이 프로토콜은 쥐 폐 조직의 냉동 절편을 준비하고, 원자력 현미경 힘 매핑 실험을 수행하고, 데이터를 분석하여 천연 쥐 폐 기저막의 Young's modulus를 결정하는 방법을 시각화합니다.
방법 논문
* These authors contributed equally
이 프로토콜은 쥐 폐 조직의 냉동 절편을 준비하고, 원자력 현미경 힘 매핑 실험을 수행하고, 데이터를 분석하여 천연 쥐 폐 기저막의 Young's modulus를 결정하는 방법을 시각화합니다.
원자력 현미경(AFM)을 사용하면 수십 나노미터의 공간 분해능으로 샘플의 기계적 특성을 특성화할 수 있습니다. 포유류 세포는 즉각적인 미세환경의 역학을 감지하고 반응하기 때문에 높은 공간 해상도로 조직의 생체역학적 특성을 특성화하는 것은 다양한 발달, 항상성 및 병리학적 과정을 이해하는 데 매우 중요합니다. 약 100 - 400nm 두께의 ECM(extracellular matrix) 하부 구조인 기저막(BM)은 종양 진행과 전이 형성에 중요한 역할을 합니다. 이러한 얇은 ECM 하부 구조의 Young's modulus를 결정하는 것은 어렵지만 BM의 생체 역학 데이터는 BM이 세포 행동에 미치는 영향에 대한 근본적이고 새로운 통찰력을 제공하고 귀중한 진단 잠재력을 제공합니다. 여기에서는 전이되기 쉬운 주요 기관 중 하나인 쥐 폐 조직에서 BM 역학을 평가하기 위한 시각화된 프로토콜을 제시합니다. 우리는 폐 조직의 내피 세포층과 상피 세포층 사이에 위치한 BM의 Young's modulus를 결정하기 위한 효율적인 작업 흐름을 설명합니다. 단계별 지침은 쥐 폐 조직 동결, 냉동 절편 및 조직 절편에 대한 AFM 포스 맵 기록으로 구성됩니다. 또한 자체 개발한 사용자 친화적인 AFM 데이터 분석 소프트웨어인 CANTER Processing Toolbox를 사용하여 반자동 데이터 분석 절차를 제공합니다. 이 도구를 사용하면 기록된 힘 맵의 자동 로드, 힘 대 압전 확장 곡선을 힘 대 압흔 곡선으로 변환, Young의 계수 계산 및 Young의 계수 맵을 생성할 수 있습니다. 마지막으로, 공간 필터링 도구를 사용하여 폐 BM에서 파생된 Young의 계수 값을 결정하고 분리하는 방법을 보여줍니다.
AFM 힘 지도는 나노미터 공간 해상도와 피코네톤 힘 감도 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12로 다양한 생물학적 샘플의 나노역학적 특성을 결정하는 데 널리 사용되는 기술로 부상했습니다.. 생리학적 조건에서 생물학적 샘플에 대한 AFM 측정의 적용에 대한 선구적인 연구는 P. Hansma와 동료 13,14,15,16,17,18,19,20에 의해 수행되었습니다. 그 후, AFM 힘 측정을 사용하여 개별 분자21, 살아있는 세포 및 세포 골격 9,10,22,23,24,25,26, 조직 및 조직 단면 6,8,11,27,28, 29,30,31 및 생물학적 하이드로겔 3,4,32. 우리 연구에서는 AFM을 사용하여 생물학적 및 화학적 결합 18,33,34,35,36,37 의 기계적 특성을 조사하고 개별 세포 38,39,40의 나노 역학적 특성을 측정했습니다. 더욱이, 성장판 연골8의 측정은 콜라겐 구조와 세포외 기질(ECM)의 영률(Young's modulus)이 연골세포 분열을 지시하고, 결과적으로 배아 발달 동안 쥐 성장판의 성장 방향을 지시한다는 것을 보여주었습니다. 또한, 관절 연골에서 연골 퇴행 및 골관절염과 관련된 변화를 조사했다 2,41,42,43,44,45,46,47.
최근 몇 년 동안 수많은 AFM 조사에서 건강한 폐 조직과 병리학적 폐 조직의 기계적 특성을 조사했습니다 48,49,50,51,52. 그러나 이러한 조사는 BM과 같은 특정 조직 구성 요소에 초점을 맞추지 않고 주로 전체 조직 역학을 조사했습니다. BM은 뉴런, 근육, 지방 세포 조직 및 혈관과 같은 대부분의 포유류 장기 및 조직 구조를 둘러싸는 특수 ECM 구조의 얇은 층(인간의 경우 100nm - 400nm)을 구성합니다. 우리는 쥐 폐 BM의 기계적 특성이 전이 형성 과정에서 중추적인 역할을 한다는 것을 발견했으며, 이는 부드러운 BM이 유방암 및 신장암 환자의 더 높은 생존 확률과 상관관계가 있는 방식으로 작용한다는 것을 발견했다53. 또한, 이 조사는 분비된 세포외 기질 단백질인 netrin-4가 BM40 내부의 거의 모든 laminin 네트워크에 존재하는 핵심 구성 요소인 laminin γ1과의 화학량론적 1:1 상호 작용을 통해 BM의 Young's modulus를 감소시킨다는 것을 밝혔습니다.
여기에서는 100 - 200nm 얇은 쥐 폐 BM의 영률(EBM)을 결정하기 위해 개발된 프로토콜의 시각화를 제시합니다. BM의 Young's modulus는 강성의 척도이며 선형 탄성 변형54(이 경우 인덴팅 AFM 팁에 의한 BM의 작은 압축) 동안 응력(단위 면적당 힘)에 대한 응력(단위 면적당 힘)의 비율로 정의됩니다. AFM 실험에서 힘과 변위(압흔 깊이)는 AFM 캔틸레버 편향과 캔틸레버 위치에서 얻을 수 있으며, Young의 계수(응력-변형-관계)는 인덴팅 팁의 형상을 설명하는 적절한 탄성 모델(이 경우 수정된 Hertz 모델55)을 사용하여 결과 힘 대 압흔 곡선에서 추출할 수 있습니다. 주요 단계는 그림 1에 나와 있습니다. 초기에 이 프로토콜은 쥐 폐 조직 샘플을 OCT 화합물에 준비하고 삽입하는 방법론을 설명하며(1단계 참조) AFM 힘 맵을 사용하여 BM 강성을 측정할 수 있는 후속 동결 절제 절차(2단계)를 용이하게 합니다. 단면 및 양면 테이프를 사용하는 여기에 제시된 동결 절편 기술은 고정이 필요없고 절편을 해동하지 않고 폐 조직을 절편화할 수 있습니다. BM 강성을 평가하기 위해 적절한 데이터를 수집하기 위한 자세한 AFM 절차는 프로토콜의 세 번째 섹션에 요약되어 있습니다. 프로토콜의 다음 섹션에서는 자체 개발한 MATLAB 기반 소프트웨어인 CANTER Processing Toolbox56을 사용하여 생성된 힘 부피를 자동으로 분석하는 방법(4.1단계)을 설명합니다. 이 단계에서, Young의 계수는 수정된 Hertz 모델을 피팅하여 기록된 각 힘-인덴테이션 곡선에서 추출되며, 이는 인덴터 형상(이 경우 4면 피라미드(55)에 대해 수정됩니다. 마지막으로, 4.2단계와 4.3단계에서는 개발된 도구 상자의 공간 필터링 도구 및 R2 필터링 도구를 적용하여 폐포 벽의 모든 조직 구획을 포함하는 힘 맵에서 얻은 포괄적인 Young's modulus 값 세트에서 기저막(BM)에 특정한 Young의 계수 값을 추출하는 방법을 설명합니다.
동물 표본을 취급하는 모든 절차는 덴마크 동물 복지법에 따라 덴마크 환경 식품부 동물 실험 위원회(허가 번호 2017-15-0201-01265)의 승인을 받았습니다. 이 프로토콜을 입증하기 위해 생후 13주에 수컷 C57BL/6 마우스를 사용했습니다.
주의: 다음 프로토콜에서는 몇 가지 단계에서 조직 표본을 처리해야 합니다. 생물학적 샘플을 취급하는 동안 항상 적절한 장갑과 실험실 가운을 착용하십시오.
1. 시료 준비
2. 내장된 폐 표본의 동결 절편
3. 폐 단면의 AFM 힘 맵
참고: 이 프로토콜의 경우 JPK NanoWizard 4XP(AFM) 및 Bruker의 전동 스테이지와 Leica의 DMi8(도립 광학 현미경)을 사용하여 폐 단면의 힘-변위 곡선을 기록했습니다.
4. 데이터 분석
온전한 폐포 벽을 식별하고 측정한 후 이 프로토콜의 주요 결과는 BM의 필터링된 Young's modulus 값입니다. 모든 조직 절편에서 AFM 측정에 적합한 폐포 벽을 찾는 것은 불가능하다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 우리의 실험적 관찰에서, 쥐 폐 표본에서 파생된 냉동 절편의 약 75%가 정량화할 수 있는 폐포 벽을 나타냈습니다. 폐 BM에서 Young's modulus의 공간 분포를 정확하게 결정하려면 3μm x 3μm 또는 4μm x 4μm에 걸친 힘 맵을 사용하는 것이 좋습니다. 이 접근 방식은 일반적으로 두께가 100nm - 200nm를 측정하는 마우스 폐 BM을 검사하기 위한 충분한 분해능을 보장합니다. 따라서 실험적 접근 방식에는 각 힘 맵에 대해 50 x 50 힘 곡선을 캡처하여 총 2,500개의 힘 곡선을 생성하는 것이 포함됩니다. 힘 맵 내에서 힘 곡선은 균일한 간격으로 배치됩니다. 이것은 BM의 Young's modulus 외에도 BM을 둘러싼 조직 구조가 작은 힘 맵에서도 조사된다는 것을 의미합니다. 따라서 폐 BM의 Young's modulus를 정확하고 선택적으로 결정하기 위해 이 프로토콜에서 2단계 필터링 프로세스를 구현했습니다.
작업자별 공간 필터링의 초기 필터링 단계는 분석된 힘 맵에 포함된 총 결과 값의 약 10%에서 25%를 포함하는 쥐 폐 BM에서 비롯된 힘 곡선 맞춤 결과를 선택합니다. 이 초기 공간 필터링 후 추가 분석을 위해 약 250 - 625개의 맞춤 결과가 유지됩니다. 다음 필터링 단계에서는 수정된 Hertz 모델에 의해 적절하게 설명된 힘 곡선에서 비롯된 BM 관련 결과만 포함되도록 합니다. 따라서 수정된 Hertz 모델 적합치의 결정 계수(R2)가 필터 기준으로 사용됩니다. 우리의 경험적 경험에 따르면R2 값이 0.96보다 높은 결과를 유지하는 것이 이 프로토콜을 준수하여 얻은 적합 결과에 적합합니다. R2 값은 힘 곡선 기준선의 품질(매끄러움)과 길이, 접촉점의 결정 및 적합 모델의 수렴에 의해 크게 영향을 받는다는 점에 유의해야 합니다. 두 필터링 절차를 모두 적용한 후 일반적으로 약 100 - 500 Young의 탄성계수 값이 단일 폐포 벽의 BM에 대해 유지됩니다.
BM에서 이러한 나머지 Young's modulus 값의 분포는 히스토그램을 사용하여 시각화할 수 있습니다(그림 4A). 폐 BM의 결과 Young's modulus 값은 양수 값만 얻을 수 있는 무작위 변수에서 일반적으로 관찰되는 로그 정규 분포를 따른다는 점에 유의하는 것이 중요합니다61. 이는 그림 4B의 QQ 플롯으로 시각화됩니다. 결과적으로, 정규(가우스) 분포는 로그 변환된 영률(E) 값의 분포에 적합될 수 있습니다. 여기서 자연 로그(ln)는 E 값을 변환하는 데 사용되었습니다. 분포(μ) 및 표준 편차(σ)의 피크 위치를 이 피팅에서 추출한 후 다음 방정식을 사용하여 EBM으로 표시되는 대표 Young's modulus를 얻기 위해 재변환했습니다.

재변환 후에는 표준 편차 간격이 더 이상 피크 값 주위에서 대칭이 아닙니다. 표준 편차 구간의 음수(σ-) 및 양수(σ+) 가장자리는 다음 표현식을 사용하여 계산할 수 있습니다.


이 방정식은 지수 함수가 자연 로그62의 역 함수라는 사실의 결과입니다.
그림 4A의 히스토그램에서 결정된 피크 값 μ = 9.31 및 표준 편차 σ = 0.18을 재변환한 후 대표적인 Young의 모듈러스 값은 표준 편차 간격이 [-1.82kPa, +2.18kPa]인 EBM = 11.05kPa입니다. 또는 로그 정규 분포를 변환되지 않은 Young의 모듈러스(E) 값의 히스토그램에 적합하여 분포의 특성 모수를 결정할 수 있습니다.
Hartmann et al.59에서 자세히 설명한 바와 같이 강력한 대표 결과를 얻기 위해 마우스당 최소 4개의 벽을 분석하는 것이 좋습니다. 마우스에 대한 대표 Young's modulus EBM 을 결정하기 위해 4개 벽 모두의 로그 변환 값을 하나의 결합된 히스토그램과 μ로 표시했으며 σ는 정규 분포를 피팅하여 결정했습니다. 이어서, μ 및 σ는 앞서 설명한 바와 같이 재형변환되어 대상 마우스에 대한 EBM 및 표준 편차 간격을 검색한다.

그림 1: 쥐 폐 기저막의 Young's modulus를 결정하기 위한 주요 프로토콜 단계의 개요. 초기 단계는 쥐의 폐를 얻어 준비한 다음 삽입하는 것입니다. 따라서 폐에 OCT 배지와 PBS의 조합을 주입한 다음 OCT 화합물에 완전히 담그십시오. 그 후, 15μm 두께의 폐 조직 절편을 냉동 절편체(cryotome)로 동결 절편을 얻습니다. 이 프로토콜에서는 절단 공정 중에 샘플을 제자리에 고정하기 위해 단면 및 양면 점착 테이프를 사용하는 프로세스를 자세히 설명합니다. 그 후, BM의 Young's modulus 값은 조직 단면에 대한 AFM 힘 맵 측정을 통해 결정됩니다. 힘 곡선 분석 프로세스가 완료되면 공간 및 R² 필터링이 적용되어 관심 구조, 특히 BM(힘 맵에서 녹색으로 표시되고 로그 변환된 Young의 모듈러스 분포에서 정량화됨)의 Young's modulus 결과를 분리합니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 2: 쥐의 폐 조직 절편에 대해 수행된 예시적인 힘 맵 AFM 실험. (A) 쥐의 폐 조직 절편에 대한 명시야 현미경 개요 이미지로, 두 개의 폐포 사이에 위치한 적절한 온전한 폐포 벽을 식별할 수 있습니다. 이미지의 오른쪽에는 AFM의 삼각형 모양의 MLCT 캔틸레버 F가 보입니다. (B) 조직 단면 내에서 선택한 벽의 확대 보기. (C) 폐포 벽의 50 x 50 힘 곡선을 포함하는 개요 15 x 15 μm 맵의 기울기 및 (D) 높이 채널. 경사 채널에서 BM은 밝은 선(흰색 화살표)으로 식별될 수 있으며, 이는 벽 내에서 강성이 증가된 구조를 나타냅니다. 높이 채널은 벽의 무결성을 확인하며 파열의 증거를 보여주지 않습니다. 개요 15 x 15 μm 맵에서 BM을 식별한 후 50 x 50 힘 곡선이 있는 더 작은 4 x 4 μm 맵(E: 경사 채널, F: 높이 채널)이 기록됩니다. 눈금 막대 : (A) 200 μm 및 (BD) 25 μm. 표시된 AFM 이미지의 색상 눈금 범위는 (C) 2.36 - 9.29 nN/μm, (D) 0 - 3.38 μm, (E) 2.36 - 9.29 nN/μm (개요 이미지) 및 2.42 - 8.37 nN/μm (작은 이미지), (F) 0 - 3.38 μm (개요 이미지) 및 0 - 1.99 μm (작은 이미지)이며, 어두운 곳에서 밝은 곳까지입니다. 모든 AFM 이미지에는 선형 색상 스케일이 사용되었습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 3: 공간 필터링 절차의 시각화. (A) 힘의 곡선 분석으로 인한 Young의 계수 맵으로, 결과의 공간 필터링을 가능하게 하기 위해 결과 필터링 도구에 표시됩니다. BM은 더 부드러운 조직 구획으로 둘러싸인 밝은(높은 Young's modulus 값) 줄무늬로 식별할 수 있습니다. (B) 필터링되지 않은 맵 (A)에 해당하는 Young의 모듈러스 값의 히스토그램. (C) 공간 필터 마스크(녹색 영역)를 적용한 후 (D) 히스토그램은 BM으로 식별된 녹색 강조 영역의 Young's modulus 값으로만 구성됩니다. 히스토그램의 왼쪽에서 관찰할 수 있는 잔류 소프트 값은 수렴이 불량한 피팅에 기인할 수 있으며, 이는 후속 R² 필터링 단계에서 제거됩니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 4: 이 프로토콜에 따라 수신된 쥐 폐 BM의 Young's modulus 분포. (A) 결과 BM Young의 계수 값(N = 325)의 로그 정규화 히스토그램. 정규 분포(검은색 실선)를 피팅하여 표준 편차가 σ = 0.18인 평균값 μ = 9.31을 결정합니다. 재변환 후, 이는 비대칭 표준 편차 간격이 [-1.82 kPa, +2.18 kPa]인 EBM = 11.05 kPa의 BM의 Young's modulus에 해당합니다. (B) QQ: 표준 정규 분포의 분위수 대비 로그화된 BM Young의 모듈러스 값의 분위수 플롯. 이 플롯은 분포의 왼쪽 꼬리와 오른쪽 꼬리에 있는 일부 값을 제외하고 결과 Young의 모듈러스 값이 주로 로그 정규 분포임을 보여줍니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
BM의 기계적 특성은 종양 발아, 세포 분화, 세포 이동 및 염색질53 , 63 , 64 , 65 , 66 , 67 , 68 의 접근성과 같은 다양한 세포 기능에 미치는 영향으로 인해 상당한 관심을 받았습니다. 결과적으로, 일관되고 측정 가능한 방식으로 BM 역학을 평가하는 능력에는 충족되지 않은 격차가 존재합니다. 이 프로토콜은 AFM 사용자가 야생형 또는 유전자 변형 마우스에서 얻은 건강하거나 병리학적인 쥐 폐 샘플에서 폐 BM의 Young's modulus를 결정할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 사용자 친화적인 그래픽 사용자 인터페이스 기반 MATLAB 응용 프로그램인 CANTER Processing Toolbox56은 AFM 데이터의 다운스트림 분석을 용이하게 합니다. 이 프로토콜은 폐 질환에 대한 임상 진단, 관리 또는 새로운 치료 전략의 발전으로 이어질 수 있는 연구를 수행하는 다른 연구자들에게 유용할 것으로 예상됩니다.
프로토콜의 중요한 단계에는 폐 표본의 동결 절편 중에 동결-해동 주기로 인한 기계적 특성의 변경을 방지하기 위해 조직 절편이 언제든지 해동되지 않도록 하는 것이 포함됩니다. 따라서 사전 냉각된 현미경 슬라이드만 사용하여 절편을 수집하고 극저온 체온의 챔버 내에서만 처리하는 것이 필수적입니다. 폐포 벽에서 힘 맵을 기록하는 동안 가장 중요한 단계는 생성된 경사 이미지를 활용하여 프로브 영역의 강성 분포에 대한 정성적 개요를 제공하여 BM의 적절한 측정 위치를 식별하는 것입니다. 얻어진 Young의 모듈러스 값의 공간 필터링은 프로토콜에서 중요한 단계를 구성하며 CANTER Processing Toolbox의 핵심 기능입니다. 이 필터링 단계를 통해 연구자는 특유의 더 뻣뻣한 발자국을 통해 두 개의 부드러운 세포층 사이에 위치한 BM을 식별하고 추가 분석을 위해 BM의 해당 Young's modulus 값을 추출할 수 있습니다.
이 고급 분석 워크플로우는 netrin-4 녹아웃 마우스가 야생형 깔짚 마우스에 비해 폐 기저막에서 실질적으로(약 2배) 더 높은 Young's modulus를 나타냈다는 것을 밝혔습니다53. 따라서, 본 프로토콜은 다양한 조건 또는 그룹에 대한 비교 분석을 용이하게 합니다.
AFM 외에도 분자 수준에서의 광학 또는 자기 핀셋 69,70,71, 중간 규모의 마이크로 압입 기술 72,73 및 거시적 수준에서 제한 또는 제한되지 않은 압축 테스트74,75를 포함하여 생체 재료의 기계적 특성을 검사하기 위한 수많은 방법론이 존재합니다. 구체적으로, 압력 근조영술, 인장 테스트76,77 및 유변학78 이 혈관 샘플 및 재구성 된 BM 매트릭스의 BM 강성을 평가하는 데 사용되었습니다. 그러나 압력 근조영술 및 인장 테스트와 같은 기술은 다양한 세포층 및 구조 요소를 포함하는 전체 혈관과 같은 전체 조직 또는 전체 조직의 기계적 특성만 평가할 수 있습니다. 결과적으로 이러한 방법을 사용하여 BM 생체 역학을 평가할 때 세포 구성 요소와 같은 비 BM의 기계적 특성은 항상 BM 결과에 중첩되어 BM 자체의 특정 특성을 분리하기가 어렵습니다.
이 프로토콜에서 관심 기능(BM)은 force-map 결과의 공간 필터링을 통해 추출됩니다. 이 접근 방식의 한계는 관심 기능이 얻어진 Young의 모듈러스 맵 또는 기타 사용 가능한 맵 채널에서 뚜렷한 패턴으로 식별 가능하고 식별할 수 있어야 한다는 요구 사항입니다. 예를 들어, 폐포 조직의 BM은 주변 세포에 비해 상당히 높은 Young's modulus를 나타내는 상호 연결된 구조로 인해 단독으로 식별할 수 있습니다. 결과적으로, BM은 얻어진 Young's modulus 맵에서 연속적인 밝은 줄무늬로 나타납니다. 그럼에도 불구하고 다른 생물학적 구조는 맵 결과에서 공간 필터링을 가능하게 할 만큼 주변 조직의 구조와 충분히 구별되지 않는 기계적 특성을 나타냅니다. 이 프로토콜은 면역형광 염색과 같은 기록된 힘 맵에서 구조를 식별하기 위해 다른 방법과 결합할 수 있지만, 이 접근 방식은 해석하기 어려운 결과를 얻을 수 있습니다. 이러한 합병증은 염색 절차가 조직의 기계적 특성을 변화시킬 수 있기 때문에 발생할 수 있습니다. 결과적으로, AFM 측정 전에 조직의 처리 또는 염색은 관심 특징을 식별할 수 있는 대체 방법이 없는 경우에만 수행해야 합니다. 또한 염색된 샘플과 염색되지 않은 샘플의 생체역학적 특성을 비교하는 적절한 대조 실험을 수행하는 것이 중요합니다.
이 프로토콜은 Young의 모듈러스 대비를 기반으로 대상 구조를 식별하는 방법을 소개합니다. 결과적으로, 갑상선, 결장 및 전립선을 포함하여 폐와 유사한 해부학적 BM을 가진 조직에 적용될 수 있습니다. (Hartmann et al.59의 확장 데이터 그림 참조). 이 프로토콜과 CANTER Processing Toolbox56 은 처음에는 BM 역학을 분석하기 위해 개발되었지만, AFM 힘 맵 내에서 기계적으로 구별되고 연결된 영역을 검사할 수 있을 만큼 다재다능합니다(www.github.com/CANTERhm/CANTER_Processing_Tool/wiki 의 지침 참조). 이러한 광범위한 적용 가능성으로 인해 이 도구는 AFM 분야 전반에 걸쳐 가치가 있으며 더 넓은 과학 커뮤니티에서 기계생물학에 대한 관심이 높아지는 데 도움이 됩니다.
저자는 경쟁 이익이 없음을 선언합니다.
B.H. 및 H.C.-S. 바이에른 연구 포커스(Bavarian Research Focus), Herstellung und biophysikalische, Charakterisierung von dreidimensionalen Geweben(CANTER) 및 바이에른 학술 포럼(BayWISS)-박사 컨소시엄 건강 연구를 통해 바이에른 주 과학 예술부의 자금 지원을 인정합니다. 데이터 분석 소프트웨어 CANTER Processing Toolbox의 개발은 연구 컨소시엄 Exploring articular cartilage and subchondral bone degeneration and regeneration in osteoarthritis - ExCarBon (FOR2407-1/2)의 하위 프로젝트 1(CL 409/4-1/2)의 일환으로 독일 연구 재단의 지원을 받았습니다. B.H. 및 H.C.-S. 주요 계측 캠페인 GGA-HAW (INST 99/38-1)를 통해 독일 연구 재단의 자금 지원을 인정합니다. 이 연구는 덴마크 암 학회(D204-A12454 (R.R.))와 독일 연구 재단(539446614 to R.R.)의 지원을 받았습니다.
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