우리는 마우스 모델의 해마에서 수지상 수목화의 시각화 및 정량화를 위한 두 가지 방법, 즉 실시간 이미징과 확장된 피사계 심도 이미징에 대해 설명합니다. 전자의 방법은 정교한 지형 추적과 분기 정도의 정량화를 가능하게 하는 반면, 후자는 수지상 나무를 빠르게 시각화할 수 있습니다.
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우리는 마우스 모델의 해마에서 수지상 수목화의 시각화 및 정량화를 위한 두 가지 방법, 즉 실시간 이미징과 확장된 피사계 심도 이미징에 대해 설명합니다. 전자의 방법은 정교한 지형 추적과 분기 정도의 정량화를 가능하게 하는 반면, 후자는 수지상 나무를 빠르게 시각화할 수 있습니다.
수상돌기 가지화는 뉴런의 구조적, 기능적 무결성을 검사하기 위한 신뢰할 수 있는 마커로 나타났습니다. 실제로, 수지상 가지화의 복잡성과 정도는 이러한 세포의 시냅스 가소성과 잘 연관되어 있습니다. 이러한 구조에 대한 신경 장애의 해로운 영향을 특성화하고 치료 개입의 효과를 결정하기 위해 수지상 수목화를 평가하기 위한 신뢰할 수 있는 방법이 필요합니다. 그러나 이러한 구조를 정량화하는 것은 복잡하고 역동적인 특성을 감안할 때 만만치 않은 작업임이 입증되었습니다. 다행히도 정교한 이미징 기술을 기존의 염색 방법과 결합하여 수지상 수목 형성 상태를 평가할 수 있어 보다 신뢰할 수 있고 신속한 평가 수단을 제공할 수 있습니다. 다음은 야생형 마우스의 수지상 수목화를 특성화하기 위해 이러한 이미징 기술과 염색 방법을 결합한 방법의 예입니다. 이러한 보완적 이미징 방법은 해마 영역 내에서 다소 넓은 영역에 걸쳐 있는 수지상 수목화를 정성적 및 정량적으로 평가하는 데 사용할 수 있습니다.
시냅스의 수와 구조의 동적 변경은 개발, 노화의 특징, 그리고 수많은 신경 퇴행성 질환 1-3. 시냅스 정보를 수신하고 통합하는 신경 세포의 능력은 돌기 형태와 시냅스 연결의 동적 변경에 따라 달라집니다. 실제로 양의 상관 관계는인지 기능 4에 영향을 모두 돌기 척추 및 시냅스 번호 사이에 존재합니다. 따라서, 수지상 척추 수의 감소가 돌기 척추 정량에 큰 관심을 자극, 신경 장애 5-7의 숫자에인지 기능 장애와 관련 된 것은 놀라운 일이 아니다. 그럼에도 불구하고, 척추 밀도 정량화 수지상 트리 걸쳐 시냅스의 지형 및 분배에 관한 유용한 정보를 생성하지 못하는 시간 소모적이고 지루한 작업이 남아있다. 다행히, 염색 방법 (예를 들어, 골지체 - 콕스와 doublecortin (DCX)) 함께정교한 영상 기술로 현재 장벽을 극복하고 신뢰성 있고 신속하게 수지상 arborization의 고해상도 이미지를 생성하기 위해 이용 될 수있다. 골지 - 콕스 염색 방법은 모든 뉴런 8 수지상 arborization의 상태를 평가하기 위해 배치 될 수 있지만, DCX는 신경이 모두 발생 주어진 특히 치아 이랑 (dentate gyrus)과 뇌실 영역 (9), 중요한 고려 사항에 새로 태어난 뉴런에 라벨을 배포 할 수 있습니다 수명 (10, 11)에 걸쳐이 지역.
염색 후, 두 개의 촬상 방법은 수지상 특성을 평가하기 위해 배치되었다 : ⅰ) 실시간 영상 (RTI) 및 필드 영상 (EDFI)의 Ⅱ) 확장 깊이. RTI의 기술은 추적 및 개별 수지상 세그먼트와 가지를 따라 arborization의 길이와 순서를 정량화 평균을 제공한다. 그러므로 그것은 전체 면적과 각 수지상 트리가 차지하는 부피를 추정을 가능하게한다. 이상의 S를pecifically, RTI의 방법에서 사용자는 연속 세그먼트를 식별하고 추적 소프트웨어 뉴런 수지상 구조의 X, Y, Z 좌표를 수집로 반복적으로 초점을 다시 맞 춥니 및 3D에 수지상 구조의 궤도를 재구성한다. 비교적, EDFI 방법은, 합성 화상을 생성하는 전체의 z 축에 대한 정보를 제공함으로써 다소 두꺼운 조직 표본에서 수지상 밀도를 평가하기위한 비교적 간단하고 신속한 방법을 제공한다. 이를 위해, 사용자는 단면의 두께에 걸쳐 고해상도 비디오 파일을 기록하고, 화소에 초점이 완전히 상기 점을 식별하는 비디오 프레임들을 검색하는 소프트웨어를 사용한다. 계속해서, 포커싱 된 화소가 병합 및 고해상도, 복합 2D 화상으로 통합된다. 이 합성 이미지에 관계없이 z 축에서 자신의 위치에 초점 있던 모든 픽셀이 포함되어 있습니다. 이러한 2 차원 영상의 정성 및 정량 분석은 밀도를 결정하기 위해 후속 적으로 사용될 수있다수지상의 필드마다 분파.
마지막으로, 관심의 전체 영역에서의 분석 및 평가를위한 수지상 매우 높은 해상도의 이미지를 생성하는 파노라마 방법을 제시한다. 이 기술은 매우 고해상 비싼 디지털 카메라에 대한 액세스의 부족을 극복하기 위해 배치 될 수있다. 이 방법을 사용하면, 하나가 X 축 및 Y 축을 따라 다른 위치에 일련의 이미지를 캡쳐 한 후 자동으로 함께 스티칭 프리웨어를 사용 (예를 들어, 이미지 합성의 편집자). 특히,이 방법은 다소 넓은 영역에서 수지상 arborization의 정량적 평가를 위해 사용될 수있다.
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참고 : 실험은 재향 군인 팔로 알토 보건 의료 시스템에서 동물 연구위원회의 승인을 윤리적 기준에 따라 수행되었다.
1. 골지 - 콕스 염색
2. Doublecortin 염색
3. 시각화
4. EDFI
참고 :이 방법은 각 필드의 급속 Z 축 통해 다수의 이미지를 기록하고 Z 축에 걸쳐 모든 화소가 포함 포커싱 2D 화상을 생성하는 것을 가능. 결과는 수집 된 이미지에서 모든 초점을 맞춘 픽셀을 포함하는 합성 이미지 될 것입니다.
5. 매우 높은 해상도 이미지를 생성
주 :이 방법은 사용자가 자동으로이 자동화 방식으로 저배율과 고배율 고해상도 이미지에서 매우 높은 해상도의 이미지를 생성 할 수있다.
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현존 및 새로 태어난 이가 과립 세포로부터 발생 arborization의 범위는 골지체 콕스 - 또는 DCX 염색법 (도 1)를 사용하여 야생형 마우스에서 분석 하였다. DCX 양성 세포 수지상 세그먼트는 13-36 미크론 긴 것으로 밝혀졌다. 수지상 길이의 정규 분포 콜 모고 로프 - 스 미르 노프 테스트하여 테스트 하였다 (D = 0.1217, P <0.01, Liliefors의 p <0.001;도 4 및도 5).
arborization 순서 당 세그먼트 길이의 분석에서 가장 긴 세그먼트 arborization (38.38 + 1.45 μm의) 제의 순서로 나타났다. 비슷한 패턴은 표면 (111.98 + 3.93 평방 미크론) 및 볼륨 (27.93 + 1.03 입방 μm의)에 대한 발견되었다. 이러한 세그먼트에 의해 점유 된 세그먼트의 길이와 면적 및 / 또는 부피 사이의 선형 관계는 또한 시험 하였다...
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여기서 두 가지 방법 RTI와 EDFI와 함께 기존의 염색 방법을 사용하여 성숙하고 새로 태어난 뉴런의 수상 돌기 arborization의 정도를 정량화하는 기술되었다. 뉴런의 고해상도 영상의 획득은 차례로, 해마의 신경 세포를 표적 치료 전략을 평가하는 수단을 제공하며, 신경 퇴행성 장애의 해로운 영향을 테스트하기 위해 매우 유용한 방법을 제공한다.
RTI의 방법은 심층 데이터 arborization 지형의 범위에 속하는 캡처하기 위해 이용되었지만, EDFI 방법은 개인 세그먼트 또는 나무의 복잡도에 관한 정보를 제공하지 못한다. 그럼에도 불구하고, EDFI 방법의 장점은 고가의 하드웨어의 구입을 요구하지 않으며, 시간이 덜 소모되고 있다는 사실에 놓여.
이미지 분석 프로그램이 비디오 파일에서 EDFI을 수행하는 데 사용 하였다. 높은 해상도와 빠른에 갖는 액세스카메라는 각 필드의 두께에 걸쳐 많은 수의 화상을 수집 할 수...
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이 기사에 대한 출판 비용은 MBF 바이오 사이언스가 후원한다.
이 연구는 LuMind Foundation, Research Down Syndrome 및 Alzheimer's Association(AS)의 보조금으로 지원되었습니다. CP는 Arkansas State University의 College of Nursing and Health Professions의 교수진 개발 보조금으로 부분적으로 지원되었습니다.
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| 이름 | 회사 | 카탈로그 번호 | 댓글 |
|---|---|---|---|
| 변형된 Golgi-cox 염색 용액 | Weill Cornell Medical College | NA | 매장 4° C 1x |
| 개발 솔루션 (재고 10x) | Weill Cornell Medical College | NA | 매장 4° C 30 |
| % 자당을 | 시그마 | CAS # 57-50-1 | 신선하게 만듭니다 ddH2O |
| 0.3% 젤라틴 | 시그마 | CAS # 9000-70-8 | NA |
| 등급 에탄올 용액 (20%, 30%, 40%, 50%, 80%, 90%, 95%. 100%) | Sigma | CAS 603-003-00-5 | NA |
| Xylene | Sigma | CAS # 1330-20-7 | NA |
| DPX 중간 | EMS | #13510 | NA |
| Superfrost (+) 흰색 | 전자 현미경 과학 | 71869-10 | NA |
| 커버슬립 22x50mm (VWR #48393-059) | VWR | #4811-703 | NA |
| DCX 항체 | Santa Cruz Biotechnology | sc-8066 | 4 |
| C DAB | Sigma | CAS 번호 91-95-2 | -20 |
| OCT | Tissue-tek | 4583 | NA |
| 트리스 | 시그마 | CAS 번호 77-86-1 | 해당 없음 |
| ABC Lite | Vector | PK4000 | NA |
| 현미경 | Nikon | Eclipse 80i | |
| 디지털 카메라 | Nikon | DS-Ri1 | |
| 12비트 카메라 | Q상상 | 01 MBF2000RF-CLR-12 | |
| Neurolucida System | MBF Bioscience | V.10 | |
| 이미지 복합 편집기 | Microsoft | 1.4.4.0 | |
| NIS 요소 | Nikon | F 3.0 | |
| Image Pro Plus | Mediacy | Versin 7.00 |
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