einzelne benachbarte Bilder erfassen, um den gesamten femoralen Schnittbereich abzudecken. Anschließend die Bilder in einem mikroskopischen Bilddateiformat speichern. Danach pro Kanal und pro abgebildeter Region jeweils eine JPEG-Datei exportieren und ein Bildanalysetool verwenden, um die Bildsegmentierung, Quantifizierung der Kolokalisation sowie die Nachbarschaftsanalyse durchzuführen, bevor die Simulationen der zufälligen Zelle ausgeführt werden.Positionierung auf den analysierten Knochenmarkbildern für jedes zu simulierende Bild. Legen Sie die folgenden Dateien in einem einzelnen Ordner ab, und zwar die einzelnen CSV-Dateien, die vom Zellkontakt-Tool bereitgestellt werden. Die ursprünglichen DPI-Kanal-JPEG-Dateien und die ursprünglichen Stromakanal-JPEG-Dateien, um Batch-Simulationen an der Bildreihe einer einzelnen femoralen Probe durchzuführen, sowie alle ursprünglichen JPEG-Dateien und die entsprechenden einzelnen CSV-Dateien zu diesem Zeitpunkt ebenfalls in einen anderen Ordner übertragen.Wenn alle Dateien zusammengestellt sind, starten Sie das Simulationstool. Aktivieren Sie dann das Kontrollkästchen „Automatisches Laden der imagedaten“. Bei aktivierter Option werden die CSV-Dateien, die den analysierten Bildern entsprechen, automatisch geöffnet.Geben Sie als Nächstes das gemeinsame Tag für die CSV-Dateien und die Anzahl der Bilddateisätze ein, die für die Batch-Modus-Simulation verwendet werden sollen. Laden Sie dann die Jpeg-Datei, die aus dem S-Stroma-Kanal generiert wurde und deren Dateiname auf drei endet, um die Maske für den DPI-Kanal zu erzeugen. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Maske anwenden und stellen Sie den Schwellenwert zur Umwandlung des DPI-Bildes in eine binäre Maske auf 10 ein.Aktivieren Sie die Kontrollkästchen „Acht Bit“ und „Dilatation“ und stellen Sie den Dilatationsgrad auf fünf Pixel ein. Aktivieren Sie anschließend das Kontrollkästchen „Erosionsbreite“. Geben Sie danach den gewünschten Wert für den Umgebungsradius ein, der für die Analyse der simulierten Bilder verwendet wird, und aktivieren Sie das Kontrollkästchen „OSU verwenden“, um den OSU-Algorithmus für die automatische Erkennung der stromalen Strukturen hämatopoetischer Zellen zu nutzen.Simuliert als kreisförmige Strukturen. Messen Sie die Größenverteilung der analysierten Zelltypen mit einer beliebigen Bildanalyse-Software, die über geeignete Objekt-Segmentierungsfunktionen verfügt, und ermitteln Sie anhand dieser Messungen das Sigma für alle hämatopoetischen Typen. Die Größenschwelle der Zelle, also der Durchmesser in Pixeln, der das kleinste Objekt beschreibt, das von der Bildanalyse-Software noch als vollständige Zelle erkannt wird, kann bestimmt werden.Geben Sie anschließend die Zellgrößen-Schwellenwerte und die Sigma-Werte in Pixeln für die Simulation der Zellgrößenverteilung für rote, grüne und blaue Zellen ein. Wechseln Sie dann zum Reiter Zellen und Maske und aktivieren Sie das Kontrollkästchen Löschen, damit das Programm eine neue Position für eine Zelle wählen kann, wenn sie sich mit mindestens einem Pixel innerhalb eines Sperrbereichs der Maske überlappt. Unter dem Reiter Zellausschluss aktivieren Sie ebenfalls das Kontrollkästchen Überlappung vermeiden.Geben Sie anschließend den zulässigen Mindestabstand zwischen den Zentren zweier Zellen in Pixeln ein. Falls die Überlappung durch den Mindestabstand vom Zentrum einer Zelle zum Zentrum einer anderen Zelle definiert ist, legen Sie die maximale Überlappungsfläche auf 100 % fest. Stellen Sie dann das Simulationswerkzeug auf 1000 Wiederholungen ein. Aktivieren Sie anschließend das Kontrollkästchen „Automatisch speichern“, um die Koordinaten der simulierten Objekte für alle Wiederholungen jedes Bildes des Stapels als Textdateien zu speichern.Geben Sie außerdem ein allgemeines Tag für die gespeicherten Dateien ein. Klicken Sie abschließend auf „Simulation ausführen“ und ermitteln Sie die durchschnittlichen Kontakt- und Nähehäufigkeiten der Mengen von 1000 simulierten Bildern, die jeweils einem aufgezeichneten Bild entsprechen. Hierzu teilen Sie die durchschnittlichen Kontakt- und Näheanzahlen durch die aufgezeichnete Zellanzahl pro Bild und vergleichen die Häufigkeiten mit den Ergebnissen der automatisierten Kollokalisationsanalyse des aufgezeichneten Bildes.In dieser Abbildung wird eine Lokalisierungsanalyse von Eosinophilen, Plasma- und B-Zellen im stromalen Zellmikromilieu mit fluoreszierendem chimärem Knochenmark präsentiert. Die von den Zellkontakt- und Nachbarschaftswerkzeugen generierten CSV-Dateien enthalten die Zellanzahl und die Gesamtfläche für jede Zellpopulation in Pixeln sowie die Anzahlen von Kontakten oder Nachbarschaften. Bevor eine Simulation der zufälligen Zellpositionierung durchgeführt wird, müssen die Parameter, die die Zellgrößenverteilung als Gauß-Verteilung beschreiben, in dieser Simulation bestimmt werden; dabei wurden die relativen Werte der für die drei Zellpopulationen gemessenen Sigma beibehalten.Während die in Pixeln definierten Sigma-Werte so eingestellt wurden, dass sie dem visuellen Erscheinungsbild der aufgezeichneten Zellen entsprechen, um die Bereiche festzulegen, in denen sich die Zellen befinden können, wurde eine Maske aus dem DAPI-Kanal generiert. Ein Wert von 10 erwies sich dann als optimaler Dichteschwellenwert zur Erzeugung der Binärbilder. Die Relevanz der Kontakte von Plasmazellen, Eosinophilen oder B-Zellen mit den Stromazellen wurde anschließend wie erwartet überprüft.Diese Analyse ergab signifikant höhere Kontaktquoten in den aufgezeichneten Bildern im Vergleich zur Simulation für die Plasmazellen und B-Zellen. Im Gegensatz dazu wurde kein klarer Unterschied beim Kontakt zwischen Eosinophilen und stromalen Zellen beobachtet. Diese Methode kann dabei helfen, zentrale Fragen in jedem Bereich zu beantworten, der die Analyse der komplexen Gewebestruktur des Knochenmarks erfordert, wie beispielsweise die Immunologie, Hämatologie, Pathologie oder Stammzellbiologie.

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Research

Forschung

JoVE Journal

Developmental Biology

Entwicklungsbiologie

Die Art der Wechselwirkung zwischen hämatopoetischen Stamm-und Vorläuferzellen (HSPCs) und Knochenmark Nischen schlecht verstanden. Kundenspezifische Hardware-Modifikationen und eine mehrstufige Akquisitionsprotokoll ermöglichen den Einsatz von Zwei-Photonen-Mikroskopie und konfokaler Bild ex vivo markierten HSPCs innerhalb des Knochenmarks Bereichen referenziert, Tracking-Wechselwirkungen und Bewegung.

In-vivo-4-Dimensional-Tracking von hämatopoetischen Stamm-und Vorläuferzellen im erwachsenen Maus Schädeldachknochenmark

Die MDS-Diagnose ist schwierig bei fehlender morphologischer Kriterien oder nicht-informativen Zytogenetik. MFC könnte dazu beitragen, den MDS diagnostischen Prozess zu verfeinern. Nützlich für die klinische Praxis zu werden, die MFC-Analyse muss auf Parametern beruhen mit ausreichender Spezifität und Sensitivität und Daten sollten zwischen verschiedenen Betreibern reproduzierbar sein.

Datenbank-geführte Durchflusszytometrie zur Auswertung von Knochenmark myeloische Zellen Reifung

Die Ex-vivo-Kultur von Knochenexplanten kann ein wertvolles Werkzeug für die Erforschung der Knochenphysiologie und die mögliche Bewertung von Medikamenten bei Knochenremodellierung und Knochenerkrankungen sein. Das vorgestellte Protokoll beschreibt die Vorbereitung und Kultur von Calvarias, die aus neugeborenen Mäuseschädeln isoliert sind, sowie deren Anwendungen.

Messung der Knochenumgestaltung und Nachbildung der Tumor-Knochen-Mikroumgebung mit Calvaria-Kokultur und Histomorphometrie

Wir stellen eine Methode vor, die einen generalisierbaren flächenbasierten Bildanalyseansatz verwendet, um Zellzahlen zu identifizieren. Die Analyse verschiedener Zellpopulationen nutzte die signifikanten Zellhöhen- und Strukturunterschiede zwischen verschiedenen Zelltypen innerhalb eines adaptiven Algorithmus.

Area-based Image Analysis Algorithm zur Quantifizierung von Makrophagen-Fibroblasten-Kokulturen

Der Echtzeit-Zellstoffwechselfluss-Assay misst die Sauerstoffverbrauchsrate und die extrazelluläre Säuerungsrate, die der mitochondrialen und glykolytischen Adenosintriphosphatproduktion entspricht, unter Verwendung von pH- und Sauerstoffsensoren. Das Manuskript erklärt eine Methode zum Verständnis des Energiestatus von Osteoblasten und die Charakterisierung und Interpretation des zellulären bioenergetischen Status.

Verwendung eines Echtzeit-Zellstoffwechselflussanalysators zur Überwachung der Bioenergetik des Osteoblast

In dieser Arbeit beschreiben wir ein einfaches Protokoll für die Isolierung und Färbung von murinen Knochenmarkzellen zum Phänotyp hämopoetischer Stamm- und Vorläuferzellen zusammen mit den unterstützenden endothelialen und mesenchymalen Stammzellen der Nische. Eine Methode zur Anreicherung von Zellen, die sich im endostealen und zentralen Knochenmarkbereich befinden, ist ebenfalls enthalten.

Durchflusszytometrische Analyse von hämatopoetischen Stamm- und Vorläuferzellen des murinen Knochenmarks und stromalen Nischenzellen

Hier beschreiben wir ein einfach zu implementierendes, standardisiertes, mikrophysiologisches System, das die Komplexität der in vivo-Struktur des menschlichen Knochenmarks widerspiegelt und ein relevantes Modell zur feinen Untersuchung eines breiten Spektrums normaler und pathologischer Ereignisse bietet.

Ein menschliches Knochenmark-3D-Modell zur Untersuchung der Dynamik und Interaktionen zwischen residenten Zellen in physiologischen oder tumoralen Kontexten

Dieses Protokoll stellt eine kostengünstige und effiziente Methode zur quantitativen Bewertung der Knochenmikroarchitektur in einem Mausmodell der Osteoporose dar, indem Hämatoxylin-Eosin (HE)-Färbung und Mikro-Computertomographie (Mikro-CT) kombiniert werden.

Bewertung der trabekulären Knochenmikroarchitektur in einem Osteoporose-Mausmodell

In dieser Arbeit etablierten wir in vivo Osteo-Organoide, die durch knochenmorphogenetische Protein-2-beladene Gelatinegerüste ausgelöst wurden, um therapeutische hämatopoetische Stamm-/Vorläuferzellen für die Rekonstruktion eines geschädigten hämatopoetischen und Immunsystems zu gewinnen. Insgesamt kann dieser Ansatz eine vielversprechende Zellquelle für Zelltherapien darstellen.

In-vivo-Osteo-Organoid-Ansatz zur Gewinnung therapeutischer hämatopoetischer Stamm-/Vorläuferzellen

Hier stellen wir Protokolle vor, die die Isolierung von Stromazellen aus murinem Knochen, Knochenmark, Thymus und menschlichem Thymusgewebe ermöglichen, die mit Einzelzell-Multiomics kompatibel sind.

Isolierung von Stromazellen aus hämatopoetischen Organen

Dieses Protokoll stellt die Differenzierung humaner Osteoklasten aus induzierten pluripotenten Stammzellen (iPSCs) dar und beschreibt Methoden zur Charakterisierung von Osteoklasten und Osteoklastenvorläufern.

Differenzierung und Charakterisierung von Osteoklasten aus humanen induzierten pluripotenten Stammzellen

Lernen Sie eine automatisierte Methode zur Quantifizierung hämatopoetischer Zell-Stroma-Interaktionen in unentkalkten Knochenmarksschnitten. Diese Technik nutzt konfokale Mikroskopie und digitale Bildanalyse.

Automatisierte Quantifizierung Hämatopoetische Zell - Stromal Cell Interactions in histologische Bilder unentkalkte Knochen

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