Method Article

Imaging super-risoluzione per studiare la co-localizzazione di proteine e marcatori sinaptici nei neuroni primari

DOI:

10.3791/61434

October 31st, 2020

In This Article

Summary

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Questo protocollo mostra come impiegare la microscopia super-risoluzione per studiare la co-localizzazione delle proteine nelle colture neuronali primarie.

Abstract

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Le sinapsi sono gli elementi funzionali dei neuroni e i loro difetti o perdite sono alla base di diversi disturbi neurodegenerativi e neurologici. Gli studi di imaging sono ampiamente utilizzati per studiare la loro funzione e plasticità in condizioni fisiologiche e patologiche. A causa delle loro dimensioni e struttura, gli studi di localizzazione delle proteine richiedono tecniche di imaging ad alta risoluzione. In questo protocollo, descriviamo una procedura per studiare nei neuroni primari la co-localizzazione delle proteine bersaglio con marcatori sinaptici a un livello di super-risoluzione utilizzando la microscopia ad illuminazione strutturata (SIM). La SIM è una tecnica di illuminazione a luce modellata che raddoppia la risoluzione spaziale della microscopia a campo largo, raggiungendo un dettaglio di circa 100 nm. Il protocollo indica i controlli e le impostazioni necessari per robusti studi di co-localizzazione e una panoramica dei metodi statistici per analizzare correttamente i dati di imaging.

Introduction

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

La comprensione e la visione della sinapsi è cambiata enormemente dalla sua prima descrizione da Foster e Sherrington nel 18971. Da allora, la nostra conoscenza della comunicazione neuronale e dei processi molecolari alla base è cresciuta esponenzialmente2. È diventato chiaro che le sinapsi possono essere pensate come un sistema a due compartimenti: un compartimento pre-sinaptico contenente vesciche per il rilascio di neurotrasmettitori e un compartimento post-sinaptico con recettori3. Questa visione semplicistica, negli ultimi vent'anni, si è evoluta in una complessa rete di proteine necessarie per trasdurre il legame trasmettitore nella segnalazione4.

I vantaggi nella comprensione sono in parte dovuti a tecniche di super-risoluzione che hanno superato il limite di diffrazione della microscopia leggera convenzionale per soddisfare la dimensione delle sinapsimeglio 5,6,7,8,9,10. A causa del limite di diffrazione, un microscopio ottico non può raggiungere una risoluzione superiore a 200 nmlateralmente11,12. Per aggirare questo limite, sono state create tecniche di super-risoluzione, utilizzando approcci diversi e raggiungendo diverse risoluzioni limite di sub-diffrazione: SIM, STED (Stimulated Emission Depletion Microscopy), PALM (PhotoActivated Localization Microscopy) e STORM (Stochastic Optical Reconstruction Microscopy)13,14. SIM raddoppia la risoluzione spaziale dei sistemi di microscopia a campo largo basati su laser inserendo una griglia di diffrazione nel percorso del fascio di eccitazione15. La grata mobile diffracts i raggi laser per creare un modello di illuminazione noto, di solito strisce. Questo modello di luce appositamente strutturato è sovrapposto alla distribuzione spaziale sconosciuta del colorante fluorescente (del campione). Le frange di interferenza formate dai due modelli codificano per dettagli fini altrimenti indistinguibili con la normale microscopia a campo largo. L'immagine finale super-risolta si ottiene combinando e decodificando con metodi matematici diverse immagini grezze dello stesso campione ottenute dalle traduzioni e rotazioni della grata di diffrazione. La risoluzione delle immagini super-risolte raggiunge i 100 nm nei 500 nm nelle direzioni assiali per 2D-SIM15 o 100 nm nei lateral e 250 nm nelle direzioni assiali per 3D-SIM16.

La nuova comprensione della sinapsi è ancora più importante alla luce dei molti disturbi neurologici in cui la disfunzione sinaptica svolge un ruolo importante nell'insorgenza e nella progressione17,18. Morbo di Alzheimer, Sindrome di Down, Morbo di Parkinson, malattie prioni, epilessia, disturbi dello spettro autistico e sindrome X fragile tra gli altri sono stati collegati ad anomalie nella composizione sinaptica, morfologia e funzione19,20,21,22.

Recentemente, utilizzando una serie di anticorpi specifici suMO, abbiamo usato la SIM per mostrare la co-localizzazione nei neuroni ippocampali primari delle proteine SUMO con i marcatori pre e post-sinaptici synaptophysin e PSD95 al livello disuper-risoluzione 23. Questo ci ha permesso di confermare la prova di microscopia biochimica e confocale della localizzazione SUMO nei neuroni.

Qui, descriviamo un protocollo per studiare la localizzazione delle proteine nei neuroni primari dell'ippocampo dei topi. Allo stesso tempo, questo protocollo può essere adattato a diversi tipi di colture neuronali primarie.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Protocol

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

1. Culture primarie

  1. Coltura mouse ippocampo primario neuroni in coperture camerate (come Ibidi μ-Slide 8 Well o Nunc Lab-Tek Chambered Coverglass) che corrispondono al requisito obiettivo per #1.5 (0.17 mm) coprelo spessore.
  2. Coperture con rivestimento camerato con 100 lL di poli-L-lysine (100 g/mL).
  3. Il giorno successivo, lavare due volte i coperture con camera con salina sterile tamponata al fosfato (PBS).
  4. Per ottenere i neuroni primari del topo, isolare gli ippocampi da P1-P4cuccioli 23.
  5. Posizionare l'ippocampo sezionato in 10 mL di Dissection Media (Tabella 1) e lasciarli depositare nella parte inferiore del tubo.
  6. Utilizzando una pipetta sterile, rimuovere con attenzione il Dissection Media, lasciando l'ippocampo indisturbato nella parte inferiore del tubo.
  7. Aggiungere 10 mL di Media 1 (Tabella 1) all'ippocampo e incubare per 30 minuti a 37 gradi centigradi.
  8. Utilizzando una pipetta sterile, rimuovere con attenzione Media 1, lasciando l'ippocampo indisturbato nella parte inferiore del tubo.
  9. Aggiungere 10 mL di media 2 (Tabella 1) e lasciare il tubo centrifuga (coperto) sotto il cofano orizzontalmente per 45 minuti.
  10. Lasciare che il tubo di centrifuga sia in piedi verticalmente per consentire al tessuto di depositarsi nella parte inferiore del tubo.
  11. Utilizzando una pipetta sterile, rimuovere con attenzione Media 2, lasciando l'ippocampo indisturbato nella parte inferiore del tubo di centrifuga.
  12. Aggiungere 2 mL di supporto 3 (Tabella 1).
  13. Utilizzando una pipetta p1000 con una punta filtrata, dissociare meccanicamente le cellule dal tessuto.
  14. Trasferire il supernatant, in cui si trovano i neuroni isolati, in un tubo di centrifuga di 15 mL.
  15. Centrifugare la sospensione delle celle per 2 min a 300 x g a temperatura ambiente (RT).
  16. Dopo la centrifugazione, le cellule si trovano nella parte inferiore del tubo di centrifuga. Utilizzando una pipetta sterile scartare il supernante.
  17. Riespose le celle in 1 mL di Media 4.
  18. Utilizzare un filtro di 70 m per eliminare le celle non dissociate.
  19. Contare le cellule vitali in una camera di Bàrker aggiungendo 1 soluzione blu Trypan da 0,4 % a 19 L della sospensione cellulare.
  20. Cellule piacche a 70.000 cellule/pozzo in un volume di 200 L per pozzo.
  21. Lasciare che le cellule si alleghino per 2 h in un'incubatrice umidificata a 37 gradi centigradi e al 5% di CO2.
  22. Togliere le coperture camerate dall'incubatrice e sostituire con cura il mezzo con 200 L di Culture Media.
  23. Lasciare le coperture camerate in un'incubatrice umidificata a 37 gradi centigradi e al 5% di CO2.
  24. Sostituire un terzo del mezzo con supporti di coltura freschi ogni 5-7 giorni.
  25. Attendere fino a quando i neuroni primari ippocampo sono completamente maturati (12-14 giorni dopo la placcatura) per eseguire studi di co-localizzazione.

2. Colorazione dell'immunofluorescenza

  1. Prendi le coperte camerate dall'incubatrice.
  2. Rimuovere il supporto.
  3. Lavare rapidamente i pozzetti con 200 L di PBS.
  4. Aggiungere il 4% di paraformaldeide (PFA) in PBS (200 L/well) ai neuroni per fissarli rapidamente.
  5. Incubare le cellule per 15 min a RT.
  6. Rimuovere la soluzione PFA.
  7. Permeare le cellule aggiungendo PBS con 0,2% Tritone X-100 (200 l/pozzo).
  8. Incubare per 1 min a RT.
  9. Rimuovere la soluzione e incubare i campioni con 1% di albumina di siero bovino (BSA) in PBS (200 l/pozzo) per 1 h a RT per coprire passivamente tutte le superfici di legame libero della piastra con una proteina irrilevante per l'analisi. Un buffer di blocco basato su BSA senza Triton X-100 riduce lo sfondo dell'anticorpo in modo più efficiente rispetto allo stesso buffer con 0,2% Triton X-100.
  10. Rimuovere la soluzione.
  11. Aggiungere l'anticorpo primario di scelta diluito in una soluzione PBS contenente 1% BSA e 0,2% Triton X-100 (120-200 L/well, a seconda della diluizione e della disponibilità dell'anticorpo). Incubare i campioni per 2 h.
    1. Come controllo negativo, non aggiungere alcun anticorpo primario a uno dei pozzi. Contemporaneamente possono essere utilizzati più anticorpi di specie diverse contro obiettivi diversi. Usa un anticorpo contro MAP2 (un marcatore neuronale) allevato nel pollo, un anticorpo contro PSD95 o sinotofisi allevati nel topo e un anticorpo contro una proteina bersaglio allevata nel coniglio. Ciò consente analisi SIM a tre colori.
  12. Lavare rapidamente i pozzetti tre volte con PBS (200 L/pozzo).
  13. Aggiungere anticorpi secondari (gli anticorpi secondari dyLight e Alexa possono essere entrambi utilizzati) diluiti in una soluzione PBS contenente 1% BSA e 0,2% Triton X-100 (200 l/well). Incubare i campioni per 1 h a RT.
  14. Lavare rapidamente i pozzetti tre volte con PBS (200 L/pozzo).
  15. Aggiungere il colorante Hoechst ad una concentrazione di 1 g/mL diluito in PBS (200 L/well) ai nuclei di macchia. Incubare i campioni per 10 minuti a RT.
  16. Lavare rapidamente i pozzi due volte con PBS.
  17. Montare le celle utilizzando un montante compatibile con la SIM. Utilizzare 10 L/pozzo di ProLong Glass Antifade Mountant.
  18. Coprire e proteggere le cellule con un vetro di copertura (ad esempio, un sottovecchiale rotondo con un diametro di 8 mm). Possono essere utilizzati anche quelli quadrati.
  19. Conservare le copertine a camera a RT e attendere almeno 48 h prima di acquisire le immagini. Diamond Glass richiede almeno due giorni di stagionatura prima delle acquisizioni di super-risoluzione.

3. Controllo della specificità dell'anticorpo

NOTA: utilizzare due strategie per assicurare la specificità degli anticorpi. La prima strategia consiste nell'utilizzare almeno due anticorpi diversi che prendono di mira lo stesso substrato. La seconda strategia è la neutralizzazione degli anticorpi mediante incubazione con il bersaglio proteico purificato o l'epitopo utilizzato per sollevare l'anticorpo.

  1. Incubare l'anticorpo di scelta con cinque volte superiore del bersaglio ricombinante o epitopo per 1 h a RT in 1% BSA in PBS.
  2. Dopo l'incubazione, utilizzare l'anticorpo neutralizzato alla concentrazione abituale per la colorazione come descritto sopra a partire da 2.11.

4. Calibrazione al microscopio

NOTA: Usiamo abitualmente un sistema microscopo N-SIM Super-Resolution prodotto da Nikon per gli studi di super-risoluzione. Tuttavia, molte altre aziende offrono anche microscopi super-risoluzione nei loro cataloghi. Anche se sono descritte indicazioni specifiche per il sistema N-SIM di Nikon, le istruzioni che seguono possono essere generalizzate ad altri sistemi. Prima dell'acquisizione di immagini SIM, il sistema richiede una corretta calibrazione con specifiche perline fluorescenti di dimensioni sub-risoluzione. Un esempio sono le microsfere TetraSpeck. Queste perle sono macchiate con diversi coloranti fluorescenti per consentire la calibrazione di diversi laser con un campione.

  1. In un bagno d'acqua si sorrendono circa 1,8 x10 8 microsfere fluorescenti per 10 minuti. Il sistema N-SIM di Nikon richiede un campione di perline multicolore scarsamente popolate per la calibrazione. Questo potrebbe essere diverso per altri sistemi che richiedono un singolo strato denso di perline fluorescenti di dimensioni sub-risoluzione. Regolare il numero di particelle fluorescenti di conseguenza.
  2. Diluire le microsfere fluorescenti 1:500 in acqua doppia distillata.
  3. Sonicare una seconda volta per altri 10 minuti.
  4. Pipetto 15 L delle perline diluite in un pozzo di un coperture camerate.
  5. Lasciare asciugare la soluzione per 5 minuti a RT.
  6. Aggiungete 10 L della soluzione di montaggio e posizionate sopra un coperture da 8 mm.
  7. Attendere almeno 48 ore per consentire una corretta cura.
  8. Accendere il microscopio e i laser.
  9. Lasciare che il sistema si smori per raggiungere l'equilibrio termico di tutti i componenti del microscopio. N-SIM Super-Resolution Microscope System richiede almeno 3 ore.
  10. Selezionare l'obiettivo 100x.
  11. Avviare la calibrazione allineando i laser al centro del blocco di griglia di diffrazione. Nel sistema N-SIM, una manopola micrometrica e una telecamera dedicata consentono la centramento dei fasci di luce verso il bersaglio.
  12. Inserire il coperture camerate nel microscopio per la visualizzazione. Impostare il sistema sul coperture cameratesori del foglio regolando il collare di correzione obiettivo. Il software NIS, il software proprietario fornito con i sistemi N-SIM Super-Resolution Microscope, ha una funzione automatica per regolare i collari di correzione.
  13. Regolare la messa a fuoco del blocco di grata per ogni canale per garantire l'illuminazione del modello strutturato focalizzato sul campione. Il software NIS fornisce una funzione automatica per questa attività.
  14. Successivamente, acquisire immagini raw 3D-SIM delle microsfere multicolore. Ricostruire le immagini grezze per ottenere un'immagine super-risolta utilizzando il software al microscopio o la piattaforma software open-source per l'analisi delle immagini biologiche ImageJ24 e il plugin fairSIM25.
  15. Calcolare, per ogni lunghezza d'onda separata, la trasformazione di Fourier dell'immagine super-risolta ottenuta in 4.14. Se l'immagine trasformata non riesce a ottenere un modello simile a un fiore corretto, riavviare la calibrazione dalla 4.11 poiché la super-risoluzione non è stata raggiunta.
  16. Nell'immagine super-risolta, selezionare una singola microsfera e calcolarne il profilo di intensità per ogni canale per misurare la risoluzione raggiunta. Ora dovrebbe essere vicino a 100 nm lateralmente.
  17. Successivamente, eseguire la registrazione del canale sovrapponendo un'acquisizione multicanale delle microsfere. L'obiettivo è quello di collimate tutti i segnali di canale lateralmente e assia. Ciò eliminerà le aberrazioni cromatiche a causa del disallineamento dei diversi canali e aiuterà l'analisi di co-localizzazione.
  18. Confermare la qualità della calibrazione utilizzando le funzioni "Illumination Phase Steps" e "Illumination Pattern Focus" di SIMcheck26, una suite di plugin per l'applicazione open source ImageJ. A questo scopo, preparare un coperture camerate per ottenere un singolo strato denso di microsfere TetraSpeck e acquisire un'immagine 3D-SIM del campione. Analizzare l'immagine in ImageJ e, se vengono rilevate aberrazioni, riavviare la calibrazione del microscopio dal passaggio 4.11.

5. Acquisizione

  1. Iniziare ad analizzare il campione utilizzando un obiettivo 40x in modalità confocale o widefield. Ciò consente la navigazione all'esempio, mantenendo buoni dettagli e un ampio campo di visualizzazione.
  2. Utilizzare il segnale anticorpale MAP2 per identificare un'area che rappresenta i processi neuronali.
  3. Acquisire immagini del campione in modalità confocale per determinare la qualità della colorazione. Una scarsa qualità confocale si rifletterà nella scarsa qualità della SIM, richiedendo quindi lo scarto dei campioni.
  4. Se l'area e la qualità delle immagini sono soddisfacenti, impostare l'obiettivo su 100x.
  5. Applicare l'olio sull'obiettivo 100x.
  6. Acquisire un'immagine widefield o confocal che verrà utilizzata in seguito per valutare la qualità dell'immagine super-risolta (Figura 1A,B).
  7. Passare alla modalità 3D-SIM.
  8. Utilizzando le finestre di dialogo per impostare i parametri per l'acquisizione, selezionare l'impostazione di profondità di bit più alta disponibile per ottimizzare le informazioni sul colore. In genere, 16 bit è la scelta standard. Inoltre, per migliorare il rapporto segnale-rumore, selezionare un valore di bassa frequenza per l'acquisizione, ad esempio 1 MHz.
  9. Utilizzando finestre istogramma, impostare la potenza laser per ottenere una risposta lineare del segnale. Per evitare la perdita di informazioni, limitare i pixel saturi nelle immagini. Il sistema N-SIM utilizza una fotocamera Andor iXon3. Quando si lavora a 16 bit, scegliere un'intensità di destinazione di 16.000 per garantire la risposta lineare della fotocamera. In alternativa, scegli un intervallo compreso tra 30.000 e 45.000 per massimizzare la gamma dinamica dell'acquisizione.
  10. Impostare la potenza laser tra lo 0,1% e il 50% quando si imagingno i campioni e i tempi di esposizione tra 50 ms e 2 s. Le potenze laser superiori al 50% possono causare una rapida fotomarcazione dei fluorofori in uso.
  11. Avviare l'acquisizione delle immagini in modalità 3D-SIM.
  12. Utilizzare SIMcheck, una suite di plugin gratuiti per ImageJ, per valutare la qualità di acquisizione delle immagini raw.
  13. Se SIMCheck non rileva artefatti o problemi di qualità, acquisire un minimo di 10 immagini da 4 repliche tecniche per consentire l'analisi statistica.

6. Post-produzione: ricostruzione dell'immagine

NOTA: le immagini acquisite in 3D-SIM sono immagini raw che devono essere elaborate per ottenere immagini super-risolte ricostruite. Una ricostruzione non corretta delle immagini non elaborati può portare a artefatti che potrebbero influire sull'analisi dei campioni. Si dovrebbe quindi prestare grande attenzione alla scelta corretta dei parametri di ricostruzione.

  1. Elaborare le immagini raw utilizzando il software di analisi della ricostruzione al microscopio per ottenere un'immagine super-risolta (Figura 1C). In alternativa, utilizzare il plug-in ImageJ per ricostruire le immagini raw.
  2. Calcolare la trasformazione di Fourier delle immagini super-risolte utilizzando il software di ricostruzione al microscopio o ImageJ plugin SIMCheck. Una buona immagine ricostruita dovrebbe restituire, per ogni canale, un'immagine floreale. Se le immagini ricostruite non riescono a ricreare una forma floreale, riavviare dalle immagini raw e ricostruirle modificando i parametri di ricostruzione come il filtraggio Wiener, l'apodizzazione e la soppressione in ordine zero27. Nel software NIS, utilizzando l'anteprima per monitorare come la modifica dei parametri influisce sull'immagine risolta finale, modificare i parametri i) Contrasto di modulazione illuminazione, ii) Soppressione del rumore ad alta risoluzione e iii) Soppressione fuori fuoco.
  3. Successivamente, analizzare l'immagine ricostruita per rilevare in modo imparziale gli artefatti utilizzando NanoJ-SQUIRREL28, un plugin basato su ImageJ per valutare la qualità delle immagini super-risolte.
  4. Se NanoJ-SQUIRREL rileva gli artefatti, riavviali dalle immagini raw e ricostruiscili modificando i parametri di ricostruzione come il filtraggio Wiener, l'apodizzazione e la soppressione dell'ordine zero. Nel software NIS, utilizzando l'anteprima per monitorare il modo in cui la modifica dei parametri influisce sull'immagine risolta finale, modificare i parametri Contrasto modulazione illuminazione, Soppressione rumore ad alta risoluzione e Soppressione fuori fuoco.
  5. Utilizzare le immagini super-risolte per calcolare il profilo di co-localizzazione e/o i coefficienti di Pearson e Mander.

7. Co-localizzazione con analisi del profilo

NOTA: Come primo passo per studiare la co-localizzazione tra marcatori sinaptici e una proteina di interesse, prendere un'immagine super-risolta e analizzare un singolo locus per determinare la sovrapposizione del segnale.

  1. Identificare un singolo locus sull'immagine super-risolta.
  2. Ottenere i profili di intensità dei segnali fluorescenti del luogo di interesse.
  3. Esportare i dati.
  4. Utilizzare GraphPad Prism, o un software di analisi simile, per normalizzare tutti i picchi di segnale e ottenere intensità di segnale comparabili per ogni canale con l'obiettivo finale di determinare la co-localizzazione specifica del locus.

8. Quantificazione dei coefficienti di Pearson e Mander

NOTA: Se l'analisi del profilo ha suggerito la co-localizzazione di singoli locus, un'analisi più generale dell'intera immagine può essere effettuata calcolando i coefficienti di Pearson e Mander29,30.

  1. Utilizzare JACoP31, un plug-in ImageJ , per determinare i due parametri di co-localizzazione: Pearson's e Mander's.

9. Analisi statistica

  1. Utilizzare GraphPad Prism, o un software di analisi e grafica simile, per elaborare i dati raccolti con JACoP.
  2. Utilizzare almeno 40 immagini SIM per ogni condizione analizzata per ottenere grafici e per la pertinenza statistica.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Results

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Vi presentiamo qui il flusso di lavoro standard per studiare la co-localizzazione delle proteine neuronali. Abbiamo prima calibrato il microscopio e successivamente abbiamo eseguito l'analisi SIM dei campioni. Per calibrare il sistema, abbiamo usato microsfere fluorescenti di diametro di 0,1 m. Dopo aver ottenuto immagini 3D-SIM super-risolte delle perline, i dati dell'immagine sottostanti vengono trasformati da Fourier per convertirli nuovamente in una rappresentazione di frequenza spaziale. Nella F...

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Discussion

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Chiarire la struttura e la composizione della sinapsi è fondamentale per comprendere i processi fisiologici e patologici che regolano la memoria e la cognizione. Mentre nello stato normale, le sinapsi sono gli elementi costitutivi della memoria, sono anche alla base di disturbi neurologici complessi come il morbo di Alzheimer32. Il protocollo qui descritto serve a studiare la co-localizzazione delle proteine neuronali con una tecnica di microscopia super-risoluzione chiamata SIM. Utilizzando un pa...

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Disclosures

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Gli autori non hanno nulla da rivelare.

Acknowledgements

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Gli autori ringraziano Edoardo Micotti per la critica costruttiva del manoscritto. Lo studio è stato sostenuto da BrightFocus A2019296F, di Fondo di Beneficenza - Gruppo Intesa Sanpaolo (LC), di Fondazione Regionale per la Ricerca Biomedica (Care4NeuroRare CP_20/2018) (CN) e della Rete di Formazione Innovativa Marie skadorwska-Curie (JK).

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
Soluzione di blu di tripano allo 0,4% Thermo Fisher Scientific15250061Chemical
70 µ m filtro Corning352350Equiment
AlexaThermo Fisher Anticorpo scientifico
Anticorpo SENP1Santa Cruzsc-271360Anticorpo
B27 IntegratoreLife Technologies17504044
Chimica Albumina sierica bovina Merck5470Chemical
CaCl2Merck Life Science21115Chemical
Chambered CoverslipsIbidi80826Equiment
DyLightThermo FisherScientific-Antibody
FBS (Hyclone)GIBCOSH3007002 (CHA1111L)Serum
FluoSpheres microsfere modificate con carbossilato, 0,1 μ m, giallo– fluorescente verdeThermo Fisher ScientificF8803Equiment
Glucosio MerckLife ScienceG8769Chimico
GlutamaxGIBCO35050061Chimico
HEPESMerck Life ScienceH3537Chimico
L-CisteinaMerck Scienze della Vita C6852-25GChimico
MAP2MerckAB15452Anticorpo
MEM Life Technologies21575022
Medium MgClMerck Life ScienceM8266Chemical
NaOHVWR International1.091.371.000Chemical
Neurobasal ALife Technologies10888022
Medium N-SIM Super Resolution MicroscopeNikon-Instrument
PapainMerck Life Science& nbsp;P-3125
ParaformaldeideThermo Fisher Scientific28908Penna chimica
/Strep 10xLife Technologies15140122Soluzione
salina tamponata con fosfato chimico Gibco10010023Chemical
Poly-L lisinaSigmaP2636Chemical
ProLong Diamond Glass Antifade MountantThermo Fisher ScientificP36970Chemical
PSD95 NeuroMabK28/43Anticorpo
Rotondo coprivetroThermo12052712Equiment
SUMO1Abcamab32058Anticorpo
Sinaptofisina MerckS5768 anticorpo
Triton X-100 MerckT8787Inibitore chimico
della tripsina Merck Scienze della Vita T9003-500MGChimico
chimica

References

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Foster, M., Sherrington, C. S. A textbook of physiology, part three: The central nervous system (7th ed.). , MacMillan & Co Ltd. London. (1897).
  2. Choquet, D., Triller, A. The Dynamic Synapse. Neuron. 80 (3), 691-703 (2013).
  3. McAllister, A. K. Dynamic Aspects of CNS Synapse Formation. Annual Review of Neuroscience. 30 (1), 425-450 (2007).
  4. Yuzaki, M. Two Classes of Secreted Synaptic Organizers in the Central Nervous System. Annual Review of Physiology. 80 (1), 243-262 (2018).
  5. Baddeley, D., Bewersdorf, J. Biological Insight from Super-Resolution Microscopy: What We Can Learn from Localization-Based Images. Annual Review of Biochemistry. 87 (1), 965-989 (2018).
  6. Sigal, Y. M., Zhou, R., Zhuang, X. Visualizing and discovering cellular structures with super-resolution microscopy. Science. 361 (6405), 880-887 (2018).
  7. Vangindertael, J., et al. An introduction to optical super-resolution microscopy for the adventurous biologist. Methods and Applications in Fluorescence. 6 (2), 022003(2018).
  8. Badawi, Y., Nishimune, H. Super-resolution microscopy for analyzing neuromuscular junctions and synapses. Neuroscience Letters. 715, 134644(2020).
  9. Scalisi, S., Barberis, A., Petrini, E. M., Zanacchi, F. C., Diaspro, A. Unveiling the Inhibitory Synapse Organization Using Superresolution Microscopy. Biophysical Journal. 116 (3), 133(2019).
  10. Yang, X., Specht, C. G. Subsynaptic Domains in Super-Resolution Microscopy: The Treachery of Images. Frontiers in Molecular Neuroscience. 12, (2019).
  11. Monro, T. Beyond the diffraction limit. Nature Photonics. 3 (7), 361(2009).
  12. Won, R. Eyes on super-resolution. Nature Photonics. 3 (7), 368-369 (2009).
  13. Wegel, E., et al. Imaging cellular structures in super-resolution with SIM, STED and Localisation Microscopy: A practical comparison. Scientific Reports. 6 (1), 27290(2016).
  14. Galbraith, C. G., Galbraith, J. A. Super-resolution microscopy at a glance. Journal of Cell Science. 124 (10), 1607-1611 (2011).
  15. Gustafsson, M. G. L. Surpassing the lateral resolution limit by a factor of two using structured illumination microscopy. Journal of Microscopy. 198 (2), 82-87 (2000).
  16. Gustafsson, M. G. L., et al. Three-Dimensional Resolution Doubling in Wide-Field Fluorescence Microscopy by Structured Illumination. Biophysical Journal. 94 (12), 4957-4970 (2008).
  17. Brose, N., O'Connor, V., Skehel, P. Synaptopathy: dysfunction of synaptic function. Biochemical Society Transactions. 38 (2), 443-444 (2010).
  18. Tyebji, S., Hannan, A. J. Synaptopathic mechanisms of neurodegeneration and dementia: Insights from Huntington's disease. Progress in Neurobiology. 153, 18-45 (2017).
  19. Won, H., Mah, W., Kim, E. Autism spectrum disorder causes, mechanisms, and treatments: focus on neuronal synapses. Frontiers in Molecular Neuroscience. 6, (2013).
  20. Pfeiffer, B. E., Huber, K. M. The State of Synapses in Fragile X Syndrome. The Neuroscientist. 15 (5), 549-567 (2009).
  21. Pavlowsky, A., Chelly, J., Billuart, P. Emerging major synaptic signaling pathways involved in intellectual disability. Molecular Psychiatry. 17 (7), 682-693 (2012).
  22. Senatore, A., Restelli, E., Chiesa, R. Synaptic dysfunction in prion diseases: a trafficking problem. International Journal of Cell Biology. 2013, 543803(2013).
  23. Colnaghi, L., et al. Super Resolution Microscopy of SUMO Proteins in Neurons. Frontiers in Cellular Neuroscience. 13, (2019).
  24. Schindelin, J., et al. Fiji: an open-source platform for biological-image analysis. Nature Methods. 9 (7), 676-682 (2012).
  25. Müller, M., Mönkemöller, V., Hennig, S., Hübner, W., Huser, T. Open-source image reconstruction of super-resolution structured illumination microscopy data in ImageJ. Nature Communications. 7 (1), 10980(2016).
  26. Ball, G., et al. SIMcheck: a Toolbox for Successful Super-resolution Structured Illumination Microscopy. Scientific Reports. 5 (1), 15915(2015).
  27. Schaefer, L. H., Schuster, D., Schaffer, J. Structured illumination microscopy: artefact analysis and reduction utilizing a parameter optimization approach. Journal of Microscopy. 216 (2), 165-174 (2004).
  28. Culley, S., et al. NanoJ-SQUIRREL: quantitative mapping and minimisation of super-resolution optical imaging artefacts. Nature Methods. 15 (4), 263-266 (2018).
  29. Manders, E. M. M., Verbeek, F. J., Aten, J. A. Measurement of co-localization of objects in dual-colour confocal images. Journal of Microscopy. 169 (3), 375-382 (1993).
  30. Adler, J., Parmryd, I. Quantifying colocalization by correlation: the Pearson correlation coefficient is superior to the Mander’s overlap coefficient. Cytometry. Part A: The Journal of the International Society for Analytical Cytology. 77 (8), 733-742 (2010).
  31. Bolte, S., Cordelières, F. P. A guided tour into subcellular colocalization analysis in light microscopy. Journal of Microscopy. 224, Pt 3 213-232 (2006).
  32. Bae, J. R., Kim, S. H. Synapses in neurodegenerative diseases. BMB Reports. 50 (5), 237-246 (2017).
  33. Godin, A. G., Lounis, B., Cognet, L. Super-resolution Microscopy Approaches for Live Cell Imaging. Biophysical Journal. 107 (8), 1777-1784 (2014).
  34. Dempsey, G. T., Vaughan, J. C., Chen, K. H., Bates, M., Zhuang, X. Evaluation of fluorophores for optimal performance in localization-based super-resolution imaging. Nature Methods. 8 (12), 1027-1036 (2011).
  35. Karras, C., et al. Successful optimization of reconstruction parameters in structured illumination microscopy - A practical guide. Optics Communications. 436, 69-75 (2019).
  36. Bereczki, E., et al. Synaptic markers of cognitive decline in neurodegenerative diseases: a proteomic approach. Brain: A Journal of Neurology. 141 (2), 582-595 (2018).
  37. Gilestro, G. F., Tononi, G., Cirelli, C. Widespread Changes in Synaptic Markers as a Function of Sleep and Wakefulness in Drosophila. Science. 324 (5923), 109-112 (2009).
  38. Adler, J., Parmryd, I. Quantifying colocalization by correlation: the Pearson correlation coefficient is superior to the Mander's overlap coefficient. Cytometry. Part A: The Journal of the International Society for Analytical Cytology. 77 (8), 733-742 (2010).

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Tags

Super Resolution ImagingProtein Co LocalizationSynaptic MarkersPrimary NeuronsStructured Illumination MicroscopySIM ImagingConfocal MicroscopyMAP2 AntibodySynaptophysin PSD 95Image Analysis

Related Articles