May 27th, 2008
Hemos utilizado sincrotrón de rayos X de tomografía en la Instalación Europea de Radiación Sincrotrón (ESRF) de forma no invasiva producir conjuntos de datos 3D tomográfica con un píxel de resolución de 0.7μm. El uso de software volumen renderizado, lo que permite la reconstrucción de las estructuras internas en su estado natural, sin los artefactos producidos por el corte histológico.
Hello.My nombre es Michelle Ov del Laboratorio de Murciélagos de la Universidad de Tubing, y en esta presentación quiero hablar sobre la visualización tridimensional no invasiva de la organización interna de las micro AHR utilizando tomografía de rayos X de sincrotrón con una resolución submicrónica. El sistema modelo con el que estamos trabajando es el ácaro orbitado Aus Long osis, una salida micro COLYER AHR de 800 micras a un milímetro de tamaño corporal. Esta es una foto tomada de toda la cultura de laboratorio donde se puede ver a los animales alimentándose de algas.
Para estudiar la organización interna de Argos, utilizamos radiación de rayos X de sincrotrón para producir datos tomográficos de VOX en el SRF y Grable. Aquí se ve una imagen del ESRF con el gran anillo de almacenamiento y en la esquina superior derecha se ve la sala experimental de ID 19, que se encuentra fuera del anillo Para las mediciones, las muestras se apuntaron críticamente a la derecha y se montaron en alfileres de plástico con superpegamento. Los experimentos se realizaron a 20,5 KEV y se tomaron 1.500 proyecciones para las reconstrucciones.
Aquí se ve la cámara con un chip CCD co-freelance, rango dinámico de 14 bits y cuatro megapíxeles. El simulador que se muestra en la parte inferior de esta imagen traduce los rayos X a la luz visible. Se trata de un primer plano del portamuestras y de la mesa de rotación.
La muestra se monta en el cabezal del medidor Goya para permitir una orientación adecuada de la muestra en el haz. Una descripción detallada de la configuración experimental se da en nuestro artículo de 2007 en el Journal of Microscopy. En esta presentación, me centraré en los analizadores de datos con respecto a la visualización tridimensional utilizando el software Fiji Studio Max.
Primero, le mostraré cómo eliminar los valores de gris del fondo para extraer la información de la muestra. En el histograma, se ve un pico grande, que pertenece principalmente a los valores de gris del fondo. Después de eliminar este pico del histograma, puede ver la muestra que sale del cubo gris.
A continuación, te mostraré cómo rotar el objeto usando el fotograma clave VG studio. Max tiene un conjunto de trayectorias de cámara predefinidas. Aquí utilizo el círculo XY para generar rotación alrededor de las X verticales, y esta es la animación final.
La gran estructura en la parte trasera del animal corresponde a la superficie del superpegamento. Ahora te voy a mostrar cómo configurar un plano de corte virtual para poder tener una visión tridimensional de la organización interna de la muestra. Hay tres orientaciones en las que se puede establecer un plano de corte frontal con celo real.
Aquí utilizo el plano frontal y encuentro una posición de corte en algún lugar en el centro del animal, en la región del, este plano de corte no tiene por qué ser estático. Nuevamente, usando el marco clave, se puede mover a lo largo de cualquier eje. En este ejemplo, utilizo el clip preestablecido Z para mover el plano de corte a lo largo de un eje longitudinal de la muestra, y así es como se ve la animación final paso a paso, puede ver y seguir la organización 3D de todas las estructuras internas con una resolución P de solo 0,7 micras.
Además de las trayectorias de cámara predefinidas, también es posible generar trayectorias de cámara específicas del usuario. Para hacer esto, elija el modo de mirada libre de la cámara y ajuste la cámara y la distancia focal de la lente virtual a cualquier posición deseada. Paso a paso, se pueden definir nuevas posiciones de cámara para seguir un camino individual de cualquier complejidad.
La ventana 3D en la parte superior izquierda muestra el efecto de todos los ajustes de la cámara en tiempo real. El último ejemplo te lleva en un vuelo virtual siguiendo todo el sistema digestivo a través del animal. Aquí se ven algunas partes de la gma, la mina de carbón, el labrum y la rotella.
Nos acercamos y entramos en la boca del animal. Aquí se pueden ver los PHNs en la parte dorsal. Ahora estamos pasando a través del esófago para entrar en los ventriculares.
Nuestros ácaros remachados tienen dos grandes ker. Se trata de estructuras similares con función digestiva. Entramos en el seum derecho.
A través de su pequeña abertura, se pueden ver numerosas celdas IDE. Estos juegan un papel importante en la digestión, aunque la función y el mecanismo completos aún no se comprenden completamente. Volviendo a los ventriculares, vemos una estructura particular, la válvula Isal a través de la cual entramos a los ventriculares hace un minuto, justo en el límite de los ventriculares y el colon.
Se puede ver un toro de comida, que está compactado y rodeado por una membrana atrófica. Detrás del bolo alimenticio, se ve una paleta fecal. Estamos volando a través de esta paleta de FE en este momento.
Después, pasamos el punto y coma corto y entramos en el post colon. Aquí se ve el gran y característico microbiano. Finalmente, aquí se puede ver la superficie interna de las placas de animales en particular, como una paleta de fe.
Salimos del sistema digestivo. Ahora tenemos una breve mirada final en el lado ventral exterior del animal y vemos las placas de un animal, las placas AAL y las placas genitales.
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Este estudio presenta un método no invasivo para visualizar la organización interna de las salidas micro AHR utilizando tomografía de rayos X de sincrotrón. La técnica permite imágenes 3D de alta resolución sin los artefactos asociados con los métodos histológicos tradicionales.
Non-invasive 3D visualization with sub-micron resolution enables detailed internal structural analysis of micro-scale biological systems without destructive sectioning. This approach supports target validation and mechanistic de-risking in early discovery by providing quantitative morphological data in native state. The method enhances predictive confidence for phenotypic screening and assay development in disease-relevant models where traditional histology fails due to sample size or preparation artifacts.
The method integrates into early discovery workflows as a non-destructive imaging step following sample preparation and preceding functional assay development, enabling iterative design of target validation studies.