Summary
Yağ içerik analizi rutin fare obezite modellerinde kullanan çalışmalar yapılır. Küçük hayvan CT görüntüleme ve analiz Gelişen yöntemleri boyuna ayrıntılı zengin yağ içeriği analiz için sağlanmaktadır. Küçük hayvan BT görüntüleme, analiz ve görselleştirme gerçekleştirmek için adım prosedürleri Burada detaylı bir adım.
Abstract
Obezite yüksek morbidite ve mortalitenin yanı sıra yaşam kalitesinde azalma ölçümleri ile ilişkilidir. Hastalığı katkıda kesin yatan mekanizmaları henüz tarif ediliyor olsa 1 Hem çevresel ve genetik faktörler, obezite ile ilişkilidir. 2,3 Birkaç küçük hayvan Obezitenin modelleri geliştirilmiştir ve çeşitli çalışmalarda istihdam edilmektedir. 4 bu deneyler için kritik bir bileşeni çeşitli koşullar altında, bölgesel ve / veya toplam hayvansal yağ içeriği verilerin toplanmasını içerir.
Obezite, küçük hayvan modellerinde yağ içeriği ölçmek için kullanılabilir Geleneksel deneysel yöntemler invaziv (yağ mevduat örneğin ex vivo ölçümü) içerir ve non-invaziv (örneğin Dual Enerji X-ray Absorbsiyometri (DEXA), veya (MR) Manyetik Rezonans) protokolleri, bunların her göreli dengeler sunuyor. Yağ içeriği ölçmek için Şu invaziv yöntemler detayları sağlayabilirorgan ve bölgeye özgü yağ dağılımı, ama feda etmek için konuları boyuna değerlendirmeler engel olacaktır. Tersine, mevcut non-invaziv stratejileri organ ve bölgeye özgü yağ dağılımı için sınırlı ayrıntıları, ama değerli boyuna değerlendirmesini sağlar. Adanmış küçük hayvan X-ışını bilgisayarlı tomografi (BT) sistemleri ve özelleştirilmiş analitik yöntemler, organ hem de yağ dağılımı ve boyuna profilleme bölgeye özgü analiz gelişi ile mümkün olabilir. Son raporlar yaşayan farelerde şişmanlık in vivo boyuna görüntülemede BT kullanımını onaylamıştır. 5,6 Burada birlikte Carestream Moleküler Görüntüleme Albira BT sistemi kullanan / total yağ hacim ölçme, analiz ve görselleştirme sağlayan değiştirilmiş bir yöntem sağlamak PMOD ve Volview yazılım paketleri ile.
Protocol
1. Hayvanlar
- Sonuçlar, aşağıdaki rapor için, üç, dört fare C57BL/6J B6.V-Lep ob / J fareleri Jackson Laboratories (Bar Harbor, Ana, USA) elde edildi. B6.V-Lep ob / J farelerde obezite erken modellerinden birini temsil eden ve aktif araştırılmış kalır. B6.V-Lep ob / J fareler artmış adiposit büyüklüğü ve sayısı ile karakterize bir fenotip sergilemek ve yabani tip farelere oranla üç kat daha fazla ağırlığa ulaşabilen. Burada 7,8, B6.V-Lep ob / J farelerde olumlu olarak istihdam edildi BT bazlı yağ içeriği ölçümleri için Albira BT sisteminin uygulanabilirliğini göstermek için bir obez fenotip için kontrolü.
- Hayvanların yaklaşık 12 haftalık ulaştığında görüntüleme yapıldı. (B6.V-Lep ob / J farelerde Obezite tezahür yaş 4 hafta sonra) olduğunu.
- Fareler Isofluorane (% 2.5 akış hızı) ile anestezi uygulandı ve görüntüleme için bir burun konisi kurulumu ile% 2.5 altında tutulmaktadır. Birimals Albira görüntü istasyonu ile birlikte verilen standart sıçan yatak (M2M Imaging Inc Cleveland, OH) eğilimli yerleştirilmiştir. Uzuvlar düzgün bir BT edinimi için gövde yanal yerleştirilmiştir.
- Görüntü alımı tamamlandıktan sonra, farelerin burun konisi kaldırılır ve ayaktan kadar bir kurtarma kafesine geri döndü.
2. Görüntü Alma ve İmar
- Görüntü satın Albira BT sistemi (Carestream Moleküler Görüntüleme, Woodbridge, CT) kullanılarak yapılmaktadır. Fareler Isofluorane (% 2.5 akış hızı) ile anestezi uygulandı ve görüntüleme için bir burun konisi kurulumu ile% 2.5 altında tutulmaktadır. Devralmalar 600 projeksiyonları kullanılarak, 115 mm uzunluğunda bir yatağa tarama yapıldı. X-ışını kaynağı 200 uA ve 45 kVp geriliminin bir akım ayarlanır ve sertleşmesine ışını bir 0.5 mm Al filtre kullanıldı.
- BT ayarları için yaklaşık radyasyon derin doz eşdeğeri 220 mSv idi ve sığ doz eşdeğeri 357,4 mSv idi. Budozda 20 kat rapor daha düşük LD50 değerlerine bitti. 9
- Görüntüler "Standart" parametreleri kullanarak Albira Suite 5.0 Reconstructor üzerinden FBP (Filtreli Arka Projeksiyon) algoritması kullanılarak yeniden inşa edilir. Bu kombine satın alma ve yeniden yapılanma ayarları, 125 mikron izotropik vokseller ile nihai bir görüntü elde Bütün hayvanlar analiz için yeterli sayılır. Detaylı bölgeye özgü analizi için, 35 mikron izotropik vokseller ile rekonstrüksiyon 90 mikron nihai bir çözüm için seçilebilir.
3. Image Analysis
Görüntü analizi PMOD (PMOD Teknolojileri LTD, Zürih, İsviçre) analiz yazılımı kullanılarak yapılır. Görüntüler toplam hacim yoğunluk-ilk doku ve yağ hacmine göre PMOD bölümlenmiş vardır.
3.1 Görüntüler hesaplama taleplerini en aza indirmek için analiz için azalabilir.
- Azaltmak için, ana Görünüm sekmesine gidin. Araçlar> azaltın.
- 2 2, 2 Y X seçeneğini seçin, ve Z.
- Değiştirin kontrol edin.
- Çalıştır'ı seçin.
Mesaj: azaltma tamamlandıktan sonra ekranlarda "kutusunu değişecek Sınırlayıcı".
3.2 Görüntüler sonraki hacim-of-ilgi (VOI) analizi için yatak ve burun konisi unsurları ortadan kaldırmak için kamufle edilebilir.
- Maskelemek için, Düzlemler gidin, Düzenler, Dönmeler, Ayna, 3D İşaretçiler> Uçaklar ve Düzenleri.
- Göster uçağı Z seçin.
- Z düzleminde burun konisi gidin.
- Ana VOI sekmesini seçin> vertices çizin.
- Hayvan etrafında faiz getirisi (ROI) bir bölge çiz burun hariç yatak ve burun konisi.
- SeçmekGerçek ROI kopyalayın.
- Sonraki dilim taşıyın ve burun ilgili uçakları ile tampon ROI yapıştırın.
- Gerekirse İB'leri ayarlamak için Edit Tepe Grubu kullanın.
- Burun konileri ötesinde ilk uçakları ROI Sil'i seçin.
- Burun konileri ötesinde ilk uçakları hayvan çevresi (hayvan yatağı hariç) kapsayacak şekilde yeni bir VOI oluşturun.
- VOI Araçlar> Maskeleme & Cebir gidin.
- Sağlanan diyalog kutusunda -1000 girin.
- Seçilen VOIs düğmesi dışında Maske voksellerden seçin.
Iletisi: ". Irreversible veri işlem Devam etmek istiyor musunuz?" görüntülenir.
- Evet seçeneğini seçin.
- Düzlemler gidin, Düzenler, Dönmeler, Ayna, 3D İşaretçiler> Uçaklar & Layçıkışları.
- Tüm uçak göster seçeneğini seçin.
- Bütünlüğü için VOI inceleyin.
- Kaydet seçeneğini seçin.
- Çözümle olarak kaydet.
- Dosya adı öneki değiştirin.
3.3 Birinci segment toplam hayvan birimi için resim:
- Araçlar> Dış seçin.
- Segmentasyon onay kutusunu işaretleyin.
- -300 Ila 3500 (abdominal yağ-bölge yoğunluk aralığında elde edilen yoğunluk aralığı referans) bir dizi girin.
- Segmentasyon Çalıştır'ı seçin.
- Segmentasyon bütünlüğünü inceleyin.
- Tamam seçeneğini seçin.
- ROI Kaldır 'ı seçin.
- VOI istatistikleri seçin.
Dolaylı istatistikleri toplam hacmi temsil eder.
- Bildirilen ses kaydedin.
3.4 Sonraki segment yağ hacmi için görüntü:
- Yağ hacimli segmentasyon için olmayan parçalı maskeli Resme geri dön.
- Maskeli kaydedilen veri dosyasını yüklemek için) Yük penceresinde Çözümle kutusunu işaretleyin.
- Araçlar> Dış seçin.
- Segmentasyon onay kutusunu işaretleyin.
- -50 -200 Bir dizi girin.
- Segmentasyon Çalıştır'ı seçin.
- Segmentasyon bütünlüğünü inceleyin.
- Tamam seçeneğini seçin.
- VOI istatistikleri seçin.
Rapor istatistikleri yağ hacmi temsil eder.
- Bildirilen ses kaydedin.
- Kaydet seçeneğini seçin.
- Çözümle olarak kaydet.
- Dosya adı öneki değiştirin.
- Araçlar> Dış seçin.
- Morfolojik onay kutusunu işaretleyin. Morfolojik görünümü görüntülenir.
- Erozyon seçin.
- Tamam seçeneğini seçin.
- Araçlar> Dış seçin.
- Morfolojik onay kutusunu işaretleyin. Morfolojik görünümü görüntülenir.
- Genleşme seçin.
- Tamam seçeneğini seçin.
4. CT Görüntüler Görselleştirme
4.1 VolView v3.2 (Kitware, Clifton Park, NY, ABD) segmente görüntülerin 3D render görsel ekranlar oluşturmak için kullanılmıştır.
- Pop-up pencerede varsayılan ayarları kullanın.
- Eklentileri menüsünü açın.
- Programı altında, birimleri birleştirme seçin.
- Birleştir Bileşenleri işaretini kaldırın.
- İkinci Giriş Ata'yı tıklatın.
- İkinci giriş için bölütlü yağ veri seçin.
- Pop-up pencerede varsayılan ayarları kullanın.
- Plug-in Uygula'yı tıklatın.
- Konu bir fare büyük görmek için çift tıklayın Cilt görünümü penceresi.
Renk / Opacity sekmesini 4.2 dön. Bileşeni açılan kutudan düzenlenmekte olduğunu hangi veri seti anlamına gelir. İki sürgü sekmesinin altında bulunan ve değerleri 0 ile 1 kullanarak, yerleşim içinde yer alan her bir bileşenin veri göreceli parlaklığı belirler. Bileşeni 1, th içine CT, bir renk düzeni gri kullanmayı tercih eder. Rengini değiştirmek için:
- Skaler Renk eşleme bölümü, renk sürgüleri birini çift tıklatın.
- Bir kaydırma kaldırmak için, kutunun dışına sürükleyin.
- Yeni bir sürgü eklemek için kaydırıcıyı alanı içinde herhangi bir yeri tıklatın.
- Sürgülerden birini çıkarın.
- Sol renk sürgüsünü siyah (skalar değer (S) = -19.000) olun.
- Doğru renk sürgüsünü beyaz ((S) = 15000) olun.
- Skaler Saydamlık haritalama kutusunda, kutusunu tıklatarak Yeni bir nokta oluşturmak. Bu pencere üç noktadan toplam verecektir.
- Orta noktası için ~ -3000 için (S) olarak değiştirin ve Opacity (O) değeri 0.
- Pencerenin sağ üçüncü noktasını seçin.
- Yaklaşık 32000 (S) değiştirin ve
- Birinci nokta, solda her yerde Opacity değerini 0 olarak ayarlanır kadar uzun olabilir.
- Yağ görünümünü düzenlemek gerekir bileşeni iki, değiştirin.
- Çift tıklayarak ve yanlış-renk haritası kırmızı yağ sola (H) kaydırıcıyı Hue kaydırarak kırmızı renk sürgüleri her değiştirin. Başka çok az yağ görünümünü ayarlamak için gerekli olmalıdır.
CT, yağ ve bindirme gösteren üç panelli rotasyon film oluşturmak için 4.3:
- Size bakacak şekilde arka dik konuma konu fare tıklayın ve sürükleyin.
- Komponent Ağırlıkları altında, iki 0 sadece BT gösterilecek Bileşen değerini ayarlayın.
- İnceleme> Kamera tıklayın.
- Çerçeveler fo bir dizi seçmekr rotasyon film (mevcut durum için, biz "36" seçti).
- 360 derece dönme X değerini değiştirin.
- Oluştur'u seçin.
- Pop-up iletişim kutusunda, CT adlı yeni bir klasör oluşturun ve dönme görüntüleri bir dizi çıktı, hangi tiff formatında kaydedin.
- Tek tek klasör içine, her zaman bunların tasarrufu, bu yağ görüntü için adım yanı sıra, üste konan yağ / CT görüntü için tekrarlanır.
4.4 ImageJ v 1.43u VolView çıkış görüntüleri kullanarak bir dönme film dosyası oluşturmak için kullanılmıştır.
- ImageJ, Dosya> İçe Aktar> Görüntü Sırası seçin.
- BT klasöründe ilk görüntü seçin. Yazılım otomatik olarak diğer dosyaları tespit etmek ve bir yığın olarak açılacaktır.
- Yağ ve bindirme dizileri açmak için tekrarlayın.
- Çözümle altında ROI yöneticisini açın> Araçlar> ROIYöneticisi.
- Gereksiz arka plan pikseller hariç tabi fare etrafında bir ROI çizin.
- ROI yöneticisi olarak, ROI eklemek için Ekle öğesini tıklatın.
- Farklı bir görüntü dizisi seçin.
- ROI yöneticisi, resim uygulamak için ROI tıklayın. Bu şekilde, kırpılan yığınlarının her mükemmel bir maç olacak.
- ROI tüm yığınları üzerinde olduğunda, ROI içinde sağ tıklayın.
- Çoğalt'ı seçin.
- Resmin geri kalanından ayırmak için ROI Yinelenen Yığın Kutusu seçin.
- Büyük resim yığınlarının kapatın.
- Her üç görüntü dizileri için bu yordamı yineleyin.
- Mesajı Image> Yığınlar> Araçlar> birlikte yığınları birleştirmek için birleştirin.
- Stack 1 BT seçin.
- Stack 2 Fat seçin.
- Resim penceresinin sol alt köşesinde Oyun seçerek önizleme olabilir üç panel, görüntü döndürme yığını şimdi var.
- AVI olarak film kaydetmek için Dosya> Farklı kaydet ...> AVI ...
- Kaydet'i tıklayın.
5.. Temsilcisi Sonuçlar
Üç WT (C57BL/6J) fareler ve dört obez (B6.V-Lep ob / J) fareler için Sonuçları Albira BT sistemi kullanan yağ / toplam hacim oranı ölçümleri bir temsilcisi burada örnek olarak bildirilmiştir. Aşağıdaki Şekil 1, bir temsilci sağlar obez farelerin BT görüntülerinin segmentasyon (yani toplam hacim ve yağ hacmi) için VolView v3.2 ile oluşturulan Gösterilebilecek.
0/3680fig1.jpg "/>
Şekil 1.. Temsilcisi CT yağ için parçalı görüntüler. Gri tonlamalı (A) Obez fare (B6.V-Lep ob / J) BT toplam hacmi, kırmızı (B) yağ hacmi, ve (C) görüntü birleştirme. Gri tonlamalı (D) WT fare (C57BL/6J) BT toplam hacmi, kırmızı (E) yağ hacmi, ve (F) görüntü birleştirme.
Toplam hacmi, yağ hacimleri ve hesaplanan yağ / toplam hacim oranları, her WT fare ve her obez fare için Tablo 1'de bildirilmiştir. WT grubu ve obez grup için ortalama / total yağ hacim oranı sırasıyla 0.09 ve 0.42 (Şekil 2). Obez farelerin karşı WT fareler için / total yağ hacim oranları (p = 0.001) anlamlı bir fark bulunmuştur.
| WT (C57BL/6J) | Toplam (cm 3) | Yağ (cm 3) | Toplam / Yağ Oranı | Obez (B6.V-Lep ob | Toplam (cm 3) | Yağ (cm 3) | Toplam / Yağ Oranı |
| Hayvan 1 | 28.79 | 3.00 | 0.10 | Hayvan 1 | 66.25 | 26.75 | 0.40 |
| Hayvan 2 | 33.25 | 3.05 | 0.09 | Hayvan 2 | 61.15 | 26.31 | 0.43 |
| Hayvan 3 | 30.30 | 2.63 | 0.09 | Hayvan 3 | 64.19 | 25.7 | 0.40 |
| Hayvan 4 | 54.25 | 23.78 | 0.44 |
Tablo 1. Toplam hacmi, yağ hacmi,ve WT ve obez farelerin için yağ / toplam hacim oranları. Toplam ve yağ hacimleri PMOD VOI analizi kullanılarak parçalı görüntüler elde edilmiştir.
Şekil 2. Obez farelerin karşı WT fareler için yağ / toplam hacim oranları Ortalamalı. 0.09 ve 0.42, sırasıyla görüntülenir bulundu WT (C57BL/6J) ve obez (B6.V-Lep ob / J) / total yağ hacim oranları Ortalamalı. (Hata çubukları = tek standart sapma). WT karşı obez / total yağ hacim oranları (p değeri = 0.001) anlamlı bir fark bulunmuştur.
Discussion
Burada, B6.V-Lep ob / J fareler kullanan biz Albira BT sistemini kullanarak küçük bir hayvan modelinde yağ içeriği ölçümler yapılabilirliğini gösterdik. Bu ölçümler, grup içi ve grup içi ölçümlerin karşılaştırılması için beklentileri ile tutarlıdır. Öncelikle, temsili sonuçlar bu yöntemler kullanılarak hem WT ve obez farelerin grupta toplam / yağ hacim oranları ölçümleri sınırlı bir grup-içi değişkenlik vurgulamak burada sağlanan. İkincisi, WT karşı obez farelerde / total yağ hacim oranları önemli ölçüde farklıdır. Son olarak, WT karşı B6.V-Lep ob / J fareler için göreceli toplam yağ kitlesi ve vücut yağ yüzdesi için rapor önceki değerleri ile (gösterilmemiştir) karşılaştırmalara dayanarak, WT karşı toplam / yağ hacim oranları için ölçümler B6.V- lep ob / J fareler beklenen aralık, 7, 8 alanına girerler.
Burada ayrıntılı yöntemler diğer m uygulanan veya adapte olabilirodels ve / veya çalışma hedefleri. Rekonstrüksiyon parametrelerde değişiklikler, belirli hedeflere ulaşmak için gerekli olabilir. Örneğin, Judex ve ark. (2010) 50 mikron çözünürlüklü görüntüler, bazı bölgeye özel analizler için gerekli olduğunu bildirdi. Bir resmin bir cm izotropik hacimleri "HR" rekonstrüksiyon seçeneğini kullanarak Albira 5.0 Suite Reconstructor 35 mikron rekonstrüksiyon için seçilebilir. Albira BT sistemi bölge ve organ spesifik yağ içeriği ölçümleri için kullanılmıştır sonra BT bazlı yağ içerik analizi tam yararları (yani aynı anda bölge ve organ spesifik yağ hacim ölçümleri ve boylamasına ölçümleri) Albira BT sistemi için fark edilebilir.
Sonuç:
Burada X-ray BT kullanarak yaşayan farelerde yağ miktarının ölçümü için adım yöntemi ile ayrıntılı bir adımı oluşturuyor. Biz BT verileri bir Albira görüntü istasyonunu kullanarak ayarlar satın aldı ve daha sonraki segmentasyon ve ana yapıldıPMOD yazılım paketi kullanarak parçalama. Son olarak, bütün hayvan içinde facile oluşturma ve yağ dokusu dağılımı görselleştirme izin için yönergeler sağlar.
Disclosures
Todd A. Sasser Shengting Li, Sean P. Orton ve Seth T. Gammon Carestream Moleküler Görüntüleme çalışanları vardır. Carlos Correcher Oncovision bir çalışanı olduğunu, Gem-Imaging Matthew Leevy Carestream Moleküler Görüntüleme için bir danışman SAW.
Acknowledgments
Biz sıcak bu proje için mali destek için Notre Dame Görüntüleme Entegre Tesisi (NDIIF) ve Carestream Health teşekkür ederiz.
References
- Clarke, P. J., O'Malley, P. M., Schulenberg, J. E., Johnston, L. D. Midlife and Socioeconomic Consequences of Persistent Overweight Across Early Adulthood: Findings From a National Survey of American Adults (1986-2008). Am. J. Epidemiol. , (2008).
- Brockman, G., Bevova, M. Using Mouse Models to Dissect the Genetic of Obesity. TRENDS in Genetics. 18, 367-376 (2002).
- Bray, G. A. Progress in Understanding the Genetics of Obesity. Journal of Nutrition. 127, Suppl 5. 940S-942S (1997).
- Carroll, L. Mouse Models of Obesity. Clinics in Dermatology. 22, 345-349 (2004).
- Judex, S., Luu, Y. K., Ozcivici, E., Adler, B., Lublinsky, S., Rubin, C. T. Quantification of Adiposity in Small Animal Rodents using Micro-CT. Methods. 50, 14 (2010).
- Luu, Y. K., Lublinsky, S., Ozcivici, E., Capilla, E., Pessin, J. E., Rubin, C. T., Judex, S. In Vivo Quantificaiton of Subcutaneous and Visceral Adiposity by Micro Computed Tomography in a Small Animal Model. Med. Eng. Phys. 31, 34-41 (2009).
- Medina-Gomez, G., Gray, S. L., Yetukuri, L., Shimomura, K., Virtue, S., Campbell, M., Curtis, R. K., Jimenez-Linan, M., Blount, M., Yeo, G. S., Lopez, M., Seppänen-Laakso, T., Ashcroft, F. M., Oresic, M., Vidal-Puig, A. PPAR gamma 2 prevents lipotoxicity by controlling adipose tissue expandability and peripheral lipid metabolism. PLoS Genet. 3, e64 (2007).
- Sakkou, M., Wiedmer, P., Anlag, K., Hamm, A., Seuntjens, E., Ettwiller, L., Tschöp, M. H., Treier, M.A role for brain-specific homeobox factor bsx in the control of hyperphagia and locomotory behavior. Cell Metab. 5, 450-463 (2007).
- Patchen, M. L., MacVittie, T. J., Souza, L. M. Postirradiation treatment with granulocyte colony-stimulating factor and preirradiation WR-2721 administration synergize to enhance hemopoietic reconstitution and increase survival. International Journal of Radiation Oncology. 22, 773-779 (1992).
