複数のターゲットトレースは、生きた細胞の細胞膜内で個別に標識分子を追跡するために開発した自家製のアルゴリズムである。効率的に検出するナノ膜のダイナミクスを調べるためにユーザーフレンドリーな、包括的なツールを提供し、高密度で時間をかけて分子を推定し、トレースします。
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複数のターゲットトレースは、生きた細胞の細胞膜内で個別に標識分子を追跡するために開発した自家製のアルゴリズムである。効率的に検出するナノ膜のダイナミクスを調べるためにユーザーフレンドリーな、包括的なツールを提供し、高密度で時間をかけて分子を推定し、トレースします。
私たちの目標は、異なる生物学的機能における細胞膜で起こる分子プロセスの包括的な説明を得ることである。 複数のターゲットトレース (MTT)1:我々は、高濃度で単粒子追跡 (SPT)に専用の分析ツールを開発することによって、単一分子レベルでの複雑な組織や細胞膜のダイナミクスを特徴付けるを目指しています。ミリ秒とナノ分解能1-11を提供する単一分子ビデオ顕微鏡は、正確にそのような細胞受容体の局在化、モビリティ、監禁や相互作用などの記述子をマッピングすることにより、膜組織12月14日の詳細に表現することができます。
我々は両方の実験とアルゴリズム、SPTを再訪。実験的な側面は、分子動力学の動的スナップショットを提供するために、可能な限り最高の標識密度に到達する上で特に重点を置いて、最適セットアップおよび細胞標識が含まれていのそれは膜内に発生します。ピーク検出、推定と再接続、画像解析15,16から、特定のツールによって対処:アルゴリズムの問題は、軌道を再構築するために使用される各ステップを懸念。検出後にデフレを実装するには、救出のピークは最初に隣接する、強力なピークによって隠さことができます。注目すべきは、検出を改善することを直接軌道内のギャップを減らすことによって、再接続に影響を与えます。性能は一般的に高い時空間分解能での並列測定のための2つの大きな制約を表すさまざまなラベリング密度とノイズ値に対してモンテカルロシミュレーションを用いて評価されています。
photoswitchingまたは非線形光学オン/オフどちらの連続を使用して、単一分子で得られたナノメートル精度17は 、徹底的な観測を提供することができます。これは、STORM 18、PALM 19,20、RESOLFT 21またはSTED 22,23、WHIとしてnanoscopy方法17の基礎であるchは、しばしばイメージング、固定のサンプルが必要な場合があります。中央のタスクは、単一分子から発せられる回折限界のピークの検出および推定である。したがって、そのような一定の位置精度の代わりにブラウン運動を扱うように十分な前提を提供し、MTTは、素直にナノスケールの分析に適しています。また、MTTは、基本的にどのような規模で使用することができます。分子のだけでなく、細胞や動物のために、例えば。したがって、MTTは、分子や細胞スケールでアプリケーションを見つける強力な追跡アルゴリズムである。
このビデオでは、我々は特定の膜受容体を標的と量子ドットを使用して、完全な単一粒子追跡実験を提示します。この実験の主な目的は、生細胞の細胞膜内で測定した分子拡散挙動の識別異なる種類で構成されています。確かに、膜に生じる分子の動きは一般的に直線的に例えば26から29ナノドメイン内の指示または密閉されることによって、ブラウン拡散から逸脱することができます。我々は、生細胞の膜内で発生するダイナミクスで生じる様々なスナップショットを提供するために、同時に技術的に可能な限り多くの受容体として以下を目指しています。これは最終的に細胞表面受容体のシグナル伝達を調節するメカニズムの解読できるように期待されています。
1。細胞培養
2。細胞標識
特定のコーティングを施した量子ドットを準備します。量子ドットは、半導体から成る蛍光ナノ粒子である。彼らは古典に比べて非常に明るく、光安定であるため、これらのナノ粒子は高い金利を提示単一分子イメージングのための雑音比(SNR)に適切な信号の達成を可能にする蛍光プローブ31,32、。
3。光学装置
ビデオ顕微鏡のセットアップは、次の4つの主要部分で構成されています。
4。買収
5。 MTT分析
6。代表的な結果
MTTは、自動的にさらに補完、検出されたと推定ターゲットのトレースを実現するために、各レコーダーの映像を分析し、このような閉じ込め検出などvestigations、。これは最終的に細胞の画像( 図1C&3)を介してマッピングをトレースすることができます。
MTTの説明
コアMTT分析は主に3つのタスクを実行します( 図3)を呼び出し、各フレーム上で実行されています。
検出されたピークは、推定または再接続が失敗した場合は拒否された事後にすることができます。特別なテストでは、新しいトレースを開始するような新しいピークの検出を処理します。このテストは、より厳格なPFA(10 -7)を使用してトレースにピークを再接続するので、検証oとしてデファクトと解釈することができます Fとの関連性(この基準は、新たなピークには適用されない定義である)。
流跡線解析
可能な一時的な閉じ込めは、次の反比例ローカル拡散24から29に関連した関数によって評価されています。しきい値を適用すると、閉じ込められたかどうかのエピソードを定義することができます。すべてのトレースを介してこれらを繰り返すことにより、我々は一時的な閉じ込めの観点から/イベントを遅くし、膜のダイナミクスをマッピングすることができます。これは、代わりにバイナリまたはこの閉じ込めインデックスの離散値のいずれかを使用して表現することができます。
各ビデオフレーム(7行のグループ)とトレース(列)のフレーム番号、iとjの位置、信号強度、半径、オフセットと点滅し、デフォルトでは、MTTは自動的に8ピークテキストファイル内のパラメータを保存し、それらのタスクを実行します。 。に例示したように、これらの出力パラメータは、MatlabやOctaveはさらにすなわちトレースまたは信号強度を解析するためfread_data_sptスクリプトを使用して再ロードすることができます付録の"https://www.jove.com/files/ftp_upload/3599/MTT_example.txt"> MTT_exampleスクリプトを実行します。
さらなる分析は、各セルの上にトレースをマッピングする( 図1C&3)と、関連するパラメータ(例えば、ピーク強度、SNR、またはローカルの拡散値など)のヒストグラム分布を提供するために導く。各ファイルについて、各パラメータの平均値と標準偏差は、一緒にヒストグラムのイメージで、テキストファイルに保存されます。そのような正方形の変位R 2のように対数のディストリビューションでは、幾何平均につながる。拡散係数Dは、MSDカーブの5最初のポイント上に線形近似から計算されます。これらの値は、細胞の反応や膜組織に影響を与える医薬品/酵素処理の例では、動力学のために関連する実験の概要を説明します。 MTTは、オープンソースのコードであるため、この側面は、容易に任意の専用調査に適合させることができる。
599fig1.jpgの "alt ="図1 "/>
図1。 MTTによる細胞膜受容体の動態を監視するなど EGFR()の膜成分は、ビオチン化Fabフラグメント(各分子の約正しいスケーリングの模式図)に結合量子ドットでタグ付けされます。 (B)典型的な蛍光画像を個別に標識した受容体に対応する回折限界のピークを描いた、36ミリ秒の露光時間で、ライブCOS-7細胞から得られた。 (C)MTT分析の出力は、細胞の明視野画像上に重ね受容体の再構成軌道を、表示されます。

図2。 MTTの入力パラメータを設定します。実行MTT23iは私達の前の出版物1に記載したようにすべての入力パラメータ、名前とデフォルト値を、リスト、グラフィックユーザーインターフェースを開きます。アルゴリズム、空間と時間のパラメータ(検索窓、ピーク半径、最大の拡散にと点滅)無次元標準ユニット、ピクセルとフレームにあります。キャリブレーションは、出力結果を変換するための事後適用することができます。 156 NM / PXLとフレーム遅延:36ミリ秒/フレーム100倍のカスケード512BFTに対応するデフォルトの値は、ピクセルサイズです。
調査官は、そのような予想される最大の拡散係数( "差分MAX")と最大点滅消失( "T オフ ")のようないくつかの重要なパラメータを最適化する必要があります。これら二つの空間と時間の制限はほとんど与えられた実験条件、堅牢なデフォルト値に設定されている他人のために再検討する必要がある唯一のものです。例えば、偽アラームの数を直接ほとんどの場合十分であるフレームごとに1つ、より少ないので万画素未満つのエラーを確認するために設定されています。すべてのパラメータは、ユーザーが分析のために使用された設定を後で確認することができ、出力フォルダ内のテキストファイルに保存されます。
s/ftp_upload/3599/3599fig3.jpgの "alt ="図3 "/>
図3。 MTT分析の主要な手順を実行します。蛍光画像の実験スタックから始めて、ピークが連続しており、自動的に検出し、フレーム(操作の最初の範囲、フローチャートの上部)を介してガウシアンフィットして、再接続することによって推定した。トレースは、さらに最終的に、関連する記述子の動的マップ(操作の第2の範囲、下部)につながる、例えば、推定される閉じ込めのために分析することができます。

図4。ラベリング価は、MTTには影響しません。artefactual多標識によって導入された可能性バイアスを評価するために、MTT分析は、軌跡のマップを生成し、分析するために、2つの異なる方式を使用してタグ付けされ内因性EGFRを追跡するために行われた。プロトコルで説明したように(A)受容体は、ビオチン化Fabおよび量子dots605-ストレプトアビジンでタグ付けされた。このケースでは、量子ドットとストレプトアビジンの多価は、単一の染料にいくつかの受容体を結合する可能性があります。 (B)受容体を直接有機色素、Atto647Nに結合したFabでタグ付けされた。このケースでは、1は、Fab、それ故に1受容体は、複数の色素に結合させることができる。 (C)の平均二乗変位(MSD)曲線は、量子ドットやアト染料(左と右のグラフは、それぞれ)のいずれかで標識し、各セルのすべてのトレースに対して計算された。拡散係数は、MSDの5最初のポイント(赤い点線)上の線形近似で計算された。類似した拡散値(中央のグラフ)につながったラベリングの各スキーム。 Qdot®標識:量子dots605(N = 5細胞)を、アト:Atto647N(n = 7の細胞)、NS(スチューデントt-検定のp値> 0.05)に有意ではない。
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単一粒子追跡では、セルと顕微鏡の側面の横に、分析の作業のかなりの部分を表しています。各フレームの上に、検出し推定し、再接続のピーク:これは、3つの主要なタスクを実行するために使用されるアルゴリズムに対応しています。しかし、この作業の結果としての側面は、最後に、余分な手順(例えば、運動、相互作用や化学量論のモードを解読など)のために本質的には、任意の新しい専用の調査のために適合させる必要があるかもしれませんアルゴリズム自体を起草に格納されています。
しかし、いったんアルゴリズムが完全にそれは我々が最小値( 図3)で入力パラメータの数を維持するに注意を払って、特に以来、簡単で実行し、開発されています。これは、MTT非常に堅牢かつ簡単に実装できるレンダリングします。 MTTを起草するとき、我々は完全にそれぞれのタスクに使用される分析オプションを再考することを目指した。我々は2つの挑戦的な軸に沿ってプロセスを最適化したい:
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利害の衝突が宣言されません。
私たちは彼らのサポートと実りある議論のために、我々のチームのメンバーは、技術支援のために特にMC Blacheと同様に、MイルラとB Imhofに感謝します。デフレと閉じ込めの数値は、自然法の礼儀を再現しました。このプロジェクトは、CNRSからの機関の助成金によって、INSERMとマルセイユ大学、地域プロヴァンス=アルプ=コート·d'Azur、研究所国立デュ癌、AFP通信国立·デ·ラ·ルシェルシュ(ANR-08-PCVI-から、特定の補助金によってサポートされています0034から02、ANR 2010 BLAN 1214 01)·財団流動ラ·ルシェルシュMédicale(エキップlabéliséeFRM-2009)。 VRはリーグ国立Contre leのがんからのフェローシップでサポートされています。
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| 名前 | 会社 | カタログ番号 | コメント |
|---|---|---|---|
| 試薬 | 会社 | カタログ番号 | 量 |
| COS-7細胞株 | ATCC | CRL-1651 | 5,000細胞/ウェル |
| のCa 2なしHBSS + | GIBCO | 14175 | 1ミリリットル |
| 0.05%トリプシンEDTA | GIBCO | 25300 | 1ミリリットル |
| 8ウェルのLab-TEK | NUNC | 155441 | 1 |
| Qdot®標識ストレプトアビジン-605 | インビトロジェン | Q10101MP | 20mMの |
| ビオチン化ファブ (ファブ合成のために、リファレンス21を参照) | |||
| モノクローナル抗体108からファブ | ATCC | HB-9764 | 200μgの |
| NHS-ビオチン | サーモフィッシャーサイエンティフィック | 21435 | 18.5μgの |
| 完全培地 | |||
| DMEM | GIBCO | 41965 | 500ミリリットル |
| ウシ胎児血清 | SIGMA | F7524 | 50ミリリットル |
| L-グルタミン | GIBCO | 25030 | 5ミリリットル |
| HEPES | GIBCO | 15630 | 5ミリリットル |
| ピルビン酸ナトリウム | GIBCO | 11360 | 5ミリリットル |
| イメージングメディア | |||
| のCa 2 + HBSS | GIBCO | 14025 | 25ミリリットル |
| HEPES | GIBCO | 15630 | 250μlの |
付録A:MTT補足分析のスクリプトの例
機能 MTT_example(ファイル名)
MTTの出力結果を回復する方法を示します。%%%基本的な例
それぞれのtracをプロットするの%%%eとヒストグラムを構築する
蛍光強度の%%の%
narginは<1% の場合にfile_nameはありません?
ファイル= DIR( '* STK。');
IsEmpty関数(ファイル)、DISP( "カレントディレクトリにデータがない')、 復帰、END IF
file_nameは=ファイル(1)名、%デフォルト:最初のSTKファイル
DISP(['デフォルトで' file_nameは 'を使用して'])
終わり
file_param = [ファイル名 '_tab_param.dat'];%の出力ファイル
%%のデータをロード
使用されているバージョンに応じてCD( 'output23')%または( 'output22')、
%免責事項:バージョン2.2の場合のみ、7つのパラメータを生成する
%余分なパラメータ、ノイズが、バージョン2.3で追加されました。
単一のテーブルには、一度にすべてのパラメータを読み取るには%
%tab_param = fread_all_param(file_param);
%TAをb_i = tab_param(2:8:最後に、:); tab_j = ...
別のテーブルにすべてのパラメータを(frame_number除く)をお読みに%
%[tab_i、tab_j、tab_alpha、tab_radius、tab_offset、tab_blk、tab_noise] = fread_all_data_spt(file_param);
tab_i = fread_data_spt(file_param、3); 有益な非トレース番号とフレーム番号は、破棄されるため、%のインデックスは3です!
tab_j = fread_data_spt(file_param、4);
tab_alpha = fread_data_spt(file_param、5);
tab_blk = fread_data_spt(file_param、8);
トレース上の%%ループ
N_traces =サイズ(tab_i、1);
%のテーブルN_framesのcolumsによってN_tracesラインです
N_traces:ITRC = 1 の場合
唯一の%は非点滅するステップ ; No_blk_index = tab_blk(ITRC、:)> 0
プロット(tab_i(ITRC、No_blk_index)、tab_j(ITRC、No_blk_index))
&nbのSPのと題名( 'I(ピクセル)')、ylabelは( 'J(ピクセル)')
タイトル(['トレース#' num2strは(ITRC)])
DISP( '次のトレースのために任意のキーを叩いてください。')、一時停止
終わり
%%のみたFluoヒストグラム
N_datapoints = SUM(tab_blk(:)> 0);%以外の点滅する手順のみ
2sqrt(N)のビンを使用して HIST(tab_alpha(tab_blk> 0)、2 * SQRT(N_datapoints))%
と題名( '強度(AU)')、ylabelは( '発生')
タイトル( '粒子の蛍光強度のヒストグラム ")
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