Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
Click here for the English version

Biology

Acquiring Fluoreszenz Zeitraffer-Filme von Bäckerhefe und Analysieren von Einzel-Zell-Dynamics mit Transplantaten

Published: July 18, 2013 doi: 10.3791/50456

Summary

Wir präsentieren ein einfaches Protokoll zur Fluoreszenzmikroskopie Filme von wachsenden Hefezellen und eine GUI-basierte Software-Paket, um Single-Cell-Zeitreihen extrahieren zu erhalten. Die Analyse umfasst automatisierte Linie und Teilung Zeitzuweisung mit Sichtprüfung und manuelle curation der verfolgten Daten integriert.

Abstract

Fluoreszenz-Zeitraffer-Mikroskopie hat sich zu einem mächtigen Werkzeug für die Untersuchung vieler biologischer Prozesse auf der Ebene einzelner Zellen. Insbesondere bieten Filme Darstellung der zeitlichen Abhängigkeit der Genexpression Einblick in die Dynamik seiner Regelung, aber es gibt viele technische Herausforderungen zu erhalten und zu analysieren Fluoreszenz Filme von Einzelzellen. Wir beschreiben hier ein einfaches Protokoll mit einem kommerziell erhältlichen Gerät mikrofluidischen Kultur, solche Daten zu erzeugen, und ein MATLAB-basierte, grafische Benutzeroberfläche (GUI)-basierten Software-Paket, um die Fluoreszenz-Bildern zu quantifizieren. Die Software-Segmenten und Spuren Zellen, kann der Benutzer visuell kuratieren Fehler in den Daten und ordnet Linie und Teilung Zeiten. Die GUI weitere Analysen der Zeitreihe Ganzzell Spuren sowie deren erste und zweite zeitliche Ableitung zu erzeugen. Während die Software wurde entwickelt, S. cerevisiae, sollte seine Modularität und Vielseitigkeit ermöglichen es to dienen als Plattform für die Untersuchung anderer Zelltypen mit wenigen Änderungen.

Introduction

Einzel-Zell-Analyse der Genexpression gefördert hat unser Verständnis vieler Aspekte der Genregulation. Statische Schnappschüsse von fluoreszierenden Reporter Expression mittels Durchflusszytometrie oder Mikroskopie bieten nützliche Informationen über die Verteilung der Single-Cell-Ausdruck, aber es fehlt die Geschichte und Entwicklung der Zeitreihen erforderlichen Daten direkt informieren Genexpression Dynamik. Fluoreszenz-Zeitraffer-Mikroskopie stellt ein Mittel, um sowohl Single-Cell-Messungen und ihre Geschichte zu erhalten. Verschiedene experimentelle und analytische Techniken entwickelt worden, zu erhalten und zu quantifizieren Filme von fluoreszierenden Reporter Ausdruck verleihen somit Einblicke in Genregulation Features (siehe 1 für eine Übersicht) wie Zell-zu-Zell-Variation 2,3, bakterielle persister Bildung 4, Transkription Initiierung und Dehnung 5, Transkriptions Platzen 6,7, Zellzyklus-Abhängigkeit 8,9 und 10 Erblichkeit. Allerdings obtaining Qualität Single-Cell-Fluoreszenz Zeitreihen mit erheblichen technischen Herausforderungen bei der Kultivierung eine Monoschicht von Zellen in einer kontrollierbaren Umgebung und in High-Throughput-Quantifizierung der Fluoreszenz erworbenen Filme. Hier beschreiben wir ein Verfahren zur Beschaffung und Analyse von Filmen Fluoreszenz S. cerevisiae ohne erforderliche Erfahrung in der Zellkultur Gerät Herstellung oder in der Software-Entwicklung (Abbildung 1).

Erstens, wir ausführlich ein Beispiel-Protokoll zur Fluoreszenz Zeitreihen filme für Bäckerhefe, die ein oder mehrere fluoreszierende Reporter erzeugen. Obwohl maßgeschneiderte mikrofluidischen Kultur Kammern errichtet worden sind und erfolgreich eingesetzt zuvor 11-13, verwenden wir einen handelsüblichen Mikrofluidikvorrichtung von CellAsic (Hayward, CA). Das System beschränkt Zellen Monoschicht Wachstum und ermöglicht kontinuierliche Kontrolle der Perfusion Umwelt. Die Mikroskopie Protokoll präsentieren wir ein einfaches Mittel, um fluoresz erhaltenENCE Filme von Bäckerhefe, aber jede Änderung experimentelle Protokoll (eine angepasste Kultur Gerät, alternative Medien Bedingungen, etc.), was ähnliche Fluoreszenz Filmdaten einzelner Hefezellen substituiert sein kann.

Nächstes skizzieren wir die Analyse der Filme über eine grafische Benutzeroberfläche (GUI)-basierten Software-Paket in MATLAB (MathWorks, Natick, MA), nannte die GUI für die schnelle Analyse von Fluoreszenz Time Series (Transplantate), um Zeitreihen zu extrahieren für einzelne Zellen. Transplantate hat ähnliche Eigenschaften der vielseitigen, Open-Source-Software-Paket Handy-ID 14 in Segmentierung und Tracking-Zellen und bei der Gewinnung Fluoreszenzintensität und geometrischen Informationen. Allerdings sieht Transplantate wichtige zusätzliche Funktionen. Erstens bietet es einfach interaktive Bearbeitung der Segmentierung und Tracking-Ergebnisse zu Genauigkeit der Daten, anstatt nur statistische Ausreißer Gating der Region Spuren nach der Analyse zu überprüfen. Darüber hinaus erstreckt sich die Analyse auf automatically bezeichnen Abstammung und Zellzyklus-Sehenswürdigkeiten in der Nähe von Bäckerhefe. Festlegen, wann Mutter und Tochter, zwei unabhängige Zelle Regionen bilden teilen ist entscheidend für die Bestimmung ganzen Zelle (Mutter einschließlich damit verbundener bud) Messungen während des Zellzyklus 8. Die Suite besteht aus drei Modulen, um diese Aufgaben zu erfüllen. Die ersten Segmente Zelle Regionen auf dem Kontrast zwischen Schärfe und Unschärfe Hellfeld Bildern basiert, und ermöglicht es dem Benutzer zu definieren und zu testen visuell Segmentierung Parameter. Der zweite Titel (. Verwendung Blair und Dufresne MATLAB Umsetzung der Crocker et al IDL Routine, verfügbar unter: http://physics.georgetown.edu/MATLAB/ ) und misst Zelle Regionen durch die Zeit; vergibt automatisch Linien und ermöglicht die visuelle Inspektion und Fehlerkorrektur. Eine einfache Plotten GUI wird zur Abfrage Single-Cell-Eigenschaften enthalten. Das dritte Modul schreibt Knospe Entstehung und Teilung times und gibt Ganzzell Zeitreihendaten sowie deren erste und zweite zeitliche Ableitung (wie in 9 beschrieben). Das Analyse-Modul gibt die Daten als durch Leerzeichen getrennte Textdatei für die nachfolgende Studie in der Statistik-Software der Wahl. Somit ermöglicht das Paket dem Anwender, qualitativ hochwertige Zeitreihendaten über eine grafische Schnittstelle zu extrahieren. Wir haben diese Methode verwendet, um Echtzeit-Transkription Preise in einzelnen Hefe-Zellen als Funktion des Zellzyklus 9 schätzen. Während die Module für Hefezellen, die Parameter oder optimiert worden sind, falls erforderlich, die frei verfügbare Code kann für andere Organismen und Bildtypen angepasst werden. Segmentierung, Tracking und Linie Zuordnungsalgorithmen kann spezifisch für Arten der Bildgebung zugewiesen und den Organismus in Frage. Die bestehenden Algorithmen konnte ersetzt werden, aber immer noch die GUI-Schnittstelle, die benutzerfreundliche visuelle Kontrolle und Korrektur der Segmentierung und Tracking-Fehler, die unweigerlich Berufs erlaubtr mit einem Algorithmus.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

1. Erhalten Fluoreszenzmikroskopie Filme von Einzel-Hefe-Zellen, die in einer mikrofluidischen Kammer

  1. Impfen 1 ml SC Medien (synthetische definierten Medien mit 2% Glukose und vollständiges Komplement von Aminosäuren) mit Zellen aus einer frisch wachsenden Platte und bebrüten die Kultur über Nacht ca. 16 Stunden auf einer Bandage bei 30 ° C. Bereiten Sie die Kultur, so dass die endgültige OD 600nm ~ 0,1 für frühe log-Wachstumsphase ist.
  2. Verdünnen Sie die Starter-Kultur nach Bedarf und nachwachsen 1 ml in ein frisches Reagenzglas eine zusätzliche 6-8 Stunden bis OD 600nm = 0,1. Dies bietet wachsenden Zellen in einem nährstoffreichen eingeschwungenen Zustand bei einer Dichte sich zum Laden in der mikrofluidischen Vorrichtung. (Alternativ ersetzen Schritte 1.1-1.2 dem Verfahren notwendig, um Zellen herzustellen, wie für das Experiment erforderlich.)
  3. Bereiten Sie eine Y04C mikrofluidischen Kultur Platte von CellAsic: Entfernen Sie den Transportschutz Lösung; spülen Sie die Vertiefungen mit sterilem Wasser, und mit der ONIX Perfusion System fließenWasser durch Brunnen 1-6 bei 6 psi für 5 min, um die Kanäle zu spülen. Dann Flow aus dem Laden gut 8 bei 6 psi für 10 sec (das Laden Kanal hat viel höhere Flussraten und sollte separat gespült werden).
  4. Entfernen von Wasser aus allen Vertiefungen und ersetzen mit 250 ul SC in den Einlass Brunnen 1-6 und 50 ul der Kultur aus Schritt 1.2 in Zelle Laden gut 8. (Alternativ legen Sie die gewünschten Medien in den Einlass Brunnen 1-6 für Experimente erfordern Umschalten zwischen verschiedenen Bedingungen.)
  5. Verschließen Sie die ONIX Krümmer an der Platte, und beginnen Priming die Kanäle und Kultur Kammer fließt vom Einlass Brunnen 1-6 bei 6 psi für 2 min um mindestens 5 min bei 6 bar ab dem Einlass und Halten der Ausgangspunkt für die Medien gefolgt Experiment. Fließen diese kontinuierlich bis Schritt 1.7.
  6. Bereiten Sie das Mikroskop für das Experiment. Wir verwenden eine Zeiss Axio Observer.Z1 Weitfeld Mikroskop mit einem Cascade II hinten beleuchteten EMCCD Kamera (Photometrics, Tuscon, AZ) und ein Lumen 200 Metall-Halogen-BogenLampe (Prior Scientific, Rockland, MA) zur Fluoreszenzanregung abgeschwächt auf 10% bis Ausbleichen zu verhindern. Um die Schaltzeit benötigt, um in mehreren fluoreszierenden Kanäle erwerben zu minimieren, haben wir eine paar Einzel-, Dreibett-Bandpass dichroitischen Filter cube entsprechende Anregung / Emission Filter für CFP, YFP und RFP (Chroma Technology Corp, Bellows Falls, VT; Set 89006) gesetzt in externen, schnell schaltende Filter Räder (Ludl Electronic Products, Novato, CA).
  7. Legen Sie ein paar Tropfen Immersionsfluid auf das Ziel (wenn nötig, verwenden wir ein Zeiss Plan-Apochromat 63X/1.40 Oil DIC), und montieren Sie das Gerät sicher in mikrofluidischen der Bühne des inversen Mikroskop. Sicherstellung der Platte überhaupt nicht verschieben in der Bühne während des Experiments verbessert die Zell-Tracking während Datenanalyse. Wir kleben einfach die Platte auf die Bühne zu seiner Halterung Verschiebung zu verhindern.
  8. Konzentrieren Sie sich auf der linken Drittel der ersten Kultur Kammer (wo die Kammer Höhe kleinste ist) mit einer der Embedded Positiontion Marker. Deaktivieren Sie das Flow aus der Medien-und Einlass und Flow aus der Zelle Laden gut 8 bei 6 bar in 5 sec platzt. Bewegen Sie die Bühne, um rund um die Kultur Kammer für Zellen aussehen. Steigern Laden Strömung Zeit und Druck, bis die gewünschte Zelldichte erreicht ist, aber nicht zu überlasten und Verstopfen der linken Schranke, wo frisches Medium in die Kammer.
  9. Beginnen Sie, die sich aus den Medien Einlass auch mit den Medien ab bei 6 psi.
  10. In MetaMorph (Molecular Devices, Sunnyvale, CA) oder andere Mikroskopie Automatisierungs-und Steuerungs-Software, Setup eine mehrdimensionale Erfassung mehrere Bilder mehrstufige Positionen im Laufe der Zeit zu nehmen. Legen Sie die Anzahl von und Intervall zwischen den Zeitpunkten. Wählen Sie mehrere Positionen Bühne mit ~ 10 Zellen, die jeweils (mehr schnell überladen). Wir verwenden in der Regel 5 Minuten-Intervallen und Bild bis zu 16 Positionen, die jeweils ca. 11 Sekunden dauern für den Erwerb zu jedem Zeitpunkt.
  11. Richten Sie den Erwerb, so dass in jedem Stadium Position zu jedem Zeitpunkt thE-Programm:, erwerben die BF auf dem Durchlicht-Hellfeld (BF) Bild mit MetaMorph des eingebauten Autofokus-Verfahren (Umsetzung der Autofokus als individuell geschriebenen Zeitschrift zu Beginn jeder Etappe Position bietet eine größere Kontrolle über Fokusgenauigkeit) konzentrieren Bild bei +1 um zur Bildebene (fp); erwerben BF unscharf (BFOOF) Bild bei -4 um den fp (benutzerdefinierte geschriebenen Zeitschriften, um den Fokus zu ändern, wie zwischen den Bildern erforderlich); und erwerben ein Graustufen Bild für jedes fluoreszierenden Reporter bei der fp mit den Einstellungen für die schnelle Übernahme mit minimalen Photobleichung optimiert.
  12. Gegebenenfalls erhalten Hintergrund und Shading-Korrektur Bilder für jeden fluoreszierenden Reporter in einem Bereich der Zellkulturkammer ohne Zellen.
  13. Bereiten Sie den Flow-Programm für das Experiment in der ONIX-Software. Gleichzeitig beginnen die Übernahme Programm in MetaMorph und die Strömung Programm im ONIX-Software.
  14. Am Ende des Experiments zu korrigieren unauch Hintergrund und Schattierung in den fluoreszierenden Bilder (wenn nötig) und gegebenenfalls kombinieren. tif Dateien für jedes Bild Kanal in jeder Phase in eine. stk Filmdatei (zB create BF, BFOOF, CFP, YFP und RFP Filme für Position 1 ).

2. Format und Segment Daten für Tracking mit Hilfe der GUI FormatData in MATLAB (Abbildung 2)

  1. Führen Sie die Datei in MATLAB FormatData.m die Dateneingabe GUI zu öffnen. An der Spitze, geben oder suchen Sie den Ordner mit den Bilddateien, um die Daten-Verzeichnis gesetzt, und verwenden Sie dann die GUI, die Datentypen und Bilddateien im Experiment aufgezeichnet angeben.
  2. Auf der rechten Seite, wählen Sie den Radio-Button neben "Zeitraffer", um anzuzeigen, welche Art Analyse durchzuführen. "Time-Lapse" behandelt die Bilderserie als Zeitreihe (zB ein Film von Zellen wachsen in einem mikrofluidischen Kammer). "Static" wird jedes Bild Serie als eine Reihe von Momentaufnahmen aus einer Population (zB mehrere Bilder ver taken on behandelnschiedenen Positionen auf einer einzelnen Folie Probe). In dieser Transplantate Version können Zeitraffer-Daten für mehrere Positionen aber als separate Datei für jede Position (siehe Schritt 2.14) verarbeitet werden.
  3. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Bild, um Anmeldung für ungenaue Bühne Bewegungen, indem jedes Bild in den Filmen scheinbare Bewegung der Zellen innerhalb des Rahmens zu minimieren korrigieren. Wir empfehlen dringend, das, wie es stark verbessert Tracking (Reduzierung manueller Spur curation später), wird aber gelegentlich, "white noise" Pixelwerte in den in dem Bilder wurden an der Grenze verschoben worden zu füllen. Es könnte auch nach dem Betrachten segmentierten BF Bilder in Schritt 2.7 oder an jedem beliebigen Punkt bis 2.13 Schritt ausgewählt werden.
  4. Überprüfen Sie die "Hellfeld"-Box in der "Data Channels"-Panel. Klicken Sie auf "Select" auf der rechten Seite, um die Bilder zu laden BF. Für *. TIF-Dateien, wählen Sie alle BF Bilder entsprechend einem einzigen Film, indem Sie die Shift-Taste gedrückt, während Sie, klicken Sie dann auf "Öffnen". Für *. STK Dateien, wählen Sie einfach die BF Stapel von Interesse. Sind die Bilder Erfolgin vollem Umfang anerkannt, werden die Dateinamen in dem Popup-Menü auf der rechten Seite werden in der "Data erkannt" Systemsteuerung aufgeführt. . Für * TIF-Dateien, müssen Sie die Datei-Namen werden in der richtigen Reihenfolge (Speichern von Dateien mit sequentieller Namen während der Erfassung - BF_t001, etc.).
  5. Überprüfen Sie die "Hell Field (out of focus)" ein und verwenden Sie die "Select"-Taste wie in Schritt 2.4 die BFOOF Dateien, die in der Pop-up auf der rechten Seite aufgelistet werden geladen. (BFOOF als BF -4 um gegenüber dem fp bei 63X Segmente gut erhalten.)
  6. Überprüfen Sie die "Cell Mask"-Box. In der "Mask Source"-Panel, wählen Sie den Radio-Button neben "Segment BF". Drücken Sie die Schaltfläche "Parameter", um die Segmentierung GUI zu öffnen. (Alternativ können Sie auch eine vorsegmentierte Maske Film, indem Sie den Radio-Button neben dem "Select Mask File"-Taste drücken, das letztere, und wählen Sie den Film, wie in Schritt 2.4. In diesem Fall wird ein BFOOF Film ist nicht erforderlich, und überspringen können auf 2,8 fort.)
  7. Stellen Sie die verschiedenen Parameter Segmentierung (Beschreibungen der einzelnen werden sehened durch Drücken der "Beschreibung der Parameter"), und testen Sie die Qualität der Segmentierung, indem Sie auf "Test" (Abbildung 3). Erfolgreich segmentierten Regionen werden grün mit magenta Grenzen. Achten Sie darauf, den Schieberegler verwenden, um mehreren Zeitpunkten in dem Film zu überprüfen. Wenn die Segmentierung zufriedenstellend ist, wählen Sie "Fertig", um die Parameter für die Segmentierung FormatData GUI zurückzukehren.
  8. Überprüfen Sie die "Color Images"-Box. Geben Sie den Namen der Farbe der ersten fluoreszierenden Bild Kanal im Text Eingabefeld ein, und drücken Sie dann "Hinzufügen und wählen", um die Farb-Dateien wie in Schritt 2.4 laden. Die Farbe Name wird dem Listenfeld auf der linken Seite hinzugefügt werden, und die Dateinamen werden in der Tabelle auf der rechten Seite hinzugefügt werden. Wenn ein Fehler beim Laden der Farbe Dateien vorgenommen wird, wählen Sie den Namen der Farbe in der Liste auf der linken Seite und klicken Sie auf "Entfernen Color", um die Dateien zu entfernen. Wiederholen Sie dies für jeden Farbkanal.
  9. Wenn zusätzliche Sub-Region Masken auf einem der fluoreszierenden Farben (z. B. fluoreszenzmarkierten Kern → nucl BasisOhrregion Maske) gewünscht werden, überprüfen Sie die "Color Mask"-Box. Wenn nicht, fahren Sie mit Schritt 2.12. In der "Color Mask Source"-Panel, geben Sie die Sub-Region Maske in das Textfeld Eingabefeld ein. Wählen Sie eine Farbe aus dem Popup-Menü in der "Color Mask Source"-Panel (erfordert die Farbe in Schritt 6 hinzugefügt wurden) und drücken Sie "Parameter", um eine Schwelle testen GUI zu öffnen.
  10. Drücken Sie die "Auto-Schwelle", um automatisch die Schwelle mit Otsu-Verfahren 15, und das Bild wird die Bereiche oberhalb der Schwelle (Abbildung 4) erhalten zu markieren. Die Schwelle kann manuell eingestellt werden mit dem Eingabefeld. Verwenden Sie die Bildlaufleiste, um zu bestätigen die Schwelle ist für alle Zeitpunkte. Wenn Sie damit zufrieden, "Fertig" Push-to-die Schwelle zur FormatData GUI zurückzukehren.
  11. Drücken Sie "Hinzufügen und Segment", um die Sub-Region Maske mit dem Schwellenwert-Modul für das ausgewählte Farbbilder erzeugen. Die Farbe Maske Name und Quelle werden in der Tabelle auf der linken Seite angezeigt werden, mit den entsprechenden recognized Dateinamen in der Tabelle auf der rechten Seite. (Alternativ drücken Sie "Hinzufügen und wählen", um vorgefertigte Teilbereich Maske Dateien zu laden.)
  12. An der Unterseite geben oder suchen Sie den gewünschten Ordner, der als save-Verzeichnis verwendet werden.
  13. Drücken Sie auf "Format Data", um die Image-Dateien (mit der tiffread2.m Code von Francois Nedelec entwickelt, abrufbar unter: lesen http://www.mathworks.com/MATLABcentral/fileexchange/10298 ), die Daten verarbeiten, und erstellen Sie eine * . mat-Datei in den angegebenen Ordner. Diese Datei wird als Eingabe für die ProcessTimeSeries GUI dienen.
  14. Wiederholen Sie Schritt 2,4 bis 2,13 für den Satz von Filmen für jede Stufe Position.

3. Titel Cells und Linien durch die Zeit mit ProcessTimeSeries GUI und Curate ID und Lineage Assignments (Abbildung 5)

  1. Führen Sie die Datei in MATLAB ProcessTimeSeries.m den Tracking-GUI zu öffnen. Stellen Sie die folgenden Parameter nach dem Öffnen derGUI:
    • "Chamber Höhe" ("Datei-I / O"-Panel, oben links) - dies zeigt die Höhe der Kammer, in der die Zellen gefangen. Es wird als ein Hindernis bei der Angleichung Zellvolumen als 3D-Ellipsoid auf der Haupt-und Nebenachse der Zelle Region in 8, verwendet wird.
    • "Um / Pixel" ("File I / O"-Panel) - der Umrechnungsfaktor Pixels um Abstand kalibrieren in den Bildern so Querschnittsfläche und Volumen um 2 und um 3 berechnet werden kann, beziehungsweise.
    • "Filter-Panel" (siehe unten "Datei-I / O"-Panel) - set minimalen und maximalen Parameter herauszufiltern Junk-Regionen in der Maske: "Area" - Region in Pixeln; "ECC" - Exzentrizität Faktor, mehr kreisförmig → 0 ; "SF" - Formfaktor, mehr kreisförmig → 1.
  2. Klicken Sie "Load Images" in der "File I / O"-Panel, und wählen Sie die *. Mat Datendatei von Interesse Ausgang vom FormatData GUI. Die Region Maske (und alle Sub-Region Masken) für jeden Farbkanal angelegtUnd eine Reihe von verschiedenen Messungen werden (Tabelle 1). Die Datei wird dann gespeichert. (Wenn das Laden einer Datei in ProcessTimeSeries von einer früheren Sitzung, wird er fragen, ob die Analyse von Anfang an neu gestartet werden soll. ACHTUNG:. Dadurch wird jede Spur curation bereits abgeschlossen zu löschen und die Daten zu behandeln, als ob es frisch aus dem FormatData GUI waren Wenn versehentlich neu gestartet wird, schnell getroffen Strg + C in der MATLAB-Befehlsfenster, um die zuvor kuratiert *. mat-Datei nicht überschrieben werden kann.)
  3. Weiter, verfolgen die Zellen. Im "Track Cells"-Panel (neben dem "Filter"-Feld), setzen Sie die folgenden Parameter:
    • "Max Displacement" - der maximale Abstand in Pixel eine Zelle zwischen benachbarten Bildern, bevor sie als eine andere Zelle markiert reisen können. Höhere Verschiebung bedeutet, kann der Algorithmus für Zellen bewegen mehr ausmachen, aber es erhöht auch die Komplexität der passenden Zelle Regionen in Massen. Wir beginnen bei 12 und ab, wenn ein Fehler in Verfolgung (siehe Schritt 3.4).
    • "Minimum Länge" - Mindestanzahl der Vorkommen für eine Zelle Spur als gültige Datenreihen werden. Wir verwenden 1 bis Entfernung jeglicher realen Spuren zu verhindern, aber das kann, wenn die Segmentierung führt zu kurzlebig, falsche Spuren Region erhöht werden.
    • "Frame Memory" - maximale Anzahl von aufeinanderfolgenden Frames ein Zellbereich verschwinden können und angesichts der gleichen ID, wenn er zurückkehrt. Wenn es länger als "Frame Memory" verschwindet, wird es eine neue ID bei der Rückkehr gegeben werden. Wir verwenden 2 um Regionen durch Segmentierung für 2 Frames vor der Rückkehr verpasst werden.
  4. Klicken Sie "Track Cells" in Regionen von einem Frame zum nächsten Track über die Region Schwerpunkte (Dufresne Blair und MATLAB Umsetzung der Crocker, Grier und Wochen IDL Routine, verfügbar unter: http://physics.georgetown.edu/MATLAB/ ) , um Linien für neu auftretende Knospen zuweisen und die Daten speichern. Stammbaum werden automatisch von min zugewiesenimizing Abstände zwischen mutmaßlichen Knospen und potenzielle Mütter in jedem Rahmen. (Wenn ein Fehler in der MATLAB-Befehlsfenster durch "schwierige Kombinatorik", zu verringern "Max Displacement" und wiederholen Sie Tracking-Systems.) Ändern Sie die Parameter in den Popup-Fenstern, wie es für Ihre Daten.
  5. Curate schlecht segmentierten Regionen und Irrtümer in ID oder Abstammung Zuweisungen über die verschiedenen GUI-Tools oder Tastenkombinationen (in einem Popup-Fenster durch Drücken der Taste oben "gewählte Zelle Information"-Panel).
    • Slider, "Prev Bild", "nächstes Bild" (Strg + links / rechts) - zu verwenden, um anzuzeigen, und bewegen sich zwischen Frames in der Bilderserie.
    • "Bild #" - zeigt die Frame-Nummer des aktuellen Bildes in der linken und rechten Achsen. Gehen Sie zu einem festgelegten Rahmens durch Eingabe seiner Nummer in der rechten "Bild #" ändern.
    • "Delta frame" - zeigt den Unterschied in Frame-Nummer zwischen den rechten und linken Achsen (Δ = rechts - links).
    • "Hide Text" (Strg + T) - Schaltet zwischen der Anzeige der Zelle IDs indie richtigen Achsen oder nicht.
    • "Hide Labels" (Strg + L) - wechselt zwischen der Anzeige der Zelle IDs in der linken Achsen oder nicht.
    • "Mask" Popup-Menü - wählen Sie zwischen der Anzeige keine Maske, die zelluläre Maske oder keine benutzerdefinierten Sub-Masken für die Anzeige im linken Bereich.
    • "Overlay" Popup-Menü (Strg +1-9) - wählen, BF und Farbschichten im linken Frame angezeigt werden soll. Zeige BF ist die einzige, die die BF Schicht schaltet ein oder aus in beiden Achsen. Umschalten zwischen Display oder nicht, indem Sie das Overlay-Namen im Menü wieder ("*" bezeichnet Overlay angezeigt wird). Strg +1 schaltet BF Overlay, mit 2-9 Umschalten der Farbüberlagerungen in Ordnung.
    • "Set Colors" - verwenden, um Farbe für Overlay-Anzeige bestimmen. Ein Popup-Fenster wird abgefragt, welche Fluoreszenz Kanal zu setzen, und dann die Farbpalette wird für Benutzer-Definition erscheinen.
    • "Ändern Regionen und Tracks"-Panel - das steuert Wirkung Änderungen auf dem Zellbereich Maske und Trace-Informationen:
      • "Update tracks" (Strg + U) - nutzen, um wiederzuweisen Zelle IDs. Wenn keine Zellen in der rechten Achsen ausgewählt, wird die GUI Eingabeaufforderung für eine Zellen-ID zu ändern. Wenn ID X zu Y geändert wird, werden alle zukünftigen Instanzen von X auf Y geändert werden, und alle zukünftigen Instanzen des aktuellen Y, X. wird umgeschaltet werden (gelegentlich einer Zelle wird hin-und herschalten zwischen 2 IDs, wiederholt. Dieser ist aufgrund der Tracking-Versuch, mehrere IDs in einer Region oversegmented anstatt einen Fehler in der Update-ID-Funktion aufnehmen.) Mehrere Zellen können ausgewählt werden und ihre IDs gleichzeitig geändert, aber sicher sein, geben jeder eine eindeutige ID. Um eine Region zu einer ID, die nicht existiert in der aktuellen Datei zuzuweisen, geben Sie "0" ein und generiert werden. Verwenden Sie Strg + W, um die IDs von zwei markierten Zellen tauschen.
      • "Delete Selected Tracks" (Strg + D) - zu verwenden, um die ausgewählte Zelle oder mehrere Zellen Regionen in der aktuellen rechten Achsen Rahmen löschen. (Wenn keine Zellen ausgewählt sind, wird für ID gefragt.) So löschen Sie alle Instanzen eines ID-Spur, aktivieren Sie das Kontrollkästchen neben dem Delete Ausgewählte Tracks Taste (Text ändert sich zu "ALL Löschen"). Dies ist nützlich für das Loswerden von persistenten Junk-Regionen, aber zunächst prüfen zukünftigen Rahmen sicherstellen, dass die ID nicht auf eine gültige Zelle oder Knospe Region wechseln.
      • "Merge Regionen" (Strg + A oder M) - glättet und verbindet Zelle Regionen. Klicken Sie auf eine Zelle oder Zellen in den richtigen Achsen zu wählen (Region wird rot, wenn ausgewählt). Zusammenführen auf eine Region wird morphologisch nahe in kleine Risse oder fehlende Stücke mit einem scheibenförmigen Element zu füllen. Zusammenführen von zwei oder mehr benachbarten Regionen wird sie in einer Region zu verbinden und geben den niedrigsten ID, um die neue Region. Dies ist nützlich für over-segmentierten Regionen (oft, wenn die Zellen große Vakuolen haben).
      • "Zeichnen Region" - mit der Maus auf einen Bereich in der rechten Achsen an der gewünschten Stelle und klicken Sie doppelt zu beenden. Geben Sie einen eindeutigen ID nicht im Datensatz (zwischen 1 und 65535). Abbrechen, indem Sie auf der Tastatur löschen.
    • "Lineage-Tracking"-Panel - nach Verfolgung,Linie Zuweisungen werden automatisch generiert. Wenn neue ID Regionen erscheinen, wird der neue Cell-ID in rosa und eine rote Linie wird an die Mutter Region gezogen. Neue Regionen zu groß, um Knospen sein oder zu weit entfernt von potenziellen Mütter erscheinen in grün werden und eine Mutter ID "NaN" ("not a number", siehe Tabelle 2). Regionen bestehenden ersten Zeitpunkt eine Mutter-ID "0". Um einzelne Aufgaben zu beheben, geben Sie die Mutter und Knospe-IDs in den Text zu bearbeiten Felder und klicken Sie auf "Fix". Um eine Zelle der Mutter löschen, geben Sie "0" als seine Mutter. Eine schnellere Methode ist, um zwei Regionen im rechten Bild aus und drücken Sie Strg + F. Dadurch wird automatisch die älteren Region als Mutter und dem neueren Bereich als Tochter, während des Löschens alle vorher vorhandenen Zuweisungen Mutter für die Tochter Zelle. VORSICHT: Ein Klick auf "Berechnen Stammbaum" jederzeit neu berechnet werden alle Zuordnungen Abstammungslinie, einschließlich derer der Benutzer zuvor kuratiert.
    • "Selected Handy Information" panel - "Get Info "zeigt einige Messungen der Regionen in der rechten Achsen ausgewählt." Messungen ... "kann der Benutzer bestimmen, welche Messungen angezeigt werden (ebenso wie definieren Sie den Standard-Liste für andere Operationen wie" Daten exportieren "). Kann verwendet werden eine korrekte IDs und Linien (z. B. wenn die Zelle X eine Knospe zum Zeitpunkt t, es sehr wahrscheinlich, keinen anderen Keim zum Zeitpunkt t + 5 min) zu bestimmen.
    • "Änderungen speichern" (Strg + S) - aktualisiert die * mat Datei Benutzer Änderungen widerzuspiegeln.. Häufig verwenden (es gibt keine Undo-Funktion)!
    • "Generieren Grundstücke" - öffnet die GeneratePlots GUI. Wird verwendet, um schnell plotten gewählt variablen Informationen und einfache Berechnungen für Single-Cell-Regionen in der rechten Achsen der ProcessTimeSeries GUI, deren Mittelwert oder Mittelwert aller Regionen in jedem Rahmen hervorgehoben. Diese GUI berechnen kann rau ersten Ableitungen, aber sicher sein, den richtigen Zeitintervall in der oberen linken angeben. Grundstücke kann die Ausgabe in eine Figur für das Speichern durch Drücken von "Generieren Figur" sein.
    • Um richtig zu kuratieren Daten: zusammenführen keine oversegmented Regionen; löschen Sie alle Regionen sie nicht die ganze Zelle; sicher sein, Mutter-bud Beziehungen richtig zugeordnet sind (eine rote Linie erscheint zwischen ihnen zum Zeitpunkt der Entstehung Knospe, wenn die Knospe rosa ID, siehe Tabelle 2); und beseitigen alle grünen IDs durch die Festsetzung der ID, ​​die Zuweisung der Region eine Mutter, die Zuweisung keine Mutter ("0") oder das Löschen der Region. Bud Daten werden, dass der Mutter während der abschließenden Analyse hinzugefügt werden, damit nicht fusionieren eine Knospe Region zu seiner Mutter (es wird zu ungenauen Schätzung führen Volumen).
    • Sichtprüfung Daten für jedes Bild bis zum letzten Mal von Interesse, aber es ist nicht der gesamte Zeitreihe erforderlich, wenn nicht mit den späteren Bildern.
    • Achten Sie darauf, die Änderungen zu speichern.
    • Wiederholen Sie die Schritte 3,1-3,7 für die *. Mat-Datei für jede Stufe Position.

4. Exportieren von Daten für die Analyse

  1. Um einfach exportieren roh Region Messungen für jede Zelle durch time, drücken Sie "Daten exportieren". Die Messungen von Interesse kann in der GUI, das sich öffnet ausgewählt werden, und sie werden ausgegeben in einer durch Leerzeichen getrennten *. Txt-Datei mit variablem Namen als Spaltenüberschriften.
  2. Um die Zeitreihen für ganze Zellen im Laufe der Zeit zu analysieren, berechnen Zellzyklus-Informationen, und nehmen Derivate, drücken Sie "Time Series Analysis". Ein Fenster wird geöffnet, in dem die Auswahl der Messungen von Interesse und Eingang der Analyse-Parameter (Abbildung 6).
  3. Geben Sie die letzte Zeitpunkt in der GUI (alle nachfolgenden Frames werden ignoriert) kuratiert. Die Standard-Glättung und Zellzyklus-Zuordnungsparameter funktionieren gut für unsere haploiden und diploiden Stämme in 5 min Intervallen abgebildet, aber diese müssen möglicherweise für die besten Ergebnisse variiert werden. (Prüfen Sie, ob die Parameter geeignete Werte durch manuelle Bestimmung Knospung und Teilung Zeit für einen Test-Datensatz und im Vergleich zu der Leistung des automatisierten Algorithmus sind.)
  4. Wenn alle Parameter eingestellt sind, drücken Sie auf "Analyze" an:
    1. Construct Arrays für jede Rohmessung und Subtrahieren der Hintergrund (gemessen als mittlere Intensität des nicht-Zelle des ersten Rahmens in jedem fluoreszierenden Film oder werden können, um für den durchschnittlichen Autofluoreszenz pro Zelle Pixel angegeben werden).
    2. Fit eine glättende Spline den ausgewählten Messungen hochfrequenten Messrauschen (wie in 9 beschrieben) zu beseitigen.
    3. Automatisches Bestimmen Knospe Entstehung und Zellteilung Zeiten für jede Zelle auf Änderungen in der Steigung der Volumen-Zeit-Reihe, wie in 9 beschrieben berechnet. Die Knospe Messungen werden dann zu der Mutter Messungen zwischen Entstehung und Teilung jedes Zyklus für einen zusammenhängenden ganze Zelle Zeitreihen hinzugefügt werden. Eine normalisierte Zellzyklus wird ebenfalls berechnet, die von 0 bis 2 von divisional werden.
    4. Fit eine Glättung Spline um stabile 1. und 2. Ableitungen der gewählten Messungen. (Für die Zwecke der definierten Derivate Zeitreihenhergestellt werden kontinuierlich über Division durch Verschieben von Daten die folgenden Zellzyklus, um den Endpunkt des vorhergehenden Zyklus entsprechen.)
    5. Roh-und Output geglättete Zeitreihe für alle Regionen und ganze Zelle geglättete, kontinuierliche und differenzierte Zeitreihe als ein Array für jede Messung. Das erste Element ist eine Farbzahl nach Abzug des Hintergrunds, hält der Rest der ersten Reihe Zellidentifikationen, der Rest der ersten Spalte die Rahmennummer ist, und die übrigen Elemente halten die Zeitreihen für jede einzelne Zelle in einer Spalte, wobei jede Reihe der sich der Rahmen in der ersten Spalte. Eine ähnliche Anordnung von Zellzyklus-Progression Zeitreihen und Herkunftsinformationen wird auch ausgegeben werden. Das Array "LineageArray" enthält eine Tabelle mit jeder Zeile, die eine Mutter-bud Beziehung und den ersten bis fünften Spalten sind Mutter ID, ID Knospe, Rahmen erste Knospe Region geschätzt angehende Rahmen, und die geschätzte Aufteilung Rahmen. Die Daten werden in einer *. Mat-Datei (MATLAB-Datei) exportiert.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

Eine erfolgreich durchgeführt und analysiert Experiment wird meist kontinuierliche Zeitreihen für einzelne ganze Zellen mit realistisch zugeordnet Knospe Entstehung und Teilung Zeiten ergeben. Als Beispiel führten wir das obige Protokoll mit einem haploiden Hefestamm Expression eines integrierten Kopie Cerulean fluoreszierendes Protein (GFP) vom konstitutiven ADH1 Promotor angetrieben wird, um zu beobachten, wie Wachstum und die globalen Expression im Laufe der Zeit in einzelne Zellen (Tabelle 4, Y47 variieren ). Wir liefen die Zeitreihenanalyse ganze Zelle zu erhalten (Abbildung 7A) Messungen im Laufe der Zeit, und eine Abhängigkeit von der Zellzyklus ergibt sich für Volumen und Ausdruck als in 9 gefunden. Nach Knospe Bildung, erhöht sich die gesamte kombinierte Volumen (Mutter + bud) schneller als bisher Knospe Entstehung (entspricht 8,16), während Proteinkonzentration oder mittlere Intensität, leicht abnimmt (7B und 7C). Der Anstieg der kombinierten integrated Protein (Volumen x-Konzentration in diesem Fall) auch beschleunigt nach angehende (7D). Im Vergleich zu der Mutter allein Region (7B & D), zeigen diese Ergebnisse die Bedeutung der Einbeziehung richtig Knospe Beiträge an die ganze Zelle Mess-und unterstreichen die Notwendigkeit für eine ordnungsgemäße Knospe Bildung und Spaltung Zeit Zuweisungen. Wie wir berichtet haben 9, können wir die differenzierte Zeitreihe um eine momentane relative mRNA-Ebene M (t) und Trankriptionsrate A (t), die beide auch nach angehende erhöhen (Abbildung 7e und 7f) zu berechnen:

Gleichung 1
wobei P (t) die Gesamt-Protein zum Zeitpunkt t ist und γ M die mRNA Abbaugeschwindigkeit 0,04 min -1

Die Fähigkeit, stabile zeitlichen Ableitungen der Messzeit Serie erzeugen profitiert auch kinetische Untersuchungen. Wir verwenden einen Hefestamm exprimieren einen beobachtbaren, chimerical Transkriptionsfaktor mit schaltbarer Transkriptionsaktivität (Tabelle 4, Y962). Das Master-Transkriptionsfaktor der Phosphat-Hunger-Weg, Pho4p wird durch nucleo-cytoplasmatischen Lokalisation in Reaktion auf extrazelluläre Phosphat Konz n 18 gesteuert. Wir ersetzt die DNA-Bindungsdomäne von Pho4p mit tetR, die das tet-Operons (tetO) bindet, und C-terminal fusionierten den neuen Transkriptionsfaktor gelb fluoreszierendes Protein Pho4-tetR-YFP 9 zu schaffen. Durch Umschalten der Phosphatgehalt in den Medien Perfusion, konnten wir dann wechseln Ausdruck eines integrierten GFP durch einen synthetischen Promotor von 7 tetO Bindungsstellen ein zusammengesetztes angetriebennd die CYC1 minimal Promotor (7xtetOpr-CFP). Eine Zeitreihenanalyse zeigt, wenn der Transkriptionsfaktor in den Zellkern (unter Verwendung eines Fusion RFP und das Kernprotein Nhp2p eine RFP-basierten Atom submask wie in Schritt von 2,9 bis 10 zu erzeugen), und wenn das Zielgen startet und stoppt Transkription lokalisiert ist (Abbildung 8). Durch die Analyse der Ableitungsreihe Laufe der Zeit können Ein-und Ausschaltzeiten des Ziel-Promotor in jeder einzelnen Zelle geschlossen, selbst wenn die Konzentration des stabilen fluoreszierenden Reporter hoch ist.

Abbildung 1
Abbildung 1. Schematische Darstellung des Protokolls. Das Protokoll beschreibt Schritte zur 1) mikrofluidischen Kultur, 2) Fluoreszenz, Zeitraffer-Mikroskopie, 3) Datenanalyse und

Abbildung 2
Abbildung 2. FormatData GUI. Die Schnittstelle wird verwendet, um zu importieren, das Format und Segment Bilddaten für spätere Berechnungen und Sichtprüfung. Die Zahlen geben das Protokoll Schritt entspricht jede Komponente. Klicken Sie hier, um eine größere Abbildung anzuzeigen .

Abbildung 3
Abbildung 3. SegTest GUI. Die Schnittstelle wird verwendet, um Zellsegment testen gurationsparameter und visuell Segmentierungsgenauigkeit wie in Schritt 2.7.

Fig. 4
Abbildung 4. ColorThreshTest GUI. Die Schnittstelle wird verwendet, um die Intensität Schwelle erforderlich, um eine subzelluläre Maske von dem ausgewählten Fluoreszenz-Kanal, wie in Schritt 2.10 schaffen testen.

Abbildung 5
Abbildung 5. ProcessTimeSeries GUI. Die Schnittstelle wird verwendet, um zu messen, verfolgen, visuell inspizieren und bearbeiten Zelle Regionen und Linie Aufgaben. Die Zahlen geben das Protokoll Schritt entsprechend jeder Komponente.target = "_blank"> Klicken Sie hier, um eine größere Abbildung anzuzeigen.

Abbildung 6
Abbildung 6. AnalysisParams GUI. Die Schnittstelle wird verwendet, um Parameter für die Zeitreihenanalyse wie in den Schritten 4.3 und 4.4 erforderlich geben.

Abbildung 7
Abbildung 7. Einzel-Zell-Zeitreihe eines haploiden Hefe exprimieren ADH1 pr-GFP in mikrofluidischen Kultur über mehrere Generationen. (A) Hellfeld (obere Reihe) und GFP (untere Reihe) Aufnahmen sind an den angegebenen Zeitpunkten für eine Zelle während des Experiments gezeigt . Für die Mutter segmentierten Zelle (blau outline) und deren Knospen (grün Umriss) wird die gesamte angrenzende Zelle rot dargestellt. Raw Mutter und Knospe (B) Volumen und (C) Protein-Konzentration Zeitreihen wurden geglättet, um Messrauschen zu entfernen, und (D) integrierten GFP-Fluoreszenz wurde als Produkt aus Volumen und die Konzentration berechnet. Die ganze Zelle (rot) Trace Vergangenheit Sparte erweitert, um eine laufende Summe, die leicht zu einer Glättung differenzierbar Spline bereichsübergreifend (B und D) passen zu halten. Die (E) relativ mRNA-Ebene und (F) unverzögert Transkriptionsrate werden unter Verwendung der Gleichungen (1-2) und die Spline-Anpassung in (D).

Fig. 8
Abbildung 8. Promoter Trankriptionsrate Reaktion auf nucleo-cytoplasmatischenPendeln eines Pho4-YFP Fusion in einzelnen Hefezellen. (A) Mikroskopische Aufnahmen von den vier angegebenen Messkanäle für eine Zelle mit einer schaltbaren YFP-kondensierten Pho4-tetR Transaktivator gezeigt, dass (B) lokalisiert an den RFP-markierte Kern in Reaktion zu niedrige Phosphat und (C)-Laufwerke Ausdruck einer 7xtetOpr-CFP Reporter. (D) Die abgeleitete Transkription Tarifänderungen mit Lokalisation im Durchschnitt (schwarze Linie) und an der Ebene einzelner Zellen (rot und magenta Linien, wo rot steht für die angrenzenden Zellbereich in rot in A) beschrieben. Sharp Tropfen in GFP-Expression in B mit Zellteilung zusammen, wenn etwas Protein mit der Tochter Zelle verloren geht.

Messungsnamen Beschreibung
Zeit Bild Rahmennummer
Bereich Gesamtzahl of Pixel umfasst die Region
Volume (4/3) πabc, wobei a = ½ Länge der Hauptachse der Region, b = ½ Nebenachsenlänge und c = b oder ½ "Chamber Höhe" (je nachdem, was kleiner ist)
(X) _ (Y) bedeuten Mittleren Pixelintensität für die Region Maske (Y) in Farbkanal (X)
(X) _ (Y) Median Median Pixelintensität für die Region Maske (Y) in Farbkanal (X)
(X) _ (Y) std Standardabweichung der Pixel-Intensitäten für die Region Maske (Y) in Farbkanal (X)
(X) _ (Y) IQB Interquartilspanne von Pixel-Intensitäten für die Region Maske (Y) in Farbkanal (X), 75 Perzentil - 25 Perzentilwert
(X) _ (Y) T20pct Mittlere Intensität für die oberen 20% der Pixel-Intensitäten für Region Maske (Y) in Farbkanal (X). VerwendenFUL im Vergleich zur nächsten Messung zu subzelluläre Lokalisation ohne submask bestimmen.
(X) _ (Y) B80pct Mittlere Intensität für die unteren 80% der Pixel-Intensitäten für Bereichsmaske (Y) in Farbkanal (X). Nützliche im Vergleich mit der vorherigen Messung subzelluläre Lokalisation ohne submask bestimmen.
(X) _ (Y) M50pct Mittlere Intensität für die mittleren 50% der Pixel-Intensitäten für Bereichsmaske (Y) in Farbkanal (X)
(X) _cellint Integrierte Fluoreszenz Farbkanal (X) (Mittelwert Pixelintensitätsdaten x Volumen) für die ganze Zelle (Mutter und verbundenen bud)
(Z) Raw Raw Zeitreihen Datenausgabe durch "Time Series Analysis" für variable (Z)
(Z) Glatte Spline-geglättet rohen Zeitreihendaten Ausgabe von "Time Series Analysis" für variable (Z)
(Z) insgesamt Whole cell (mandere + beigefügten Knospe (Z) Rawsmooth) Zeitreihen Datenausgabe durch "Time Series Analysis" für variable (Z)
(Z) Cont Whole cell Zeitreihen kontinuierlich gemacht bei Divisionen ("laufende Summe") Ausgabe von "Time Series Analysis" für variable (Z)
(Z) WhSmooth Spline-geglättet (Z) insgesamt Zelle Zeitreihen Datenausgabe durch "Time Series Analysis" für variable (Z)
(Z) ddt First time-Derivat der Spline-geglättet (Z) insgesamt Zelle Zeitreihen Datenausgabe durch "Time Series Analysis" für variable (Z)
(Z) d2dt2 Second Zeitableitung der Spline-geglättet (Z) insgesamt Zelle Zeitreihen Datenausgabe durch "Time Series Analysis" für variable (Z)

Tabelle 1. Messgröße Nomenklatur in ProcessTimeSeries GUI.

Cell-ID Farbe Lineage Status
gelb Mutter zugeordnet
rosa neue Knospe (rote Linie gezogen zugewiesen Mutter)
grün keine Mutter zugeordnet

Tabelle 2. Cell-ID Farbcode für Linie Zuweisungsstatus.

File Name Beschreibung
FormatData.m Dateneingabe GUI, dass Filme und Formate Segmente BF Bilder zur Verarbeitung durch ProcessTimeSeries.m
FormatData.fig FormatData GUI Fenster-Layout
BFsegment.m BF Segmentierung Modul, mit extractregions2.m und segmentregions.m
SegTest.m Segmentierung Qualitätsprüfung GUI
SegTest.fig SegTest GUI Fenster-Layout
extractregions2.m Erste Komponente BF Segmentierungsmodul, um Bereiche zu identifizieren
segmentregions.m Zweite Komponente BF Segmentationsmodul zu trennen und reinigen Zellbereiche
color2submask.m Fluoreszenz-basierte submask Segmentierungsmodul
ColorThreshTest.m Fluoreszenz-basierte Schwelle Maskentests GUI
ColorThreshTest.fig ColorThreshTest GUI Fenster-Layout
tiffread2.m Auszüge Daten *. TIF oder *. STK Dateien für die Verwendung in MATLAB
imalign.m Bild Registrierung mittels 2D-Kreuzkorrelation
ProcessTimeSeries.m Datenverarbeitung GUI, die Regionen verfolgt, ordnet Abstammungslinien, und ermöglicht die visuelle Korrektur von Fehlern. Auch bietet GUI-basierte Plotten Fähigkeit und gibt whole-cell Zeitreihendaten
ProcessTimeSeries.fig ProcessTimeSeries GUI Fenster-Layout
cleanMask.m Beseitigt Maske Regionen über Parameter in ProcessTimeSeries GUI basierend
track.m Tracks Zelle Regionen Region Schwerpunkte bezogen
OptimizeLineages.m Lineage Zuordnung Modul ermittelt optimale Mutter-bud Beziehungen auf physische Distanz und Vergangenheit und Zukunft angehende Ereignisse
getClosestObjects.m Findet Nachbarzellen für jede neue Zelle ID (bud)
SelectVariables.m Measurement-GUI für die Auswahl der interessierenden Variablen
SelectVariables.fig SelectVariables GUI Fenster-Layout
GeneratePlots.m Plotten GUI für Daten in ProcessTimeSeries Fenster
GeneratePlots.fig GeneratePlots GUI Fenster-Layout
AnalyzeCellSeries.m Zeitreihenanalyse Modul bestimmt Zellteilung Zeit und gibt Ganzzell-Messungen, wie im Text beschrieben
assignDivisionsInf2.m Weist Knospe sprießen und Zellteilung mal
AnalysisParams.m Handy Zeitreihenanalyse Parametereingabe
AnalysisParams.fig AnalysisParams GUI Fenster-Layout

Tabelle 3. Transplantate Dateibeschreibungen.

Stamm ID Genotyp (W303-based) Referenz
Y47 MAT ein leu2 :: ADH1pr-CFP-hisG :: URA3 :: kanR :: hisG 19
Y962 MAT eine ADE + NHP2 :: RFP-NAT spl2Δ :: LEU2 pho4 :: TRP1 pho84Δ:: Klura3 phm4 :: HIS3MX6 leu2Δ :: TEF1m7pr-PHO4ΔP2-tetR-cYFP URA3 :: 7xtetOpr-CFP 9

Tabelle 4. Hefestämme in dieser Studie verwendet.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

Das obige Protokoll beschreibt eine einfache Methode zu erhalten und zu analysieren Fluoreszenz Zeitreihendaten mit wenig Erfahrung in der Mikrofluidik oder in der Softwareentwicklung. Er erlaubt es, Zeitraffer-Filme Fluoreszenz einzelner Hefezellen erhalten; extrahieren relevante Größe der Zellen und die Expression Messungen; Pfarrer Tracking und Abstammung Zuweisungen und analysieren das Verhalten ganzer Zellen im Laufe der Zeit mit einem handelsüblichen Gerät mikrofluidischen Kultur und eine vielseitige grafische Benutzeroberfläche Interface (GUI). Während der experimentellen, Segmentierung und Verfolgung Schritten auf verschiedene Weise vorher 11,13,14 angesprochen wurden, ist das oben beschriebene Verfahren so gestaltet, dass diese Techniken mehr für eine breitere Teilmenge der Biologie Gemeinschaft. Während das oben beschriebene Verfahren für eine bestimmte Kultur mikrofluidischen Gerät optimiert ist, können sich die Analysen auf ähnliche Geräte als off-the-shelf mikrofluidischen Kultur Technologien billiger und kundengerecht angepasst werden. FundamEntally sind die Segmentierung und Region Messalgorithmen beschäftigen wir ähnlich bestehenden Methoden 13,14, aber die Transplantate Software bietet die Möglichkeit, visuell zu kuratieren Region Tracking und Abstammung Zuweisungen und Zellzyklus-Phasen genau zuordnen. Beide Funktionen sind entscheidend, um genau die Berechnung der Zeit-Derivate von Datenreihen.

Es gibt mehrere Schritte in dem Protokoll, das wesentlich beeinflussen die Qualität der resultierenden Zeitreihendaten. Zunächst Überlastung der Kammer Kultur mit Zellen Perfusion in der Kammer zu verringern (besonders auffällig in kinetische Experimente, in denen Kammer Refresh-Zeit ist wichtig) und Überwucherung wird zuvor in dem Experiment Zeitverlauf auftreten. Dies kann am besten durch die mit unteren Zelle Belastungsdruck für kürzere Zeiten und die allmähliche Erhöhung einen oder beide bis zu einer geeigneten Zelldichte wird erreicht, vermieden werden. Bühne Stellung Auswahl für die Bildgebung ist eine verwandte und gleich wichtig ConsIDarbeit. Die Kenntnis der Verdopplungszeit des Stammes, planen, wie viele Zellen in dem Bildrahmen im Laufe der Zeit zu sein und antizipieren, wie Verdrängung wird Medien Diffusion beeinflussen. Zehn dispergierten Zellen werden in zehn Mikrokolonien wachsen, aber zehn Zellen zunächst zusammengefasst werden zu einem einzigen, großen Kolonie (wir haben Nährstoffdiffusion Einschränkungen bei 6 psi bemerkt zum Zentrum einer Kolonie, wenn es größer als ~ 14 Zellen im Durchmesser) wachsen . Zusätzlichen Aufwand in den vorgelagerten Stufen-Protokoll ermöglicht auch manuelle Datenwiederherstellung später, und verbessert die Leistung Zeitreihen. Sicherstellen, dass die Platte fest in der Bühne montiert und verwenden Sie die Bild-Registrierung in der FormatData GUI zu verbessern die Genauigkeit in automatischen Verfolgung einzelner Zellen durch die Zeit. Verbringen Sie Zeit in die Auswahl der besten möglichen Segmentierung Parameter auch die Anzahl der Fehler, die Aufmerksamkeit erfordern, zu reduzieren. Die Tracking-Software funktioniert am besten mit leichten Übersegmentierung der Zelle Regionen statt undersegmentation weil remerging eingeteilten Zelle eine einfachere Aufgabe als Zeichnen von Linien, um Bereiche zu unterteilen, jedoch erhöht erhöht Übersegmentierung Fehler in Linie Zuweisungen durch die Anwesenheit von falsch neuen Regionen. Darüber hinaus sicher sein, dass alle Mutter-bud Beziehungen richtig zugeordnet werden, so dass die Messungen für die ganze Zelle genau sein werden. Wenn eine Knospe durch die Segmentierung verpasst wird oder wächst außerhalb des Bildes Grenze betrachten endet der Mutter Datenreihe, um falsche Ergebnisse zu vermeiden. Dies ist leicht durch Veränderung der Mutter Bereich auf eine eindeutige ID (Eingabe von ID "0") an der fehlerhaften Rahmens, und mit dem "Alles löschen"-Funktion, um alle zukünftigen Instanzen der neuen ID entfernen getan. Schließen Sie die Aufmerksamkeit auf diese Schritte wird deutlich erhöhen die Genauigkeit der rohen Zeitreihendaten.

Um gültige Interpretation der Datenausgabe durch Drücken von "Time Series Analysis" zu schaffen, empfehlen wir ein paar zusätzliche Anfragen. Überprüfen Knospe Entstehung und Teilung Zeiten sind genau auf den Benutzer-inpu bestimmt wirdt-Parameter. Manuelles Eintragen angehende und Division mal für einen Test Filmset und zu vergleichen, um den Algorithmus Ergebnisse. Um visuell schätzen die Zeit Zytokinese vervollständigt zwischen einer Mutter und Tochter, für ihre Grenze zu schmal und dunkel aussehen. (NB:. A Teststamm mit einem Fluoreszenz-markierten Nucleus Hilfen in der manuellen Beobachtung der Teilung Zeit andere Methode wäre, um Fluoreszenz-Markierung der Plasmamembran und sucht die Lücke zwischen Mutter und Tochter Zellen zu schließen.). Überprüfen Sie auch, ob die gesamten Fluoreszenz für eine Zelle besser ist als die durchschnittliche Intensität Region durch das Volumen multipliziert (wenn eingefangene Licht aus einem dünnen Querschnitt der Zelle stammt) oder als integrierte Fluoreszenz über der Region berechnet (wenn eingefangene Licht stammt aus die ganze Zelle). Wenn der Fluoreszenz-Profil über eine Zelle den Verlauf einer Halbellipse durch die Haupt-und Nebenachse des Bereichs 7 beschrieben, stammt eingefangene Licht von der gesamten Zelle und Gesamtfluoreszenz shoULD als (mittlere Intensität) x (Fläche) berechnet werden. In unserem Fall 63X mit einer Schärfentiefe viel geringer als die Höhe Zelle ist die Fluoreszenz Profil relativ flach und insgesamt Fluoreszenz wird als (mittlere Intensität) x (Volumen) berechnet. Ein weiterer Aspekt ist das Ausbleichen des Fluorophors. Die Software berücksichtigt nicht Bleichen in der Analyse und damit die Fluoreszenz Zeitreihen Ausgang stellt nur die beobachtbaren Reporter. Photobleaching Prozesse hängen stark von den Anschaffungs-Einstellungen und Zeitintervall verwendet, um Fluoreszenz-Bildern, die Natur des Fluorophors und verschiedene andere Experiment-Parameter zu erhalten. Photobleaching auch möglicherweise nicht gut beschrieben durch eine einfache, erster Ordnung Ausdruck, der einen allgemeinen Algorithmus für die Behandlung verhindert. Wir haben daher nicht berücksichtigen Bleichen in der Zeitreihe Ausgang, aber die analytische Methode kann verwendet werden, um die Kinetik dieses Prozesses zu messen, um die Benutzer-Interpretation zu unterstützen. Schließlich wählen smoothing Parameter für den beobachteten Zeitreihen. Im Idealfall wird die Glättung Splines beseitigen hochfrequente Messrauschen unter Wahrung realen Eigenschaften in den Daten. Die Parameter erforderlich, um dies zu erreichen, hängt von den Eigenschaften des jeweiligen Zeitreihe und kann zwischen den Experimenten variieren.

Die Software wurde sein sollen für die Analyse von verschiedenen Zeitraffer-Fluoreszenzmikroskopie Daten flexibel. Jede Anzahl von Farbkanälen können enthalten sein und jeder kann verwendet werden, um einen Teilbereich Maske zu erzeugen. Während die Algorithmen gut für Filme von Hefe-Zellen sollten viele der Funktionalitäten, um Filme von anderen Organismen als auch erweitern. Region Messung (mit Ausnahme Volumen), Tracking und curation hängen nur von der Zelle Maske und sind somit anpassungsfähig. Die Segmentierung, Linie Zuordnung Zellteilung Entschlossenheit und Zeitreihenanalyse Module können unabhängig voneinander geändert werden, um speziellen Anforderungen entsprechen. Darüber hinaus, anstatt mit dem mitgelieferten segmentation Modul kann ein vorsegmentierte Maske Film eingegeben werden, und Phasen-Kontrast-oder Differential-Interferenz-Kontrast Bilder können für Hellfeld ausgewechselt werden. Die GUIs können dann in erster Linie verwendet werden, zu verfolgen und zu kuratieren ID und Abstammung Zuweisungen.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

Die Autoren erklären, dass sie keine finanziellen Interessen haben.

Acknowledgments

Wir danken Emily Jackson, Joshua Zeidman und Nicholas Wren für Kommentare zu der Software. Diese Arbeit wurde von GM95733 (bis NM), BBBE 103316 und MIT Anschubfinanzierung (bis NM) finanziert.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Y04C Yeast Perfusion Plate CellAsic Y04C-02
ONIX Microfluidic Perfusion Platform CellAsic EV-262
Axio Observer.Z1 Microscope Zeiss
Plan-Apochromat 63x/1.40 Oil DIC objective Zeiss 440762-9904-000
Cascade II EMCCD camera Photometrics
Lumen 200 metal-halide arc lamp PRIOR Scientific
Triple-bandpass dichroic filter cube and excitation and emission filter set Chroma Technology Corp set #89006 Used for YFP (Venus/Citrine), CFP (Cerulean), RFP (mCherry/tdTomato)
MAC 5000 controller and filter wheels Ludl Electronic Products
MATLAB R2011a Mathworks 64-bit version handles large data files better than 32-bit

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Locke, J. C. W., Elowitz, M. B. Using movies to analyse gene circuit dynamics in single cells. Nature Reviews. Microbiology. 7 (5), 383-392 (2009).
  2. Rosenfeld, N., Young, J. W., Alon, U., Swain, P. S., Elowitz, M. B. Gene Regulation at the Single-Cell Level. Science. 307 (5717), 1962-1965 (2005).
  3. Colman-Lerner, A., Gordon, A., et al. Regulated cell-to-cell variation in a cell-fate decision system. Nature. 437 (7059), 699-706 (2005).
  4. Vega, N. M., Allison, K. R., Khalil, A. S., Collins, J. J. Signaling-mediated bacterial persister formation. Nature Chemical Biology. 8 (5), 431-433 (2012).
  5. Larson, D. R., Zenklusen, D., Wu, B., Chao, J. A., Singer, R. H. Real-Time Observation of Transcription Initiation and Elongation on an Endogenous Yeast Gene. Science. 332 (6028), 475-478 (2011).
  6. Golding, I., Paulsson, J., Zawilski, S., Cox, E. Real-time kinetics of gene activity in individual bacteria. Cell. 123 (6), 1025-1061 (2005).
  7. Suter, D. M., Molina, N., Gatfield, D., Schneider, K., Schibler, U., Naef, F. Mammalian Genes Are Transcribed with Widely Different Bursting Kinetics. Science. 332 (6028), 472-474 (2011).
  8. Cookson, N. A., Cookson, S. W., Tsimring, L. S., Hasty, J. Cell cycle-dependent variations in protein concentration. Nucleic Acids Research. 38 (8), 2676-2681 (2010).
  9. Zopf, C. J., Quinn, K., Zeidman, J., Maheshri, N. Cell-cycle dependence of transcription dominates noise in gene expression. , Submitted (2013).
  10. Kaufmann, B. B., Yang, Q., Mettetal, J. T., Van Oudenaarden, A. Heritable stochastic switching revealed by single-cell genealogy. PLoS Biology. 5 (9), e239 (2007).
  11. Cookson, S., Ostroff, N., Pang, W. L., Volfson, D., Hasty, J. Monitoring dynamics of single-cell gene expression over multiple cell cycles. Molecular Systems Biology. 1 (1), 2005.0024 (2005).
  12. Paliwal, S., Iglesias, P. A., Campbell, K., Hilioti, Z., Groisman, A., Levchenko, A. MAPK-mediated bimodal gene expression and adaptive gradient sensing in yeast. Nature. 446 (7131), 46-51 (2007).
  13. Charvin, G., Cross, F. R., Siggia, E. D. A microfluidic device for temporally controlled gene expression and long-term fluorescent imaging in unperturbed dividing yeast cells. PloS One. 3 (1), e1468 (2008).
  14. Gordon, A., Colman-Lerner, A., Chin, T. E., Benjamin, K. R., Yu, R. C., Brent, R. Single-cell quantification of molecules and rates using open-source microscope-based cytometry. Nat. Meth. 4 (2), 175-181 (2007).
  15. Otsu, N. A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms. IEEE Trans. Sys. Man. Cyber. 9 (1), 62-66 (1979).
  16. Goranov, A. I., Cook, M., et al. The rate of cell growth is governed by cell cycle stage. Genes & Development. 23 (12), 1408-1422 (2009).
  17. To, T. -L., Maheshri, N. Noise Can Induce Bimodality in Positive Transcriptional Feedback Loops Without Bistability. Science. 327 (5969), 1142-1145 (2010).
  18. O'Neill, E. M., Kaffman, A., Jolly, E. R., O'Shea, E. K. Regulation of PHO4 nuclear localization by the PHO80-PHO85 cyclin-CDK complex. Science. 271 (5246), 209-212 (1996).
  19. Raser, J. M., O'Shea, E. K. Control of stochasticity in eukaryotic gene expression. Science. 304 (5678), 1811-1814 (2004).

Tags

Mikrobiologie Zellbiologie Molekularbiologie Genetik Biophysik, Mikroskopie Fluoreszenz- Zellbiologie Mikroskopie / Fluoreszenz-und Zeitraffer Bäckerhefe Genexpression Dynamik Segmentierung Tracking Linie Bild-Tracking Software- Hefe- Zellen- Imaging-
Acquiring Fluoreszenz Zeitraffer-Filme von Bäckerhefe und Analysieren von Einzel-Zell-Dynamics mit Transplantaten
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Zopf, C. J., Maheshri, N. AcquiringMore

Zopf, C. J., Maheshri, N. Acquiring Fluorescence Time-lapse Movies of Budding Yeast and Analyzing Single-cell Dynamics using GRAFTS. J. Vis. Exp. (77), e50456, doi:10.3791/50456 (2013).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter