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Research Article
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Erratum Notice
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Retraction Notice
The article Assisted Selection of Biomarkers by Linear Discriminant Analysis Effect Size (LEfSe) in Microbiome Data (10.3791/61715) has been retracted by the journal upon the authors' request due to a conflict regarding the data and methodology. View Retraction Notice
Las espinas dendríticas son compartimentos postsinápticos de la mayoría de las sinapsis excitatorias. Las alteraciones en la morfología de la espina dendrítica ocurren durante el neurodesarrollo, el envejecimiento, el aprendizaje y muchos trastornos neurológicos y psiquiátricos, lo que subraya la importancia de un análisis confiable de la columna dendrítica. Este protocolo describe la cuantificación de la morfología de la espina dendrítica de forma precisa y reproducible utilizando un software automático de reconstrucción de neuronas tridimensionales.
Las conexiones sinápticas permiten el intercambio y procesamiento de información entre neuronas. El sitio postsináptico de las sinapsis excitadoras a menudo se forma en las espinas dendríticas. Las espinas dendríticas son estructuras de gran interés en la investigación centrada en la plasticidad sináptica, el neurodesarrollo y los trastornos neurológicos y psiquiátricos. Las espinas dendríticas experimentan modificaciones estructurales durante su vida útil, con propiedades como el número total de espinas, el tamaño de las espinas dendríticas y el subtipo morfológicamente definido que se alteran en respuesta a diferentes procesos. La delineación de los mecanismos moleculares que regulan estas alteraciones estructurales de las espinas dendríticas se basa en la medición morfológica. Esto exige un análisis preciso y reproducible de la espina dendrítica para proporcionar evidencia experimental. El presente estudio describe un protocolo detallado para la cuantificación y clasificación de la columna dendrítica utilizando Neurolucida 360 (software automático de reconstrucción de neuronas tridimensionales). Este protocolo permite la determinación de las propiedades clave de la espina dendrítica, como la densidad total de la espina, el volumen de la cabeza de la espina y la clasificación en subtipos de espina, lo que permite un análisis eficaz de los fenotipos estructurales de la espina dendrítica.
Las espinas dendríticas son protuberancias de las dendritas, que a menudo comprenden el sitio postsináptico de las sinapsis glutamatérgicas 1,2. Las espinas dendríticas son de particular interés en el campo de la plasticidad sináptica. Las espinas a menudo se alteran cuando cambia la fuerza sináptica, volviéndose más grandes y fuertes en la potenciación sináptica a largo plazo o más pequeñas y débiles en la depresión sináptica a largo plazo 3,4,5,6,7. Más allá de la plasticidad sináptica, el perfil de las espinas dendríticas cambia a lo largo de la vida. En el desarrollo temprano, hay un período de formación y crecimiento de la espina dendrítica, seguido de poda de la espina dendrítica hasta alcanzar un estado estacionario 8,9,10. En el cerebro envejecido, la pérdida de la columna vertebral acompaña a la contracción del cerebroy al deterioro cognitivo. Además, muchos trastornos neurológicos, neurodegenerativos y psiquiátricos se caracterizan por espinas dendríticas aberrantes. Múltiples regiones cerebrales en individuos afectados con esquizofrenia tienen menos espinas dendríticas, probablemente como resultado de la poda sináptica alterada12. Los trastornos del espectro autista también se caracterizan por patologías dendríticas de la columnavertebral 13. La pérdida de la columna dendrítica es un sello distintivo de la enfermedad de Alzheimer y de la enfermedad de Parkinson14,15. Dada la amplia gama de temas de investigación que abarcan las propiedades de la espina dendrítica, las técnicas para la cuantificación precisa de la columna vertebral son de suma importancia.
La tinción, es decir, el método de Golgi, o el marcaje de neuronas mediante relleno de colorante o la expresión de proteínas fluorescentes son métodos comunes para la visualización de la columna dendrítica 16,17,18. Una vez visualizadas, las espinas se pueden analizar con una variedad de clientes de software gratuitos y disponibles comercialmente. El resultado deseado del análisis es un factor importante para determinar qué software será más útil. Fiji es una opción de software viable para preguntas centradas en la densidad de la espina dendrítica. Sin embargo, esta técnica se basa en gran medida en el recuento manual que requiere mucho tiempo y que puede introducir el potencial de sesgo. Nuevos complementos como SpineJ permiten la cuantificación automática, lo que también permite un análisis más preciso del cuello de la columnavertebral 19. Un inconveniente de estos enfoques es la pérdida de un análisis tridimensional para determinar el volumen del lomo, ya que SpineJ se limita a pilas de imágenes bidimensionales. Además, obtener información sobre los subtipos de columna vertebral se vuelve un desafío a través de estos procesos. Los cuatro subtipos de espinas predominantes, delgada, seta, rechoncha y filopodio, connotan funciones individuales y se clasifican en gran medida a través de la morfología20. Las espinas delgadas se caracterizan por un cuello alargado y una cabeza definida21. Las espinas de los hongos tienen una cabeza de espina mucho más grande y pronunciada22. Las espinas rechonchas son cortas y tienen poca variación entre la cabeza y el cuello23. Los filopodios son espinas inmaduras con un cuello largo y delgado y sin cabeza obviamente observable24. Si bien la clasificación proporciona información valiosa, las espinas existen en un continuo de dimensiones. La clasificación en categorías se basa en rangos de medidas morfológicas25,26. La medición manual de los lomos para la clasificación agrava la carga logística para los investigadores en este enfoque.
Otras opciones de software que se centran específicamente en el análisis tridimensional de la columna dendrítica son más adecuadas para las investigaciones sobre el volumen de la columna vertebral y las propiedades del subtipo 27,28,29,30,31. A pesar de la dificultad que presenta el análisis tridimensional, como la mala resolución del plano z y el frotis, estas opciones de software permiten una reconstrucción tridimensional fiable de las dendritas y las espinas dendríticas de forma semiautomatizada guiada por el usuario. La clasificación automática de las espinas identificadas en sus subtipos también es una característica presente en algunos de estos paquetes de software de análisis de espinas. Esto puede mejorar las preocupaciones sobre la posible carga de trabajo y el sesgo experimental. Neurolucida 360 es un software disponible en el mercado que permite la identificación y clasificación tridimensional fiable y reproducible de la columna dendrítica32. Aquí, presentamos un protocolo integral para preparar de manera efectiva el tejido fijo, adquirir imágenes y, en última instancia, cuantificar y clasificar las espinas dendríticas utilizando este software.
Todos los procedimientos con animales siguieron las Directrices de los Institutos Nacionales de Salud de EE. UU. sobre el uso de animales en la investigación intramuros y fueron aprobados por el Comité de Cuidado y Uso de Animales del Instituto Nacional de Salud Mental.
1. Preparación de rodajas fijas del hipocampo
2. Imágenes confocales de alta resolución
3. Cuantificación de la espina dendrítica
La utilización efectiva de este método de análisis comienza con la selección de segmentos dendríticos para el rastreo. Como se describe en la Figura 1, las dendritas ideales para el rastreo no están muy cerca de otras dendritas. Las dendritas que corren en paralelo pueden resultar en la identificación incorrecta de las espinas de una dendrita vecina. Las dendritas que se cruzan directamente o corren perpendiculares en un plano z diferente también agregan una dificultad significativa para el trazado dendrítico preciso. También es importante tener en cuenta las diferencias en el grosor de las dendritas. Como se informó anteriormente, existen diferencias clave en la densidad de la espina con dendritas de diferente grosor36. También puede haber diferencias en la misma dendrita con una mayor distancia desde el punto de ramificación37. El rastreo de dendritas del mismo orden y grosor, idealmente con orígenes de puntos de ramificación similares, puede controlar la heterogeneidad existente de la densidad de la espina dendrítica. La identificación del punto de ramificación en algunas preparaciones puede resultar inviable, pero el grosor de la dendrita siempre debe ser un factor controlable en el trazado de las dendritas. El trazado preciso de los segmentos dendríticos es vital para obtener resultados precisos de este análisis. Es necesario asegurarse de que todos los puntos de la dendrita trazada estén realmente dentro de la dendrita. Ver la dendrita tridimensional desde diferentes direcciones puede ayudar con este proceso. Como se muestra en la Figura 2A, B, la vista de arriba hacia abajo muestra lo que parece ser una dendrita trazada correctamente. En la vista lateral; Sin embargo, numerosos puntos no se encuentran en la propia dendrita. Estos problemas no están presentes en la vista lateral de la Figura 2C. También es vital asegurarse de que las dendritas se llenen correctamente durante el trazado. Una dendrita que está subllena puede dar lugar a que los trozos de dendritas se identifiquen incorrectamente como espinas. Una dendrita que está sobrellena puede impedir que se identifiquen las espinas verdaderas debido al umbral de altura mínima. Esta evaluación manual del trazado guiado por el usuario es fundamental para permitir un análisis preciso de la columna dendrítica.
La identificación de las espinas dendríticas también requiere un enfoque guiado por el usuario. El uso de la función "Detectar todo" para establecer el umbral uniforme de sensibilidad del detector es inadecuado por numerosas razones. El uso de la función "Detectar todo" es útil para identificar las espinas más evidentes, pero el llenado de estas espinas debe verificarse para verificarlo. Las espinas identificadas con la inicial "Detectar todo" pueden estar subllenas. Para corregir esto, la columna vertebral identificada debe eliminarse individualmente y luego volver a identificarse manualmente con una sensibilidad de detector más alta (Figura 3A-C). Esto asegura que la columna vertebral esté adecuadamente llena. Existe una heterogeneidad sustancial en la sensibilidad del detector requerida para las espinas que debe tenerse en cuenta manualmente. El aumento de la sensibilidad del detector para detectar todo puede dar lugar a espinas demasiado llenas, que también requieren corrección manual (Figura 3D). Un problema adicional con la sensibilidad inadecuada del detector es la creación inapropiada de una columna vertebral conglomerada, una columna dendrítica llena que abarca múltiples espinas. Dos espinas muy próximas entre sí pueden fusionarse incorrectamente en una espina de conglomerado (Figura 4A,B). El software de detección de espinas tiene una función de "división", que se puede utilizar para separar las espinas que se han fusionado por sobrellenado. La función "Split" permite que las espinas individuales se generen fácilmente a partir de la espina del conglomerado (Figura 4C). El trazado preciso de las dendritas y el relleno de la columna dendrítica permiten una clasificación precisa en subtipos de la columna vertebral. La clasificación de las espinas se basa en la morfología de las espinas rellenas y la distancia de las dendritas, por lo que cada paso del proceso desempeña un papel en la clasificación morfológica (Figura 5).
Debido a la necesidad de selección manual y umbrales, es crucial seguir un estándar uniforme para todos los análisis. Esto es especialmente pertinente si varios usuarios contribuyen al análisis de datos. Para asegurarse de que todos los investigadores que realizan análisis siguen el mismo estándar, los investigadores deben comparar los datos de las mismas dendritas trazadas. Esto puede reducir el potencial de sesgo del experimentador al garantizar que cada investigador identifique las espinas en función de criterios compartidos y uniformes de manera ciega. También existe la posibilidad de que un solo investigador sesgue entre días o incluso en el mismo día debido a la fatiga. Esto debe ser monitoreado a lo largo de todo el proceso de análisis de datos. Para garantizar aún más la validez del análisis, la comparación de los resultados iniciales con los publicados en la literatura garantiza que el protocolo se está siguiendo de manera efectiva. Es fundamental tener en cuenta que esta comparación solo será efectiva si se comparten la preparación y los parámetros. Las diferencias en la tinción, la adquisición de señales fluorescentes, el orden y el grosor de las dendritas o la región del cerebro pueden contribuir a diferentes resultados 8,36. En el caso de que falten resultados publicados, el uso de varios investigadores para validar la identificación de la columna vertebral permite aumentar la confianza en la fiabilidad y reproducibilidad del análisis. En este manuscrito se ha incluido una carpeta de análisis suplementaria. Esta carpeta contiene archivos de imágenes de muestra de segmentos dendríticos, dendritas trazadas, dendritas trazadas con espinas identificadas y clasificadas, y salida de datos (Tabla Suplementaria 1, Archivo Suplementario 1, Archivo Suplementario 2, Archivo Suplementario 3 y Archivo Suplementario 4). Los nuevos usuarios pueden entrenarse en este conjunto de datos para practicar los procedimientos descritos en este documento. Los resultados generados por el usuario dentro del 10% del conjunto de datos de muestra proporcionado se consideran aceptables para reproducir el estándar de análisis. Debido a los criterios potencialmente subjetivos de una columna vertebral completamente llena y la necesidad de un examen manual de las espinas detectadas automáticamente, la variación entre y dentro de los investigadores es una parte normal del análisis. En caso de que los resultados generados superen ese umbral; Sin embargo, se debe realizar una comparación lado a lado para determinar los casos de diferentes volúmenes de espinas, así como las espinas incluidas o excluidas incorrectamente. A continuación, el conjunto de datos de muestra se puede volver a analizar hasta que se alcance el umbral aceptable.

Figura 1: Selección de dendritas para el análisis de la espina dendrítica. (A) Visualización en volumen 3D de imágenes confocales de pila z tomadas de dendritas proximales CA1 en la línea de ratones transgénicos THY1-YFP. Nótese la heterogeneidad del orden de las dendritas, con dendritas primarias más gruesas en óvalos azules y dendritas más delgadas, secundarias y terciarias en óvalos rosados. (B) Los candidatos ideales para el trazado de dendritas se indican con óvalos verdes. Tenga en cuenta el grosor y las intersecciones limitadas, las superposiciones y la proximidad a otras dendritas. El óvalo rojo denota segmentos dendríticos que deben evitarse para el trazado dendrítico debido a las altas intersecciones, superposiciones y proximidad a otras dendritas. Las dendritas primarias más gruesas tampoco son candidatas adecuadas para el rastreo. Barra de escala = 25 μm. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 2: Trazado preciso de segmentos dendríticos. (A) Visualización en volumen 3D de imágenes confocales de pila z tomadas de dendritas proximales CA1 en la línea de ratones transgénicos THY1-YFP para ser trazadas a través del método de kernel direccional guiado por el usuario. Barra de escala = 10 μm. (B) Ejemplo de trazado deficiente de dendritas. La dendrita parece estar trazada correctamente en la vista de arriba hacia abajo. La vista lateral muestra que la dendrita está incorrectamente llena de puntos que se desvían de la dendrita. (C) Ejemplo de un trazado adecuado de dendritas. La vista de arriba hacia abajo parece similar a la B, pero la vista lateral difiere sustancialmente. La dendrita en C se traza correctamente, como lo indica, al estar completamente llena sin desviaciones de la dendrita. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 3: Llenado preciso de espinas dendríticas mediante selección manual. (A) Visualización en volumen 3D de imágenes confocales de pila z tomadas de dendritas proximales CA1 en la línea de ratón transgénico THY1-YFP de una columna vertebral en espera de detección manual. Barra de escala = 0,5 μm. (B) Ejemplo de una espina dendrítica poco rellena. Todavía hay una señal fluorescente sustancial visible debido a un llenado incompleto. (C) Ejemplo de una espina dendrítica debidamente llena. La presencia de una "corona" de señal apenas visible alrededor del exterior del relleno es el estándar para rellenar con precisión las espinas dendríticas. (D) Ejemplo de una espina dendrítica sobrellena. La sensibilidad del detector es demasiado alta, lo que da como resultado un lomo demasiado lleno. El relleno ha traspasado los límites de la fluorescencia y tiene una corona casi imperceptible. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 4: División de las espinas dendríticas del conglomerado. (A) Visualización en volumen 3D de imágenes confocales de pila z tomadas de dendritas proximales CA1 en la línea de ratones transgénicos THY1-YFP con dos espinas muy próximas. Barra de escala = 0,15 μm. (B) Un ejemplo de dos espinas independientes rellenadas incorrectamente como una espina dendrítica conglomerada. (C) Siguiendo el uso de la función "Dividir", la espina del conglomerado se divide en dos espinas dendríticas distintas debidamente llenas. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 5: Identificación de la espina dendrítica y clasificación en subtipos. (A) Visualización en volumen 3D de imágenes confocales de pila z tomadas de dendritas proximales CA1 en la línea de ratones transgénicos THY1-YFP de un segmento dendrítico trazado aislado para la cuantificación y clasificación de la espina dendrítica. Barra de escamas = 5 μm. (B) Segmento dendrítico trazado con todas las espinas dendríticas identificadas y examinadas para asegurar el llenado y la división adecuados. El software asigna arbitrariamente colores a las espinas identificadas en este paso. (C) Clasificación de todas las espinas dendríticas identificadas en subtipos utilizando parámetros definidos en el software. Azul = champiñón, amarillo = delgado y verde = rechoncho. Los filopodios no están presentes debido a la edad de este tejido. (D) Imágenes representativas de espinas en forma de hongo, delgadas y rechonchos sin rellenar (arriba) y llenas (abajo). Barra de escala = 0,3 μm. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Figura complementaria 1: Acceso al entorno 3D. Pila Z de imágenes confocales visualizadas en la interfaz del software. La navegación del entorno 3D desde la pestaña Trazado en el visor principal se ha resaltado en amarillo. Haga clic aquí para descargar este archivo.
Figura complementaria 2: Parámetros de imagen y configuración de orientación para el entorno 3D. Visor de entorno 3D para imágenes confocales z-stack. Los parámetros de la pestaña Mostrar imagen de cambio resaltada indicada por flechas amarillas se establecen en Mostrar imagen como: Volumen 3D y Mostrar superficie como: Proyección máxima. Mover punto de pivote y Restablecer orientación se identifican con flechas amarillas. Haga clic aquí para descargar este archivo.
Figura complementaria 3: Trazado de segmentos de dendritas. (A) Volumen 3D de imágenes confocales z-stack para el trazado de dendritas. Con la pestaña de árbol, los kernels guiados por el usuario y direccionales seleccionados, el rastreo comienza colocando el kernel inicial en la dendrita con un clic izquierdo. (B) Propagación de granos direccionales por la dendrita siguiendo el movimiento del cursor. (C) Al hacer clic con el botón izquierdo más abajo en la dendrita, se llenan los núcleos direccionales. (D) Ejemplo de núcleos direccionales que no pueblan la dendrita. En su lugar, un kernel solitario está presente más abajo en el segmento. (E) Al hacer clic con el botón izquierdo en el núcleo solitario, se llena la dendrita entre los dos puntos. Al hacer clic con el botón derecho, se finaliza el seguimiento. Haga clic aquí para descargar este archivo.
Figura complementaria 4: Puntos de ajuste en dendritas trazadas. (A) Segmento de dendrita trazado pendiente de ajuste de punto. La edición de dendritas requiere que se seleccionen las pestañas "Árbol" y "Editar". Ambos están resaltados en amarillo. Se ha seleccionado Dendrite para editarla con un clic izquierdo. (B) La selección de la pestaña de puntos, resaltada en amarillo, permite la selección de puntos individuales en el segmento de dendrita. El punto verde tiene un grosor de 1,2 μm. (C) Punto ajustado para rellenar la dendrita con mayor precisión. El nuevo valor de espesor del punto verde es de 0,6 μm. Haga clic aquí para descargar este archivo.
Tabla complementaria 1: Resultados del análisis de imágenes de muestra. Haga clic aquí para descargar este archivo.
Archivo complementario 1: Ejemplos de trazados de imágenes con dendritas y spines.dat Haga clic aquí para descargar este archivo.
Archivo complementario 2: Ejemplos de calcos con dendrites.dat Haga clic aquí para descargar este archivo.
Archivo complementario 3: Archivo de imagen de dendrita de muestra.czi Haga clic aquí para descargar este archivo.
Archivo complementario 4: Archivo de imagen de dendrita de muestra.jpx Haga clic aquí para descargar este archivo.
Los autores no tienen conflictos de intereses que revelar.
Las espinas dendríticas son compartimentos postsinápticos de la mayoría de las sinapsis excitatorias. Las alteraciones en la morfología de la espina dendrítica ocurren durante el neurodesarrollo, el envejecimiento, el aprendizaje y muchos trastornos neurológicos y psiquiátricos, lo que subraya la importancia de un análisis confiable de la columna dendrítica. Este protocolo describe la cuantificación de la morfología de la espina dendrítica de forma precisa y reproducible utilizando un software automático de reconstrucción de neuronas tridimensionales.
Nos gustaría agradecer a Carolyn Smith, Sarah Williams Avram, Ted Usdin y el NIMH SNIR por su asistencia técnica. Además, nos gustaría reconocer al Grupo de Estudio de Investigación Biomédica Bethesda de la Universidad Colgate. Este trabajo cuenta con el apoyo del Programa Intramuros del NIMH (1ZIAMH002881 a Z.L.).
| 518F Aceite de inmersión | Zeiss | 444960-0000-000 | |
| Criostato | Leica | CM3050S | para la preparación de lonchas |
| Pinzas finas | FST | 11150-10 | |
| Pinza de hemostático | FST | 13020-12 | |
| Tijeras quirúrgicas grandes | FST | 14002-16 | |
| LSM 880 Microscopio confocal | Zeiss | LSM 880 | |
| Microscopio Cubierta de vidrio | Fisherbrand | 12-541-035 | |
| Mini-Bomba Peristáltica II | Harvard Apparatus | 70-2027 | Para perfusiones |
| Neurolucida 360 | MBF Bioscience | v2022.1.1 | Software de análisis de columna |
| vertebral Neurolucida Explorer MBF | Bioscience | v2022.1.1 | Software de análisis de columna |
| vertebral OCT Compound | Sakura Finetek | 4583 | Para el corte de criostato |
| Paraformaldehído (37%) | Fisherbrand | F79-1 | |
| Plan-Apochromat 63x/1.40 Aceite DIC | Zeiss | 440762-9904-000 | |
| Hoja de bisturí | FST | 10022-00 | |
| Tijeras quirúrgicas pequeñas | FST | 14060-09 | |
| Espátula | FST | 10091-12 | |
| Sacarosa | FIsherbrand | S5-500 | |
| Superfrost Plus Microslides | Diagger | ES4951 + | |
| Vectashield HardSet Medio de montaje | Vector Laboratories | H-1400-10 |