ארגון הגנום האיקריוטי נשלט על ידי שכבות מרובות של שינויים אפיגנטיים1, המתאמים מספר פונקציות גרעיניות שיכולות להתרחש בתוך תאים מיוחדים הנקראים גופים גרעיניים או מעובים2. בתוך מבנים אלה מתרחשים תהליכים כגון התחלת שעתוק3, עיבוד RNA 4,5,6, תיקון DNA 7,8, ביוגנזה של ריבוזום 9,10,11 וויסות הטרוכרומטין12,13. ויסות הגופים הגרעיניים מתאים את עצמו הן לממד המרחבי והן לממד הזמני כדי להתאים לדרישות התא, מונחה על ידי עקרונות הפרדת פאזה14,15. כתוצאה מכך, גופים אלה מתפקדים כמפעלים ארעיים שבהם מרכיבים פונקציונליים מתכנסים ומתפרקים, ועוברים שינויים בגודל ובפיזור המרחבי. לפיכך, הבנת המאפיינים של חלבונים גרעיניים באמצעות מיקרוסקופיה, כולל נטייתם ליצור גופים וסידורם המרחבי בתנאים תאיים שונים, מציעה תובנות חשובות לגבי תפקידיהם הפונקציונליים. מיקרוסקופ פלואורסצנטי הוא שיטה נפוצה לחקר חלבונים גרעיניים, המאפשרת את זיהויים באמצעות נוגדנים פלואורסצנטיים או ביטוי ישיר של מטרות עם כתב חלבון פלואורסצנטי16,17.
בהקשר זה, גופים גרעיניים מופיעים כמוקדים בהירים או פונקטה, עם מידה ניכרת של ספיריות, מה שהופך אותם בקלות להבדיל מן הסביבה16,18. טכניקות סופר-רזולוציה כמו STORM ו-PALM, על ידי מתן רזולוציה משופרת (עד 10 ננומטר)19, מאפשרות אפיון מדויק יותר של המבנה וההרכב של מעבים ספציפיים20. עם זאת, הנגישות שלהם מוגבלת על ידי הוצאות ציוד ואת הכישורים המיוחדים הדרושים לניתוח נתונים. לכן, מיקרוסקופ קונפוקלי נשאר פופולרי בשל האיזון החיובי שלה בין רזולוציה לשימוש רחב יותר. פופולריות זו מתאפשרת על ידי הסרה מובנית של אור מחוץ לפוקוס, אשר מפחית את הדרישה להליכי עיבוד נרחבים לאחר עיבוד עבור פילוח מדויק, זמינותו הנרחבת במכוני מחקר, זמן הרכישה האפקטיבי שלו, והכנת דגימות שהיא בדרך כלל יעילה. עם זאת, מדידה מדויקת של פיזור, הרכבה או דיפוזיה של חלבונים באמצעות מבחני אימונופלואורסצנטיות על פני תנאים תאיים מגוונים מציבה אתגרים, שכן שיטות קיימות רבות חסרות הדרכה לבחירת פרמטרים מתאימים לחלבונים בעלי דפוסי התפלגות משתנים21. יתר על כן, טיפול בנפח הנתונים הגדול שנוצר יכול להיות מרתיע עבור משתמשים עם ניסיון מוגבל בניתוח נתונים, מה שעלול לסכן את המשמעות הביולוגית של התוצאות.
כדי להתמודד עם האתגרים האלה, אנו מציגים פרוטוקול מפורט שלב אחר שלב להכנת אימונופלואורסנציה וניתוח נתונים, במטרה לספק שיטה בלתי משוחדת לכימות צביעת חלבונים עם דפוסי ארגון שונים (איור 1). צינור חצי-אוטומטי זה מיועד למשתמשים בעלי מומחיות מוגבלת בניתוח חישובי והדמיה. הוא משלב את הפונקציות של שני תוספים פיג'י מבוססים: FindFoci22 ו 3D suite23. על ידי שילוב יכולת זיהוי המוקדים המדויקת של FindFoci עם תכונות זיהוי האובייקטים והפילוח במרחב התלת-ממדי המוצע על ידי חבילת 3D, הגישה שלנו מייצרת שני קבצי CSV לכל ערוץ עבור כל שדה רכישה. קבצים אלה מכילים מידע משלים המאפשר חישוב מדדים המתאימים לסוגים שונים של התפלגות אותות, כגון ספירת מוקדים לתא, מרחק המוקדים מהצנטרויד הגרעיני ומקדם אי-הומוגניות (IC), שהכנסנו לצביעת חלבונים מפוזרים. בנוסף, אנו מכירים בכך שאקסטרפולציה של נתונים עשויה לגזול זמן רב עבור משתמשים עם כישורי טיפול מוגבלים בנתונים. כדי לייעל תהליך זה, אנו מספקים סקריפט Python שאוסף באופן אוטומטי את כל המדידות שנאספו לקובץ אחד עבור כל ניסוי. משתמשים יכולים להפעיל סקריפט זה ללא צורך להתקין תוכנת שפת תכנות כלשהי. אנו מספקים קוד הפעלה ב- Google Colab, פלטפורמה מבוססת ענן המאפשרת כתיבת סקריפטים של Python ישירות בדפדפן. זה מבטיח שהשיטה שלנו אינטואיטיבית ונגישה לשימוש מיידי.
אנו מדגימים את יעילות הפרוטוקול שלנו בניתוח וכימות שינויים בהתפלגות אותות של שני חלבונים גרעיניים: חלבון המכיל ברומודומיין 4 (BRD4) ומדכא זסטה-12 (SUZ12). BRD4 הוא חלבון קו-אקטיבטור מתועד היטב בתוך קומפלקס Mediator הידוע כיוצר עיבויים הקשורים לחניכת שעתוק תלוית פולימראז II24,25. SUZ12 הוא רכיב חלבוני של Polycomb Repressive Complex 2 (PRC2) האחראי על ויסות התצהיר של שינוי היסטון H3K27me326,27. חלבונים אלה מציגים דפוסים שונים בתוך שני סוגי תאים נפרדים: תאי T נאיביים אנושיים CD4+ שבודדו זה עתה, שהם שקטים ומפגינים קצב איטי של פעילות שעתוק, ותאי TH1 CD4+ ממוינים במבחנה, שהם תאים משפיעים מתמחים ומתרבים המראים שעתוק מוגבר28.