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Article de méthode

Reconstruction de signatures de fluorescence innées unicellulaires par microscopie confocale

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DOI :

10.3791/61120

27 mai 2020

* These authors contributed equally

Dans cet article

Résumé

Ici, un protocole est présenté pour extraire optiquement et cataloguer les signatures de fluorescence cellulaire innée (c’est-à-dire l’autofluorescence cellulaire) de chaque cellule vivante individuelle distribuée dans un espace tridimensionnel. Cette méthode convient à l’étude de la signature de fluorescence innée de divers systèmes biologiques à une résolution unicellulaire, y compris les cellules de bactéries, de champignons, de levures, de plantes et d’animaux.

Résumé

L’analyse de fluorescence innée unicellulaire (CRIF) assistée par microscopie confocale assistée par microscopie à réflexion confocale est décrite ici, une méthode mini-invasive pour reconstruire la signature de fluorescence cellulaire innée de chaque cellule vivante individuelle dans une population distribuée dans un espace tridimensionnel (3D). La signature de fluorescence innée d’une cellule est une collection de signaux de fluorescence émis par diverses biomolécules à l’intérieur de la cellule. Des études antérieures ont établi que les signatures de fluorescence innées reflètent diverses propriétés cellulaires et différences d’état physiologique et constituent une riche source d’information pour la caractérisation et l’identification cellulaires. Les signatures de fluorescence innées ont traditionnellement été analysées au niveau de la population, nécessitant une culture clonale, mais pas au niveau de la cellule unique. CriF est particulièrement adapté aux études qui nécessitent une résolution 3D et/ou une extraction sélective des signaux de fluorescence de cellules individuelles. Parce que la signature de fluorescence est une propriété innée d’une cellule, CRIF convient également à la prédiction sans étiquette du type et / ou de l’état physiologique des cellules intactes et uniques. Cette méthode peut être un outil puissant pour l’analyse cellulaire rationalisée, où le phénotype de chaque cellule dans une population hétérogène peut être directement évalué par sa signature d’autofluorescence sous un microscope sans marquage cellulaire.

Introduction

Diverses biomolécules au sein d’une cellule1 émettent des signaux d’autofluorescence, et la signature de fluorescence innée d’une cellule consiste en l’assemblage de ces signaux. Cette fluorescence caractéristique reflète diverses propriétés cellulaires ainsi que des différences d’état physiologique. L’analyse de la fluorescence innée est peu invasive et peut compléter les sondes microbiologiques traditionnelles plus invasives qui laissent une gamme de traces allant d’une légère modification métabolique à la destruction cellulaire complète. Bien que les techniques traditionnelles telles que l’extraction de l’ADN ou du contenu ....

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Protocole

1. Préparation de l’échantillon

  1. Placez un joint en silicone de 1 mm d’épaisseur avec des puits sur une lame en verre.
  2. Placez une dalle d’agarose de 1 mm d’épaisseur à 0,8 % (p/v) dans le puits du joint en silicone.
  3. Diluer la densité cellulaire d’une culture cellulaire microbienne arbitraire à une densité optique de 600 nm (OD660) = 1,0.
  4. Placer une aliquote de 5 μL de suspension cellulaire sur la dalle d’agarose.
  5. Couvrir doucement avec un couvercle en verre.

2. Installation d’un microscope

REMARQUE: La technique CRIF combine la microscopie confocale ....

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Résultats

La figure 1A montre la signature de fluorescence unicellulaire typique d’une cellule bactérienne présentée sous la forme d’un diagramme de spectre traditionnel (en haut) et d’une carte thermique (au milieu). La figure 1B montre le résultat d’une segmentation cellulaire 2D précise superposée à l’image CRM originale d’une population de bactéries du sol (Pseudomonas putida KT2440)12. Les signatures de fluorescence innées résultantes.......

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Discussion

Il y a deux points critiques dans cette méthode qui doivent être suivis de près pour obtenir des résultats reproductibles: 1) maintenir la puissance de sortie laser sous l’objectif du microscope cohérente à travers les longueurs d’onde d’excitation et les expériences, et 2) effectuer une segmentation cellulaire précise.

Le premier point est particulièrement important lorsque l’on compare la signature de fluorescence innée entre différentes expériences. Évitez d’appliquer simplement les mêmes p.......

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Déclarations de divulgation

Les auteurs n’ont rien à divulguer.

Remerciements

Cette étude a été soutenue en partie par une subvention pour la recherche scientifique du ministère de l’Éducation, de la Culture, des Sports et de la Technologie du Japon (18K04843) à Y. Yawata, du JST ERATO (JPMJER1502) à N. Nomura.

....

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Matériaux

Liste des matériaux utilisés dans cet article
NomEntrepriseNuméro de catalogueCommentaires
AgaroseWako Chemicals312-01193
Séparateurs de faisceauCarl Zeiss, NikonMBSInVis405, MBS458, MBS488, MBS458/514, MBS488/543 ou MBS 488/543/633 séparateurs de faisceau (Carl Zeiss)
Microscope confocalCarl Zeiss, NikonModèle LSM 880 (Carl Zeiss), Modèle A1R (Nikon)
LamellesMatsunami GlassC024601
Diapositives en verreMatsunami VerreS011120
Miroir demi-refletCarl Zeiss, NikonNT80/20
Capteur de puissance laserThorlabsPM400 (console de capteur de puissance) et S175C (capteur)
MATLAB version 2019a ou ultérieure, Image Processing Toolbox est nécessaire
Objectif de microscopeCarl Zeiss, Nikon440762-9904par exemple plan 63x Apochomat NA = 1.4 (Carl Zeiss)
Logiciel de microscopeCarl Zeiss, NikonZEN (Carl Zeiss),NIS-elements (Nikon)
PBS(-)Wako Chemicals166-23555
Langagede programmationPython et les bibliothèques, les modules (numpy, scikit-learn, scikit-image, os, glob, matplotlib, tkinter) sont nécessaires pour exécuter le script PCA fourni.
Joint en siliconeThermoFisher ScientificP24744
WorkstationUne station de travail haute performance avec des GPU discrets est recommandée.
Milieu gélosé extrait de levure-peptone-dextrose (YPD)Sigma-AldrichY1500-250GPour la culture de levure
milieu YPDSigma-AldrichY1375-250G
LB Broth Nacalai tesque 20066-95 Pour la culture bactérienne Logiciel d’analyse d’images The MathWorks

Références

  1. Monici, M. Cell and tissue autofluorescence research and diagnostic applications. Biotechnology Annual Review. 11, 227-256 (2005).
  2. Tang, J. Microbial metabolomics. Current Genomics. 12, 391-403 (2011).
  3. Woo, P. C., Lau, S. K., Teng, J. L., Tse, H., Yuen, K. Y.

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Réimpressions et autorisations

Mots-clés

Analyse cellule uniqueImagerie spectraleSignature de fluorescenceSegmentation cellulaireAnalyse en composantes principalesAcquisition de piles ZPh notypage sans marquagePopulation microbienne