方法論記事

培養ショウジョウバエ卵室のタイムラプスムービーを用いた局所細胞および組織スケールにおけるアトミオシンダイナミクスの解析

DOI:

10.3791/58587

2019年6月3日

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この記事について

サマリー

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

このプロトコルは、フィジーベースのユーザーフレンドリーな方法論と、個々の細胞および湾曲した上皮組織におけるアクトミオシンの挙動を確実に分析する方法を説明する簡単な指示を提供する。チュートリアルに従うためにプログラミングスキルは必要ありません。すべてのステップは、フィジーと関連するプラグインのグラフィカルユーザーインターフェイスを使用して半インタラクティブな方法で実行されます。

要約

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ショウジョウバエ未熟卵は卵室と呼ばれ、その構造は、発達中に円形から楕円体の形に形態的変化を受ける原始的な器官に似ています。この発達過程は、ウージェネシスと呼ばれ、次のフライ世代を確保するために機能的な成熟卵を生成するために重要です。これらの理由から、卵室は動物の臓器の発達を理解するための理想的で関連性の高いモデルとして役立っています。

いくつかのインビトロ培養プロトコルが開発されているが、これらのプロトコルにはいくつかの欠点がある。一つは、それらを固定し、分析された卵室の円周表面の画像取得面を増加させるために、画像化された卵室に人工的な圧力を加える様々なカバーの適用を含む。このようなアプローチは、長い軸を中心に卵室を回転させる力を生み出す薄いアクロミオシン機械の挙動に悪影響を及ぼす可能性があります。

したがって、この限界を克服するために、我々は卵室の周囲に沿ってアクトミオシン機械を確実に分析するために、メディアで自由にショウジョウバエの卵室を培養する。プロトコルの最初の部分では、局所的な細胞スケール(最大15セル)で限られた集録平面でアトミオシン機械を分析する方法を詳細に説明するマニュアルを提供します。プロトコルの第2部では、卵室の円周表面の定義された薄い層の簡単な抽出を可能にする新しいフィジーベースのプラグインをユーザーに提供します。次のプロトコルは、組織スケール(>50細胞)でアクトミオシンシグナルを分析する方法を説明します。最後に、これらのアプローチの限界を局所的な細胞と組織の両方のスケールで特定し、将来の開発の可能性と可能な応用について議論します。

概要

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ライフサイエンス分野における新しいイメージング技術やソフトウェア技術の継続的な発展は、生命の基本原理を理解する上で大きなインパクトを与えています。主な課題の1つは、様々な組織におけるライブイメージングと組み合わせた発達プロセスの信頼性の高い可視化です。組織は臓器や身体の一部であり、そのため、大部分はイメージングに容易にアクセスできません。そこで、生体内の生体内の生体内状況を十分に反映する生物学的事象を可視化するために、解剖と体外培養を可能にするプロトコルが開発されている。

過去数十年にわたり、ショウジョウバエの卵室の培養とライブイメージング、原始臓器に似たアシナー様構造は、原始臓器開発の基本原理の理解に大きく貢献してきました1,2,3.現在、利用可能ないくつかの培養プロトコルがあり、その使用法は、取得時間、画像化される細胞タイプ、およびそのアクセシビリティ(例えば、内生殖細胞系対外体線)4に依存する。

これらすべての培養プロトコルの共通の特徴は、液体媒体で高い収縮活性を示す分析された卵室の固定化の必要性である。卵室の収縮活性は、主に接続された卵室5、6、7の長い文字列をカバーする筋肉シートによって引き起こされる。したがって、若い卵室の適切な固定化を達成するために、様々なアプローチが開発され、カバースリップ6、8、9または柔軟な毛布4で卵室覆うことを含む、 10または低融点アガロース3、11にそれらを埋め込む。これらのアプローチは、卵室の円周面の微妙な平坦化によるより大きな視覚面のイメージングも可能にするため、人気があります。

しかし、最近では、若い卵室(ステージ1-8)が前頭軸6の周りを回転し、この組織運動がこれらの若い卵室の周囲の表面に近い微細なアトミオシンネットワークによって動力を与えられることが示されている。12.したがって、この組織の微妙な平坦化によって引き起こされる細胞表面の人工的な変化は、力を発生させるアミュミオシン機械の挙動に悪影響を及ぼす可能性がある。対抗点は、卵室組織が平坦化されない場合、卵室の周面におけるタンパク質の顕微鏡イメージングは、集録面のサイズの減少によってさらに制限される。

したがって、Prasad et al.9と Celeste Berg 4,10のラボからプロトコルを組み合わせ、さらに改変して、開発された方法でカバースリップ/フレキシブル ブランケット/アガローズが使用されないようにしました。ショウジョウバエの卵室は、メディアで自由に培養され、ここで提示されるプロトコルは、反転顕微鏡のみを適用します。プロトコルには 2 つの部分があります。最初の部分は、卵室内の局所細胞スケール(最大15細胞)でのアトミオシンシグナルの分析に焦点を当てています。第2部では、卵室の自由な培養によって引き起こされる小さな集積面に関連する制限を克服することに焦点を当てます。この点に関して、我々は、円周組織表面の定義された層を選択的に抽出し、展開する半インタラクティブなグラフィカルユーザーインターフェイスを用いた新しいフィジーベースの計算方法を開発した。これに続いて、組織スケール(>50細胞)でアクトミオシンを分析する方法を説明するプロトコルが続きます。曲げられた上皮組織の定義された薄い層の選択的抽出は、古典的なZスタック投影(図1)を用いて容易に不可能であったので、この使いやすい方法は、包括的に理解するための重要な前提条件として機能する。ショウジョウバエ卵室の組織スケールにおける薄い(<1 μm)アミュニ発網の挙動。

さらに、プロトコルを容易にするために、我々は蛍光タグ付き非筋肉従来のミオシンII行動の例のタイムラプスムービー(TTLM)とサンプルファイルを提供する(補足ファイル3を参照)。ミオシンIIは、運動タンパク質であり、アクトミオシン機械の活性収縮部を表す。ミオシンIIを画像化するために、MRLC::GFPと呼ばれるミオシンIIの改変された調節性軽鎖を含むショウジョウバエトランスジェニックラインを使用しています(詳細は材料の表を参照)12,13.細胞膜を可視化するために、プロトコルは市販の染料に基づいています(材料の表を参照)。このプロトコルは、小さな細胞内MRLC::GFP信号12の分析だけでなく、Life-Act::GFP12、14で観察されたものなど、±300 μMの周りの類似サイズの細胞粒子の分析にも適しています。

これらのプロトコルは両方ともインビトロ培養ショウジョウバ卵室を用いて提示されるが、培養培養培養媒体の最適化および可用性に応じて他の組織を用いてアトミオシンシグナルの獲得を行うこともできる。対応する市販染料を有する蛍光タグ付きタンパク質または、例えばmRNAマイクロインジェクションを用いて一過性遺伝子発現プロファイルを得る。同様に、周囲の表面から薄い層を抽出するためのフィジーベースのプロトコルは、より一般的に楕円体および器官様組織に適用することができる。

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プロトコル

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注:以下のプロトコルは、局所細胞およびショウジョウバエ卵室の組織スケールでアトミオシンを分析する方法についての指示を提供する。ローカルスケールのアプローチはユーザーが卵室あたり最大15細胞の詳細なアクトミオシンの行動を分析することを可能にし、高速イメージングおよび反転共焦点顕微鏡を使用して短期間(5-10分)のTLMの獲得を要求する。対照的に、組織スケールは50〜100細胞のアクトミオシン情報をユーザーに提供し、低速イメージングと反転紡糸ディスク顕微鏡を使用して長期間(≥30分)TLMの取得を必要とします(図2および参照)表 1の各スケールで推奨されるパラメーター)アトミオシン信号を分析するスケールの決定は、完全にユーザーの科学的な質問に依存します。付随するテスト TLN は、この決定を行うのに役立つはずです。

1. ローカルセルラースケール(LCS)

注:インビトロ培養ショウジョウバエ卵室で解剖および画像を解剖するには、補足ファイル1に記載のプロトコルに従ってください。取得した TTLM を分析するには、次のプロトコルに進みます。TTLM の付随するテスト ファイルへのリンクは、補足ファイル 3で提供されます。

  1. ローカルセルラースケール(LCS)におけるTTLMのデータ処理
    1. 蛍光標識の強度崩壊を補うTTLMの漂白補正
      1. 最新のフィジーアプリケーションが、次の手順に従って使用されているコンピュータにインストールされていることを確認してください:フィジー > TLM を開く(補足ファイル 3から TestMovie1.tif など)。
      2. [イメージ>カラー > スプリット チャンネル] をクリックしてカラーチャンネルを分割します。
      3. 画像>調整>漂白剤補正>単純な比率>背景強度 0.0を使用して、両方のチャンネルで漂白補正を実行します。
        注:不十分な結果が得られた場合は、このプラグインのどの補正方法が最も適しているかを調べます(例えば、単純な比率の代わりにヒストグラムマッチングを使用してください)。
    2. TTLM用のセルマスクを生成するセルセグメンテーション
      1. フィジーがまだ開いていない場合は、ヘルプ>更新> [変更の適用]に続いて、再度開きます (および最新の状態であることを確認してください)。
      2. これがまだ行われていない場合は、マクロティッシュCellSegmentMovie.ijm (http://adm.irbbarcelona.org/matlab/TissueCellSegmentMovie.ijmから) をダウンロードしてください。このスクリプトをフィジーにドラッグ アンド ドロップします。
      3. 漂白剤補正された TLM .tiff ファイルを開きます (セクション 1.1.1 を参照)。画像>カラー > スプリット チャンネルを使用して、漂白剤補正ファイルのチャンネルを分割します。
      4. 開いているスクリプトで[実行]アイコンを押して、選択したTLMのアクティブなセル膜チャネルでアップロードされたスクリプトを実行します。ガウスブラーを2.500に設定し、セル検出感度を-1に設定し、[OK] をクリックします。 素敵なセルマスクを取得するには、上記のパラメータを変更しないでください。63 倍の目的で取得した TPM の推定ノイズ許容値を 10 ~ 20 に設定し、[OK]をクリックします。
        注:その他の目的では、異なるパラメータが必要になる場合があります。TLMの背景がきれいな場合は、低い推定ノイズ許容度が必要です。
      5. 生成されたセル マスクが分析された TLM に表示され、ParticleStack (G)と呼ばれる新しいウィンドウにも表示され、さらに、アクション必須と呼ばれる小さなウィンドウが表示されます。TLMのセルマスクから、TLMの中心にあるセルのみに焦点を当て、TLM全体で完全かつ明確に定義されたアウトラインを提供できるものを選択します。
      6. 選択したセルに人工セル/エクストラ セルのアウトラインが含まれている場合は、TLMで[アクション必須]というマージ ツール ウィンドウを使用します。後者の場合は、ウィンドウの指示に従います。
        注:不正確さが後続の解析に影響を与える可能性があるため、細胞の輪郭が明確に定義され、TLM 内の実際の細胞膜に対応していることを確認します。不要なセルの削除など、追加の調整や変更は、後で Surface manager ツール (セクション 1.1.3 で説明) を使用して行うことができます。
      7. 中央の選択したセルが実際のセル膜にうまく対応している場合は、ParticleStack をファイルに続く .tiff ファイルとして保存します。> Tiffを保存します。
    3. 生成されたセル マスクを Surface マネージャに読み込む
      1. 使用済みのフィジーのセットアップに Surface Manager プラグイン15をインストールします。ヴィクトリノバら16.の指示に従ってください。
      2. プラグイン>セグメンテーション>サーフェス マネージャ(3D)を使用してサーフェス マネージャを開きます。
        注:Surface マネージャ ウィンドウには、右側に複数のアクション ボタンが表示され、左側に空のウィンドウが表示されます。すべてのアクション ボタンを表示するには、ウィンドウの高さ/幅をストレッチする必要があります。時間枠は Z スライスとして表示されることに注意してください。
      3. 対応する ParticleStack .tiff ファイルを Surface Manager に開き、[ファイル>く] をクリックして開くイメージを選択します (ParticleStack1.tif など)。
      4. Surface Manager で、[アウトラインイメージの読み取り] ボタンをクリックし、ジャカード インデックスを 60% に設定します。
        注:ParticlesStack1.tif ファイルの読み込みは、コンピュータの処理能力によっては、最大数分かかる場合があります。
      5. 読み込まれると、各セルに S 番号が割り当てられ、Surface マネージャ ウィンドウの左側に表示されます。
        注:すべてのセルのアウトラインとセル名を表示するには、[すべて表示]チェックボックスをオンにし、[Surface マネージャ] ウィンドウの下部にある[ラベルを表示] チェックボックスをオンにします。セル番号の正確性がチェックされたら、この関数を使用することをお勧めします。
      6. 最初の S 番号をクリックします。パーティクルスタック1.tifからインポートされたセルのアウトラインがTLMに表示されます。読み込まれた各 S 番号を調べて、TLM 全体のセルアウトライン品質を確認し、正しくないセルのアウトラインを表示する不要なセルを削除します。これを行うには、セルのアウトラインを強調表示し、[削除]ボタンをクリックします。
        注:不正確なセルのアウトラインを修正し、新しいセルアウトラインを追加することもできます。これについては、ディスカッション セクションで説明します。
      7. [ディスクに保存] ボタンを押すと、修正されたすべてのセルRoiSet.zip ファイルとして保存します。
        注:セッションを中断する必要がある場合は、後で RoiSet ファイルを Surface マネージャーに読み込む可能性があります。 プラグイン>セグメンテーション>サーフェス マネージャ(3D)を介してサーフェス マネージャを開きます。対応する RoiSet.zip ファイルを読み込むには、ディスク ボタンから読み込みボタンをクリックし、適切な RoiSet.zip ファイルを選択します。ロードされたセル マスクがロードされた TLM に対応していることを再確認します。
    4. TTLMにおける組織ドリフトの補正
      注:TTLMの獲得時間中に、上皮の回転または不要な動きのためにドリフト効果が観察されることがある。どちらの場合も、後で手動のアクトミオシン分析を簡素化するために、任意のドリフトを修正することをお勧めします。ドリフト補正は、手動アクトミオシン分析にのみ必要です。このチュートリアルでは、MultiStackRegプラグイン(https://git.mpi-cbg.de/scicomp/viktorinova_et_al_actomyosin_dynamics/blob/master/Software/Software_installation.md#multistackreg)がインストールされた最新のフィジーソフトウェアが必要です。
      1. ファイル>介してフィジーの漂白剤補正 TLM をき、上記のチュートリアルを使用して作成された漂白剤補正ファイルを選択します。
      2. チャンネルを分割し、画像>カラー> スプリットチャンネルを介して細胞膜を識別する1を選択します。
      3. セルのアウトラインが目に見えて滑らかでない場合は、次のプロトコルを使用します。 63倍の目標に対して~1-2に設定し、[OK]をクリックしてから[はい]をクリックします。 [プロセス>バイナリ> 既定の設定を使用してマスクに変換]をクリックします。次に、[OK] をクリックします。
      4. 次のプラグイン>登録>マルチスタックレッグに続くマルチスタックレッグプラグインをロードします。
      5. スタック 1 が細胞膜チャネルに設定され、アクション 1 が [整列] に設定され、変換が [変換] に設定されていることを確認します。[変換ファイルの保存] チェック ボックスをオンにし、[OK] をクリックします。
      6. 選択した TLM、MultiStackReg プラグイン、および保存した変換ファイルをファイル>いて TLM を選択します。イメージ>カラー > スプリット チャンネルを使用してカラーチャンネルを分割します。
      7. プラグイン>登録> マルチスタックレッグをクリックして、マルチスタックレッグプラグインをロードします。[アクション 1 として変換ファイルの読み込み] を選択します。
      8. [リジッドボディ] のままにして[OK]クリックします。以前に保存した変換ファイルを選択し、[もう一度OK]をクリックします。
      9. イメージ チャネルをマージし、登録された TLM を .tiffファイルとして保存します。 [ファイルとして保存]をクリックしてファイルを保存します。
        注:フィジーの組織ドリフトを修正する別の方法があります, すなわちプラグイン>登録> StackReg/正しい 3D ドリフトを介して.
  2. LCSにおける表面マネージャーにおけるアトミオシンパルスの解析
    注:このプロトコルステップにより、科学者は、アトミオシンパルスが分析された組織に存在するかどうかを特定し、詳細な挙動とアツミオシン信号の方向性を理解することができます。
    1. フィジーを開き、TLM とその対応するセル マスクが Surface マネージャで開いていることを確認します。
      注:フィジーがインストールされ、最新の状態で、Surface マネージャ プラグインがインストールされていることを確認します (手順 1.1.3.1)。
    2. ファイル> で TLM をき、開く TLM を選択します (TestMovie1_bleach.tif など)。プラグインを介して Surface マネージャ プラグインを読み込みます >セグメンテーション>サーフェス マネージャ(3D)を使用します。このチュートリアルで作成した保存したセルマスク(例えば、ParticlesStack1.tif)をファイル>で読み込み、セルマスク(例えば、ParticlesStack1.tif)を選択します。 対応する対象領域 (ROI、例えば TestMovie1_RoiSet.zip) をロードします。図 3Aを参照してください。
    3. 選択した TLM の対象チャネルに切り替えます。
      注:チャネルを区別するには、TLM の周りに示されているカラー コードに従います。
    4. Surface Manager で[統計]ボタンをクリックすると、[スライスによる平均グレー値スライス]というウィンドウが表示されます (図 3B)。定義されたセルアウトライン内の特定の分析されたチャネル内のアトミオシン信号の平均/中央値強度値は、時間の経過とともに表示され、セル領域と細胞形状に関連する他のパラメータも表示されることに注意してください。
      注:強度の値は、仲裁単位 (A.U.) です。セル領域はピクセル単位で、平方マイクロメートルに変換する必要があります。
    5. 取得した値をスプレッドシート ファイルとして保存します。[統計] ウィンドウをクリックします。
      注:フィジーで漂白剤補正TLMを開き、Surfaceマネージャを開くと、後で得られた統計的値を確認することができます。対応する RoiSet.zip をディスクから読込むボタンを押して TLM に読み込み、ファイルを開きます。セルのアウトラインを含む保存されたマスクがアップロードされ、セルの名前が左側の Surface マネージャ ウィンドウに表示されます。統計値の[統計]ボタンをクリックします。
  3. LCSにおける個々の細胞下アミュトミオシンシグナルの手動分析
    注:このプロトコルは、最も集中を必要とし、時間がかかります。一般に、取得したTLMを1日以内に快適に分析することができる。これには、解剖、解剖自体、および画像取得の前にフライ準備のための時間は含まれません。
    1. 最新のフィジーアプリケーションで、選択した漂白剤補正および登録(ドリフト修正)TLMを開きます。試験例として、漂白剤補正およびドリフト補正 TLM (TestMovie1_bleach_reg.tif など) を使用します。
    2. 明るさとコントラストを調整して、画像>調整>明るさ/コントラストを使用して個々のアクトミオシン信号を表示します。
    3. TPM を組織/ボディ軸に対して同じ方向に揃えます。卵室の場合は、分析の前に、常に画像/サブムービー/TLMの左側に卵室の前側を揃えます。
    4. 選択したムービーを短い 30 s サブムービーに分割し、それぞれをタイム プロジェクトします。対応する名前を持つ非時間投影サブムービーとタイム投影サブムービーを保存します。元のソースを保持します。
      注:サブムービーは、最初にイメージ>スタック>スライスリムーバーを使用して不要なフレームを削除することで、元の TME から作成できます。削除するスライスを定義し、増分を設定します。増分 = 1 の場合、スライス リムーバーを使用する前に RGB に変換します。30 秒のサブムービーをタイム プロジェクトするには、定義されたフレーム (スライス) の[イメージ>スタック> Z プロジェクト>最大強度]をクリックし、[OK] をクリックします。 2つの後続の30秒のサブムービーでアトミオシン信号2xをカウントしないように、毎秒30秒のサブムービーをスキップします。
    5. 対応する 30 s サブムービー (図 4A,B)の横にタイム投影イメージを配置します。時間投影サブムービーの信号線を識別します。サブムービーを手動で再生して、元のサブムービーのこの線に沿ったアトミオシン信号の動き(0°~360°)の方向を特定します。(フィジーバーの角度ツール)を使用して、定義された組織軸または同様の利用可能なツールに対する信号移動の方向を手動で測定します。
      注:フィジーは0°~180°スケール(図4C)でのみ動作し、得られた値を0°~360°スケールに再計算する必要があります。信号線は、時間の経過に伴う1つのアトミオシン信号移動の軌跡に対応する。
    6. アクトミオシン信号の解析における重複を避けるために、時間投影サブムービー内の細胞内の解析信号線をマークします(図4B,D)。
    7. 30 s サブムービー内のすべての選択したセルを分析し、取得した角度を保存します。
      注:TLM全体で明確に定義された細胞アウトラインを持つ細胞細胞質アクトミオシンシグナルのみを分析します。TLM全体で検出されたシグナルが15~20未満の個々の細胞を除外します。未知の起源のために細胞を横切って移動するアトミオシン信号を無視します。30s サブムービー内の 1 つの解析セルの信号数の例を図 4Dに示します。
    8. 1つのTLMのすべての30s長いサブムービーが分析されるまで続け、1つのTLMのアトミオシン信号のすべての測定角度をスプレッドシートファイルに保存します。
    9. 関連する TTLM の数に対して測定されたすべての角度を合計します (実験に依存します)。例えば、好ましいソフトウェアで0°から360°の範囲を持つバラ図として、分析されたアトミオシン信号の方向のパーセンテージをプロットします。
      注:統計的に有意な結果を得るために、任意の卵室段階の5〜10個の独立した卵室を分析することをお勧めします。

2. 組織スケール

注:インビトロ培養ショウジョウバエ卵室で解剖および画像を解剖するには、補足ファイル2のプロトコルに従ってください。取得した TTLM を分析するには、次のプロトコルを続行します。TTLM の付随するテスト ファイルは、補足ファイル 3に配置されます。

  1. 湾曲上皮組織の選択的表面抽出
    メモ:このプロトコルは、ユーザーが選択的に時間をかけて湾曲上皮組織内のアトミオシンの薄い層を抽出することができます。このプロトコルステップは、ユーザーフレンドリーで、直感的なグラフィカルインターフェイスに基づいています。複数のTTLMを快適に分析(表面を抽出)することが可能です。補足ファイル 3)をテスト TLM の例として示します。
    1. 最新のフィジー アプリケーションを開きます (フィジー >ヘルプ>更新>変更の適用> OK)。
    2. 楕円体表面投影プラグイン15がインストールされていることを確認します。ヴィクトリノバに従ってください。16.
    3. TLM を開き、プラグイン> BigDataViewer > 現在のイメージをXML/HDF5 ファイルとしてエクスポートして、XML/HDF5 ファイルとしてエクスポートします。
      注:エクスポート パスを定義する必要があります。保存自体は数分かかる場合があり、TLM の長さに依存します。
    4. [省略形サーフェス投影] でエクスポートされたファイルを開き、[プラグイン > BigDataViewer >楕円体表面投影> XML ファイルを選択]をクリックします。
      注:卵室の矢状の景色を持つ新しいウィンドウと、処理を通じてユーザーを導くダイアログが表示されます。スライス ビューで移動する方法の詳細については、https://imagej.net/BigDataViewerを見つけることができます。
    5. 卵巣投影と呼ばれるダイアログ ウィンドウには、いくつかのタブがあります。バウンディングボックスと呼ばれる最初のダイアログタブで、TLM内の卵室のxとyの境界線を、境界ボックスのz幅(すなわち、zスタック/卵室の深さ)と押し込むセット(図5A)と一緒に定義します。
    6. 罫線を定義するには、x、y、z の横にあるボタンをドラッグするか、x、Y、z ボックスの数値座標を定義します。境界線が表面抽出に関心のある卵室の部分を得るのに十分寛大であることを確認してください。卵室の選択した部分はピンクで強調表示されます。
    7. 「卵巣投影」ウィンドウで「BLOBを探す」というタブに切り替えます。シグマと最小ピーク値を定義します。次に、計算を押して、緑色の BLOB として表示されるアトミオシン信号 (図 5B)を識別します。十分なスポット(約100)が見つかるまで、異なるパラメータでこの手順を再試行してください。
      注:最小ピーク値20\u2012100のシグマ1\u20123は、ステージ6から-8卵室のアトミオシンシグナルを同定するのに最適です。アトミオシン信号の同定は重要なステップであり、信号の品質とそのサイズに依存します。既存の BLOB の正しいサイズを確認することが重要です。画像に緑色のスポット/ブロブが表示されない場合は、次のステップが機能しません。選択した Z 平面をブラウズして BLOB を表示します。
    8. 楕円体をデザインするには、[省略形を合わせる]タブに進みます。ランダムサンプルを 10,000 に設定し、外側/内側のカットオフ距離を 1\u201210 に設定し、[計算(図 5C]をクリックします。
      注:カットオフ距離が低いほど、所望の楕円体がより正確になります。この後、投影と呼ばれるタブが自動的に開き、サーフェス抽出の定義が可能になります。設定を最適化する必要があります。
    9. [投影](図 5D)というタブを使用して続行します。最小投影距離と最大投影距離(つまり、目的の楕円体の幅)を設定します。ピンク定義楕円体領域が卵室の外側の層全体を含むように、最小かつ最大投影距離を設定する必要があります。スライス距離を定義します(1 を推奨します)。
      注:不正確で最適な楕円体適合の例を図6A,Cに示します。対象の薄い円周層は、後で定義できます。計算を押す前に、卵室に定義された幅を持つ楕円体のピンクの領域が表示されていることを確認します。最良の結果を得るためには、所望の楕円体(ピンクの単線)が卵室の楕円体表面にうまくフィットすることが重要です。楕円体のフィット感が良くない場合は、目的の表面抽出が得られるまで異なる設定を配置します。
      1. 楕円体の出力幅(≥800)と高さ(≥400)を設定します。サーフェス抽出を作成する時点点を設定します (つまり、TLM 抽出の長さを定義します)。球面投影法または円柱投影法を選択します。Z を反転し、必要に応じて Y を揃します。
      2. コンピューティングを押すと、イメージと呼ばれる新しいウィンドウで両方のチャネルのサーフェス抽出が取得されます。[画像>調整>明るさ/コントラスト]をクリックして、得られた画像ウィンドウの明るさとコントラストを調整して、投影されたアクトミオシン信号を表示できるようにします。
        注:不正確で最適な楕円体適合に起因する投影の比較の例を図 6B,Dに示します。
    10. サーフェス抽出が良好に見える場合は、イメージ (両方のチャンネルを別々に) を .tiff として保存します。さらに、この特定の卵室の表面がどのように抽出されたかについて、将来の参照のためにログウィンドウファイルを保存します。
      注:これは、抽出された薄い層を元の展開シェイプに戻す必要がある場合に特に重要な情報です (開発者のみ)。
    11. フィジーで優先カラー コードとチャンネルをマージします。
      注:必要に応じて、選択したZスタック層をアクトミオシン信号で投影します。選択した Z スタック レイヤーの投影は、TLM で取得フォーカスが時間の経過と小さい間に変化する場合に必要です。最良の結果を出すためには、せいぜい 1 ~ 2 つの Z スタック レイヤーを投影します。
    12. 結果を .tiff ファイルとして保存します。
      注:コントロールおよび脂肪2変異卵室の卵胞上皮からのミオシンII(MRLC::GFP)信号を表す薄層(選択的基底および頂点表面)の代表的な例は、図8に見出すことができる。
  2. 選択的に抽出された組織表面のデータ処理
    1. 蛍光標識の強度崩壊を補正するために、TPMを漂白剤補正します。
      1. フィジーを開けろファイル> 開き 、補足ファイル 3から TLM を開きます (TestMovie2_extraction.tif) を開きます。画像を選択して開きます。
      2. カラーチャンネルを分割し、必要に応じて[画像>カラー> スプリットチャンネル]をクリックして、必要に応じて16ビット画像に変換します。イメージ>タイプ> 16 ビットを使用して、チャンネルを 16 ビット イメージ (32 ビット イメージから) に変換します。
      3. 画像>調整>漂白剤補正>単純な比率>背景強度 0.0を使用して、両方のチャンネルで漂白補正を実行します。
        注:不十分な結果が得られた場合は、このプラグインのどの補正方法が最適かを調べる必要があります(例えば、単純な比率の代わりにヒストグラムマッチングを使用します)。
      4. [画像>カラー > チャンネルをマージ] をクリックして、2 つの漂白剤補正画像からチャンネルをマージします。[ファイルとして保存 ]をクリックして、マージされたイメージを .tiff ファイルとして保存します。
        注:必要に応じて、チャンネルのコントラストと明るさを調整します。
    2. TTLM用のセルマスクを生成するセルセグメンテーション
      1. フィジーがまだ開いていない場合は、再度開きます (ヘルプ>更新> [変更の適用]をクリックして最新であることを確認してください)。
      2. まだそうでない場合は、マクロティッシュセルSegmentMovie.ijm(http://adm.irbbarcelona.org/matlab/TissueCellSegmentMovie.ijm)をダウンロードしてください。
      3. このスクリプトをフィジーにドラッグ アンド ドロップします。漂白剤補正ファイルを開きます(例えば、補足ファイル3からTestMovie2_bleach.tif、2.2.1も参照)。
      4. [画像>カラー > スプリット チャンネル] をクリックして、漂白剤補正ファイルのチャンネルを分割します。[画像調整>明るさ/コントラストを調整する]をクリックして、明確なセルのアウトラインを確保するために膜チャネルを調整します。
      5. 開いているスクリプトで[実行]アイコンを押して、選択したTLMのアクティブなセル膜チャネルでアップロードされたスクリプトを実行します。ガウスブラーを1.500に設定します。セル検出感度を -1 に設定し、[OK]をクリックします。40 倍の目的で取得した TPM の推定ノイズ許容値を ~8 に設定し、[OK] をクリックします。
        注:素敵なセルマスクを取得するには、上記のパラメータを変更しないでください。その他の目的では、異なるパラメータが必要になる場合があります。TLMの背景がきれいな場合は、低い推定ノイズ許容度が必要です。
      6. 生成されたセル マスクは、分析された TLM およびParticleStack (G)と呼ばれる新しいウィンドウにも表示されます。さらに、[アクションが必要]という小さなウィンドウが表示されます。TLMのセルマスクから、TLMの中心にあるセルのみに焦点を当て、TLM全体で完全かつ明確に定義されたアウトラインを提供できるものを選択します。
      7. 選択したセルに人工セル/エクストラ セルのアウトラインが含まれている場合は、TLM で必要なアクションと呼ばれるマージ ツール ウィンドウを使用します。後者の場合は、ウィンドウの指示に従います。
        注:不正確さが後続の解析に影響を与える可能性があるため、細胞の輪郭が明確に定義され、TLM 内の実際の細胞膜に対応していることを確認します。不要なセルの削除など、追加の調整や変更は、後で Surface マネージャ ツールを使用して行うことができます (以下のチュートリアルで説明します)。
      8. 中央の選択したセルが実際のセル膜にうまく対応している場合は、ParticleStack をファイルに続く .tiff ファイルとして保存します。 前にセクション 1.1.3 および 1.2 で実行したように、生成されたセル マスクとアクトミオシン分析の読み込みを Surface Manager で実行します(セクション 2.2.3 および 2.3 でも詳細に説明します)。
    3. 生成されたセル マスクを Surface マネージャに読み込む
      1. Surface Manager プラグインが使用されているフィジーのセットアップに既にインストールされている場合は、手順 2 に進みます。そうでない場合は、ヴィクトリノバら16に従ってください。開発者にとっては、ソースコードのみも15.
      2. [プラグイン>セグメンテーション>サーフェス マネージャ(3D)]をクリックしてサーフェス マネージャを開きます。
        注:Surface マネージャ ウィンドウには、右側に複数のアクション ボタンが表示され、左側に空のウィンドウが表示されます。すべてのアクション ボタンを表示するには、ウィンドウの高さ/幅をストレッチする必要があります。時間枠は Z スライスとして表示されることに注意してください。
      3. 対応する ParticleStack.tif ファイルをファイル> を介して Surface Manager に開き、くイメージを選択します (補足ファイル 3から ParticleStack2.tif など)。
      4. Surface Manager で、[アウトラインイメージの読み取り] ボタンをクリックし、ジャカード インデックスを 60% に設定します。
        注:ParticleStack.tif ファイルの読み込みは、コンピュータの電源によっては最大数分かかる場合があります。
      5. 読み込まれると、各セルに S 番号が割り当てられ、Surface マネージャ ウィンドウの左側に表示されます (図 7A)。
        注:すべてのセルのアウトラインとセル名を表示するには、[すべて表示]チェックボックスをオンにし、[Surface マネージャ] ウィンドウの下部にある[ラベルを表示] チェックボックスをオンにします。セル番号の正確性がチェックされたら、この関数を使用することをお勧めします。
      6. 最初の S 番号をクリックします。ParticleStack.tif からインポートされたセルのアウトラインが TLM に表示されます。読み込まれた各 S 番号を調べて、TLM 全体のセルアウトライン品質を確認し、正しくないセルのアウトラインを表示する不要なセルを削除します。これを行うには、セルのアウトラインを強調表示し、[削除]ボタンをクリックします。
        注:不正確なセルのアウトラインを修正し、新しいセルアウトラインを追加することもできます。これについては、ディスカッション セクションで説明します。
      7. [ディスクに保存] ボタンを押すと、修正されたすべてのセルRoiSet.zip ファイルとして保存します。
        注:セッションを中断する必要がある場合は、後で RoiSet.zip ファイルを Surface マネージャーに読み込む可能性があります。 次のようにサーフェス マネージャを開きます:プラグイン>セグメンテーション>サーフェス マネージャ(3D)ディスクボタンからロードをクリックし、適切なRoiSet.zipファイル(例えば、TestMovie2_RoiSet.zip)を選択して、対応するRoiSet.zipをロードします。ロードされたセル マスクがロードされた TLM に対応していることを再確認します。
  3. 表面マネージャにおけるアクトミオシンパルスの解析
    注:フィジーを開き、TLM とその対応するセル マスクが Surface マネージャで開いていることを確認します。フィジーがインストールされ、最新の状態で、Surface マネージャ プラグイン (https://git.mpi-cbg.de/tomancaklab/surface_manager) がインストールされていることを確認します。
    1. ファイル> で TLM をき、開く TLM を選択します (TestMovie2_bleach.tif など)。プラグイン>セグメンテーション>サーフェス マネージャ(3D)を介して Surface マネージャ プラグインを読み込みます。このチュートリアルで作成した保存したセルマスク(例えば、ParticlesStack2.tif)をファイル>で読み込み、セルマスク(例えば、ParticlesStack2.tif)を選択します。 対応する ROI (TestMovie2_RoiSet.zip など) を読み込みます。
    2. 選択した TLM の対象チャネルに切り替えます。
      注:チャネルを区別するには、TLM の周りに示されているカラー コードに従います。
    3. Surface マネージャで[統計]ボタンをクリックすると、[スライスによる平均グレー値スライス]というウィンドウが表示されます (図 7B)。定義されたセルアウトライン内の特定の分析されたチャネル内のアトミオシン信号の平均/中央値強度値は、時間の経過とともに表示され、セル領域と細胞形状に関連する他のパラメータも表示されることに注意してください。
      注:強度の値は A.U. です。セル領域はピクセル単位で、平方マイクロメートルに変換する必要があります。
    4. 取得した値をスプレッドシート ファイルとして保存する: [統計]ウィンドウをクリックします。
      注:得られた統計値を後で確認することができる。フィジーで漂白剤補正 TLM を開きます。サーフェス マネージャを開きます。対応する RoiSet.zip をディスクから読込むボタンを押して TLM に読み込み、ファイルを開きます。セルのアウトラインを含む保存されたマスクがアップロードされ、セルの名前が左側の Surface マネージャ ウィンドウに表示されます。統計値の[統計]ボタンをクリックします。
      注:個々の細胞下アクトミオシンシグナルの手動分析に関しては、組織スケールで細胞内アクトミオシンシグナルの手動分析を行うことは不可能である。最適化は、議論のセクションで強調されているように、半組織スケールで個々のアトミオシン信号の分析のために必要とされます。

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結果

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

このプロトコルは、科学者が上皮組織におけるアトミオシンネットワークの挙動を調査することを可能にする。これは、局所細胞スケール(少数の細胞)におけるアトミオシン行動の詳細な分析が組織スケール(多くの細胞)で同様の分析と組み合わされた場合にのみ可能である。しかし、上皮組織はしばしば湾曲しており、これらの組織の薄い層の抽出は以前は容易に不可能であったが、ショウジョウバエの卵室に示すように(図1)。ここで示すプロトコルは、これらのスケールの両方でアトミオシンの動作を分析する方法を説明する簡単な指示をユーザーに提供します (2)。

このプロトコルの最初の部分は、Surface managerプラグインを使用したアクトミオシンパルスの分析に関する指示に...

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ディスカッション

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卵室の解剖と培養のための重要なステップとトラブルシューティング

あまりにも多くのハエが小さなバイアルに置かれると、ハエの食べ物は幼虫と大人のハエがハエの食べ物に閉じ込められるので、2~3日後に泥だらけになる可能性があります。このような場合は、これらのハエの残りの部分を新鮮な食品と新しいバイアルに反転し、その数を小さくします。特に、食べ物に詰まった女性を除外します。

シュナイダーミックス(SM)は事前に調製する必要があり、〜14日間4°Cで保存することができます。古いミックスは、卵室の表面を損傷する可能性のある結晶が含まれている可能性があることに注意してください。常に新鮮なインスリンとSMを混合し、室温に達するのに十分な時間を許可します。これは、微小管の成長および細胞骨格の平面的な位置合わせに悪影響を及ぼす可能性のある冷たい衝撃から卵室を保護する(発達中のショウジョウバエ翼19に見られるように)。

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開示事項

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著者は何も開示していない。

謝辞

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著者らは、セレステ・ベルク研究所4から採用されたアプローチを使用して、卵室のインビトロライフイメージングに関する彼女のアドバイスを共有してくれたミリアム・オスターフィールドに非常に感謝しています。我々はまた、細胞セグメンテーションを可能にするフィジーのスクリプトのためにセバスチャン・トシに感謝します。

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材料

この記事で使用された材料の一覧
名前会社カタログ番号コメント
シュナイダーミディアムギブコ21720-024[+]-グルタミン
ペニシリン/ストレプトマイシンギブコ15140-122 [+] 10.000 単位/mL ペニシリン [+] 10.000 µg/mL ストレプトマイシン
ウシ胎児血清シグマ F135熱不活化
インスリン溶液 ヒトシグマ I9278
50 mL ファルコンチューブエッペンドルフ滅菌
Millex-GV フィルターミリポアSLGV033NS33 mm
ガラス底 マイクロウェル皿MatTek CorporationP35G-1.5-14-C35 mm シャーレ、14 mm マイクロウェル、No. 1.5 カバーガラス
鉗子A. Dumont &Fils #55
CellMask Deep Red (cell membrane dye)InvitrogenC10046
FM4-64 (cell membrane dye)ThermoFisher/InvitrogenT13320
Depression dissection slideFisher Scientific12-560B
Microscopic equipment
Steromicroscope例:ZeissStemi SV 6
倒立共焦点顕微鏡例:ツァイス/オリンパス
) スピニングディスク顕微鏡例:ツァイス/アンドール
顕微鏡ガラス/カバーガラス(例:Thermo Scientific/Menzel Glas
Cactus tool>
Wironitニードルホルダーハンマッハ9160020
サボテンの背骨Echinocactus grusonii/barrel cactus
Drosophila 原稿で使用されている株
AX3/AX3; sqh-MRLC::GFP/sqh-MRLC::GFP詳細については、Rauzi et al.: Planar polarized actomyosin contractile flows control epithelial junction remodelingを参照してください。ネイチャー2010、Vol.468、1110-1115ページ。
AX3/AX3; sqh-MRLC::GFP; fat258D/fat2103C、Viktorinova et al.を参照してください:上皮回転は、アクトミオシンの平面対称性の破れに先行し、細胞の変形から上皮組織を保護します。PLoS Genetics 2017, Vol. 13, Issue 11, pg. e1007107.
(() 詳細については

参考文献

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$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
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  17. Pietzsch, T. BigDataViewer. , Available from: https://imagej.net/BigDataViewer (2017).
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  22. Reynaud, E. G., Peychl, J., Huisken, J., Tomancak, P. Guide to light-sheet microscopy for adventurous biologists. Nature Methods. 12, 30-34 (2015).

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