0 閲覧数 • 3:37 分 • October 30th, 2025
宿主感染に必要な蛍光タグ付き分泌系成分を発現する呼吸器病原体である レジオネラ・ニューモフィラから始めます。
これらの成分の極性を定量化するには、蛍光画像を取得し、コントラストを調整して個々の細胞を区別します。
細胞極から細胞質に向かって長方形の領域を配置して、蛍光勾配を測定します。
これらの領域をマスクして平均強度と分散を抽出し、極性スコアを分散対平均強度比として計算します。
極性スコアが高いほど、細菌の極で成分が標的に動員していることを示します。
動的測定の場合は、2 つのタイムラプス画像をキャプチャし、コントラストを調整して細胞をはっきりと視覚化します。
細胞中心に正方形の領域を配置して、細胞質ゾルの蛍光を測定します。
細胞全体をマスクして光退色を補正し、ノイズを減算するために細胞間の背景領域を定義します。
すべての強度をエクスポートし、時間の経過に伴う蛍光の変化を計算します。
強度の増加はクラスタリングを示し、強度の低下は細菌内の分泌成分の動的な再分布を反映しています。
極性を定量化するには、細菌がはっきりと見えるように画像のコントラストを調整します。
次に、関心領域を拡大し、領域ツールを使用して、極から細胞質まで伸びる0.25 x 1.3マイクロメートルの長方形を配置し、長方形が細菌の境界内にとどまるようにします。
少なくとも200個の細菌をマークし、分析メニューの[マスクする領域]ボタンを使用してマスクを作成します。マスク統計をクリックし、マスクスコープの下のオブジェクトを選択します。次に、特徴と強度の下に平均強度と分散をマークします。
データをテキストファイルとしてエクスポートし、スプレッドシートアプリケーションを使用して、分散と平均強度の比率として各細菌の極性スコアを計算します。
融合タンパク質のダイナミクスを定量化するには、画像キャプチャウィンドウを開き、タイムラプスをマークします。
[時点の数] ボックスに 2 を入力します。目的の蛍光タンパク質を発現する Legionella Pneumophila の2つの連続した画像を取得します。
セルがはっきりと見えるまで画像のコントラストを調整します。次に、領域ツールを使用して、少なくとも 400 個のセルの中央に 0.25 x 0.25 マイクロメートルの正方形を配置します。
次に、分析メニューの[マスクする領域]ボタンを使用して、目的の正方形のマスクを作成します。新しい空のマスクを作成し、ピクセルツールを使用して、少なくとも25個のランダムセルのセル領域全体をマークします。別のマスクを作成し、大きなブラシツールを使用してセル間の領域をマークします。
最後に、マスク統計を選択し、マスク1のマスクスコープでオブジェクトが選択されていることを確認します。[特徴と強度] で [平均強度] を選択します。データをエクスポートし、マスク 2 に対してこのプロセスを繰り返します。マスク 3 の場合は、マスク全体を選択し、平均強度を書き出します。
本記事では、呼吸器病原体であるLegionella pneumophilaにおける分泌成分の極性とダイナミクスを定量化する方法について解説します。この手法では、蛍光イメージングと強度勾配の統計分析を用いて、細菌の極への成分集積を評価します。
細菌の分泌系の空間的および時間的なダイナミクスを定量化することは、病原体の毒性に関するメカニズム的な洞察を提供し、抗感染症薬開発におけるターゲットバリデーションを裏付けることになります。本手法は、極性および再分布の測定を可能にし、潜在的な治療標的としての分泌構成要素の機能バリデーションに寄与します。また、分子の局在と病原性フェノタイプを関連付けることで、早期段階のリスク低減を支援します。
この手法は、機能的または表現型スクリーニングに先立ってターゲットエンゲージメントの空間的な検証を行う、初期のディスカバリーワークフローに適合しており、特に抗感染症ターゲットの評価に適しています。
関連動画
0 再生回数
関連動画
0 再生回数
関連動画
0 再生回数
関連動画
0 再生回数
関連動画
0 再生回数
関連動画
0 再生回数
関連動画
0 再生回数
関連動画
0 再生回数
関連動画
0 再生回数
関連動画
0 再生回数
最終更新:29 8月 2026