Name: Quantification d’Acanthamoeba spp. Motilité (Vidéo) | JoVE Journal
Uploaded: 2024-09-20T12:40:00.000+00:00
Duration: 7 min 33 s
Description: Découvrez la quantification de la motilité d'Acanthamoeba par microscopie et analyse d'images. Cette méthode avancée permet d'étudier le comportement amibien et d'améliorer l'hygiène des lentilles de contact.

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<meta charset="utf8"></head><body>Suivi et quantification à long terme de la motilité des espèces d’Acanthamoeba

<ol><li>Randag, A. C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+rising+incidence+of+Acanthamoeba+keratitis%3A+A+7-year+nationwide+survey+and+clinical+assessment+of+risk+factors+and+functional+outcomes%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+One%22%5BJournal%5D)">The rising incidence of Acanthamoeba keratitis: A 7-year nationwide survey and clinical assessment of risk factors and functional outcomes.</a> PLoS One. 14 (9), e0222092(2019).</li>
<li>Szentmary, N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Acanthamoeba+keratitis+-+Clinical+signs%2C+differential+diagnosis+and+treatment%5BTitle%5D)+AND+%22J+Curr+Ophthalmol%22%5BJournal%5D)">Acanthamoeba keratitis - Clinical signs, differential diagnosis and treatment.</a> J Curr Ophthalmol. 31 (1), 16-23 (2019).</li>
<li>Carnt, N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Acanthamoeba+keratitis%3A+confirmation+of+the+UK+outbreak+and+a+prospective+case-control+study+identifying+contributing+risk+factors%5BTitle%5D)+AND+%22Br+J+Ophthalmol%22%5BJournal%5D)">Acanthamoeba keratitis: confirmation of the UK outbreak and a prospective case-control study identifying contributing risk factors.</a> Br J Ophthalmol. 102 (12), 1621-1628 (2018).</li>
<li>Verani, J. R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((National+outbreak+of+Acanthamoeba+keratitis+associated+with+use+of+a+contact+lens+solution%2C+United+States%5BTitle%5D)+AND+%22Emerg+Infect+Dis%22%5BJournal%5D)">National outbreak of Acanthamoeba keratitis associated with use of a contact lens solution, United States.</a> Emerg Infect Dis. 15 (8), 1236-1242 (2009).</li>
<li>Tu, E. Y., Joslin, C. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Recent+outbreaks+of+atypical+contact+lens-related+keratitis%3A+what+have+we+learned%5BTitle%5D)+AND+%22Am+J+Ophthalmol%22%5BJournal%5D)">Recent outbreaks of atypical contact lens-related keratitis: what have we learned.</a> Am J Ophthalmol. 150 (5), 602-608 (2010).</li>
<li>International Organization for Standardization. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((ISO+14729%3A2001%2FA1.+Ophthalmic+optics-Contact+lens+care+products-Microbiological+requirements+and+test+methods+for+products+and+regimens+for+hygienic+management+of+contact+lenses%5BTitle%5D)+AND+%22International+Organization+for+Standardization%22%5BJournal%5D)">ISO 14729:2001/A1. Ophthalmic optics-Contact lens care products-Microbiological requirements and test methods for products and regimens for hygienic management of contact lenses.</a> International Organization for Standardization. , Geneva, Switzerland. (2010).</li>
<li>ASC Z80, Parent Committee Meeting. , Available from: 
 <a target="_blank" href="https://www.thevisioncouncil.org/sites/default/files/ASCZ80_ParentCommitteeMinutes_February_27_2018_FINALMar19-2018.pdf">https://www.thevisioncouncil.org/sites/default/files/ASCZ80_ParentCommitteeMinutes_February_27_2018_FINALMar19-2018.pdf</a> (2023).</li>
<li>Rayamajhee, B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Acanthamoeba%2C+an+environmental+phagocyte+enhancing+survival+and+transmission+of+human+pathogens%5BTitle%5D)+AND+%22Trends+Parasitol%22%5BJournal%5D)">Acanthamoeba, an environmental phagocyte enhancing survival and transmission of human pathogens.</a> Trends Parasitol. 38 (11), 975-990 (2022).</li>
<li>Reverey, J. F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Superdiffusion+dominates+intracellular+particle+motion+in+the+supercrowded+cytoplasm+of+pathogenic+Acanthamoeba+castellanii%5BTitle%5D)+AND+%22Sci+Rep%22%5BJournal%5D)">Superdiffusion dominates intracellular particle motion in the supercrowded cytoplasm of pathogenic Acanthamoeba castellanii.</a> Sci Rep. 5, 11690(2015).</li>
<li>Thapa, S., Lukat, N., Selhuber-Unkel, C., Cherstvy, A. G., Metzler, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Transient+superdiffusion+of+polydisperse+vacuoles+in+highly+motile+amoeboid+cells%5BTitle%5D)+AND+%22J+Chem+Phys%22%5BJournal%5D)">Transient superdiffusion of polydisperse vacuoles in highly motile amoeboid cells.</a> J Chem Phys. 150 (14), 144901(2019).</li>
<li>Rudell, J. C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Acanthamoeba+migration+in+an+electric+field%5BTitle%5D)+AND+%22Invest+Ophthalmol+Vis+Sci%22%5BJournal%5D)">Acanthamoeba migration in an electric field.</a> Invest Ophthalmol Vis Sci. 54 (6), 4225-4233 (2013).</li>
<li>Fukaya, S., Aoki, K., Kobayashi, M., Takemura, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Kinetic+analysis+of+the+motility+of+giant+virus-infected+amoebae+using+phase-contrast+microscopic+images%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Microbiol%22%5BJournal%5D)">Kinetic analysis of the motility of giant virus-infected amoebae using phase-contrast microscopic images.</a> Front Microbiol. 10, 3014(2019).</li>
<li>Fukaya, S., Takemura, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Kinetic+analysis+of+Acanthamoeba+castellanii+infected+with+giant+viruses+quantitatively+revealed+process+of+morphological+and+behavioral+changes+in+host+cells%5BTitle%5D)+AND+%22Microbiol+Spectr%22%5BJournal%5D)">Kinetic analysis of Acanthamoeba castellanii infected with giant viruses quantitatively revealed process of morphological and behavioral changes in host cells.</a> Microbiol Spectr. 9 (1), 0036821(2021).</li>
<li>Cheng, H. J., Hsu, C. H., Hung, C. L., Lin, C. Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+review+for+cell+and+particle+tracking+on+microscopy+images+using+algorithms+and+deep+learning+technologies%5BTitle%5D)+AND+%22Biomed+J%22%5BJournal%5D)">A review for cell and particle tracking on microscopy images using algorithms and deep learning technologies.</a> Biomed J. 45 (3), 465-471 (2022).</li>
<li>Mathieu, E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Time-lapse+lens-free+imaging+of+cell+migration+in+diverse+physical+microenvironments%5BTitle%5D)+AND+%22Lab+Chip%22%5BJournal%5D)">Time-lapse lens-free imaging of cell migration in diverse physical microenvironments.</a> Lab Chip. 16 (17), 3304-3316 (2016).</li>
<li>Svensson, C. M., Medyukhina, A., Belyaev, I., Al-Zaben, N., Figge, M. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Untangling+cell+tracks%3A+Quantifying+cell+migration+by+time+lapse+image+data+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Cytometry+A%22%5BJournal%5D)">Untangling cell tracks: Quantifying cell migration by time lapse image data analysis.</a> Cytometry A. 93 (3), 357-370 (2018).</li>
<li>Piltti, K. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Live-cell+time-lapse+imaging+and+single-cell+tracking+of+in+vitro+cultured+neural+stem+cells+-+Tools+for+analyzing+dynamics+of+cell+cycle%2C+migration%2C+and+lineage+selection%5BTitle%5D)+AND+%22Methods%22%5BJournal%5D)">Live-cell time-lapse imaging and single-cell tracking of in vitro cultured neural stem cells - Tools for analyzing dynamics of cell cycle, migration, and lineage selection.</a> Methods. 133, 81-90 (2018).</li>
<li>Campolo, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Continuous+real-time+motility+analysis+of+Acanthamoeba+reveals+sustained+movement+in+absence+of+nutrients%5BTitle%5D)+AND+%22Pathogens%22%5BJournal%5D)">Continuous real-time motility analysis of Acanthamoeba reveals sustained movement in absence of nutrients.</a> Pathogens. 10 (8), 995(2021).</li>
<li>Campolo, A., Patterson, B., Lara, E., Shannon, P., Crary, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Complete+recovery+of+Acanthamoeba+motility+among+surviving+organisms+after+contact+lens+care+disinfection%5BTitle%5D)+AND+%22Microorganisms%22%5BJournal%5D)">Complete recovery of Acanthamoeba motility among surviving organisms after contact lens care disinfection.</a> Microorganisms. 11 (2), 299(2023).</li>
<li>Crary, M. J., Walters, R., Shannon, P., Gabriel, M. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Variables+affecting+the+recovery+of+Acanthamoeba+trophozoites%5BTitle%5D)+AND+%22Pathogens%22%5BJournal%5D)">Variables affecting the recovery of Acanthamoeba trophozoites.</a> Pathogens. 10 (2), 221(2021).</li>
<li>imagej. , Available from: 
 <a target="_blank" href="https://imagej.net/plugins/trackmate/tutorials/getting-started">https://imagej.net/plugins/trackmate/tutorials/getting-started</a> (2024).</li>
<li>Cherstvy, A. G., Nagel, O., Beta, C., Metzler, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Non-Gaussianity%2C+population+heterogeneity%2C+and+transient+superdiffusion+in+the+spreading+dynamics+of+amoeboid+cells%5BTitle%5D)+AND+%22Phys+Chem+Chem+Phys%22%5BJournal%5D)">Non-Gaussianity, population heterogeneity, and transient superdiffusion in the spreading dynamics of amoeboid cells.</a> Phys Chem Chem Phys. 20 (35), 23034-23054 (2018).</li>
</ol>

<table><tbody><tr><td>&frac14 ; Sonnerie s solution</td><td>ThermoFisher Scientific</td><td>BR0052G</td><td>Oxoid Ringers Solution Tablets. Suivez les instructions pour faire des Ringers d’un quart au lieu de Ringers complets.</td></tr><tr><td>10 et micro ; Pipette L</td><td>Eppendorf Research</td><td>3123000039</td><td>2 & micro ; L-20 et micro ; L monocanal</td></tr><tr><td>10 & micro ; pointes de pipette L</td><td>Neptune Scientific, San Diego, CA, USA</td><td>BT10.N</td><td>10 & micro ; L Universal Barrier Tip</td></tr><tr><td>48 bien plaque</td><td>Millipore Sigma,&nbsp ;</td><td>CLS3548</td><td>Corning Costar TC-Treated Multiple Well Plate : plaque de polystyrène, puits à fond plat, stérile, avec couvercle</td></tr><tr><td>Tubes coniques de 50 mL (1 pour chaque échantillon, 1 pour chaque passage 2 échantillons)</td><td>Fisher Scientific</td><td>Falcon 352098</td><td>Falcon 50 mL Tubes à centrifuger coniques haute clarté, plaque de polypropylène</td></tr><tr><td>à 96 puits</td><td>Millipore Sigma, Burlington, MA, États-Unis</td><td>CLS3596</td><td>Plaque à puits multiples traitée Corning Costar TC : plaque de polystyrène, puits à fond plat, stérile, avec couvercle</td></tr><tr><td>Acanthamoeba&nbsp ; </td><td>American Type Culture Collection, Manassas, VA, États-Unis</td><td>ATCC 30461</td><td>Ce protocole a été vérifié pour ATCC 50655, 30872, 50702, 30010, 30461, 50370, 50703, 30137, PRA-115 et PRA-411</td></tr><tr><td>Milieux de culture axéniques (AC6)</td><td>Fabriqué en interne</td><td>n/a</td><td>Contenant 20 g de peptone de biosate, 5 g de glucose, 0,3 g de KH2PO4, 10 &micro ; g de vitamine B12 et 1 verre5 mg L-méthionine par litre d’eau distillée déminéralisée. Ajuster le pH à 6,6-6,95 avec 1 M de NaOH et l’autoclave à 121 &deg ; C pendant 20 min, conserver à température ambiante jusqu’à 3 mois.</td></tr><tr><td>Centrifugeuse et rotor approprié</td><td>Thermo Scientific, Waltham, MA, USA</td><td>Sorvall ST 40R</td><td>Toute centrifugeuse et rotor équivalents sont acceptables tant qu’ils peuvent faire tourner des tubes coniques de 50 mL à 500 x g pendant 5 minutes</td></tr><tr><td>Chimiotaxie et outil</td><td></td><td></td> de migration <td>Logiciel gratuit basé sur ImageJ, disponible à https://ibidi.com/chemotaxis-analysis/171-chemotaxis-and-migration-tool.html</td></tr><tr><td>Hémocytomètre</td> <td>jetableBulldog Bio, Portsmouth, NH, États-Unis</td><td>DHC-N01</td><td>Hémocytomètre jetable à 2 puces amélioré Neubauer, emballé individuellement,</td></tr><tr><td>logiciel ImageJ non pyrogène avec plug-in Trackmate (ce protocole est écrit avec la version 6.0.2 de Trackmate.)</td><td></td><td></td><td>Logiciel libre développé par les National Institutes of Health, disponible à l’adresse imagej.net. Le plug-in Trackmate est disponible chez https://imagej.net/plugins/trackmate/</td></tr> <tr><td>Microscope, de préférence avec une platine mobile automatisée</td><td>Nikon, Tokyo, Japon</td><td></td><td>Un microscope Nikon Eclipse Ti-U a été utilisé dans cette étude et la platine mobile automatisée a été utilisée pour pouvoir enregistrer des images dans plusieurs puits à la fois.</td></tr><tr><td>Logiciel NIS-Elements Nikon</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Pipette sérologique</td><td>Fisher Scientific, Hampton, NH, USA</td><td>BrandTech 26331</td><td>BrandTech accu-jet pro Pipette</td></tr><tr><td>sérologique pointes</td><td>VWR</td><td>5 mL : 76201-710 10 mL : 170356 25 mL : 89130-900 50 mL : 75816-088</td><td>VWR Pipette sérologique, apyrogène</td></tr><tr><td>Cellule à transmission stérile en aluminium</td><td>Biosurface Technologies Corporation, Bozeman, MT, USA</td><td>FC 81-AL</td><td>Cellule d’écoulement à transmission monocanal en aluminium anodisé avec empreinte de plaque à 96 puits pour une utilisation avec un microscope inversé</td></tr><tr><td>T75 Flasks</td><td>VWR, Radnor, PA, USA</td><td>734-2316</td><td>VWR Flacon de culture tissulaire, 182,5 cm, Traité en surface, Bouchon à emboîtement, Stérile</td></tr></tbody></table>

quantification d’acanthamoeba spp. motilité

Quantification of Acanthamoeba spp. Motility

Pour réussir en utilisant cette méthode, il y a plusieurs éléments globaux cruciaux à prendre en compte. Le premier est la configuration physique de l’amibe et du microscope, le deuxième est l’utilisation correcte du logiciel d’imagerie, et le troisième est l’exportation et l’analyse des données d’imagerie de manière significative.
Avant de commencer l’enregistrement microscopique, il est essentiel de s’assurer que l’amibe est correctement focalisée sur la platine du microscope (Figure 1). Plutôt que de se concentrer sur l’amibe au niveau Z le plus optimal pour les détails individuels, il est idéal de les voir très légèrement floues afin qu’elles deviennent des points noirs solides par opposition à leur état translucide lorsqu’elles sont observées en détail. En les visualisant de cette manière, le logiciel d’imagerie et le logiciel de suivi pourront trouver chaque amibe individuelle beaucoup plus facilement lorsque le fichier sera converti en binaire (Figure 2). Savoir quel est l’objectif dans le logiciel d’imagerie, c’est-à-dire que chaque amibe apparaisse comme un cercle blanc bien défini, peut aider le lecteur à trouver la bonne mise au point lors de la prise des images originales en fond clair. Ensuite, avec chaque cercle clairement défini, le logiciel de suivi sera en mesure de suivre correctement la motilité de chaque amibe et de recueillir les mesures de motilité individuelles pour chaque amibe.
Après avoir suivi les instructions étape par étape dans le protocole répertorié ci-dessus pour le logiciel d’imagerie et le logiciel de suivi et après avoir fait référence à la vidéo associée pour aider aux premières étapes cruciales de l’utilisation d’un logiciel d’imagerie, il est temps d’exporter les données du logiciel d’imagerie pour la quantification et l’analyse des données. Le résultat brut du logiciel de suivi sera similaire à ce que l’on voit dans la figure 3. Ici, il est important de vérifier que le nombre de spots dans les pistes qu’il a exportées est correct pour ce qui est attendu (par exemple, si l’on demande que 93% des images soient présentes dans chaque piste et que l’on a 100 images au total dans la vidéo, chaque piste exportée doit avoir plus ou moins de 93 spots). Si les spots ne correspondent pas aux exigences, il peut être nécessaire de revenir aux étapes du logiciel de suivi pour s’assurer que les paramètres requis ont été correctement définis.
À partir de l’exportation brute, commencez à construire la feuille d’analyse des données (Figure 4). Il est important de se rappeler que chaque morceau représente une amibe singulière au sein d’une réplique singulière. Par conséquent, comme le montrent les figures 4, 5 et 6, la moyenne de toutes les pistes d’un jeu d’images ou d’un point temporel (figure 4), et ce processus doit être effectué pour chaque ensemble d’images ou point temporel d’une série entière (c’est-à-dire, si un total de 3 h de vidéo sont pris et que les points de données sont divisés par l’heure, puis il y aura trois jeux d’images/heures à analyser par répétition, Figure 5). Enfin, à partir de cette combinaison de moyennes dans chaque ensemble de trames dans chaque répétition, les données moyennées de chaque réplication doivent être combinées dans un seul espace afin que les données de plusieurs répétitions puissent être analysées pour déterminer la moyenne réelle et l’écart-type par point temporel (Figure 6).
Les moyennes de chaque répétition seront utilisées pour l’analyse des données, et la moyenne combinée et l’écart-type ou l’erreur-type de toutes les répliques seront utilisés pour la représentation graphique (comme le montre un exemple de la figure 7). Si l’on analyse des données comme nous l’avons fait ici, c’est-à-dire que plusieurs échantillons sont suivis sur plusieurs points temporels, il est plus approprié de les analyser à l’aide d’une ANOVA à 2 voies avec un test de Tukey a posteriori. Cela nous permet de déterminer les différences entre les échantillons à chaque point temporel et également de déterminer les différences à l’intérieur de chaque échantillon au fil du temps.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66268/66268fig01.jpg"> Figure 1 : Les amibes apparaissent sous forme de formes sombres opaques en microscopie à fond clair. Zoom sur l’image représentative de l’amibe à un grossissement de 4x, légèrement floue pour apparaître comme des cernes solides. Barre d’échelle = 500 μm. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66268/66268fig01large.jpg" target="_blank">Veuillez cliquer ici pour voir une version plus grande de cette figure.</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66268/66268fig02.jpg"> Figure 2 : Amibe imagée en microscopie à fond clair convertie en binaire et suivie. Amoeba à un grossissement de 4x, en fond clair (à gauche), a été converti en binaire avec les artefacts supprimés (au milieu) et, après le suivi, avec des pistes sélectionnées affichées (à droite). Rangée du haut : un tout bien imagé en assemblant 4 images ensemble, barre d’échelle = 1000 μm. Rangée du bas : la taille d’une seule image avant l’assemblage, barre d’échelle = 500 μm. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66268/66268fig02large.jpg" target="_blank">Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.</a>
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66268/66268fig03.jpg"> Figure 3 : Le résultat de l’analyse immédiate des données du logiciel d’imagerie et de suivi contient une grande variété de types de données. Le résultat représentatif du suivi est illustré à la figure 2, qui est une vidéo singulière. Notez les numéros de piste (flèche rouge) qui sautent les numéros, indiquant que le logiciel de suivi a correctement supprimé les pistes qui ne correspondaient pas aux paramètres. Dans cet exemple, seules 71 pistes sur 5385 identifiées étaient alignées avec les paramètres. Ce ratio est normal, compte tenu de ces directives strictes. Ce nombre de pistes correspond également au nombre d’amibes utilisé dans ce protocole (par exemple, si une plaque de 96 puits est ensemencée avec 200 μL de 7,5 x 103 UFC/ml par puits, alors on devrait s’attendre à environ 1 500 amibes dans le puits et à peu près autant visibles dans un champ de vision à 4 points. Il y aura probablement beaucoup plus de traces qu’il n’y a d’amibes, car les amibes se promènent dans et hors du champ de vision, générant de nouvelles traces. Ce numéro de trace est à nouveau apparent sur la figure 2, où seules quelques traces sont visibles par rapport à un grand nombre de taches. Vérifiez toujours le nombre de places dans le rail (case rouge) pour vous assurer que seules les longueurs de rail correctes sont incluses. Par exemple, ici, nous incluons plus de 93 % des images, et il y avait 127 images dans cette section, donc tous les nombres de taches doivent être supérieurs à 118. Les mesures mentionnées dans le protocole sont surlignées en jaune. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66268/66268fig03large.jpg" target="_blank">Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.</a>
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66268/66268fig04.jpg"> Figure 4 : Données réorganisées au besoin à la suite de la sortie initiale des données. Organisation des données souhaitées après exportation. (A) Les mesures pertinentes choisies pour la quantification ont été copiées à partir de l’exportation du logiciel de suivi (figure 3) et collées dans une nouvelle feuille de calcul. (B) Une fois que les mesures souhaitées ont été organisées dans la nouvelle feuille de calcul, la moyenne de chaque piste doit être calculée. Ainsi, dans cet exemple représentatif, la distance totale, la distance maximale, le confinement, la vitesse moyenne et le déplacement de chaque piste utilisable dans cette vidéo singulière ont été moyennés à un nombre unique pour chaque mesure. Notez à nouveau ici qu’un total de 71 pistes répondaient aux paramètres pour les images 1 à 127. Il y aura probablement un nombre différent de pistes appropriées pour chaque vidéo ou jeu d’images analysé, comme le montre la figure 5. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66268/66268fig04large.jpg" target="_blank">Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.</a>
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66268/66268fig05.jpg"> Figure 5 : Ensemble d’images séquentielles pour l’analyse d’une série entière d’images ou d’une vidéo. Il s’agit d’une image représentative de l’ajout de vidéos séquentielles à l’analyse des données. En supposant que les images 1 à 127 constituent l’heure 1 de la vidéo (ici, 1 h est constituée de la prise d’une image toutes les 28 s). Les images 128 à 254 seront l’heure 2 de la vidéo et les images 255 à 381 l’heure 3 de la vidéo. Combinez les données exportées (comme cela a été exporté dans la figure 3) de toutes les heures en une seule feuille pour travailler avec toutes les données en une seule fois. Comme nous l’avons fait à la figure 4, la moyenne des données de toutes les pistes utilisables pour chaque jeu de trames/h est calculée. Tout ce qui figure dans la figure 5 est les données d’une répétition ou d’un échantillon. S’il y a 3 répétitions, il y aura 3 onglets de feuille de calcul séparés disposés de la même manière, et les données de ceux-ci seront introduites dans un nouvel onglet, comme le montre la figure 6. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66268/66268fig05large.jpg" target="_blank">Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.</a>
<img alt="Figure 6" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66268/66268fig06.jpg"> Figure 6 : Données composites de toutes les amibes de chaque jeu de cadres utilisées pour représenter une seule répétition. (A) Toutes les moyennes de chaque trame de la figure 5 doivent être rassemblées dans un emplacement central afin que l’analyse finale des données puisse être effectuée. Dans cette image représentative, les moyennes de distance totale des trois premiers jeux de cadres (ou heures) sont affichées. Cette opération doit être répétée pour chaque échantillon/condition/répétition exécuté. Ensuite, la moyenne des moyennes de chaque échantillon de chaque jeu de trames doit être calculée (boîte jaune). Il s’agit du dernier point de données à partir duquel l’écart-type et l’erreur-type peuvent être calculés. Les moyennes individuelles de chaque échantillon (ici, les chiffres en B3, B4 et B5 pour l’échantillon de distance totale 1 ; C3, C4 et C5 pour la distance totale de l’échantillon 2, etc.) sera utilisé pour exécuter l’analyse statistique. Ce processus sera répété pour toutes les mesures requises (distance maximale, confinement, vitesse moyenne, déplacement, etc.) (B) Pour faire une représentation graphique de la quantification, utilisez les chiffres de la boîte jaune comme points de données à utiliser pour le graphique final. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66268/66268fig06large.jpg" target="_blank">Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.</a>
<img alt="Figure 7" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66268/66268fig07.jpg"> Figure 7 : Données brutes de motilité pour ATCC 30461 et ATCC 50370. Les données brutes (représentées ici sous forme de moyenne ± ET pour chaque heure) ont été collectées précédemment et n’ont pas été publiées pour les études antérieures18,19. Cette quantification de la motilité démontre que ces deux amibes sont similaires dans leurs 6 premières h de motilité (mesurée par la distance totale en microns parcourus au cours de cette heure) dans une solution de Ringer sur une surface en verre. Chaque point temporel représente trois répétitions distinctes, chacune composée de 20 à 200 traces d’amibes. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66268/66268fig07large.jpg" target="_blank">Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.</a>

Quantification d’Acanthamoeba spp. Motilité

Acanthamoeba keratitis is a severe ocular infection that poses treatment challenges and can lead to blindness. Despite its ubiquity and potential ...

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Le test de motilité phagokinetic piste est une méthode utilisée pour évaluer le mouvement des cellules. Plus précisément, le test mesure chimiokinèse (motilité cellulaire aléatoire) au fil du temps de manière quantitative. Le dosage tire parti de la capacité des cellules à créer une piste mesurable de leur mouvement sur colloïdales revêtues d'or lamelles.

Une évaluation quantitative de la migration cellulaire par le test de motilité piste Phagokinetic

Source : Morales-Soto, N. et al., Préparation, imagerie et quantification des essais de motilité de surface bactérienne. J. Vis. Exp. (2015)Cette vidéo montre un test d’essaimage utilisant des bactéries qui expriment une protéine fluorescente verte pour observer la motilité de surface sur la gélose molle. L’imagerie en accéléré capture l’expansion coordonnée et la formation de vrilles, mettant en évidence la motilité de surface bactérienne.

Essai d’essaimage pour la visualisation de la motilité de surface bactérienne

Cette vidéo présente un test permettant de quantifier la croissance intracellulaire des parasites dans les macrophages dérivés de la moelle osseuse (BMM). Les cellules macrophages sont infectées par les stades invasifs mobiles et non mobiles de Leishmania, les promastigotes métacycliques et les amastigotes, respectivement. Les parasites envahissent les macrophages, s’intériorisent dans une vacuole parasitophore et se multiplient à l’intérieur. La croissance intracellulaire du parasite est...

Un test in vitro pour quantifier la croissance intracellulaire du parasite dans les macrophages

La motilité de l’essaimage est influencée par des facteurs physiques et environnementaux. Nous décrivons un protocole en deux phases et des lignes directrices pour contourner les défis généralement associés à la préparation des essais en essaim et à la collecte de données. Une technique d’imagerie macroscopique est utilisée pour obtenir des informations détaillées sur le comportement de l’essaim qui ne sont pas fournies par les techniques d’analyse actuelles.

Préparation, imagerie, et la quantification de la surface bactérienne motilité dosages

De nombreuses bactéries utilisent la motilité entraînée par les flagelles pour naviguer dans leur environnement et coloniser un environnement favorable à la fois individuellement et collectivement. Démontré ici est l’utilisation de trois méthodes établies qui exploitent la motilité comme un outil de sélection pour identifier les composants / voies contribuant à la natation et la motilité de l’essaimage.

Étudier la motilité induite par flagelle chez Escherichia coli en appliquant trois techniques établies dans une série

Ce protocole décrit deux tests sensibles pour discriminer les déficiences motrices légères, modérées et sévères dans les modèles C. elegans de sclérose latérale amyotrophique, avec une utilité générale pour les souches de C. elegans , avec une motilité altérée.

Évaluation de l’insuffisance motrice dans les modèles C. elegans de la sclérose latérale amyotrophique

Ici, nous décrivons l’utilisation de plaques de gradient inducteur pour évaluer la motilité de l’essaimage bactérien tout en obtenant simultanément plusieurs réponses de concentration.

Quantification de la motilité de l’essaimage de surface bactérienne sur les plaques de gradient inducteur

La kinésine mitotique bidirectionnelle-5 Cin8 s’accumule en grappes qui se divisent et fusionnent au cours de leur motilité. L’accumulation en amas modifie également la vitesse et la directionnalité de Cin8. Ici, un protocole pour les tests de motilité avec Cin8-GFP purifié et l’analyse des propriétés mobiles de molécules uniques et de grappes de Cin8 est décrit.

Motilité de molécules uniques et d’amas de kinésine-5 Cin8 bidirectionnelle purifiée à partir de cellules de S. cerevisiae

Ce protocole décrit comment produire des comètes d’actine à la surface des billes en utilisant des ingrédients protéiques disponibles dans le commerce. De tels systèmes imitent les structures protrusives trouvées dans les cellules et peuvent être utilisés pour examiner les mécanismes physiologiques de production de force de manière simplifiée.

Reconstitution de la motilité à base d’actine avec des protéines disponibles dans le commerce

Ce protocole présente une méthode rapide et efficace pour identifier les facteurs génétiques impliqués dans divers types de motilités chez Pseudomonas aeruginosa.

Méthode à haut débit pour l’observation des phénotypes de motilité chez Pseudomonas aeruginosa

Découvrez la quantification de la motilité d'Acanthamoeba par microscopie et analyse d'images. Cette méthode avancée permet d'étudier le comportement amibien et d'améliorer l'hygiène des lentilles de contact.

Quantification d’Acanthamoeba spp. Motilité

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