Un exemple réussi de cellules dissociées préparées pour l’imagerie calcique peut être vu dans la figure 2A. Les cellules sont densément plaquées, ce qui permet de recueillir le maximum d’informations sur chaque image, mais pas si densément plaquéques que les cellules individuelles ne peuvent pas être distinguées en toute confiance se forment les unes les autres. La fluorescence est détectée pour chaque cellule définie au cours de la période d’imagerie de 2 h. La visualisation d’une parcelle composite contenant les traces de toutes les cellules enregistrées dans une expérience révèle dans quelle mesure les mesures en vrac ou en population peuvent masquer des modèles plus nuancés de comportement de piette(figure 2B). Lorsque les profils enregistrés des cellules individuelles sont isolés, des exemples de l’activité irrégulière de pointe caractéristique des cellules progénitrices neurales peuvent être clairement identifiés. Contrairement aux neurones matures, les cellules neuronales embryonnaires présentent une nature irrégulière, très variable et complexe de l’activité calcique(figure 2B). Afin de quantifier cette complexité, l’application de différentes méthodes d’analyse de données a été appliquée17,18, y compris divers paramètres pour définir un pic (Figure 2C).
L’hybridation in situ réussie de fluorescence, y compris la conception et la synthèse réussies d’une sonde d’ARNm d’antisens, peut être évaluée en comparant la plaque expérimentale à un contrôle de fond incubé avec un contrôle non contraignant d’ARN de sens (figure 3A,B). Un contrôle positif de sonde peut également être exécuté en traitant un type de cellule connu pour exprimer l’ARNm cible à des niveaux détectables.
L’identification de la même cellule à travers le calcium et l’imagerie FISH exige que les cellules conservent à peu près la même position pendant l’hybridation et le traitement des sondes. Si les plaques sont manipulées grossièrement ou si les lavages sont exécutés avec trop de force, les cellules peuvent être délogées de la surface de la plaque et perdues lorsque la solution est jetée ou déposée à un endroit différent sur la plaque, ce qui rend impossible leur correspondance sur les images (Figure 4A). Si cette perturbation n’affecte que certaines cellules du champ de vision, il peut encore être possible de détecter et d’attribuer certaines cellules de l’image (Figure 4B). Cependant, la quantité maximale de données est obtenue à partir d’une expérience dans laquelle FISH est effectué avec soin et peu de cellules sont perdues ou repositionnées entre les images (Figure 4C).
Une fois que les données ont été recueillies pour décrire à la fois l’activité calcique et l’expression génique d’un nombre raisonnable de cellules au stade de développement, d’autres analyses peuvent être effectuées pour évaluer les corrélations entre ces deux caractéristiques (figure 1). Un certain nombre de mesures ont été appliquées pour quantifier les modèles d’activité du calcium, y compris le comptage des pointes/fréquence, la puissance moyenne, l’estimation de l’exposant Hurst et la mesure de l’entropie Markovienne17,18. L’expression génique peut être définie quantitativement par le niveau absolu de fluorescence ou notée sur une échelle binaire (oui/non), selon les questions expérimentales abordées.
Les résultats d’expériences de compilation de l’activité calcique avec l’expression des gènes de marqueur progéniteur neural ont indiqué de nombreuses associations entre les modèles spécifiques de l’activité de calcium et les phénotypes de neurotransmetteur. Au stade de la plaque neurale (stade 14), les cellules GABAergic exprimant le marqueur inhibiteur de neurone gad1.1 montrent l’activité de calcium qui est plus régulière et plus élevée-amplitude que celle des cellules qui manquent d’expression de gad1.1 (figure 5A). En outre, tandis que ces cellules gad1.1-exprimant sont associées à des niveaux plus élevés de pointe à haute amplitude, le pieux à faible amplitude est plus fréquent dans les cellules glutamatergiques exprimant le marqueur neuronal excitateur slc17a7.

Figure 1 : Schéma du flux de travail expérimental. Barre d’échelle de 100 m. Des images en panneaux 3-5 ont été prises de Paudel et al. (2019)17. Veuillez cliquer ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.

Figure 2 : Imagerie calcique et exemple de profils d’activité. (A) Activité de calcium intracellulaire telle que rapportée par Fluo4-AM. Chaque image de 2 h est composée de 901 images, avec un spectacle de cadre représentatif ici. (B) Parcelle composite d’intensité de fluorescence au fil du temps dans toutes les cellules du champ de vision image. Les traces indiquent clairement le photoblanchiment des heures supplémentaires de colorant indicateur (Fluo4). Raster parcelle en haut à gauche montre des traces représentatives de l’activité calcique après l’application d’un algorithme de dé-tendance développé par Eilers et Boelen19, où les cellules montrées ici présentent un modèle diversifié de comportement de pointe. (C) Application de différents seuils (150 % et 200 % de la ligne de base, où la ligne de base est la moyenne de l’intensité fluorescente déthlisée) pour définir un pic (flèches vertes et bleues). Barre d’échelle de 100 m. Veuillez cliquer ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.

Figure 3 : Imagerie FISH. (A) FISH effectué avec une sonde d’ARN sens non contraignant comme un contrôle négatif. Les réglages d’imagerie ont été ajustés de sorte qu’aucune cellule ne semble fluorescente. Certains champs de vision peuvent inclure des débris non cellulaires avec une certaine fluorescence, comme on le voit dans les coins supérieur droit et inférieur droit de (A); ceux-ci peuvent être ignorés aux fins de l’arrangement d’arrière-plan. (B) Les mêmes paramètres d’imagerie sont ensuite utilisés pour l’image d’une plaque expérimentale (sonde à ARN antisens). La fluorescence dans ces conditions correspond à l’expression génique au-dessus du fond. Barre d’échelle de 100 m. Veuillez cliquer ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.

Figure 4 : La pariation d’images et la coenregistrement. Représentations schématiques d’un échantillon représenté pour l’activité calcique (cellules représentées par des cercles verts remplis) et après FISH (cellules représentées par des cercles rouges ombragés). (A) Les cellules qui se sont déplacées de façon significative au cours de la manipulation et du traitement de l’échantillon ne peuvent pas être identifiées de façon fiable sur les deux images. (B) La perturbation cellulaire ne peut affecter que certaines cellules dans le champ de vision. Certaines cellules peuvent être clairement identifiées dans les deux images, tandis que d’autres ne peuvent pas être assorties en toute confiance. (C) Si les échantillons sont manipulés avec soin, la plupart des cellules resteront intactes et peuvent être identifiées dans les deux images. Veuillez cliquer ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.

Figure 5 : Exemple d’application de cette méthode, des diagrammes de boîte montrant des associations entre l’activité de calcium et l’expression de gène (GABA et glut pour des gènes gad1.1 et slc17a7 respectivement) dans le stade neural de plaque Xenopus laevis. Au stade 14, les cellules gad1.1-postives (GABA) présentent une amplitude plus élevée et une activité calcique plus régulière telle que définie par (A) Markovian entropy18 et (B) nombres de pointes utilisant des seuils 125%, 150%, 200% et 300% de la moyenne de l’intensité fluorescente dé-tendance (baseline)17 que les cellules positives slc17a7 (Glut). Les étoiles indiquent des différences statistiquement significatives selon les deux tests Kolmogorov-Smirnov corrigés par Bonferroni (p 'lt; 0.05) et les statistiques d de Cohen pour la taille de l’effet (n ' 5 cultures et '100 cellules; '0.2 'd ' lt; 0.5). Le chiffre a été redessiné et adapté à partir d’ensembles de données obtenus auprès de Paudel et coll.17. Veuillez cliquer ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.