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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Selection of Biomarkers by Linear Discriminant Analysis Effect Size (LEfSe) in Microbiome Data (10.3791/61715) has been retracted by the journal upon the authors' request due to a conflict regarding the data and methodology.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
Les épines dendritiques sont des compartiments post-synaptiques de la plupart des synapses excitatrices. Des altérations de la morphologie de la colonne dendritique se produisent au cours du neurodéveloppement, du vieillissement, de l’apprentissage et de nombreux troubles neurologiques et psychiatriques, soulignant l’importance d’une analyse fiable de la colonne dendritique. Ce protocole décrit la quantification de la morphologie de la colonne dendritique avec précision et reproductibilité à l’aide d’un logiciel de reconstruction automatique de neurones tridimensionnels.
Les connexions synaptiques permettent l’échange et le traitement de l’information entre les neurones. Le site post-synaptique des synapses excitatrices est souvent formé sur les épines dendritiques. Les épines dendritiques sont des structures d’un grand intérêt pour la recherche centrée sur la plasticité synaptique, le neurodéveloppement et les troubles neurologiques et psychiatriques. Les épines dendritiques subissent des modifications structurelles au cours de leur vie, avec des propriétés telles que le nombre total d’épines, la taille des épines dendritiques et les sous-types morphologiquement définis qui changent en réponse à différents processus. La délimitation des mécanismes moléculaires régulant ces altérations structurelles des épines dendritiques repose sur des mesures morphologiques. Cela nécessite une analyse précise et reproductible de la colonne vertébrale dendritique pour fournir des preuves expérimentales. La présente étude décrit un protocole détaillé pour la quantification et la classification des épines dendritiques à l’aide de Neurolucida 360 (logiciel de reconstruction automatique de neurones tridimensionnels). Ce protocole permet de déterminer les principales propriétés de l’épine dendritique telles que la densité totale de l’épine, le volume de la tête de l’épine et la classification en sous-types de l’épine, permettant ainsi une analyse efficace des phénotypes structurels de l’épine dendritique.
Les épines dendritiques sont des protubérances de dendrites comprenant souvent le site post-synaptique des synapses glutamatergiques 1,2. Les épines dendritiques présentent un intérêt particulier dans le domaine de la plasticité synaptique. Les épines sont souvent altérées lorsque la force synaptique change, devenant plus grandes et plus fortes lors de la potentialisation synaptique à long terme ou plus petites et plus faibles lors de la dépression synaptique à long terme 3,4,5,6,7. Au-delà de la plasticité synaptique, le profil des épines dendritiques change tout au long de la vie. Au début du développement, il y a une période de formation et de croissance de l’épine dendritique, suivie d’une taille de l’épine dendritique jusqu’à atteindre un état d’équilibre 8,9,10. Dans le cerveau vieillissant, la perte de colonne vertébrale accompagne le rétrécissement du cerveau et le déclin cognitif11. De plus, de nombreux troubles neurologiques, neurodégénératifs et psychiatriques sont caractérisés par des épines dendritiques aberrantes. Plusieurs régions du cerveau chez les personnes atteintes de schizophrénie ont moins d’épines dendritiques, résultant probablement d’une altération de l’élagage synaptique12. Les troubles du spectre autistique sont également caractérisés par des pathologies dendritiques de la colonne vertébrale13. La perte de la colonne vertébrale dendritique est une caractéristique de la maladie d’Alzheimer et de la maladie de Parkinson14,15. Étant donné le large éventail de sujets de recherche englobant l’étude des propriétés dendritiques de l’épine, les techniques de quantification précise de l’épine sont d’une importance capitale.
La coloration, c’est-à-dire la méthode de Golgi, ou le marquage des neurones par remplissage de colorant ou expression de protéines fluorescentes sont des méthodes courantes pour la visualisation de la colonne vertébrale dendritique 16,17,18. Une fois visualisées, les épines peuvent être analysées avec une variété de logiciels clients gratuits et disponibles dans le commerce. Le résultat souhaité de l’analyse est un facteur important pour déterminer quel logiciel sera le plus utilisé. Fiji est une option logicielle viable pour les questions centrées sur la densité des épines dendritiques. Cependant, cette technique repose en grande partie sur un comptage manuel chronophage qui peut introduire un risque de biais. De nouveaux plugins tels que SpineJ permettent une quantification automatique, ce qui permet en outre une analyse plus précise du cou de la colonne vertébrale19. L’inconvénient de ces approches est la perte d’une analyse tridimensionnelle pour déterminer le volume de la colonne vertébrale, car SpineJ est limité à des piles d’images bidimensionnelles. De plus, l’obtention d’informations sur les sous-types de la colonne vertébrale devient difficile via ces processus. Les quatre sous-types d’épines prédominants, mince, champignon, trapue et filopodes, connotent tous des fonctions individuelles et sont largement classés selon la morphologie20. Les épines minces sont caractérisées par un cou allongé et une tête définie21. Les épines des champignons ont une tête d’épine beaucoup plus grande et prononcée22. Les épines trapues sont courtes et présentent peu de variance entre la tête et le cou23. Les filopodes sont des épines immatures avec un cou long et mince et aucune tête clairement observable24. Bien que la classification fournisse des informations précieuses, les épines existent sur un continuum de dimensions. La classification en catégories est basée sur des plages de mesures morphologiques25,26. La mesure manuelle des épines pour la classification complique la charge logistique des chercheurs dans cette approche.
D’autres options logicielles axées spécifiquement sur l’analyse tridimensionnelle de la colonne vertébrale dendritique sont mieux adaptées à l’étude du volume de la colonne vertébrale et des propriétés de sous-type 27,28,29,30,31. Malgré les difficultés que présente l’analyse tridimensionnelle, telles que la faible résolution du plan z et le frottis, ces options logicielles permettent une reconstruction tridimensionnelle fiable des dendrites et des épines dendritiques de manière semi-automatisée guidée par l’utilisateur. La classification automatique des épines identifiées dans leurs sous-types est également une caractéristique présente dans certains de ces logiciels d’analyse de la colonne vertébrale. Cela peut atténuer les préoccupations relatives à la charge de travail potentielle et aux biais expérimentaux. Neurolucida 360 est un logiciel disponible dans le commerce qui permet d’identifier et de classifier les épines dendritiques en trois dimensions, fiables et reproductibles32. Ici, nous présentons un protocole complet pour préparer efficacement les tissus fixés, acquérir des images et, finalement, quantifier et classer les épines dendritiques à l’aide de ce logiciel.
Toutes les procédures sur les animaux ont suivi les directives des National Institutes of Health des États-Unis sur l’utilisation des animaux dans la recherche intra-muros et ont été approuvées par le comité de soin et d’utilisation des animaux de l’Institut national de la santé mentale.
1. Préparation de tranches d’hippocampe fixes
2. Imagerie confocale haute résolution
3. Quantification de l’épine dendritique
L’utilisation efficace de cette méthode d’analyse commence par la sélection des segments dendritiques pour le traçage. Comme décrit à la figure 1, les dendrites idéales pour le traçage ne sont pas à proximité d’autres dendrites. Les dendrites fonctionnant en parallèle peuvent entraîner une identification incorrecte des épines d’une dendrite voisine. Les dendrites qui se croisent directement ou qui sont perpendiculaires dans un plan z différent ajoutent également une difficulté significative au traçage dendritique précis. Il est également important de noter les différences d’épaisseur des dendrites. Comme indiqué précédemment, il existe des différences clés dans la densité de la colonne vertébrale avec des dendrites d’épaisseur variable36. Il peut également y avoir des différences dans la même dendrite avec une distance accrue par rapport au point de branche37. Le traçage de dendrites du même ordre et de la même épaisseur, idéalement avec des origines de points de branche similaires, peut contrôler l’hétérogénéité existante de la densité des épines dendritiques. L’identification du point de dérivation dans certaines préparations peut s’avérer irréalisable, mais l’épaisseur de la dendrite doit toujours être un facteur contrôlable dans le traçage des dendrites. Le traçage précis des segments dendritiques est essentiel pour obtenir des résultats précis de cette analyse. Il est nécessaire de s’assurer que tous les points de la dendrite tracée se trouvent vraiment à l’intérieur de la dendrite. L’observation de la dendrite tridimensionnelle dans différentes directions peut aider à ce processus. Comme le montre la figure 2A, B, la vue de haut en bas montre ce qui semble être une dendrite correctement tracée. En vue latérale ; Cependant, de nombreux points ne sont pas situés sur la dendrite elle-même. Ces problèmes ne sont pas présents dans la vue latérale de la figure 2C. Il est également essentiel de s’assurer que les dendrites sont correctement remplies pendant le traçage. Une dendrite sous-remplie peut faire en sorte que des morceaux de dendrites soient identifiés de manière inappropriée comme des épines. Une dendrite trop remplie peut empêcher l’identification des véritables épines en raison du seuil de hauteur minimale. Cette évaluation manuelle du traçage guidé par l’utilisateur est essentielle pour permettre une analyse précise de la colonne vertébrale dendritique.
L’identification des épines dendritiques nécessite également une approche guidée par l’utilisateur. L’utilisation de la fonction « Détecter tout » pour régler le seuil de sensibilité uniforme du détecteur est inadéquate pour de nombreuses raisons. L’utilisation de la fonction « Détecter tout » est utile pour identifier les épines les plus évidentes, mais le remplissage de ces épines doit être vérifié pour vérifier. Les épines identifiées avec l’initiale « Détecter tout » peuvent être sous-remplies. Pour corriger cela, la colonne vertébrale identifiée doit être supprimée individuellement, puis réidentifiée manuellement à une sensibilité de détecteur plus élevée (Figure 3A-C). Cela permet de s’assurer que la colonne vertébrale est correctement remplie. Il existe une hétérogénéité substantielle dans la sensibilité requise du détecteur pour les épines qui doivent être prises en compte manuellement. L’augmentation de la sensibilité du détecteur pour détecter toutes les épines peut entraîner des épines trop remplies, qui nécessitent également une correction manuelle (figure 3D). Un autre problème lié à la sensibilité inappropriée du détecteur est la création inappropriée d’une épine de conglomérat, une épine dendritique remplie qui englobe plusieurs épines. Deux épines très proches l’une de l’autre peuvent être fusionnées de manière inappropriée en une seule épine de conglomérat (Figure 4A,B). Le logiciel de détection de la colonne vertébrale dispose d’une fonction « Split », qui peut être utilisée pour séparer les épines qui ont été fusionnées par surremplissage. La fonction « Split » permet aux épines individuelles d’être facilement générées à partir de l’épine du conglomérat (Figure 4C). Le traçage précis des dendrites et le remplissage de la colonne vertébrale dendritique permettent une classification précise en sous-types de la colonne vertébrale. La classification de la colonne vertébrale repose sur la morphologie des épines remplies et la distance par rapport aux dendrites, de sorte que chaque étape du processus joue un rôle dans la classification morphologique (Figure 5).
En raison de la nécessité d’une sélection et d’un seuillage manuels, il est crucial de suivre une norme uniforme pour toutes les analyses. Cela est particulièrement pertinent si plusieurs utilisateurs contribuent à l’analyse des données. Pour s’assurer que tous les chercheurs qui effectuent des analyses suivent la même norme, les chercheurs doivent comparer les données des mêmes dendrites tracées. Cela peut réduire le risque de biais de l’expérimentateur en s’assurant que chaque chercheur identifie les épines sur la base de critères communs et uniformes de manière aveugle. Il est également possible qu’un seul chercheur biaise entre les jours ou même le même jour en raison de la fatigue. Cela doit être surveillé tout au long du processus d’analyse des données. Pour garantir davantage la validité de l’analyse, la comparaison des résultats initiaux avec ceux publiés dans la littérature permet de s’assurer que le protocole est effectivement suivi. Il est essentiel de noter que cette comparaison ne sera efficace que si la préparation et les paramètres sont partagés. Des différences dans la coloration, l’acquisition de signaux fluorescents, l’ordre et l’épaisseur des dendrites ou la région du cerveau peuvent contribuer à des résultats différents 8,36. Dans le cas de résultats publiés manquants, le recours à plusieurs chercheurs pour valider l’identification de la colonne vertébrale permet d’accroître la confiance dans la fiabilité et la reproductibilité de l’analyse. Un dossier d’analyse supplémentaire a été inclus dans ce manuscrit. Ce dossier contient des fichiers d’images d’échantillons de segments dendritiques, de dendrites tracées, de dendrites tracées avec des épines identifiées et classifiées, et des données produites (tableau supplémentaire 1, fichier supplémentaire 1, fichier supplémentaire 2, fichier supplémentaire 3 et fichier supplémentaire 4). Les nouveaux utilisateurs peuvent s’entraîner sur cet ensemble de données pour mettre en pratique les procédures décrites dans ce document. Les résultats générés par les utilisateurs dans 10 % de l’ensemble de données de l’échantillon fourni sont jugés acceptables pour reproduire la norme d’analyse. En raison des critères potentiellement subjectifs d’une colonne vertébrale entièrement remplie et de la nécessité d’un examen manuel des épines détectées automatiquement, la variance entre et au sein des chercheurs fait partie intégrante de l’analyse. Si les résultats générés dépassent ce seuil ; Cependant, une comparaison côte à côte doit être effectuée pour déterminer les cas de différents volumes d’épines ainsi que les épines mal incluses ou exclues. L’échantillon de jeu de données peut ensuite être réanalysé jusqu’à ce que le seuil acceptable soit atteint.

Figure 1 : Sélection des dendrites pour l’analyse de la colonne dendritique. (A) Affichage en volume 3D d’images confocales de la pile z prises à partir de dendrites proximales CA1 dans la lignée de souris transgéniques THY1-YFP. Notez l’hétérogénéité de l’ordre des dendrites avec des dendrites primaires plus épaisses dans les ovales bleus et des dendrites secondaires et tertiaires plus fines dans les ovales roses. (B) Les candidats idéaux pour le traçage des dendrites sont indiqués par des ovales verts. Notez l’épaisseur et les intersections limitées, les chevauchements et la proximité d’autres dendrites. L’ovale rouge indique les segments dendritiques à éviter pour le traçage dendritique en raison des intersections élevées, des chevauchements et de la proximité d’autres dendrites. Les dendrites primaires plus épaisses ne sont pas non plus adaptées au traçage. Barre d’échelle = 25 μm. Veuillez cliquer ici pour voir une version plus grande de cette figure.

Figure 2 : Traçage précis des segments dendritiques. (A) Affichage en volume 3D d’images confocales de la pile z prélevées à partir de dendrites proximales CA1 dans la lignée de souris transgéniques THY1-YFP à tracer via la méthode du noyau directionnel guidé par l’utilisateur. Barre d’échelle = 10 μm. (B) Exemple de traçage de dendrites médiocre. La dendrite semble être correctement tracée dans la vue de haut en bas. La vue latérale montre que la dendrite est mal remplie avec des points s’écartant de la dendrite. (C) Exemple d’un traçage de dendrites approprié. La vue de haut en bas semble similaire à la vue B, mais la vue latérale diffère considérablement. La dendrite en C est correctement tracée, comme l’indique le fait qu’elle est entièrement remplie, sans aucune déviation de la dendrite. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.

Figure 3 : Remplissage précis des épines dendritiques à l’aide d’une sélection manuelle. (A) Affichage en volume 3D d’images confocales de la pile z prises à partir de dendrites proximales CA1 dans la lignée de souris transgéniques THY1-YFP d’une épine en attente de détection manuelle. Barre d’échelle = 0,5 μm. (B) Exemple d’une épine dendritique sous-remplie. Il y a un signal fluorescent important encore visible en raison d’un remplissage incomplet. (C) Exemple d’une épine dendritique correctement remplie. La présence d’une « couronne » de signal à peine visible autour de l’extérieur de la garniture est la norme pour remplir avec précision les épines dendritiques. (D) Exemple d’une épine dendritique surchargée. La sensibilité du détecteur est trop élevée, ce qui entraîne une colonne vertébrale trop remplie. Le remplissage a dépassé les limites de la fluorescence et a une couronne presque imperceptible. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.

Figure 4 : Division des épines dendritiques du conglomérat. (A) Affichage en volume 3D d’images confocales de la pile z prises à partir de dendrites proximales CA1 dans la lignée de souris transgéniques THY1-YFP avec deux épines à proximité. Barre d’échelle = 0,15 μm. (B) Un exemple de deux épines indépendantes mal remplies comme une seule épine dendritique de conglomérat. (C) Suite à l’utilisation de la fonction « Split », l’épine du conglomérat est divisée en deux épines dendritiques distinctes correctement remplies. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.

Figure 5 : Identification et classification de l’épine dendritique en sous-types. (A) Affichage en volume 3D d’images confocales de l’empilement z prises à partir de dendrites proximales CA1 dans la lignée de souris transgéniques THY1-YFP d’un segment dendritique tracé isolé pour la quantification et la classification de l’épine dendritique. Barre d’échelle = 5 μm. (B) Segment dendritique tracé avec toutes les épines dendritiques identifiées et examinées pour s’assurer que le remplissage et la division sont appropriés. Le logiciel attribue arbitrairement des couleurs aux épines identifiées dans cette étape. (C) Classification de toutes les épines dendritiques identifiées en sous-types à l’aide de paramètres définis dans le logiciel. Bleu = champignon, jaune = mince et vert = trapu. Les filopodes ne sont pas présents en raison de l’âge de ce tissu. (D) Images représentatives d’épines champignons, minces et trapues non remplies (en haut) et remplies (en bas). Barre d’échelle = 0,3 μm. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.
Figure supplémentaire 1 : Accès à l’environnement 3D. Pile Z d’images confocales visualisées dans l’interface du logiciel. La navigation dans l’environnement 3D à partir de l’onglet Trace de la visionneuse principale a été mise en évidence en jaune. Veuillez cliquer ici pour télécharger ce fichier.
Figure supplémentaire 2 : Paramètres d’image et paramètres d’orientation pour l’environnement 3D. Visionneuse d’environnement 3D pour les images confocales z-stack. Les paramètres de l’onglet Modifier l’affichage de l’image en surbrillance indiqués par des flèches jaunes sont définis sur Afficher l’image sous forme de volume 3D et Afficher la surface sous forme de projection maximale. Le déplacement du point de pivot et la réinitialisation de l’orientation sont identifiés par des flèches jaunes. Veuillez cliquer ici pour télécharger ce fichier.
Figure supplémentaire 3 : Tracé des segments de dendrite. (A) Volume 3D d’images confocales z-stack pour le traçage des dendrites. Lorsque l’onglet Arborescence, les noyaux guidés par l’utilisateur et les noyaux directionnels sont tous sélectionnés, le traçage commence en plaçant le noyau initial sur la dendrite avec un clic gauche. (B) Propagation des grains directionnels le long de la dendrite suite au mouvement du curseur. (C) Un clic gauche plus bas sur la dendrite remplit les noyaux directionnels. (D) Exemple de noyaux directionnels ne remplissant pas la dendrite. Au lieu de cela, un noyau solitaire est présent plus bas dans le segment. (E) Un clic gauche sur le noyau solitaire remplit la dendrite entre les deux points. Un clic droit met fin au traçage. Veuillez cliquer ici pour télécharger ce fichier.
Figure supplémentaire 4 : Ajustement des points dans les dendrites tracées. (A) Segment de dendrite tracé en attente d’ajustement du point. L’édition dendrite nécessite la sélection de l’onglet « Arbre » et de l’onglet « Modifier ». Les deux sont surlignés en jaune. Dendrite a été sélectionné pour l’édition avec un clic gauche. (B) La sélection de l’onglet des points, surligné en jaune, permet de sélectionner des points individuels sur le segment de dendrite. Le point vert a une épaisseur de 1,2 μm. (C) Point ajusté pour remplir la dendrite avec plus de précision. La nouvelle valeur d’épaisseur du point vert est de 0,6 μm. Veuillez cliquer ici pour télécharger ce fichier.
Tableau supplémentaire 1 : Résultats de l’analyse d’images d’échantillons. Veuillez cliquer ici pour télécharger ce fichier.
Fichier supplémentaire 1 : Exemples de tracés d’images avec dendrites et spines.dat Veuillez cliquer ici pour télécharger ce fichier.
Fichier supplémentaire 2 : Exemples de tracés avec dendrites.dat Veuillez cliquer ici pour télécharger ce fichier.
Fichier supplémentaire 3 : Exemple d’image de dendrite file.czi Veuillez cliquer ici pour télécharger ce fichier.
Fichier supplémentaire 4 : Exemple d’image de dendrite file.jpx Veuillez cliquer ici pour télécharger ce fichier.
Les auteurs n’ont aucun conflit d’intérêts à divulguer.
Les épines dendritiques sont des compartiments post-synaptiques de la plupart des synapses excitatrices. Des altérations de la morphologie de la colonne dendritique se produisent au cours du neurodéveloppement, du vieillissement, de l’apprentissage et de nombreux troubles neurologiques et psychiatriques, soulignant l’importance d’une analyse fiable de la colonne dendritique. Ce protocole décrit la quantification de la morphologie de la colonne dendritique avec précision et reproductibilité à l’aide d’un logiciel de reconstruction automatique de neurones tridimensionnels.
Nous tenons à remercier Carolyn Smith, Sarah Williams Avram, Ted Usdin et le NIMH SNIR pour leur assistance technique. Nous tenons également à remercier le groupe d’étude de recherche biomédicale Bethesda de l’Université Colgate. Ce travail est soutenu par le programme intra-muros du NIMH (1ZIAMH002881 à Z.L.).
| 518F Huile d’immersion | Zeiss | 444960-0000-000 | |
| Cryostat | Leica | CM3050S | Pour la préparation de tranches |
| Pince fine | FST | 11150-10 | |
| Pince Hemostat | FST | 13020-12 | |
| Grands ciseaux chirurgicaux | FST | 14002-16 | |
| LSM 880 Microscope confocal | Zeiss | LSM 880 | |
| Couvercle de microscope en verre | Fisherbrand | 12-541-035 | |
| Mini-pompe péristaltique II | Appareil de Harvard | 70-2027 | Pour perfusions |
| Neurolucida 360 | MBF Bioscience | v2022.1.1 | Logiciel d’analyse de la colonne vertébrale |
| Neurolucida Explorer | MBF Bioscience | v2022.1.1 | Logiciel d’analyse de la colonne |
| vertébrale OCT Compound | Sakura Finetek | 4583 | Pour le sectionnement du cryostat |
| Paraformaldéhyde (37 %) | Fisherbrand | F79-1 | |
| Plan-Apochromat 63x/1.40 Huile DIC | Zeiss | 440762-9904-000 | |
| Lame de scalpel | FST | 10022-00 | |
| Petits ciseaux chirurgicaux | FST | 14060-09 | |
| Spatule  ; | FST | 10091-12 | |
| Sucrose | FIsherbrand | S5-500 | |
| Superfrost Plus Microslides | Diagger | ES4951+ | |
| Vectashield HardSet Montage Medium | Vector Laboratories | H-1400-10 |