Методическая статья

Визуализация движений центромеры во время мейотической профазы у самцов Arabidopsis thaliana

826 просмотров

⸱

DOI:

10.3791/68569

⸱

24 октября 2025 г.

 ,  ,  , 
1Université Paris-Saclay, INRAE, AgroParisTech, Institute Jean-Pierre Bourgin for Plant Sciences (IJPB), 78000, Versailles, France

В этой статье

Краткое содержание

Движение хромосом во время мейотической профазы является плохо изученным явлением, которое имеет фундаментальное значение для образования спор. В этом протоколе описан метод получения, анализа и количественной оценки движений центромеры во время мейотической профазы в мужских мейоцитах Arabidopsis thaliana .

Аннотация

Мейоз — это клеточное деление, необходимое для полового размножения. Во время мейотической профазы гомологичные хромосомы материнского и отцовского происхождения узнают друг друга и связываются, чему способствует их быстрое движение в нуклеоплазме. Мейотические движения профаз основаны на прикреплении хромосом к ядерной оболочке и на цитоплазматических силах, передаваемых хромосомам через ядерную оболочку. У растений ограниченная доступность и хрупкость мужских мейоцитов внутри пыльников делают подходы к визуализации в реальном времени и анализ движения хромосом технически сложными. Действительно, эти движения очень быстры, и для их анализа необходимо найти оптимальные условия для захвата. Здесь описан эффективный метод захвата быстрых движений хромосом во время мейотической профазы самцов у Arabidopsis thaliana в покадровых фильмах путем отслеживания движений центромеров с флуоресцентными метками. Он основан на рассечении пыльников и получении изображений с помощью конфокальной лазерной сканирующей микроскопии (CLSM), в 3D и во времени. Получение мейотических z-стеков каждые 7 с обеспечивает достаточное разрешение для реконструкции и анализа траекторий помеченных центромер. Извлеченные данные впоследствии обрабатываются, что позволяет проводить количественный анализ этих хромосомных движений. Разработка моделей на основе этих данных имеет важное значение для понимания механизма быстрого движения хромосом, включая природу и интенсивность сил, управляющих этим процессом.

Введение

Мейоз – это фундаментальный биологический процесс, обеспечивающий достоверную передачу генетического материала от одного поколения к другому. Процесс мейоза делится на два последовательных раунда деления клеток, мейоз I и мейоз II. Мейозу I предшествует длительная профаза, во время которой гомологичные хромосомы узнают друг друга и спариваются. Во время этой расширенной профазы происходят многочисленные биологические процессы. Помимо спаривания гомологичных хромосом, эти хромосомы также подвергаются процессу, называемому синапсом. Синапс включает в себя образование белкового комплекса, известного как синаптонемный комплекс, который соединяет гомологичные хромосомы по их длине. Синаптонемный комплекс способствует гомологичной рекомбинации с последующим обменом генетическим материалом между гомологичными хромосомами и образованием кроссинговеров. Они устанавливают физическую связь между гомологичными хромосомами, способствуя их правильному выравниванию и сбалансированной сегрегации 1,2.

Известно, что во время распознавания гомологичных хромосом важную роль играют быстрые движения профазных хромосом (RPM). Исследования, проведенные на нескольких модельных видах, показали, что во время лептотена хромосомы прикрепляются к ядерной оболочке (NE). Они соединены с цитоплазматическим цитоскелетом через NE, через белковый комплекс LINC (Linker of Nucleoskeleton and Cytoskeleton)3. Силы, генерируемые в цитоплазме, передаются хромосомам через комплекс LINC, обеспечивая движение хромосом.

Изучение RPM имеет важное значение для понимания фундаментальных механизмов мейоза, особенно тех, которые участвуют в распознавании гомологичных хромосом. Однако для изучения этих движений требуются специальные эксперименты с визуализацией в реальном времени. Большинство исследований с визуализацией в реальном времени у A. thaliana сосредоточены на соматических тканях и вегетативных органах. Эти исследования были проведены для того, чтобы определить, как клетки дают начало органам4. Такие исследования проводились на меристемах5и корнях6. В последнее время несколько команд разработали методы наблюдения за развитием цветков, включая мейоз, в режиме реального времени у A. thaliana в течениенескольких дней. Однако эти протоколы также могут быть требовательными и сложными в настройке для большого количества образцов.

В данной статье представлен подробный протокол визуализации живых клеток и анализа динамики хромосом во время мейоза у A. thaliana. С помощью конфокальной микроскопии, простого метода подготовки образцов, в сочетании с флуоресцентным мечением хромосом, движение хромосом было зафиксировано с высоким пространственным и временным разрешением в течение коротких периодов времени. Протокол описывает подготовку тканей растений к визуализации, оптимизацию параметров визуализации для минимизации фототоксичности и максимального качества изображения, а также обработку изображений и анализ данных. Этот метод позволяет точно количественно оценить динамику центромер во время мейоза, что имеет решающее значение для понимания поведения хромосом, лежащего в основе успешного образования гамет. Эти знания имеют непосредственное значение для сельского хозяйства, особенно для совершенствования программ селекции сельскохозяйственных культур, облегчая изучение процессов спаривания хромосом и рекомбинации, которые влияют на фертильность и генетическое разнообразие.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Протокол

В этом протоколе используются трансгенные растения A. thaliana, экспрессирующие трансгены GFP-CENH3 и NUP54-RFP 9,10. Маркер CENH3 позволяет отслеживать движение центромер. Маркер NUP54 помечает ядерные поры и, таким образом, помогает различать ядро. Можно использовать и другие маркеры, но они должны быть устойчивыми к фотообесцвечиванию, так как образец постоянно освещается. Чтобы гарантировать, что маркер не подвергается фотообесцвечиванию, проведите эксперимент при тех же условиях лазера и параметрах съемки, а также убедитесь, что сигнал остается стабильным на протяжении всего времени получения изображения. Используемые реагенты и оборудование приведены в Таблице материалов.

1. Рост и культура растений

  1. Сейте семена прямо в горшки в теплице.
  2. Поместите горшки в теплицу при следующих условиях: 16 ч днем/8 ч ночью, 20 °C, 70% влажности.
  3. Дайте растениям развиваться в теплице примерно 4 недели. Растения должны достичь стадии, когда у них будет 5/6 цветочных стеблей (см. рисунок 1А).

2. Рассечение пыльников и подготовка предметного стекла

  1. Подготовьте предметное стекло, поместите в его центр распорку (двусторонний клей с перфорацией диаметром 9 мм, глубиной 0,12 мм), позаботившись о том, чтобы снять защитные пленки с каждой стороны. Эта распорка будет удерживать образец и создавать пространство между предметным стеклом и покровным стеклом.
  2. Налейте 8 μл водопроводной воды в центр прокладки.
  3. С помощью щипцов выберите соцветие из одного из основных стеблей (см. рисунок 1Б) (не используйте мелкие соцветия из появившихся стеблей).
  4. Поместите соцветие на новое предметное стекло под стереомикроскоп, оснащенный линейкой. Выберите цветочные бутоны примерно 0,5 мм в длину (рисунок 1С).
  5. С помощью острых иголок аккуратно раскройте бутоны, раздвигая чашелистики и лепестки, чтобы остались только пыльники. Следите за тем, чтобы не повредить пыльники и не дать им высохнуть.
  6. Аккуратно переложите пучки пыльников в воду в полость прокладки. Чтобы избежать обезвоживания, делайте это сразу после удаления чашелистиков и лепестков.
  7. Поместите несколько пучков пыльников внутрь полости распорки.
  8. Накройте предметное стекло покровным стеклоподъемником, не допуская появления пузырьков воздуха. Для этого налейте на покровное стекло 8 μл воды и осторожно переверните его, капнув каплю воды на полость распорки. Убедитесь, что пучки пыльников погружены в 16 μл воды, а покровное стекло хорошо приклеено к распорке (см. Рисунок 1D; Рисунок 2).

3. Покадровая съемка конфокальной микроскопии – настройка визуализации

ПРИМЕЧАНИЕ: Способ настройки параметров визуализации зависит от используемой конфокальной системы. Более подробно о параметрах визуализации см. раздел Обсуждение . Изображения были получены с помощью CLSM и 20-кратного водно-иммерсионного объектива. Использование водно-иммерсионного объектива обеспечивает лучшее соответствие показателя преломления, так как биологический образец монтируется в воду.

  1. Настройте микроскоп, возбуждая GFP на длине волны 488 нм и обнаруживая его с помощью гибридного детектора в диапазоне от 494 нм до 547 нм.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Коэффициент усиления смещения гибридного детектора был установлен на 100. RFP возбуждается на длине волны 561 нм и регистрируется с помощью гибридного детектора в диапазоне от 584 до 629 нм. Коэффициент усиления смещения гибридного детектора был установлен на 130. Скорость сканирования составляет 400 Гц, а сканирование является двунаправленным. Применяется среднее значение по линии, равное 2. Оба канала были захвачены одновременно, чтобы свести к минимуму время захвата. Мощность лазера была установлена на 15% для лазера с длиной волны 488 нм и 30% для лазера с длиной волны 561 нм.
  2. Локализуйте пыльник с помощью светлопольной подсветки.
  3. Используя канал светлого поля, определите мейотическую стадию на основе формы ячеек.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Для наблюдения оборотов необходимы зиготеновые или пахитеновые стадии. Изменение фокуса вдоль оси Z позволяет оценить 3D-форму клетки. На стадии лептотена мейоциты демонстрируют отчетливо квадратную форму, а ядрышко расположено в центре ядра, что делает их легко идентифицируемыми. Во время зиготеновой и пахитеновой стадий мейоциты начинают принимать трапециевидную форму, а ядрышко мигрирует к ядерной оболочке. К стадии диплотена мейоциты демонстрируют полностью округлую морфологию10.
  4. Визуализируйте пыльник в программном обеспечении. Сигнал RFP также является хорошим индикатором мейотической стадии клеток.
    Примечание: Мейоциты на стадии зиготен/пахитен демонстрируют мечение NUP54 в форме полумесяца, что соответствует скоплению ядерных пор на ограниченной территории СВ на этих стадиях (рис. 3А). При необходимости поверните пыльник так, чтобы он располагался горизонтально (см. рисунок 3).
  5. Определите размер изображения 400 на 150 пикселей, с цифровым зумом 4, центрируя пыльник на изображении.
  6. Определите толщину образца для визуализации, чтобы получить как можно больше интактных мейоцитов. Однако важно ограничить количество z-срезов, чтобы свести к минимуму время сбора. Для толщины 15 μм изготавливается 16 z-срезов. Z-стеки были получены с шагом 1,04 мкм.
  7. Чтобы выполнять непрерывные сборы данных, установите временной интервал равным нулю в разделе времени . С помощью микроскопа и описанных выше параметров время сбора данных для 16 срезов составляет около 6–8 с. Минимальная продолжительность сбора данных составляет 2 минуты, но может достигать 20 минут.
  8. Начните приобретение.

4. Анализ изображений – отслеживание движения Centromere

ПРИМЕЧАНИЕ: Для реконструкции движений центромеры требуется программное обеспечение для анализа изображений, способное отслеживать 3D-движение. Программное обеспечение будет назначать объект флуоресцентному сигналу на основе заданных параметров в каждый момент регистрации. Затем инструмент слежения автоматически анализирует движущиеся объекты и создает график происхождения.

  1. Предварительная обработка изображений
    1. Чтобы облегчить анализ движений, выполните обработку изображений после получения данных. Например, адаптивный процесс извлечения информации (алгоритм деконволюции) может быть использован для выявления мелких структур и деталей и улучшения качества изображения.
  2. Глобальное отслеживание центромер
    1. Отслеживание всех центромер изображения: Используйте модуль точечных индикаторов для автоматического отслеживания пятен (с течением времени).
    2. Выберите исходный канал, в данном случае зеленый. Укажите диаметр XY, 1 мкм, для центромеры с маркировкой GFP-CENH3. Обнаружение объектов идентифицирует все объекты на изображении (рис. 3B).
    3. Изменяйте качество обнаружения в зависимости от интенсивности сигнала с помощью графика в нижней части окна управления.
    4. Используйте алгоритм авторегрессионного отслеживания движения для отслеживания траекторий (рис. 3C). Визуализация всех траекторий позволяет легко идентифицировать мейоциты из соматических тканей (Видео 1).
  3. Отслеживание центромер в одном мейоците
    ПРИМЕЧАНИЕ: Используя программное обеспечение для 3D-визуализации, проверьте ядра и траектории и проанализируйте только те ядра, которые не повреждены и не были обрезаны ни на одном этапе сбора. Анализ обрезанного мейоцита приводит к ошибочным данным.
    1. Автоматическое отслеживание центромеры
      ПРИМЕЧАНИЕ: При анализе одного ядра процесс запускается заново.
      1. Используйте модуль spot для отслеживания пятен (во времени) на выбранном ядре, определяя соответствующую область интереса (ROI) с помощью опции Сегментировать только область интереса и отслеживать точки (по времени).
      2. Выберите ROI, который правильно включает ядро во всех трех измерениях и во времени. (Рисунок 4А).
      3. Используйте те же параметры, что и для всего пыльника для обнаружения центромеры (рисунок 4B) и отслеживания (рисунок 4C).
      4. На графике родословной (рис. 4F) обозначены все траектории. Траектории за пределами анализируемого мейоцита могут быть удалены (рис. 4В). Выделите треки и удалите их с помощью клавиши Delete на клавиатуре. Их можно легко идентифицировать с помощью 3D-просмотрщика программного обеспечения.
    2. Ручная коррекция слежения за центромерой
      ПРИМЕЧАНИЕ: В большинстве случаев траектории необходимо корректировать вручную, потому что программное обеспечение для слежения не может различать центромеры, которые находятся слишком близко друг к другу.
      1. Используйте режим редактирования для удаления или добавления объекта. Убедитесь, что объект добавлен в правильной плоскости.
      2. Вручную соедините новые объекты в режиме редактирования треков с помощью графика происхождения, после тщательного и тщательного личного анализа клетки в 3D. Рисунки 4E,G показывают скорректированные траектории на изображении мейоцита и на линейном графике соответственно. На видео 2 показаны траектории одного мейоцита после коррекции.
      3. Экспорт данных
        1. Экспортируйте данные отслеживания в формат программы для работы с электронными таблицами для упрощения дальнейшей обработки и анализа данных. Эти файлы содержат таблицы измерений, полученные в результате отслеживания, выполненного с помощью программного обеспечения.
        2. Убедитесь, что экспортируемый файл таблицы содержит следующие переменные: Время, в котором записывается временная точка каждого измерения; идентификатор трека, который однозначно идентифицирует каждый трек; Смещение Delta X, Y, Z, которое представляет собой изменение положения в трех измерениях в каждой временной точке; и положение X, Y, Z, в котором хранится абсолютное положение каждого объекта в пространстве.

5. Анализ данных

ПРИМЕЧАНИЕ: В этой части описывается рабочий процесс анализа данных с использованием скриптов R11 , выполняемых в RStudio12. Их можно получить из репозитория Data INRAE по адресу: 10.57745/V1NNFI. Все рисунки генерируются с помощью ggplot213 для визуализации вычисленных метрик. Скрипты последовательно выполняют следующие шаги: meiomove-sub-config. Сначала выполняется скрипт R для инициализации среды R, загрузки необходимых библиотек и определения глобальных переменных. Ссылка на скрипт: https://doi.org/10.57745/V1NNFI

  1. Чтение и выбор данных
    ПРИМЕЧАНИЕ: Используемый скрипт хранится как: meiomove-sub-loader.R."
    1. Соберите все отдельные файлы Excel, содержащие данные отслеживания, и объедините их в один консолидированный файл.
    2. Сохраните объединенный файл в формате TSV (значения, разделенные табуляцией), чтобы обеспечить совместимость с дальнейшими этапами обработки данных.
    3. Вычисляйте положения x, y, z путем накопления значений смещения с течением времени, обеспечивая точное восстановление пространственной траектории каждого отслеживаемого объекта. Это было сделано для компенсации ошибки в программном обеспечении, которая экспортировала неправильные позиции XYZ.
  2. Очистка данных
    ПРИМЕЧАНИЕ: Используемый скрипт хранится как: meiomove-sub-clean.R."
    1. Удалите короткие дорожки, определяемые как трассы с минимальной продолжительностью 50 с. Эти дорожки не содержат достаточного количества данных для содержательного анализа, так как они могут вносить шум или неточности.
    2. Определите и удалите треки, положение которых (X, Y, Z) остается постоянным с течением времени, так как они указывают либо на артефакты, либо на статические структуры, которые не имеют отношения к анализу.
    3. Отфильтруйте отсутствующие значения смещения (записи NA), чтобы обеспечить целостность данных и избежать вычислительных ошибок на последующих этапах.
    4. Обнаруживайте и удаляйте треки, в которых значения смещения, полученные с помощью программного обеспечения для анализа изображений, значительно отличаются от пересчитанных, обеспечивая согласованность и надежность данных слежения.
  3. Коррекция дрейфа мейотических клеток
    ПРИМЕЧАНИЕ: Используемый скрипт также хранится как: meiomove-sub-clean.R.
    1. Учет возможного дрейфа во время сбора данных путем различения мейотических и соматических центромер. Этот шаг гарантирует, что наблюдаемые движения соответствуют биологическим процессам, а не экспериментальным артефактам.
    2. Применяйте коррекцию дрейфа путем регулировки положения мейотических клеток относительно соматических клеток, которые служат устойчивым ориентиром.
  4. Генерация выходных данных
    ПРИМЕЧАНИЕ: Используемый скрипт хранится как: meiomove-sub-metrics.R."
    1. Рассчитывайте мгновенную скорость на каждом временном шаге, чтобы отслеживать изменения скорости движения с течением времени.
    2. Рассчитайте угол поворота, который представляет собой изменение направления движения между последовательными временными шагами, что позволяет получить представление о шаблонах траекторий. Результат сохраняется в виде: results/dataframes/metrics-by-step.tsv (выход 1).
    3. Вычислите коэффициент охвата с помощью celltrackR14, который количественно определяет, насколько далеко отслеживаемый объект перемещается относительно своего начального положения, что дает представление об исследовательском поведении. Результат сохраняется в виде: results/dataframes/metrics-celltrackr.tsv (Выход 2).
    4. Вычислите среднюю скорость для каждого отдельного трека, чтобы суммировать характеристики движения за весь период наблюдения. Рассчитайте средний угол поворота для каждой гусеницы, чтобы проанализировать общую направленность движения и поведенческие закономерности. Результат сохраняется в виде: results/dataframes/metrics-by-id.tsv (выход 3).
    5. Определите положение центроида на каждом временном шаге для каждой дорожки ячейки. Центроид — это среднее арифметическое положений центромеры в данном мейоците.
    6. Вычислите размер центроида на каждом временном шаге, который обеспечивает меру пространственного дисперсии центромер вокруг их среднего положения. Изменения размера центроида с течением времени дают информацию о глобальной согласованности между центромерными дорожками. Результат сохраняется в виде: results/dataframes/metrics-by-cell.tsv (выход 4).
    7. Вычисление взаимной корреляции скорости для анализа взаимосвязей между динамикой движения различных отслеживаемых объектов, выявления потенциальных скоординированных поведений. Результат сохраняется в виде: results/dataframes/metrics-correlations.tsv (выход 5).
    8. Вычислите среднеквадратичное смещение (MSD) для каждой гусеницы — ключевую метрику, которая количественно определяет среднее квадратичное расстояние, пройденное центромерами за заданные временные интервалы (временные задержки) для характеристики типа движения.
      Примечание: Изучая то, как MSD развивается с возрастающей временной задержкой, можно сделать вывод о том, является ли движение преимущественно диффузионным или ограниченным, тем самым обеспечивая понимание лежащего в основе динамического поведения. Результат сохраняется в виде: results/dataframes/metrics-msd.tsv (выход 6).

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Результаты

Был разработан быстрый протокол для визуализации движений хромосом во время профазы мейоза у Arabidopsis thaliana, позволяющий проводить многократные покадровые съемки и, таким образом, анализировать большой набор данных. Мейоциты, экспрессирующие маркер GFP, позволяющий визуализировать центромеры, и маркер RFP, позволяющий визуализировать ядро, визуализируются в течение 4 минут в соответствии с описанным протоколом.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Обсуждение

Текущий протокол позволяет визуализировать in vivo и анализировать движение центромеры во время мейотической профазы у Arabidopsis thaliana. Этот протокол может быть реализован с помощью вертикального или перевернутого конфокального микроскопа, что делает его доступным для большинства лабораторий, оснащенных конфокальной технологией. Несмотря на то, что конфокальные системы различаются по скорости сканирования, чувствительности, детекторам и способности разделять длины ...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Раскрытие информации

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Благодарности

Эта работа проводилась при поддержке Института Жан-Пьера Бургена Plant Observatory, технологических платформ PO-Plants и PO-Cyto. Это исследование было профинансировано ANR (MeioMove ANR-21CE12-0042: M.G., P.A., L.C., S.L., и DYSCORD ANR-23-CE20-0036-02, M.G., L.C.). Институт Жан-Пьера Бургена пользуется поддержкой Института наук о растениях Сакле (ANR-17-EUR0007).

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье
ИмяКомпанияКаталожный номерКомментарии
Места размноженияTREF (Jiffy)101820/02227861
Конфокальный микроскопLeicaTCS SP8 AOBS (Акустооптический разделитель луча)
Конфокальное программное обеспечениеLeicaПрограммное обеспечение LAS X 3.5.0.18371
КоверслипыPaul Marienfeld GmbH10705222x22 No1,5H
ЩипцыIdeal-Tek4.SA.0Высокоточные пинцеты
GFP:CENH3Рави и др. 2010Семена Arabidopsis thaliana, используемые здесь
ggplot2  ggplot2: Элегантная графика для анализа данных  Reference13https://ggplot2.tidyverse.org
Рукоятка для иглХаммахерРукоятка для петли, длина 170 мм
ИмарисОксфордские инструментыИмарис 9.7.2Анализ изображений — модуль «Spot»
ОбъективLeicaHC PL APO CS2 20 раз;/0.75 IMM
МолнияLeicaАдаптивная деконволюцияАвтоматизированное интеллектуальное извлечение информации из конфокальных данных
ОсвещениеVEGELEDApollo LL252-Gen2
ИглыWatkins& ДонкастерE3 контакты .0124" (.31mm) x 25mm
NUP54:RFPCromer и др. 2024Семена Arabidopsis thaliana, используемые здесь
ГоршкиТЕКУ (ПОППЕЛЬМАНН)VDF 7x7x6,5 см
RКоманда RCoreR: Язык и среда для статистики    Вычисления. R Foundation for Statistical Computing, Вена, Австрия.  Reference11https://www.R-project.org/  
RstudioКоманда Posit  RStudio: Интегрированная среда разработки для R. Posit Software, PBC, Бостон, Массачусетс. Reference12http://www.posit.co/
СлайдыKNITTEL GLASS10000326x76x1,0 мм
СпейсерыТермофишерПрокладка Secure-Seal, 8 скважин, диаметром 9 мм, глубиной 0,12 ммРазрезать каждый прокладочный элемент отдельно
СтереомикроскопыNikonSMZ800

Ссылки

  1. Zickler, D., Kleckner, N. Meiotic chromosomes: Integrating structure and function. Annu Rev Genet. 33 (1), 603-754 (1999).
  2. Zickler, D., Kleckner, N. Meiosis: Dances between homologs. Annu Rev Genet. 57 (1), 1-63 (2023).
  3. Kim, H. J., Liu, C., Dernburg, A. F. How and why chromosomes interact with the cytoskeleton during meiosis. Genes (Basel). 13 (5), 901(2022).
  4. Harline, K., Roeder, A. H. K. An optimized pipeline for live imaging whole Arabidopsis leaves at cellular resolution. Plant Methods. 19 (1), 10(2023).
  5. Prunet, N. Live confocal imaging of developing Arabidopsis flowers. J Vis Exp. (122), e55156(2017).
  6. Peng, Z., Jiao, Y., Wang, Y. Live imaging of Arabidopsis shoot primordia via a confocal laser scanning microscope. STAR Protoc. 4 (2), 102217(2023).
  7. Prusicki, M. A., et al. Live cell imaging of meiosis in Arabidopsis thaliana. eLife. 8, e42834(2019).
  8. Valuchova, S., et al. Imaging plant germline differentiation within Arabidopsis flowers by light sheet microscopy. ELife. 9, e52546(2020).
  9. Ravi, M., Chan, S. W. L. Haploid plants produced by centromere-mediated genome elimination. Nature. 464 (7288), 615-618 (2010).
  10. Cromer, L., et al. Rapid meiotic prophase chromosome movements in Arabidopsis thaliana are linked to essential reorganization at the nuclear envelope. Nat Commun. 15 (1), 5964(2024).
  11. R: A language and environment for statistical computing. , at https://www.R-project.org/ (2021).
  12. RStudio: Integrated development environment for R. , at http://www.posit.co/ (2025).
  13. Wickham, H. Data Analysis. ggplot2. , 189-201 (2016).
  14. Wortel, I. M. N., et al. CelltrackR: An R package for fast and flexible analysis of immune cell migration data. Immunoinformatics. 1 - 2, 100003(2021).
  15. Lee, C. -Y., et al. Mechanism and regulation of rapid telomere prophase movements in mouse meiotic chromosomes. Cell Rep. 11 (4), 551-563 (2015).
  16. Nozaki, T., Weiner, B., Kleckner, N. Rapid homologue juxtaposition during meiotic chromosome pairing. Nature. 634 (8036), 1221-1228 (2024).
  17. Fang, Y., Spector, D. L. Centromere positioning and dynamics in living Arabidopsis plants. Mol Biol Cell. 16 (12), 5710-5718 (2005).
  18. Arpòn, J., Gaudin, V., Andrey, P. A method for testing random spatial models on nuclear object distributions. Plant Chromatin Dynamics: Methods and Protocols. 1675, 493-507 (2018).

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Перепечатки и разрешения

Запросить разрешение на повторное использование текста или иллюстраций этой статьи JoVE

Запросить разрешение

Теги

Похожие статьи