2017년 3월 19일
많은 생물학적 구조 어려운 현대 형태 계측 학적 방법을 적용 할 수있어 쉽게 정의 최적 부족하다. 여기에서 우리는 크기를 정량화하고 변화를 형성하는 데 사용되는 세미 랜드 마크를 정의하는 계산 방법 다음 해부 및 microCT 스캔을 포함하여 마우스 음경 골 (음경의 뼈), 공부하는 방법을 설명한다.
이 해부 및 형태측정 분석의 전반적인 목표는 생쥐의 음경골과 같이 복잡한 형태를 가진 구조를 연구함에 있어 본 형태측정 방법론의 견고함을 입증하는 것입니다. 우리는 길이나 너비 치수를 측정하는 것과 같은 기존의 baculum 변이 측정 방식이 곡률과 형태의 복잡성에 대한 모든 정보를 소실한다는 점을 깨닫고 이 연구에 대한 아이디어를 처음 얻었으며, 이에 따라 관심 있는 모든 뼈나 구조의 크기 및 형태 변이를 3차원으로 정량화하는 이 방법을 고안하였습니다. 이 기술의 주요 장점은 랜드마크가 없는 구조에 현대적인 형태측정학을 적용할 수 있다는 점입니다.
이는 복잡한 구조에 대해 개선된 반복 측정 방법을 제공함으로써 해당 분야를 발전시킬 것입니다. 안락사시킨 성성숙 수컷 마우스를 등으로 눕히고, 전정 개구부의 외측에 엄지손가락으로 압력을 가하여 음경을 돌출시킵니다. 음경이 나오면, 전정 피부를 통해 조직을 가능한 한 멀리 확장합니다.
다음으로, 가위를 사용하여 baculum이 위치한 귀두 근위측의 음경체를 절단하여 음경을 분리합니다. 그런 다음 마이크로원심분리 튜브에 담긴 약 200 µL의 수돗물에 음경을 완전히 침전시킵니다. 조직을 연화시키기 위해 약 50 °C에서 3~5일 동안 배양합니다.
조직 연화 처리는 발거 중 뼈가 파손될 가능성을 줄여줍니다. 배양 후, 해부 현미경과 포셉을 사용하여 baculum 주변의 조직 대부분을 제거합니다. 육안 해부 후, 70% 에탄올을 가볍게 분사하여 남은 조직을 밀어내고 뼈를 세척합니다.
그런 다음 적출한 음경골을 새로운 마이크로 원심분리 튜브에 넣고, 캡을 연 채로 실온에서 뼈를 건조시킵니다. 우선 뼈를 배치할 재료를 준비합니다. CT 스캔용 원통형 홀더를 플로리스트용 폼 벽돌에 눌러 고정합니다.
그 다음 결과물인 원통형 폼을 꺼내어 2에서 5cm 두께의 폼 조각으로 자릅니다. 이제 스캔 중 간섭을 최소화하기 위해 개별 조각의 주변부에 건조된 bacula 10~15개를 플로리스트 폼에 꽂습니다. 추후 식별을 위해 뼈의 정확한 방향을 기록해 둡니다.
다음으로, 폼에 고정된 뼈를 micro CT 홀더에 조심스럽게 넣고 홀더를 micro CT 50 스캐너에 장착합니다. micro CT 50 스캐너를 다음과 같이 설정합니다. 90 kilovolt pascals, 155 angstroms의 복셀 크기, 5 milliliter 알루미늄 필터, 180도당 750회의 투영, 그리고 500 millisecond의 노출 시간을 사용합니다.
그런 다음 검체를 스캔하십시오. Baculum 뼈는 설명된 프로토콜에 따라 절제, 준비 및 스캔되었습니다. 많은 수의 뼈를 하나의 CT 스캔에 함께 넣을 수 있습니다.
그 후 이미지들은 텍스트 프로토콜에 설명된 대로 계산 기하학을 사용하여 처리되었습니다. 이 이미징 프로세스는 광범위한 뼈 및 기타 관심 대상의 연구에 적용 가능할 것입니다. 이 분석은 대상의 랜드마크 특징에 대한 상세한 정보를 제공하며 고도로 자동화되어 있습니다.
이 과정은 369개의 bacula를 분석하는 동안 약 10회의 수동 조정만 필요했습니다. 고무적인 점은 우리의 방법이 매우 다양한 복잡한 구조에 적용될 수 있다는 것입니다. 이러한 방법들을 통해 우리는 baculum의 크기와 모양을 3차원으로 정량화할 수 있었습니다.
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본 연구는 쉽게 정의할 수 있는 지표(landmark)가 부족한 쥐의 음경 내 뼈인 바큘룸(baculum)을 분석하기 위한 강력한 형태측정학적 방법론을 제시합니다. 해부 및 microCT 스캔을 통해 세미-랜드마크(semi-landmarks)를 이용하여 크기와 형태의 변이를 정량화함으로써, 복잡한 생물학적 구조에 대한 이해를 높였습니다.
마우스 음경골(baculum)과 같은 복잡한 생물학적 구조의 정량적 형태측정 분석은 전통적인 지표(landmark)가 없는 부위의 정밀한 측정을 가능하게 함으로써 초기 발견 단계의 중요한 공백을 해결합니다. 이러한 역량은 표현형 스크리닝의 예측 신뢰도를 높이며, 반복 가능하고 고해상도인 형태 및 크기 데이터를 제공함으로써 강력한 타겟 검증을 지원합니다. 이 접근 방식은 다양한 생물학적 시료에 대해 표준화된 정량적 형태 평가가 필요한 R&D 파이프라인에 폭넓게 적용 가능합니다.
이 형태측정 파이프라인은 초기 발견부터 리드 물질 확인까지 통합하여, 가설 기반 연구와 확장 가능한 스크리닝 워크플로우를 모두 지원합니다.