Method Article

동적 및 3차원 형광 현미경 사진을 통한 미토콘드리아 형태의 변화 이해

DOI:

10.3791/68478

⸱

August 15th, 2025

 ,  ,  , 
1Department of Physiology, Stellenbosch University, 2Department of Biochemistry, University of Toronto, 3Department of Electrical and Electronic Engineering, Stellenbosch University

In This Article

Summary

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

여기에서는 시간 경과에 따른 미토콘드리아 분열 및 융합 활동의 3차원 변화를 정량화하는 데 유용한 ImageJ 플러그인인 미토콘드리아 이벤트 로컬라이저(MEL)를 설명합니다. 또한 ImageJ에서 분석하기 전에 현미경 사진을 정리하는 데 유용한 이미지 처리 파이프라인에 대해서도 설명합니다.

Abstract

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

미토콘드리아는 모든 동물의 생존에 필수적인 매우 역동적인 소기관으로, 숙주의 필요나 스트레스에 반응하여 규칙적인 분열 및 융합 사건을 겪어 미토콘드리아 네트워크의 지속적인 리모델링으로 이어집니다. 이 때문에 미토콘드리아 네트워크를 3차원으로 그리고 시간이 지남에 따라 평가할 수 있다는 것은 시스템이 스트레스나 약물 개입과 같은 요인에 어떻게 반응하는지 이해하는 데 이점을 제공합니다. 세포의 미토콘드리아 네트워크의 형광 이미징을 통해 이러한 변화를 시각화하고 모니터링할 수 있습니다. 그러나 미토콘드리아 네트워크는 종종 표준화되지 않은 메트릭으로 정의되는 2차원 및 정적 구조로 설명됩니다. 따라서 우리는 사용자가 미토콘드리아 네트워크의 핵분열 및 융합 이벤트를 시간 경과에 따라 3차원 방식으로 감지하는 ImageJ 플러그인 도구인 미토콘드리아 이벤트 로컬라이저(MEL)에 대한 이미지를 준비할 수 있는 파이프라인을 설명하기 시작했습니다. 또한 미토콘드리아 수의 변화와 형태학적 변화에 비추어 핵분열과 융합을 이해하는 것의 이점을 설명합니다.

Introduction

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

미토콘드리아는 모든 진핵 세포에 존재하는 매우 역동적인 소기관으로, 진핵 세포에 에너지를 공급하고 신진대사를 조절합니다. 따라서 미토콘드리아는 세포 사멸과 생존의 교차로에 있습니다. 미토콘드리아는 리소좀 산성화 및 분자 운동 작용에서 근육 수축 및 시냅스 발화에 이르기까지 다양한 과정에 필수적인 것으로 나타났습니다 1,2.

미토콘드리아는 세포의 대사 요구와 스트레스에 반응하여 ATP를 효율적으로 생성하는 미토콘드리아 네트워크를 유지하기 위해 규칙적인 분열 및 융합 사건을 겪습니다. 실제로, 미토콘드리아는 미토콘드리아 단편의 선택적 제거인 미토파지를 촉진하기 위해 핵분열을 겪는 것으로 나타났습니다. 따라서 활발하게 호흡하고 탈분극되지 않은 미토콘드리아만 세포계에 남습니다 3,4. 그러나 융합은 수요가 증가할 경우 네트워크의 ATP 출력을 증가시키는 수단으로 발생합니다 5,6. 또한 핵분열과 융합 모두 미토콘드리아 DNA의 분배 및 보호에 중요한 역할을 하는 것으로 나타났습니다 7,8. 분열과 융합의 정도는 건강한 미토콘드리아 네트워크를 보장하기 위해 신중한 항상성 제어가 필요하며, 두 과정 중 하나가 너무 많거나 너무 적으면 해로운 것으로 나타났기 때문입니다.

과도한 분열은 알츠하이머병, 파킨슨병 및 타우병증에서 ATP 수치가 감소하는 미토콘드리아 네트워크의 단편화로 이어지는 것으로 나타났습니다 9,10,11 낮은 수준의 분열은 탈분극된 미토콘드리아의 축적으로 이어져 파킨슨병과 유사한 증상을 유발할 수 있습니다12. 네트워크의 과융합은 ATP 출력을 증가시키기 위해 스트레스가 있는 동안 발생하는 것으로 알려져 있습니다. 그러나 장기간 이 상태로 존재하면 ROS 수준과 자가포식 활성이 증가하여 세포 사멸이 시작되는 것으로 나타났습니다 9,12.

따라서 미토콘드리아 네트워크의 상태를 이해하면 세포와 유기체의 상태를 이해하는 데 중요한 통찰력을 제공한다는 것이 분명해집니다. 건강과 질병의 맥락에서 미토콘드리아 네트워크, 핵분열 및 융합 사건을 겪는 능력, 세포 건강에 미치는 영향을 이해하는 것의 분명한 중요성이 이 프로토콜 및 관련 분석 도구의 개발에 동기를 부여한 것입니다. 특히, 미토콘드리아 역학의 특성화를 가능하게 하는 도구는 대체로 제한적이며 문헌에 제대로 설명되지 않습니다.

미토콘드리아 형태는 일반적으로 공초점 현미경 검사에 이어 전산 분석을 사용하여 결정되며, 이는 미토콘드리아 조직을 가장 잘 설명하기 때문에 평가를 위한 품질을 향상시키기 위해 원시 현미경 사진을 어느 정도 처리해야 합니다. 이러한 방식으로 사용자는 개수, 부피, 길이 및 종횡비 13,14,15와 같은 미토콘드리아 네트워크의 많은 형태학적 결과를 결정할 수 있습니다. 사용자는 형태학적 평가를 위해 2D 또는 3D 현미경 사진을 사용할 수 있지만 미토콘드리아 네트워크는 3D 구조로 구성되어 있기 때문에 3D 분석은 더 큰 정확성과 통찰력을 제공합니다. 핵분열 및 융합을 분석하기 위해 미토콘드리아 네트워크의 3차원성을 가장 잘 보상하는 z축이 있는 현미경 사진을 사용하는 것이 좋습니다16.

많은 연구에서 네트워크를 설명하는 수단으로 미토콘드리아를 단편화, 사상체 또는 중간 상태로 분류하는 것을 포함합니다16,17. 3D 분석은 미토콘드리아가 세포에서 취하는 다양한 모양으로 인해 특히 유용합니다. 연구에 3차원성을 추가하면 미토콘드리아가 z축을 따라 위 또는 아래로 움직일 가능성이 높기 때문에 특히 미토콘드리아 수에 대한 확신을 얻을 수 있습니다. MEL은 3D 캡처 이미지에 의존하는 ImageJ 플러그인입니다18. 여기에서는 TMRE와 Hoechst로 염색된 GT1-7 마우스 해마 신경 세포를 사용하여 미토콘드리아 네트워크와 세포의 핵을 시각화했습니다. 그런 다음 이미지 분석을 준비하기 위해 현미경 사진의 품질을 향상시키기 위해 전처리 파이프라인을 통해 세포를 배치했습니다.

정적 지표를 기반으로 미토콘드리아 형태를 결정할 수 있는 많은 기술이 제공되었습니다. 핵분열 및 융합 활동을 포함하고 미토콘드리아의 동적 거동을 정량적으로 포착할 수 있는 것은 거의 없습니다 13,19,20,21. 여기에서는 미토콘드리아 분열 및 융합 활동에 중점을 두고 네트워크 특성을 결정하기 전에 이미지 향상을 위한 프로토콜을 설명합니다. 우리는 이 기술이 이전에 발표된 미토콘드리아 형태를 결정하는 방법을 어떻게 보완할 수 있는지 보완할 것입니다.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Protocol

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

1. 세포 처리 및 현미경 획득

  1. 10% FBS 및 1% Penstrep(완전 배지)이 보충된 DMEM에서 8개의 챔버 접시에서 GT1-7 세포를 배양합니다. 세포가 하룻밤 동안 부착되도록 한 다음 10% FBS가 포함된 DMEM에서 만든 2.5mM 메트포르민 염산염으로 72시간 동안 처리하고 24시간마다 배지를 교체해야 합니다. 이미징 6시간 전에 10μM CCCP로 세포를 공동 처리하고 이미징 4시간 전에 400nM의 바필로마이신 A1(Baf)으로 세포를 공동 처리합니다.
    참고: 이것은 선택한 진핵 세포주로 수행할 수 있습니다.
  2. 이미징하기 전에 5 nM Hoechst 및 100 nM TMRE를 포함하는 예열된 완전 배지 칵테일을 준비합니다.
  3. 세포 처리 배지를 이미징 칵테일로 교체하고 이미징 전에 10분의 배양 시간을 허용합니다.
    참고: 미토콘드리아의 동적 활동으로 인해 배양 챔버가 37°C 및 5% CO 2로 설정된 현미경을 사용하여 세포를 이미지화해야 합니다.

2. 이미징

  1. 1.4 NA로 100배 배율을 사용하여 세포를 이미지화합니다.
  2. 광표백을 피할 수 있을 만큼 출력이 낮도록 레이저 출력을 ~2%로 조정합니다. 스캔 속도가 빠른지 확인하십시오. 512 x 512 해상도로 이미지를 캡처합니다.
  3. Z-슬라이스 간격을 0.25μm 단위로 설정합니다. 이 프로토콜을 따르려면 10개의 Z-스택으로 구성되도록 셀을 이미지화합니다. Z-스택 획득 사이에 간격 없이 5개의 시간 프레임을 획득합니다.
    참고: 일단 최적화되면 여기에 나열된 매크로는 이미징 프로토콜이 모든 세포에 걸쳐 표준화되어야 하므로 이 프로토콜은 치료 그룹 또는 실험 그룹 간에 조정되어서는 안 됩니다.

3. 전산 평가

참고: 모든 후속 처리는 ImageJ v1.53t를 사용하여 수행되었습니다. MEL 플러그인과 지원 모듈은 https://github.com/rensutheart/MEL-Fiji-Plugin 에서 찾을 수 있으며 사용된 모든 매크로는 https://github.com/rensutheart/FMPP/tree/master/Sections 에서 찾을 수 있습니다.

  1. 이미지 준비
    1. ImageJ에서 원시 파일을 엽니다.
    2. 단일 현미경 사진에서 여러 세포를 자르려면 먼저 분석할 단일 세포 수까지 이미지를 복제합니다.
    3. 창 동기화 도구, 자유형 그리 기 도구 및 색상 조정을 사용하여 시야에 여러 셀이 있는 관심 셀 주위에 관심 영역을 그립니다(보충 그림 S1).
    4. 편집 | 외부를 맑게 하세요.
    5. 빨간색과 파란색 채널을 서로 분할하고 미토콘드리아 채널을 . Tiff 파일.
  2. 점 확산 함수 생성 및 디콘볼루션
    1. 점 확산 함수(PSF)를 생성하려면 내장된 현미경 사진 정보를 사용하여 PSF 생성기 플러그인을 사용합니다. 플러그인으로 이동 | PSF Generator를 클릭하여 플러그인을 엽니다. 또한 이미지 | 정보 보기... 또는 I를 눌러 이미지 정보를 열고 맨 아래로 스크롤합니다. 복셀 크기와 깊이를 사용하여 정보 표시 상자에서 Pixelsize XY를 166.1nm로, Z-step을 200nm로 변경합니다. 파장을 568nm로 변경하고, 크기 XYZ를 512 x 512의 이미지 해상도와 일치시키고, Z-스택 10개의 Z-슬라이스와 일치시킵니다(보충 그림 S2).
    2. 플러그인으로 이동 | 매크로 | 편집 | Deconvolution_time_lapse_mine.ijm 매크로를 사용합니다.
    3. 입력 및 출력 라인을 편집하고 실행을 누릅니다(보충 그림 S3).
  3. 이미지 대비 향상 및 흐림 효과
    1. 플러그인으로 이동 | 매크로 | 편집 | Preprocessing.ijm입니다.
    2. Preprocessing.ijm 매크로 내에서 롤링 볼 반경이 6인 배경 빼기를 사용합니다. 플러그인이 이상값을 인식하고 반지름이 1, 사용된 픽셀이 2, 최소 픽셀 비율이 0.2가 되도록 Sigma Filter Plus를 설정합니다. 블록 크기가 64가 되도록 CLAHE 설정을 조정합니다. 히스토그램 구간을 256으로, 최대 기울기를 2.5로, 감마를 0.8로 설정합니다.
      참고: 이러한 모든 설정은 데이터 세트에 최적화되었으며 적용하기 전에 값을 대체 데이터 세트에 최적화해야 합니다. 시그마 필터링을 적용하여 이미지를 매끄럽게 하고 주변 픽셀을 효과적으로 혼합하여 일관된 구조를 보장합니다. 국부 대비는 밝은 픽셀과 어두운 픽셀 사이의 대비를 증가시키기 위해 적용되며 감마의 변화와 결합되어 배경 픽셀을 최소화하면서 미토콘드리아 구조의 존재를 향상시킵니다.
    3. 입력 줄을 디콘볼루션을 거친 현미경 사진이 포함된 폴더로 변경합니다(보충 그림 S4).
    4. 실행을 클릭합니다.
  4. 이미지 임계값
    참고: 사용자는 선택한 임계값 도구를 사용할 수 있지만 Qingzong Tseng(https://sites.google.com/site/qingzongtseng/adaptivethreshold)의 적응형 임계값 플러그인을 권장합니다.
    1. ImageJ의 Preprocessed.ijm 매크로에 의해 수정된 관심 파일을 엽니다.
    2. 플러그인 | adaptiveThr로 이동합니다.
    3. 로컬 임계값을 가중 평균으로 설정하고 사용자의 기본 설정에 따라 픽셀 블록 크기를 설정합니다.
      참고: 픽셀 블록 크기는 이 값이 부피 또는 종횡비와 같은 미토콘드리아 치수 평가에 영향을 미치므로 세포 간에 일관되게 유지되어야 합니다.
    4. 시간을 최적화하려면 미리보기 를 클릭하고 가능한 한 많은 미토콘드리아가 명확하게 포함되도록 블록 크기를 조정하십시오. 또한 불필요한 배경을 제거하기 위해 각 셀의 빼기 값을 조정하십시오. 빼기 값과 관련된 폴더에 현미경 사진 파일을 저장합니다(보충 그림 S5).
      참고: Threshold.ijm 매크로에는 더 작은 입자를 제거하는 크기 필터가 포함되어 있습니다.
    5. 플러그인 선택 | 매크로 | 편집 | Threshold.ijm입니다.
    6. 매크로 스크립트에서 input_path 및 output_path 줄과 blockSize를 편집하고 줄을 뺍니다(보충 그림 S6).
    7. 실행을 클릭합니다.
  5. 미토콘드리아 이벤트 로컬라이저(MEL) 플러그인에 의한 핵분열 및 융합 사건 검출
    참고: MEL은 한 번에 단일 Tiff로 저장되는 단일 채널로 구성된 z-스택의 타임랩스 시퀀스를 처리하도록 설계되었습니다. 입력 라인을 관심 있는 임계값이 있는 Tiff 파일로 변경하여 수행할 수 있지만 ImageJ의 연결 함수를 사용하여 여러 Tiff 파일을 한 번에 처리하는 방법도 시연합니다.
    1. 동일한 치료 조건에 속하는 최대 10개의 임계값 현미경 사진을 엽니다.
      참고: 현미경 사진이 작동하려면 동일한 수의 z-슬라이스가 있어야 합니다.
    2. 이미지 | 스택 |도구 | 연결하고 확인을 누릅니다.
    3. 임계값으로 남겨진 나머지 작은 점점을 제거하려면 플러그인 | 통합 이미지 파일러 | 이상값을 제거합니다. 미리보기 를 사용하여 필요한 조각을 제거하기 위해 X 및 Y 크기를 설정합니다.
    4. 연결된 파일을 Tiff로 저장합니다.
    5. 플러그인으로 이동 | 매크로 | 편집 | Quicktest_new.ijm을 입력하고 필요에 따라 입력 및 출력 경로를 편집합니다(보충 그림 S7).
      참고: 완료되면 모든 MEL 결과가 포함된 출력 폴더에서 "MEL_results"라는 폴더를 찾을 수 있습니다. 이는 각 시점에서 감지된 핵분열 및 핵융합 사건으로 표시되며, MEL이 작동하는 방식으로 인해 마지막 시점은 항상 제거되어야 합니다18.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Results

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

적절한 셀 선택
사용자는 미토콘드리아 네트워크가 세포의 유사분열 상태에 따라 변한다는 것을 알고 있어야 합니다. 핵이 덤벨 또는 U자형으로 보이거나 형광 신호가 부족한 핵 근처에 공간이 있는 경우 세포가 유사분열에 가까워지고 있음을 나타낼 수 있습니다. 이 상태에서 미토콘드리아는 치료 개입 및 네트워크에 미치는 영향 때문이 아니라 세포 분열로 인해 분열을 겪을 가능성이 높습니다(보충 그림 S8).

메트포르민은 미토콘드리아 융합을 유도하는 것으로 나타난 항당뇨병제입니다22. GT1-7 마우스 시상하부 세포를 미토콘드리아 분해를 억제하기 위해 400 nM의 바필로마이신 (Baf)로 4 시간 동안 처리하고, 미토콘드리아 탈분극을 유발하기 위해 6 시간 동안 10 μM CCCP 및 5 mM 메트포르민 염산염 (Metf)을 72 시간 동안 처리한 후 DMEM에서 TMRE 및 Hoe...

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Discussion

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

미토콘드리아 형태를 설명하기 위한 접근법이 점점 더 많아지고 있지만, 미토콘드리아 역학을 정량적 방식으로 적절하게 포착하는 데는 제한된 기술을 사용할 수 있습니다. 또한 미토콘드리아 네트워크 형태와 이 형태를 지배하는 메커니즘은 본질적으로 다양하다는 점에 유의해야 합니다. 그 결과 향상된 에너지 출력을 위한 분지 형성부터 미토파지를 촉진하기 위한 시간적으로 뚜렷한 분열 영역에 이르기까지 세포의 요구와 연결된 네트워크가 생성됩니다24,25. 이 프로토콜은 세포에서 미토콘드리아 분열 및 융합 사건의 변화를 측정하여 3D 및 시간 경과에 따른 동적 미토콘드리아 변화에 대한 통찰력을 제공하는 것을 목표로 합니다. 획득 및 분석 파이프라인은 TMRE로 염색된 미토콘드리아의 잠재적인 광표백을 보상하여 필요한 경우 이미징 시간을 연장하려는 시도를 제시했습니다.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Disclosures

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

저자는 선언할 이해 상충이 없습니다.

Acknowledgements

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

이 연구는 남아프리카 공화국 스텔렌보스 대학교, 남아프리카 의학 연구 위원회(SAMRC), 남아프리카 국립 연구 재단(NRF), 캐나다 보건 연구소(CIHR) 및 캐나다 자연 과학 및 공학 연구 위원회(NSERC)의 자금 지원을 받았습니다.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
8 챔버 접시써모피셔#Z734853
조정된 임계값https://sites.google.com/site/qingzongtseng/adaptivethreshold
바필로마이신 A1LKT 연구소#B0026
카르보닐 시안화물 클로로페닐히드라존(CCCP)머 크#C2759
공초점 현미경칼 자이스 AGLSM780 ELYRA PS.1 초고해상도 플랫폼
Dulbecco의 변형 독수리 배지(DMEM)써모피셔#341956062
태아 소 혈청(FBS)시그마-알드리치#F0679
깃허브 링크https://github.com/rensutheart/MEL-Fiji-Plugin
그래프패드 프리즘 v7.06
GT1-7 셀ATCCSCC116 시리즈
회쉬트시그마-알드리치H6024
이미지J v1.53t피지
매크로https://github.com/rensutheart/FMPP/tree/master/Sections
메트포르민유럽 약전M06050000
페니실린/스트렙토마이신(PenStrep)시그마-알드리치#P4333
T25바이오 스마트 사이언티픽#70025
TMRE써모피셔#T669
트립신시그마-알드리치#T4049

References

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Sancak, Y., et al. Ragulator-rag complex targets mTORC1 to the lysosomal surface and is necessary for its activation by amino acids. Cell. 141 (2), 290-303 (2010).
  2. Bhabha, G., Johnson, G. T., Schroeder, C. M., Vale, R. D. How dynein moves along microtubules. Trends Biochem Sci. 41 (1), 94-105 (2016).
  3. Twig, G., et al. Fission and selective fusion govern mitochondrial segregation and elimination by autophagy. EMBO J. 27 (2), 433-446 (2008).
  4. Rana, A., et al. Promoting Drp1-mediated mitochondrial fission in midlife prolongs healthy lifespan of Drosophila melanogaster. Nat Commun. 8 (1), 1-14 (2017).
  5. Rolland, S. G., et al. Impaired complex IV activity in response to loss of LRPPRC function can be compensated by mitochondrial hyperfusion. Proc Natl Acad Sci U S A. 110 (32), E2967-E2976 (2013).
  6. Sgarbi, G., et al. Mitochondria hyperfusion and elevated autophagic activity are key mechanisms for cellular bioenergetic preservation in centenarians. Aging. 6 (4), 296-310 (2014).
  7. Mourier, A., et al. Mitofusin 2 is required to maintain mitochondrial coenzyme Q levels. J Cell Biol. 208 (4), 429-442 (2015).
  8. Ramos, E. S., et al. Mitochondrial fusion is required for regulation of mitochondrial DNA replication. PLoS Genet. 15 (6), e1008085(2019).
  9. Santos, D., Esteves, A. R., Silva, D. F., Januário, C., Cardoso, S. M. The impact of mitochondrial fusion and fission modulation in sporadic Parkinson's disease. Mol Neurobiol. 52 (1), 573-586 (2015).
  10. Joshi, A. U., Saw, N. L., Shamloo, M., Mochly-Rosen, D. Drp1/fis1 interaction mediates mitochondrial dysfunction, bioenergetic failure and cognitive decline in Alzheimer's disease. Oncotarget. 9 (5), 6128-6143 (2018).
  11. Torres, A., Rivera, B., Polanco, C., Jara, C., Tapia-Rojas, C. Phosphorylated tau as a toxic agent in synaptic mitochondria: Implications in aging and Alzheimer's disease. Neural Regen Res. 17 (8), 1645-1651 (2022).
  12. Yu, B., et al. Mitochondrial phosphatase PGAM5 modulates cellular senescence by regulating mitochondrial dynamics. Nat Commun. 11 (1), 2549(2020).
  13. Baek, M. L., et al. Mitochondrial structure and function adaptation in residual triple negative breast cancer cells surviving chemotherapy treatment. Oncogene. 42 (14), 1117-1131 (2023).
  14. Nag, S., et al. PGAM5 is an MFN2 phosphatase that plays an essential role in the regulation of mitochondrial dynamics. Cell Rep. 42 (8), 112895-112895 (2023).
  15. Robertson, G. L., et al. DRP1 mutations associated with EMPF1 encephalopathy alter mitochondrial membrane potential and metabolic programs. J Cell Sci. 136 (3), jcs260370(2023).
  16. Chaudhry, A., Shi, R., Luciani, D. S. A pipeline for multidimensional confocal analysis of mitochondrial morphology, function, and dynamics in pancreatic β-cells. Am J Physiol Endocrinol Metab. 318 (2), E87-E101 (2020).
  17. Bernhardt, D., Müller, M., Reichert, A. S., Osiewacz, H. D. Simultaneous impairment of mitochondrial fission and fusion reduces mitophagy and shortens replicative lifespan. Sci Rep. 5, 7885(2015).
  18. Theart, R. P., Kriel, J., Du Toit, A., Loos, B., Niesler, T. R. Mitochondrial event localiser (mel) to quantitatively describe fission, fusion and depolarisation in the three-dimensional space. PLoS ONE. 15 (12), e0229634(2020).
  19. McCarron, J. G., et al. From structure to function: Mitochondrial morphology, motion and shaping in vascular smooth muscle. J Vasc Res. 50 (5), 357-371 (2013).
  20. Peng, K., et al. The interaction of mitochondrial biogenesis and fission/fusion mediated by PGC-1α regulates rotenone-induced dopaminergic neurotoxicity. Mol Neurobiol. 54 (5), 3783-3797 (2017).
  21. Huang, Y. C., et al. Reduced mitochondria membrane potential and lysosomal acidification are associated with decreased oligomeric Aβ degradation induced by hyperglycemia: A study of mixed glia cultures. PLoS ONE. 17 (1), e0260966(2022).
  22. Martín-Maestro, P., et al. Slower dynamics and aged mitochondria in sporadic Alzheimer's disease. Oxidat Med Cell Longev. 2017, 9302761(2017).
  23. De Wet, S., et al. The highs and lows of memantine-an autophagy and mitophagy inducing agent that protects mitochondria. Cells. 12 (13), 1726-1726 (2023).
  24. Kleele, T., et al. Distinct fission signatures predict mitochondrial degradation or biogenesis. Nature. 593 (7859), 435-439 (2021).
  25. Jenkins, B. C., et al. Mitochondria in disease: Changes in shapes and dynamics. Trends Biochem Sci. 49 (4), 346-360 (2024).
  26. Izzo, A., et al. Metformin restores the mitochondrial network and reverses mitochondrial dysfunction in down syndrome cells. Hum Mol Genet. 26 (6), 1056-1069 (2017).
  27. Buchanan, E., et al. Propionic acid induces alterations in mitochondrial morphology and dynamics in SH-SY5Y cells. Sci Rep. 13 (1), 13248(2023).
  28. Rohani, A., Kashatus, J. A., Sessions, D. T., Sharmin, S., Kashatus, D. F. Mito hacker: A set of tools to enable high-throughput analysis of mitochondrial network morphology. Sci Rep. 10 (1), 18941(2020).
  29. Qiao, C., et al. Rationalized deep learning super-resolution microscopy for sustained live imaging of rapid subcellular processes. Nat Biotechnol. 41 (3), 367-377 (2023).
  30. Ding, Y., et al. Mitochondrial segmentation and function prediction in live-cell images with deep learning. Nat Commun. 16 (1), 743(2025).
  31. Ezzahoini, H., et al. SIRT4 interacts with OPA1 and regulates mitochondrial quality control and mitophagy. Aging. 10 (9), 2536-2536 (2017).

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Tags

Mitochondrial MorphologyMitochondrial DynamicsFluorescence MicrographsMitochondrial FissionMitochondrial FusionThree Dimensional ImagingImageJ AnalysisMitochondrial NetworkDeconvolution MicroscopyMitochondrial Event Localizer

Related Articles