RESEARCH
Peer reviewed scientific video journal
Video encyclopedia of advanced research methods
Visualizing science through experiment videos
EDUCATION
Video textbooks for undergraduate courses
Visual demonstrations of key scientific experiments
BUSINESS
Video textbooks for business education
OTHERS
Interactive video based quizzes for formative assessments
Products
RESEARCH
JoVE Journal
Peer reviewed scientific video journal
JoVE Encyclopedia of Experiments
Video encyclopedia of advanced research methods
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
Solutions
Language
ru_RU
Menu
Menu
Menu
Menu
A subscription to JoVE is required to view this content. Sign in or start your free trial.
Research Article
Pascale Vonaesch1, Philippe J. Sansonetti1,2, Pamela Schnupf3
1Unité de Pathogénie Microbienne Moléculaire, INSERM U786,Institut Pasteur, 2Microbiologie et Maladies Infectieuses,Collège de France, 3Laboratory of Intestinal Immunity, Institut Imagine-INSERM UMR 1163,Université Paris Descartes-Sorbonne Paris Cité
Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.
Erratum Notice
Important: There has been an erratum issued for this article. View Erratum Notice
Retraction Notice
The article Assisted Selection of Biomarkers by Linear Discriminant Analysis Effect Size (LEfSe) in Microbiome Data (10.3791/61715) has been retracted by the journal upon the authors' request due to a conflict regarding the data and methodology. View Retraction Notice
Описывается метод качественного и количественного анализа образования гранулятов стенок в клетках млекопитающих после того, как клетки заражены бактериями и рядом различных стрессов. Этот протокол может быть применен для исследования реакции гранулы клеточного стресса в широком диапазоне хост-бактериальных взаимодействий.
Флуоресцентная визуализация клеточных компонентов является эффективным инструментом для исследования взаимодействия хозяев-патогенов. Патогены могут влиять на многие различные особенности инфицированных клеток, включая ультраструктуру органелл, организацию цитоскелетной сети, а также клеточные процессы, такие как образование стресс-гранулы (SG). Характеристика того, как патогенные процессы разрушают хост-процессы, является важной и неотъемлемой частью поля патогенеза. Хотя переменные фенотипы могут быть легко видны, точный анализ качественных и количественных различий в клеточных структурах, вызванных проблемой патогенов, необходим для определения статистически значимых различий между экспериментальными и контрольными образцами. Образование SG является эволюционно консервативным стрессовым ответом, который приводит к антивирусным ответам и уже давно изучается с использованием вирусных инфекций 1 . SG также влияет на сигнальные каскады и может иметь другой, еще неизвестный консек2 . Характеристика этой реакции стресса на патогены, отличные от вирусов, такие как бактериальные патогены, в настоящее время является новой областью исследований 3 . На данный момент количественный и качественный анализ образования СГ еще не используется обычно даже в вирусных системах. Здесь мы опишем простой способ индуцирования и характеризации образования SG в неинфицированных клетках и в клетках, инфицированных цитозольным бактериальным возбудителем, который влияет на образование СГ в ответ на различные экзогенные стрессы. Анализ формирования и состава SG достигается с использованием ряда различных маркеров SG и плагина детектора детектирования ICY, инструмента анализа изображений с открытым исходным кодом.
Визуализация взаимодействия хозяин-патоген на клеточном уровне является мощным методом получения информации о патогенных стратегиях и идентификации ключевых клеточных путей. Действительно, патогены могут использоваться в качестве инструментов для определения важных клеточных целей или структур, поскольку патогены развились, чтобы разрушить центральные клеточные процессы как стратегию их собственного выживания или распространения. Визуализация клеточных компонентов может быть достигнута путем рекомбинантного экспрессии флуоресцентно-меченых белков-хозяев. Хотя это позволяет проводить анализ в реальном времени, генерация клеточных линий с специфически меченными протеинами хозяина очень трудоемка и может привести к нежелательным побочным эффектам. Более удобным является обнаружение клеточных факторов с использованием специфических антител, поскольку одновременно можно проанализировать несколько факторов хозяина, и один из них не ограничивается конкретным типом клеток. Недостатком является то, что только статический вид может быть захвачен, поскольку анализ иммунофлуоресценции требует фиксации клетки-хозяинаион. Однако важным преимуществом иммунофлюоресцентной визуализации является то, что она легко поддается количественному и качественному анализу. Это, в свою очередь, может быть использовано для получения статистически значимых различий, чтобы дать новое представление о взаимодействиях хозяина-патогена.
Программы анализа флуоресцентного изображения являются мощными аналитическими инструментами для выполнения 3D и 4D-анализа. Однако высокая стоимость программного обеспечения и его обслуживание делают методы, основанные на бесплатном ПО с открытым исходным кодом, более привлекательными. Тщательный анализ изображений с использованием программного обеспечения для биоанализа ценен, поскольку он обосновывает визуальный анализ и при присвоении статистических значений повышает уверенность в правильности данного фенотипа. Ранее SGs анализировались с использованием бесплатного программного обеспечения ImageJ, что требует ручной идентификации отдельных SG 4 . Здесь мы предлагаем протокол для индукции и анализа клеточного SG-образования в контексте bacС использованием бесплатного программного обеспечения для анализа биоизображений с открытым исходным кодом ICY (http://icy.bioimageanalysis.org). Программное обеспечение для анализа биоизображения имеет встроенную программу обнаружения пятен, которая очень подходит для анализа SG. Он позволяет осуществлять точную настройку процесса автоматического обнаружения в определенных регионах интереса (ROI). Это устраняет необходимость в ручном анализе отдельных SG и устраняет смещение выборки.
Многие экологические стрессы вызывают образование SG, которые представляют собой фазовые плотные цитозольные, непембранные структуры диаметром от 0,2 до 5 мкм в диаметре 5,6 . Этот клеточный ответ эволюционно сохраняется у дрожжей, растений и млекопитающих и возникает, когда глобальный перенос белка ингибируется. Он включает в себя агрегацию застопоренных комплексов инициации трансляции в SGs, которые считаются местами для трансляционно-неактивных мРНК, позволяя избирательный перевод подмножества клеточных мРНК.При удалении стресса растворы SGs и глобальные показатели синтеза белка возобновляются. SG состоят из факторов инициации трансляции элонгации, белков, участвующих в метаболизме РНК, РНК-связывающих белков, а также белков и факторов леса, участвующих в передаче сигналов хозяина 2 , хотя точная композиция может варьироваться в зависимости от применяемого напряжения. Факторы окружающей среды, которые индуцируют образование SG, включают в себя голодное голодание, ультрафиолетовое облучение, тепловой шок, осмотический шок, стресс эндоплазматического ретикулума, гипоксию и вирусную инфекцию 2 , 7 , 8 . Значительный прогресс был достигнут в понимании того, как вирусы индуцируют, а также разрушают образование SG, в то время как мало известно о том, как другие патогены, такие как бактериальные, грибковые или простейшие патогены, влияют на этот ответ на клеточный стресс 1 , 7 .
ShigeLla flexneri - грамотрицательный факультативный цитозольный патоген человека и возбудитель тяжелой диареи или шигеллеза. Шигеллез является основным бременем общественного здравоохранения и ежегодно приводит к 28 000 смертей среди детей в возрасте до 5 лет 9 , 10 . S. flexneri заражает кишечный эпителий и распространяет клетку-клетку путем захвата цитоскелетных компонентов хозяина 11 , 12 . Инфекция эпителия поддерживает репликацию S. flexneri в цитозоле, но инфицированные макрофаги умирают в результате процесса воспаления клеточной смерти, называемого пироптозом. Инфекция приводит к массивному набору нейтрофилов и сильному воспалению, которое сопровождается теплом, окислительным стрессом и разрушением тканей. Таким образом, в то время как инфицированные клетки подвержены внутренним стрессам, вызванным инфекцией, такими как нарушение Гольджи, генотоксический стресс и перекрестная цитоскелетная перегруппировкаС, инфицированные клетки также подвергаются воздействию окружающей среды из-за воспалительного процесса.
Характеристика влияния инфекции S. flexneri на способность клеток реагировать на стрессы окружающей среды с использованием ряда маркеров SG продемонстрировала, что инфекция приводит к качественным и количественным различиям в составе SG 3 . Однако мало известно о других бактериальных патогенах. Здесь мы опишем методологию заражения клеток-хозяев цитозольным патогеном S. flexneri , стресс клеток с различными воздействиями окружающей среды, маркировку компонентов SG и качественный и количественный анализ формирования и состава SG в контексте инфицированных И неинфицированные клетки. Этот метод широко применим к другим бактериальным патогенам. Кроме того, анализ изображений SG-образования может быть использован для инфицирования вирусами или другими патогенами. Он может использоваться для анализа SGОбразование при инфицировании или влияние инфекции на образование SG в ответ на экзогенные стрессы.
1. Подготовка бактерий и клеток-хозяев
2. Бактериальная проблема клеток-хозяев
3. Индуцирование образования гранулятов путем добавления экзогенных стрессоров
4. Фиксация и анализ иммунофлуоресценции образования гранулята
ПРИМЕЧАНИЕ. Обработайте контроль иЭкспериментальные покровные стекла в то же время, чтобы избежать различий окрашивания, которые могут повлиять на анализ изображений на последующих этапах. Контрольные образцы не включают инфекции и без SG-индуцирующей терапии, а также инфицированные образцы с и без SG-индуцирующего лечения.
5. Флуоресцентная визуализация
ПРИМЕЧАНИЕ. Для оптимизации настройки обратитесь к руководству пользователя микроскопа.
6. Анализ изображений
ПРИМЕЧАНИЕ. Здесь описывается анализ SG на свернутых пакетах с использованием бесплатного ICY. Анализ изображений 3D-реконструкций также может быть выполнен с использованием другого специализированного программного обеспечения. Обнаружение SG может выполняться посредством полностью автоматизированного рабочего процесса, установленного для этого протокола (см. Http://icy.bioimageanalysis.org/protocol/Stress_granule_detection_in_fluorescence_imaging). Чтобы использовать этот протокол, ядра должны быть окрашены пятнами ДНК для программного обеспечения, чтобы найти центр каждой ячейки, и кромки клеток должны быть отмечены либо цитоплазматическим маркером (таким как eIF3b), либо актиновым пятном для программного обеспечения Для идентификации границ ячеек. Автоматический рабочий процесс может использоваться для проверки результатов, полученных вручную, или непосредственно для анализа, когда границы ячейки обнаруживаются с высокой степенью уверенности, что будетЗависит от плотности клеток и маркера, используемого для обнаружения границ клеток.
Чтобы объяснить и продемонстрировать протокол, описанный в этой рукописи, мы охарактеризовали изображение индуцированных клотримазолом SGs в клетках HeLa, инфицированных или не имеющих цитозольного патогена S. flexneri . Схема схемы представлена на рисунке 1 и включает вирулентные и авирулентные S. flexneri, просеянные на планшетах Конго, приготовление бактерий, инфекцию, добавление экологического стресса, фиксацию образца и окрашивание, получение изображений и количественное определение образцов, а также анализ изображений , Ряд различных стрессов может использоваться для индукции формирования SG, и для опроса доступны различные маркеры SG. EIF3b является каноническим маркером SG, который также явно окрашивает цитоплазматический отсек клетки и может использоваться для идентификации краев клеток. G3BP1 является широко используемым маркером SG, который объединяется в SG без какого-либо фонового окрашивания ( рисунок 2 A, B D ). Ячейки лучше всего изображать с помощью конфокального микроскопа, а стеки, покрывающие всю глубину ячейки, загружаются на бесплатный анализ изображений IMY ( рисунок 2 A-C ). Чтобы лучше идентифицировать инфицированные клетки и поместить клетки в инфицированную или неинфицированную группу для последующего анализа, полезно увеличить интенсивность окрашивания нуклеиновой кислоты ( рисунок 2 D ). В программном обеспечении для анализа изображений детектор пятна затем используется для идентификации SG в каждой из обозначенных ROI ( рисунок 2 E ) и генерируется двоичное изображение, которое отображает все идентифицированные SG ( рисунок 2 F ).
Анализ SG должен быть адаптирован к каждому проанализированному маркеру SG, и необходимо тщательно выбрать соответствующую настройку для анализа. Ориентация на SG maRker G3BP1, изменение требования к размеру пятна, обнаруженного или изменяющего чувствительность параметров обнаружения, приведет к различным результатам, как показано на рисунке 3 A-C . Выбор шкалы (1 - 3, хотя весы могут быть добавлены) основывается на размере пикселей и, следовательно, в более высоких масштабах, меньшие SG не будут учитываться и количество SGs уменьшится ( рис. 3 C ). Чувствительность измеряется от 1 до 100, причем 100 наиболее чувствительны. Увеличивая чувствительность, количество обнаруженных СГ увеличивается ( рисунок 3 C ). Таким образом, необходимо найти правильные настройки для минимизации ложных срабатываний и ложных негативов. Это лучше всего сделать, тщательно проанализировав визуальные эффекты, полученные для каждой настройки. Для G3BP1 наилучший результат дал шкала из 2 с чувствительностью 100 (2 - 100, выделенная красным). Шкала 2 с более низкой чувствительностью (50 или 25) оставила небольшуюСГ неучтенные (см. Оранжевые стрелки). Аналогичным образом, шкала из 3 оставила небольшую SG неучтенной, а шкала из 1 избыточной выборки. Важно отметить, что дополнительные шкалы могут быть добавлены, чтобы сосредоточиться только на больших SG, если это оправдано. Для eIF3b масштаб 2 с чувствительностью 55 (2 - 55) дал лучший результат для eIF3b (выделено красным), хотя красные стрелки выделяют либо под или избыточную выборку в масштабе 2 - 50 и 2 - 55 соответственно.
Как только параметры для анализа SG будут правильно настроены, данные могут быть проанализированы многими способами ( рисунок 4 ). Точечный детектор дает количество SG, обнаруженных в каждом ROI, так что неинфицированные и зараженные клетки могут сравниваться ( рис. 4 A ). Аналогично, указывается размер, в данном случае число пикселей, из которого можно вычислить площадь поверхности ( рисунок 4 B ). Распределение частоты plOts также полезно выделить сдвиги в размерах SG, обнаруженных в разных популяциях клеток. Здесь становится яснее полное отсутствие больших SG в инфицированных клетках S. flexneri , а также определенный сдвиг в распределении ( рисунок 4 C ). Кроме того, интенсивность (показанная здесь минимальная и максимальная интенсивность) дает информацию о качестве анализируемых СГ. Для инфицированных S. flexneri клеток СГ значительно менее интенсивны. Эти анализы предоставляют статистически значимую информацию как о качественном, так и количественном характере SG, сформированных в ответ на экзогенный стресс, когда клетки инфицированы или не имеют S. flexneri .

Рисунок 1 : Схема экспериментальной процедуры для инфицирования клеток S. Flexneri иДля анализа влияния образования SG инфекции. Конго-красную колонию и невирулентную конго-красно-негативную колонию собирают и выращивают O / N в триптическом соевом бульоне. Ночную культуру субкультивируют до поздней экспоненциальной фазы до того, как бактерии покрыты PLL для повышения адгезии. Принимающие клетки, выращенные на стеклянных покровных стеклах в 12-луночных планшетах, инфицированы бактериями в течение 30 мин. Контрольные клетки не инфицированы. Клетки промывают и обрабатывают индукторами напряжения, чтобы индуцировать образование SG либо путем замены среды средой, содержащей напряжение, либо подвержения клеток воздействию стрессовых условий, таких как тепло. Затем клетки фиксируют, пермеабилизируют, окрашивают иммунофлуоресцентными SG-специфическими маркерами и визуализируют с использованием конфокальной микроскопии. Z-проекции производятся с использованием ImageJ и анализируются с использованием детектора пятна программного обеспечения для анализа изображений. Затем данные анализируются. Нажмите здесь, чтобы посмотреть большуюEr версии этого рисунка.

Рисунок 2 : Анализ точечных детекторов клеток HeLa, инфицированных S. Flexneri, за 1,5 часа до добавления клотримазола в течение 1 часа. A. Иммунофлюоресцентное изображение z-проецирования, показывающее клетки, окрашенные маркерами SGIFFb и G3BP1, DAPI и актином. B. Такое же изображение, как в (A), но без пятна актина, чтобы выделить использование eIF3b для определения границ ячеек. C. Снимок экрана программного обеспечения для анализа изображений с помощью модуля детектора. D. Гейтинг зараженных и неинфицированных клеток, как видно из разных каналов. Чтобы увидеть все бактерии, интенсивность увеличивается. Клетки с более чем 1 бактерией, присутствующей в клетке, помечены красной звездой. E. Выход пятна detecАнализа отдельных ROI, с указанием названия ROI, количества пятен и их местоположения. F. Изображение пятен, обнаруженных в ROI. Шкала шкалы = 30 мкм. Нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Рисунок 3 : Сравнение различных параметров шкалы и чувствительности точечного детектора для обнаружения SG с помощью различных маркеров SG. A. Масштабирование к клеткам HeLa, инфицированным или отсутствующим S. flexneri, и окрашиванию DAPI и маркером SG G3BP1, и анализ в разных масштабах (размер пикселя - 1 - 3) и чувствительность (1 - 100). Графическое представление чисел SG в неинфицированных и инфицированных клетках, проанализированных в разных масштабах ( > B) и чувствительности ( C ). Visuals ( D ) и графическое представление ( E ) обнаружения SG-номера метки SG eIF3b для одного и того же изображения при изменении предела чувствительности без изменения отсечки размера пятна. Красные буквы и красные символы указывают на лучшие параметры. Красные стрелки указывают на ложные срабатывания и оранжевые стрелки на отсутствие обнаружения SG. Значения включают среднее значение со стандартным отклонением. Лучшие результаты выделены красным цветом. Выбранный статистический анализ включен для ясности с использованием значений p-значений суммы рангов Wilcoxon слева и F-критерия дисперсии справа. * = <0,05, ** = <0,01, *** = <0,001, ns = незначительно. Шкала шкалы = 10 мкм. Нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.
Es / ftp_upload / 55536 / 55536fig4.jpg "/>
Рисунок 4 : Анализ полученных данных с помощью точечного детектора, полученных из обработанных клотримазолом клеток HeLa, инфицированных S. Flexneri . A. Число G3BP1 SG на клетку в инфицированных и неинфицированных клетках HeLa. B. Площадь поверхности G3BP1-SG в инфицированных и неинфицированных клетках и их процентная частота распределения ( C ). D. Минимальные и максимальные значения интенсивности (произвольные) G3BP1-SG. Значения включают среднее значение со стандартной ошибкой. Выбранный статистический анализ включен для ясности с использованием значений p-значений суммы рангов Wilcoxon слева и F-критерия дисперсии справа. * = <0,05, ** = <0,01, *** = <0,001, ns = незначительно. Нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.
Авторам нечего раскрывать.
Описывается метод качественного и количественного анализа образования гранулятов стенок в клетках млекопитающих после того, как клетки заражены бактериями и рядом различных стрессов. Этот протокол может быть применен для исследования реакции гранулы клеточного стресса в широком диапазоне хост-бактериальных взаимодействий.
PS является получателем гранта Гран-при Билла и Мелинды Гейтс OPP1141322. PV был поддержан стипендией Швейцарского национального научного фонда «Early postdoc Mobility» и постдокторской стипендией Ру-Кантарини. PJS поддерживается грантом HHMI и ERC-2013-ADG 339579-Decrypt.
| Primary Антитела | |||
| eIF3b (N20), происхождение козы | Santa Cruz | sc-16377 | Надежный и широко используемый маркер SG. Цитозольное окрашивание позволяет провести разграничение клеток. Разведение 1:300 |
| eIF3b (A20), происхождение козы | Santa Cruz | sc-16378 | Та же мишень, что и eIF3b (N20) и в наших руках была идентична eIF3b (N20). Разведение 1:300 |
| eIF3A (D51F4), происхождение кролика (MC: моноклональный) | Cell Signaling | 3411 | Входит в состав мультибелкового комплекса eIF3 с eIF3b. Разведение 1:800 |
| eIF4AI, происхождение козы | Santa Cruz | sc-14211 | Рекомендовано (Ref # 13). Разведение 1:200 |
| eIF4B, происхождение кролика | Abcam | ab186856 | Хороший маркер гранул стресса в наших руках. Разведение 1:300 |
| eIF4B, происхождение кроличьих | клеток Signaling | 3592 | Рекомендовано Ref # 13. Разведение 1:100 |
| eIF4G, происхождение кролика | Santa Cruz | sc-11373 | Широко используемый маркер SG. (Ссылка # 13): может не работать хорошо в клеточных линиях мыши. Разведение 1:300 |
| G3BP1, происхождение кролика (MC: моноклональный) | BD Biosciences | 611126 | широко используемый маркер SG. Разведение 1:300 |
| тиа-1, происхождение козы | Santa Cruz | sc-1751 | Широко используемый маркер SG. Также может быть найден в телах P при наличии SG (Ref # 13). Разбавление 1:300 |
| Alexa-конъюгированные вторичные антитела | |||
| A488 anti-goat, происхождение ослик | Thermo Fisher | A-11055 | Cross абсорбированный. Разведение 1:500 |
| А568 антикозлятник, происхождение ослик | Термо Фишер | А-11057 | Кросс абсорбированный. Разведение 1:500 |
| A488 анти-мышь, происхождение ослица | Thermo Fisher | A-21202 | Разведение 1:500 |
| A568 анти-мышь, происхождение ослица | Thermo Fisher | A10037 | Разведение 1:500 |
| A647 анти-мышь, происхождение ослица | Thermo Fisher | A31571 | Разведение 1:500 |
| A488 анти-кролик, происхождение ослица Thermo | Fisher | A-21206 | Разведение 1:500 |
| A568 антикроличий, происхождение осел | Thermo Fisher | A10042 | Разведение 1:500 |
| <сильный>Другие Реагенты | |||
| Shigella flexneri | Доступен в различных лабораториях по запросу | ||
| Триптон Казеин Соя (TCS) бульон | BD Biosciences | 211825 | Стандартная питательная среда для Shigella, применение - бактериальный рост |
| TCS агар | BD Biosciences | 236950 | Стандартный ростовой агар для шигеллы, применение - рост бактерий |
| Congo red | SERVA Electrophoresis GmbH | 27215.01 | Инструмент для удаления шигеллов, потерявших вирулентность плазмида, применение - рост бактерий |
| Poly-L-лизин (PLL) | Sigma-Aldrich | P1274 | Полезно для покрытия бактерий для усиления инфекции, применение - инфекция |
| Гентамицин | Sigma-Aldrich | G1397 | Селективное уничтожение внеклеточных, но не цитозольных бактерий, применение - инфекция |
| HEPES | Life Technologies | 15630-056 | PH буфер полезен при инкубации клеток при РТ, применение - клеточная культура |
| Dulbecco's Modified Eagle Medium (DMEM) | Life Technologies | 31885 | Стандартная питательная среда для клеток HeLa, применение - клеточная культура |
| Фетальная телячья сыворотка (FCS) | Biowest | S1810-100 | 5% добавка для среды для культивирования клеток HeLa, применение - клеточная культура |
| Заменимые аминокислоты (NEAA) | Life Technologies | 11140 | разведение 1:100 для среды для культивирования клеток HeLa, применение - клеточная культура |
| DMSO | Sigma-Aldrich | D2650 | Разбавитель реагента, применение - клеточная культура |
| Арсенит | натрияSigma-Aldrich | S7400 | Мощный индуктор гранул напряжения (Примечание: высокотоксичный, требуется специальное обращение и утилизация), применение - индуктор |
| напряжения Клотримазол | Sigma-Aldrich | C6019 | Мощный индуктор гранул напряжения (Примечание: опасность для здоровья, требуется специальное обращение и утилизация), применение - индуктор напряжения |
| Параформальдегид (PFA | Electron Microscopy Scences | 15714 | 4% PFA используется для стандартной фиксации клеток, применение - фиксация |
| Triton X-100 | Sigma-Aldrich | T8787 | Используется при 0,03% для пермеабилизации клеток хозяина перед иммунофлуоресцентным окрашиванием, применение - пермеабилизация |
| A647-фаллоидина | Thermo Fisher | A22287 | Разведение происходит в 1:40, лучше всего добавляется во время вторичного окрашивания антителами, применение - окрашивание |
| DAPI | Sigma-Aldrich | D9542 | Окрашивание нуклеидной кислотой используется для визуализации как ядра хозяина, так и бактерий, применение - окрашивание |
| парапленки | Sigma-Aldrich | BR701501 | Парафиновой пленки подходит для иммунофлуоресцентного окрашивания покровных стекол, применение - окрашивание |
| Prolong Gold | Thermo Fisher | 36930 | Прочная монтажная среда, которая хорошо подходит для большинства флуорофоров, применение - монтаж |
| Mowiol | Sigma-Aldrich | 81381 | Дешевая и надежная монтажная среда, которая хорошо подходит для большинства флуорофоров, применение - монтаж |
| 24-луночный планшет для клеточных культур | Sigma-Aldrich | CLS3527 | стандартные планшеты для тканевых культур, применение - клеточная культура |
| 12 мм стеклянные покровные стекла | NeuVitro | 1001/12 | Поддержка клеточных культур для иммунофлуоресцентных применений, применение - клеточная поддержка |
| щипцами | Sigma-Aldrich | 81381 | Дешевый и надежный монтажный материал, который хорошо подходит для большинства флуорофоров, применение - монтаж< |
| strong>Программы и оборудование | |||
| Prism | GraphPad Программное обеспечение | для анализа данных и построения графиков с надежными возможностями статистического тестирования, применение - анализ данных | |
| Leica SP5 | Leica Microsystems | Confocal microsope, применение - изображение приобретение | |
| Imaris | Bitplane | Профессиональная программа анализа изображений, приложение - анализ данных | |
| Excel | Microsoft | Программа анализа данных и построения графиков, приложение - анализ данных |