一种灵活的方法学管道,使用用户友好的开源软件包来识别、可视化和量化聚焦离子束扫描电子显微镜图像体积内的薄亚细胞神经元过程。
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一种灵活的方法学管道,使用用户友好的开源软件包来识别、可视化和量化聚焦离子束扫描电子显微镜图像体积内的薄亚细胞神经元过程。
扫描电子显微镜技术的最新进展现在允许对超薄亚细胞过程进行快速三维 (3D) 分析。在这里,提出了一种方法学管道来识别、可视化和分析薄神经元过程,例如投射到其他神经元突触前钮扣(称为"棘")中的过程。使用免费提供的软件包,该协议演示了如何使用决策树使用聚焦离子束扫描电子显微镜 (FIB-SEM) 图像体积内的形态学标准来识别常见的神经元亚细胞结构,特别注意识别投射到突触前钮扣中的棘叶的多样性。特别是,该协议描述了如何追踪神经元突触内的棘突,以产生这些薄的亚细胞投影、它们的亲代神经突和突触后伴侣的 3D 重建。此外,该协议还包括一个用于分析 FIB-SEM 数据的免费开源软件程序列表,并提供了改进 3D 重建以进行可视化和发布的技巧(例如,平滑、照明)。这种适应性强的协议为 FIB-SEM 图像体积内亚细胞结构的快速纳米级分析提供了一个切入点。
对纳米薄亚细胞成分的结构-功能关系的研究通常受益于 3D 可视化和分析1。然而,由于必须使用金刚石刀切割和对齐成百上千个 ≥40 nm 连续超薄切片,因此连续截面透射电子显微镜研究在时间和空间上受到限制。这些限制限制了对薄(直径 <40 nm)亚细胞结构进行采样和有效分析的能力,并且精通超薄连续切片的必要性阻碍了 3D 结构分析的应用 2,3。然而,聚焦离子束扫描电子显微镜 (FIB-SEM) 的最新进展彻底改变了可获得图像体积的速度和分辨率,现在可以定量分析薄的亚细胞结构,例如光滑的内质网 4,5、神经元突触 3,6 和突触囊泡 7,8大规模。此外,FIB-SEM 图像卷的广泛使用加速了可免费访问的 FIB-SEM 图像卷存储库9 和 3D 分析软件(例如,Espina10、IMOD11、Neuromorph12、Reconstruct13、TrakEM14)的开发,这些软件扩大了该技术的范围,现在能够研究精细亚细胞结构的结构和功能。
一种这样的纳米级亚细胞特征是神经元突触"棘"。棘很薄(~0.06-0.15 μm 宽,0.1-1 μm 长),指状突起,从一个神经元发出,并被另一个神经元的神经突(例如突触前钮扣)包裹15,16。嵌入神经元过程中的棘突在电子显微镜文献中已有近 60 年的报道17,而棘状突起是兴奋性突触的保守 18,19,20 和普遍存在的21,22 特征。然而,尽管突触棘无处不在,但它们的功能仍然不清楚,并且缺乏必要的数据来解释它们的丰富性和结构保守性。缺乏棘突的实验表征主要是由于难以定量分析棘突的患病率和大小。它们的小尺寸最适合使用以前无法达到的 z(深度)分辨率(即 ≤15 nm)进行分析。
在这里,提出了一个 FIB-SEM 分析管道,用于识别、可视化和分析薄(横截面≤40 nm 宽)亚细胞结构,可以作为 FIB-SEM 新手和专家的切入点。该协议作为识别 3D FIB-SEM 图像体积内神经元亚细胞结构的入门书,强调如何使用特定标准来识别和分类棘突和突触的亚型。此外,该协议还演示了如何将图像体积导入免费的 3D 分析软件平台 (Reconstruct),使用该软件追踪兴奋性神经元突触内的棘突,并生成这些亚细胞投影、它们的母体神经突和封装的突触前钮扣的 3D 重建。最后,该协议展示了如何使用免费的开源 3D 撕裂软件 (Blender) 来平滑 3D 重建的"皮肤"以进行可视化和可能的发布,详细介绍了该技术的优势和潜在陷阱。
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1. 图像体积数据和亚细胞物体大小:注意事项和配准
2. 神经突和突触棘识别
3. 确定感兴趣区域并将图像体积传输到 3D 分析软件
4. 3D 重建和重建中薄亚细胞结构的分析
注意:在使用 Reconstruct 时使用配备滚轮的鼠标非常有利。此外,如果大部分或全部描摹都是手动执行的,那么使用触笔在带有触摸屏的计算机上绘制轮廓可以显著提高描摹效率。
5. 在 Blender 中导入、重新着色、平滑和添加 3D 重建的透明度
注意:有关使用 Blender 的详细帮助,请查阅 Blender 手册和/或有关使用每个 Blender 功能的无数"作方法"视频(只需在网上搜索 Blender 和 所需功能)。以下是有关如何为 3D 重建重新着色、平滑和添加透明度的简短入门。
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量化雪貂初级视觉皮层中兴奋性突触前钮扣种群中突触棘的百分比
尽管几十年来已经观察到从神经突到兴奋性突触前钮扣的棘状突起19,26,但它们对突触功能的潜在重要性仍然不清楚。这些实验旨在确定雪貂初级视觉皮层 (V1) 中整个出生后发育过程中包含棘突的兴奋性突触前钮扣的比例,以确定棘突对突触功能与发育里程碑的潜在重要性。因此,从出生后第 21 天 (p) 21 (15.1 x 14.1x 2.8 μm)、p46 (9.7 x 8.4 x 2.7 μm)、p60 (24.2 x 16.2 x 2.4 μm) 和 >p90 (24.2 x 16.2 x 2.4 μm) 雪貂 V1 获取对齐的 4 nm/体素各向同性 FIB-SEM 图像体积,使用 FEI Helios 660 DualBeam FIB-SEM 以 52° 倾斜度成像, 反向散射模式下 4.2 mm 工作距离、3 kV 加速电压和 400 pA 电流。尽管堆栈在采集时与 FEI 软件大致对齐,但所有堆栈都使用斐济进行亚像...
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该 FIB-SEM 图像体积分析管道可以产生可靠的 3D 重建和薄亚细胞结构的定量测量。虽然目前使用深度神经网络和分割算法的半自动化技术可以提高在大图像量中重建具有相对高膜对比度的细胞结构的速度和效率33,但许多亚细胞结构(例如,棘状、光滑内质网、内体)由于膜对比度和/或迂曲度较低,仍然难以使用自动化方法进行可靠捕获, 尽管较新的方法已经开始捕获更高对比度的线粒体和粗面内质网34,35。此外,未标记的亚细胞结构之间的细微区别(例如,网格蛋白介导的内吞作用与带有网格蛋白涂层尖端的棘,或内体与内质网)将需要对任何自动重建技术进行反复的手动校对36。因此,该协议详细说明了在开始分析 FIB-SEM 图像中的亚细胞结构之前建立明确亚细胞物体阳性识别标准的重要性。
为了实现这些目的,熟悉特定亚细胞结构在一系列随机切...
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作者没有需要披露的利益冲突。
这项工作得到了华盛顿大学桥梁基金和华盛顿大学塔科马试点 RRF 基金的支持。非常感谢俄勒冈健康与科学大学MMC的Claudia Lopez博士和Jessica Riesterer博士的FIB-SEM技术支持,感谢Graham Knott博士使用CA1 FIB-SEM图像卷,以及UW Tacoma在神经元重建(TBIOMD 495)课程中的学生在使用此协议时的耐心和卓越。
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| Name | Company | Catalog Number | Comments |
|---|---|---|---|
| 斐济 (ImageJ) | https://imagej.net/software/fiji/downloads | ||
| 重建 | https://synapseweb.clm.utexas.edu/software-0 | ||
| Blender | Blender Foundation | https:/www.blender.org |
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