-1::1
Simple Hit Counter
Skip to content

Products

Solutions

×
×
Sign In

JA

EN - EnglishCN - 简体中文DE - DeutschES - EspañolKR - 한국어IT - ItalianoFR - FrançaisPT - Português do BrasilPL - PolskiHE - עִבְרִיתRU - РусскийJA - 日本語TR - TürkçeAR - العربية
Sign In Start Free Trial

RESEARCH

JoVE Journal

Peer reviewed scientific video journal

Behavior
Biochemistry
Bioengineering
Biology
Cancer Research
Chemistry
Developmental Biology
View All
JoVE Encyclopedia of Experiments

Video encyclopedia of advanced research methods

Biological Techniques
Biology
Cancer Research
Immunology
Neuroscience
Microbiology
JoVE Visualize

Visualizing science through experiment videos

EDUCATION

JoVE Core

Video textbooks for undergraduate courses

Analytical Chemistry
Anatomy and Physiology
Biology
Calculus
Cell Biology
Chemistry
Civil Engineering
Electrical Engineering
View All
JoVE Science Education

Visual demonstrations of key scientific experiments

Advanced Biology
Basic Biology
Chemistry
View All
JoVE Lab Manual

Videos of experiments for undergraduate lab courses

Biology
Chemistry

BUSINESS

JoVE Business

Video textbooks for business education

Accounting
Finance
Macroeconomics
Marketing
Microeconomics

OTHERS

JoVE Quiz

Interactive video based quizzes for formative assessments

Authors

Teaching Faculty

Librarians

K12 Schools

Biopharma

Products

RESEARCH

JoVE Journal

Peer reviewed scientific video journal

JoVE Encyclopedia of Experiments

Video encyclopedia of advanced research methods

JoVE Visualize

Visualizing science through experiment videos

EDUCATION

JoVE Core

Video textbooks for undergraduates

JoVE Science Education

Visual demonstrations of key scientific experiments

JoVE Lab Manual

Videos of experiments for undergraduate lab courses

BUSINESS

JoVE Business

Video textbooks for business education

OTHERS

JoVE Quiz

Interactive video based quizzes for formative assessments

Solutions

Authors
Teaching Faculty
Librarians
K12 Schools
Biopharma

Language

ja

EN

English

CN

简体中文

DE

Deutsch

ES

Español

KR

한국어

IT

Italiano

FR

Français

PT

Português do Brasil

PL

Polski

HE

עִבְרִית

RU

Русский

JA

日本語

TR

Türkçe

AR

العربية

    Menu

    JoVE Journal

    Behavior

    Biochemistry

    Bioengineering

    Biology

    Cancer Research

    Chemistry

    Developmental Biology

    Engineering

    Environment

    Genetics

    Immunology and Infection

    Medicine

    Neuroscience

    Menu

    JoVE Encyclopedia of Experiments

    Biological Techniques

    Biology

    Cancer Research

    Immunology

    Neuroscience

    Microbiology

    Menu

    JoVE Core

    Analytical Chemistry

    Anatomy and Physiology

    Biology

    Calculus

    Cell Biology

    Chemistry

    Civil Engineering

    Electrical Engineering

    Introduction to Psychology

    Mechanical Engineering

    Medical-Surgical Nursing

    View All

    Menu

    JoVE Science Education

    Advanced Biology

    Basic Biology

    Chemistry

    Clinical Skills

    Engineering

    Environmental Sciences

    Physics

    Psychology

    View All

    Menu

    JoVE Lab Manual

    Biology

    Chemistry

    Menu

    JoVE Business

    Accounting

    Finance

    Macroeconomics

    Marketing

    Microeconomics

Start Free Trial
Loading...
Home
JoVE Journal
Biology
自動化された蛍光寿命イメージング顕微鏡を利用してオープンソースのハイコンテンツな解析
自動化された蛍光寿命イメージング顕微鏡を利用してオープンソースのハイコンテンツな解析
JoVE Journal
Biology
This content is Free Access.
JoVE Journal Biology
Open Source High Content Analysis Utilizing Automated Fluorescence Lifetime Imaging Microscopy

自動化された蛍光寿命イメージング顕微鏡を利用してオープンソースのハイコンテンツな解析

Full Text
12,610 Views
09:30 min
January 18, 2017

DOI: 10.3791/55119-v

Frederik Görlitz*1, Douglas J. Kelly*1, Sean C. Warren1, Dominic Alibhai2, Lucien West3, Sunil Kumar1, Yuriy Alexandrov1, Ian Munro1, Edwin Garcia1, James McGinty1, Clifford Talbot1, Remigiusz A. Serwa4, Emmanuelle Thinon4, Vincenzo da Paola3, Edward J. Murray5, Frank Stuhmeier6, Mark A. A. Neil1, Edward W. Tate4, Christopher Dunsby1,7, Paul M. W. French1

1Photonics Group, Department of Physics,Imperial College London, 2Institute for Chemical Biology, Department of Chemistry,Imperial College London, 3MRC Clinical Sciences Centre,Hammersmith Hospital, 4Chemical Biology Section, Department of Chemistry,Imperial College London, 5Retroscreen Virology Ltd, 6Pfizer Global Research and Development,Pfizer Limited, Sandwich, Kent, UK, 7Centre for Histopathology,Imperial College London

AI Banner

Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.

Overview

This article presents an open-source high content analysis (HCA) instrument that utilizes automated fluorescence lifetime imaging (FLIM) for assaying protein interactions through Förster resonance energy transfer (FRET) based readouts. The methodology is applicable to both fixed and live cells, providing robust quantitative data on cell signal processing and protein interactions.

Key Study Components

Area of Science

  • Fluorescence lifetime imaging microscopy (FLIM)
  • Protein interactions
  • High content analysis (HCA)

Background

  • FLIM allows for quantitative readouts of protein interactions.
  • FRET readouts enable the analysis of interaction population fractions.
  • The technique can measure lifetime changes down to 20 picoseconds.
  • Automated workflows enhance data acquisition efficiency.

Purpose of Study

  • To demonstrate the implementation of FLIM in an automated multi-well plate workflow.
  • To provide a detailed procedure for acquiring FLIM data.
  • To showcase the advantages of using open-source software for data acquisition and analysis.

Methods Used

  • Utilization of µManager software for instrument control.
  • Data analysis performed using FLIMfit.
  • Calibration of delay box and setting of optical parameters.
  • Acquisition of fluorescence lifetime images from multi-well plates.

Main Results

  • Demonstrated successful acquisition of FLIM data from various wells.
  • Negative control wells exhibited the longest lifetimes.
  • Mean lifetimes varied across multi-well plates, indicating differences in FRET constructs.
  • Validation of fitting models through mono-exponential decay analysis.

Conclusions

  • The openFLIM-HCA instrument effectively measures protein interactions.
  • Automated workflows significantly enhance data acquisition capabilities.
  • FLIM provides valuable insights into cellular processes and interactions.

Frequently Asked Questions

What is FLIM?
FLIM stands for fluorescence lifetime imaging microscopy, a technique used to measure the lifetime of fluorescence emitted by molecules.
How does FRET work?
Förster resonance energy transfer (FRET) is a mechanism that describes energy transfer between two light-sensitive molecules, typically used to study protein interactions.
What are the advantages of using open-source software?
Open-source software allows for customization, community support, and cost-effectiveness in scientific research.
Can this method be applied to live cells?
Yes, the methodology is applicable to both fixed and live cells, making it versatile for various experimental setups.
What is the significance of measuring fluorescence lifetime?
Measuring fluorescence lifetime provides insights into molecular interactions and environments, which can be critical for understanding biological processes.
How is data analyzed in this study?
Data analysis is performed using FLIMfit, which allows for fitting and interpretation of fluorescence lifetime data.

我々は、蛍光共鳴エネルギー移動(FRET)ベースの読み出しを用いてタンパク質相互作用をアッセイするための自動化された蛍光寿命イメージング(FLIM)を利用するオープンソースの高含有量分析(HCA)装置を提示します。このopenFLIM-HCAの楽器のためのデータ取得がマイクロマネージャーとデータ分析で書かれたソフトウェアによって制御されFLIMfitで行われています。

この手順の全体的な目標は、オープンソースソフトウェアと基本的な機器を使用して、自動化されたマルチウェルプレートワークフローに時間依存性蛍光寿命イメージング顕微鏡法(FLIM)を実装する方法を実証することです。この方法論は、一連の固定細胞または生細胞のFLIMベースの読み出しに適用できます。また、細胞シグナル処理やタンパク質相互作用を読み取るのに特に役立ちます。

この手法の主な利点は、FLIMが堅牢な定量的読み取り値を提供し、1回の測定で相互作用母集団分率を提供できることです。数百の視野にわたる数千の細胞にグローバル解析技術を適用することで、フォスター樹脂エネルギー伝達(FRETリードアウト)を利用することができます。例えば、寿命が約20ピコ秒に変化するという利点を生かします。

Frederik Gorlitz氏と共にこの手順を実演するのは、当社の研究員であるSunil Kumar氏とソフトウェア開発者のIan Munro氏です。まず、マイクロマネージャーを起動し、openFLIM-HCAプラグインを開きます。FLIM制御タブで、遅延ボックスキャリブレーションファイルを選択し、キャリブレーションファイルを開きます。

遅延発生器ユニットと対象のレーザー繰り返し率の特定の組み合わせのキャリブレーションファイルを選択します。ファイルメニューで[ベースフォルダの設定]を選択し、データを保存するフォルダを選択します。適切なパラメータがすべて設定されたことを確認した後、実験全体について、ゲート付き光インテンシファイアコントロールボックスでゲート幅を4ナノ秒に手動で設定します。

装置応答関数の画像データを取得するには、レーザー光が漏れないように対物レンズの前のフィルターキューブカセットにビームブロックを手動で配置し、顕微鏡フレームへの反射を最小限に抑えるためにビームブロックを角度付けます。[光路制御]タブで、回転するディスクユニットの励起、ダイクロイック、および発光フィルターを設定し、回転するニプコウディスクから散乱する励起光の割合を、カメラ積分時間でシステムを飽和させることなくイメージングできるようにします。FLIM制御タブで、プログラム可能な高速遅延ボックスでカバーされる遅延の全範囲で最大ポイント検出機能を使用します。

次に、表示された出力トレースを確認します。また、コース遅延時間を設定して、完全な機器応答機能プロファイルが高速遅延ボックスのスキャン範囲内に収まるようにします。減光と露光時間のパラメータを調整します。

フレームの蓄積だけでなく、カメラが輝度タイムゲートで飽和せず、実効積分時間が200ミリ秒以上になるようにします。FLIMコントロールメニューで、高速遅延ボックスを選択し、全遅延範囲で25ピコ秒の遅延ステップを設定します。次に、populate delaysを選択し、[snap FLIM image]をクリックして、機器の応答関数画像を取得します。

そして、買収が完了するまで待ちます。光路制御メニューで、NDを選択し、blockedをクリックしてレーザーをブロックします。FLIM制御メニューを開き、高速遅延ボックスを選択して、増分ボックスの値を増やすことで遅延ステップの数を減らします。

次に、[FLIM画像のスナップ]をクリックして、背景カメラ画像を取得します。参照ダイデータを取得するには、XYZ制御タブに移動し、Go to wellダイアログボックスにH4ウェルを入力します。次に、光路制御タブに移動し、高速遅延ボックスの全範囲にわたって find max point 関数を使用して M ターコイズ蛍光タンパク質をイメージングするための適切な励起、ダイクロイック、および蛍光フィルターを選択します。

次に、先ほど示したように、参照ダイ データと対応する背景イメージを取得するための適切なパラメーターを設定します。マルチウェルプレートサンプルからFLIMデータを取得するには、セットアップHCAシーケンシング取得メニューに進みます。[XYZ位置]タブを選択し、画像化するウェルとウェルごとに取得する視野の数を設定します。

イメージングするサンプルを含む代表的な視野を選択し、カメラの積分時間に最適な減光フィルターを、読み出しカメラのダイナミックレンジの75%に達するように設定します。XYZコントロールタブで、オートフォーカスダイアログボックスのリターンフォーカスコントロールを選択し、顕微鏡を目的の細胞または構造に手動で焦点を合わせます。オートフォーカスの検索範囲を2000マイクロメートルに設定し、Enterキーを押します。

次に、AFをクリックしてオートフォーカス手順を開始します。オフセット値は、フォーカスオフセットオートフォーカスフィールドに表示されます。このオフセット値をAFオフセットウィンドウに入力し、[AFnow]を2回クリックしてオートフォーカス手順を繰り返します。

オフセット値はゼロに設定され、オートフォーカスシステムが正しく機能していることを示します。次に、[FLIM control]タブで、遅延ポイントの対数サンプリングを確保するための自動ゲート機能を選択します。累積フレームを、目的の合計データ集録時間が得られる値に設定します。

次に、FLIM取得ダイアログボックスで、HCAシーケンスの開始ボタンをクリックしてFLIMマルチウェルプレート取得を実行し、先ほど示したように背景カメラ画像を取得します。ここでは、コセルで発現したモデルフレットシステムとマルチウェルプレートを使用した代表的なFLIMフレットアッセイを示し、各ウェルで明らかな典型的な視野の自動取得蛍光寿命画像の例を示しています。この実験では、ネガティブコントロールウェルの寿命が最も長く、ドナーの寿命はリンカー長が最も短く、フレット構造が最も低

かった。

全体として、各ウェルのすべての視野で平均された平均寿命は、マルチウェルプレート全体で異なりました。ウェル A1 で画像化されたすべての細胞のドナー蛍光強度減衰プロファイルを平均化し、モノ指数関数的減衰モデルと装置応答関数への適合を行うことで、フィッティングモデルが有効であることがわかります。ピクセル単位のモノ指数関数的適合から得られたマルチウェルプレートの各カラムの平均蛍光寿命をさらに分析すると、リンカー長が短いほどフレットコンストラクトの寿命が短くなることが示され、異なるフレット効率の実験をシミュレートできます。

この実験では、タンパク質オリゴマー化に対するさまざまな阻害剤の作用のフレットアッセイのFLIMデータに、単一の指数関数的崩壊モデルを適合させました。蛍光寿命プレートマップは、8つの視野で平均化されたウェルあたりの平均寿命を示しています。1つの小さなセットで、ウェルごとに4つの視野をイメージングしますが、FLIMアッセイは、機器の応答機能、参照ダイデータの取得、FLIMフィットでの分析の実行時間を含め、約2時間半で完了できます。

FLIMアッセイを実施する際には、装置のレスポンス関数と参照ダイデータとその背景画像を取得することを忘れないでください。これにより、FLIMデータの解析に必要なすべての情報を得ることができます。当社のオープンソースソフトウェアであるFLIM fitを使用すると、このデータをより複雑な崩壊モデルに適合させることも可能です。たとえば、フレット母集団の割合を決定できるようにします。

当社のFLIM HCAテクノロジーは、創薬コミュニティの研究者がフレットの堅牢な測定を行うのに役立っています。将来的には、この技術により、細胞ベースのアッセイで解離定数を測定できるようになると期待しています。このビデオ論文とWikiの情報が、他の研究者が独自のFLIM HCA装置を構築し、それをフレットや他のアッセイに適用するのに役立つことを願っています。

レーザーでの作業は危険な場合があり、そのような機器を使用するときは、すべてのレーザービームを囲むなどの予防措置を常に講じる必要があることを忘れないでください。

Explore More Videos

生物物理学 問題119 蛍光顕微鏡 FLIM HCA オープンソース FRET 自動化された顕微鏡検査 薬物の発見

Related Videos

表面固定化生体分子の単一分子蛍光測定のための自動化システム

10:57

表面固定化生体分子の単一分子蛍光測定のための自動化システム

Related Videos

13.3K Views

生細胞における分子ローターの蛍光寿命イメージング

09:45

生細胞における分子ローターの蛍光寿命イメージング

Related Videos

26K Views

蛍光寿命イメージング顕微鏡を用いた組織切片のアミロイド構造の解析

03:26

蛍光寿命イメージング顕微鏡を用いた組織切片のアミロイド構造の解析

Related Videos

601 Views

線虫ニューロンにおけるPolyQタンパク質凝集の蛍光寿命イメージング

05:36

線虫ニューロンにおけるPolyQタンパク質凝集の蛍光寿命イメージング

Related Videos

595 Views

直接蛍光イメージングを用いたナノ粒子 - ポリマー複合材料の高度な組成分析

07:41

直接蛍光イメージングを用いたナノ粒子 - ポリマー複合材料の高度な組成分析

Related Videos

8.2K Views

アミロイド組織イメージング ステンド グラス ハイパー スペクトルで発光共役オリゴチオフェンと共焦点顕微鏡と蛍光寿命イメージング

10:04

アミロイド組織イメージング ステンド グラス ハイパー スペクトルで発光共役オリゴチオフェンと共焦点顕微鏡と蛍光寿命イメージング

Related Videos

14.2K Views

蛍光寿命イメージングによる細胞内のスネアを可視化

08:55

蛍光寿命イメージングによる細胞内のスネアを可視化

Related Videos

10.2K Views

自動スライド スキャンと広視野高コンテンツ分析システムを利用した蛍光標識した生体のセグメンテーション

09:33

自動スライド スキャンと広視野高コンテンツ分析システムを利用した蛍光標識した生体のセグメンテーション

Related Videos

8.5K Views

蛍光生涯イメージングを用いたエージングC.エレガンスにおけるアミロイド構造の特徴

09:31

蛍光生涯イメージングを用いたエージングC.エレガンスにおけるアミロイド構造の特徴

Related Videos

7.8K Views

細胞代謝を評価するための自己蛍光イメージング

07:36

細胞代謝を評価するための自己蛍光イメージング

Related Videos

5.4K Views

JoVE logo
Contact Us Recommend to Library
Research
  • JoVE Journal
  • JoVE Encyclopedia of Experiments
  • JoVE Visualize
Business
  • JoVE Business
Education
  • JoVE Core
  • JoVE Science Education
  • JoVE Lab Manual
  • JoVE Quizzes
Solutions
  • Authors
  • Teaching Faculty
  • Librarians
  • K12 Schools
  • Biopharma
About JoVE
  • Overview
  • Leadership
Others
  • JoVE Newsletters
  • JoVE Help Center
  • Blogs
  • JoVE Newsroom
  • Site Maps
Contact Us Recommend to Library
JoVE logo

Copyright © 2026 MyJoVE Corporation. All rights reserved

Privacy Terms of Use Policies
WeChat QR code