여기, 우리 제시 시간 경과 영상에 대 한 프로토콜 및 사용 생체 외에서 vasculogenesis의 분석 단계 대조 현미경과 함께 오픈 소스 소프트웨어, Vasculogenesis의 운동 분석. 이 프로토콜은 수많은 종류의 혈관 질환 모델 실험 조건 vasculogenic 잠재력을 양적 평가에 적용할 수 있습니다.
Vasculogenesis는 복잡 한 프로세스는 내 피 줄기와 조상 세포 드 노 보 배 형성을 받 다. Vasculogenesis의 정량적 평가 내 피 조상 세포 기능의 중앙 판독 되 고 따라서 여러 시도 생체 외에서 그리고 vivo에서 vasculogenesis 모델을 개선 되었습니다. 그러나, 표준 방법이 매우 역동적인 과정의 여러 측면을 캡처를 정적 측정 범위에 제한 됩니다. 따라서, 새로운 프로토콜을 개발의 목표는 네트워크 형성 및 안정화, quantitate로 혈관 기본 잠재적인 메커니즘에 대 한 통찰력을 제공 하기 위하여 생체 외에서 vasculogenesis의 활동을 평가 했다 부전입니다. 이 프로토콜의 응용 프로그램은 임산부 당뇨병에 노출 되는 세포 (ECFCs)를 형성 하는 태아 내 피 식민지를 사용 하 여 설명 했다. 태아 ECFCs 출생 다음 탯 줄 혈액에서 파생 된, 교양, 되었고 지하실 멤브레인 매트릭스, 어디 그들은 받았다 vasculogenesis 포함 된 슬라이드에 도금. 전체 슬라이드 웰 스의 이미지는 15 시간 이상 경과 단계 대조 현미경 검사 법을 사용 하 여 인수 했다. 이미지는 키네틱 Vasculogenesis 분석 (KAV) 라는 분석 소프트웨어를 사용 하 여 양적 데이터의 유래에 대 한 분석 했다. KAV 이미지 세분화 뒤에 skeletonization를 사용 하 여 네트워크 구조 등의 (9 측정, 계산 1) 10 매개 변수를 파생 다중 시간 포인트 단계 대조 이미지의 더미에서 네트워크 구성 요소를 분석: 네트워크, 네트워크 영역, 폐쇄 노드, 지점, 지점 총 길이, 평균 분기 길이, 트리플 분기 노드, 쿼드 분기 노드, 네트워크 구조, 및 노드 비율에 분기 식별이 프로토콜의 응용 프로그램에서 임신 당뇨병 mellitus에 의해 복잡 하 게 얻은 ECFCs에서 vasculogenesis의 속도 변경. 그러나,이 기술은 범위 여기에서 보고 된 광범위 한 의미를 갖는다. 이 방법의 구현 기계적 평가 강화 하 고 vasculogenesis 및 많은 세포 유형 또는 질병 상태에 다른 생물학으로 중요 한 분기 프로세스의 기능 정보를 향상 시킬 것입니다.
Vasculogenesis, 또는 드 노 보 배 형성을 내 피 조상 세포의 능력 개발1동안 배아 맥 관 구조를 수립에 중요 하다. 또한, 추가 혈관 형성 및 기존 혈관의 신생으로 알려져 있다, 성숙 핵심 프로세스 개발 및 혈액 흐름 및 본문2통해 항상성 유지 하기 위해 출생 후 생활도입니다. 신체의 모든 장기는 산소와 영양분의 전달 및 폐기물3의 제거에 대 한 혈관 시스템에 의존 합니다. 혈관 항상성 유지 되지 않으면 혈관 형성 및 수리는 부족 또는 초과에서 되도록, 혈관 질병4를 발생할 수 있습니다. 따라서, 혈관 형성 및 적응은 일반적으로 공부, 장기 건강의 유지에 필수적인 고 수많은 pathologic 국가 개발에 연루.
때문에 혈관 시스템 개발, 뿐만 아니라 질병 징후 및 진행의 참여의 증가 이해, 분석 모델 vasculogenesis 신생 시험관 및 생체 내에5 개발 되었습니다. ,,67. 선박 대형 모델링 혈관 세포, 내 피 세포, 세포 조직과 선박 네트워크8,,910의 형성을 촉진 하는 지하실 멤브레인 매트릭스에서 등을 도금 하는 작업이 포함 됩니다. 일반적으로, 다음 하룻밤 부 화, 네트워크 분석11,,1213에 대 한 이미지의 작은 숫자의 결과로 한 번 시점 캡처됩니다 셀의 이미지. 따라서, 분석 접근은 크게 개발 되었고 단일 시간 포인트 평가10,14에 대 한 최적화. 그러나, 정적 분석 캡처 혈관 형성의 역동적인 과정에서 단순히 충분 하지 않습니다 하 고 관련 된 잠재적인 메커니즘에 제한 된 통찰력을 제공. 영상 주파수 증가 가능성이 필요한 데이터 형성 속도를 제공, 비록 이미징 접근 시간 다중 포인트에 이전 개발된 분석의 응용 비효율적이 고 노동 집약적인14것입니다. 또한, 상업적으로 사용할 수 있는 분석의 개발에 불구 하 고 수수료를 지불-당-이미지 렌더링이 옵션 운동 연구는 이미지의 수천 있는 생성된15비용 금지 합니다. 따라서, vasculogenesis에서 생체 외에서시간 경과 라이브 셀 현미경 검사 법에 의해 생성 된 큰 이미지 세트를 분석 하는 능력을 포함 하 여 계량을 간소 하 고 효율적인 접근을 위한 분야에 필요가 하다.
이러한 한계를 극복 하기 위해 새로운 접근 방법은 이미지와 함께 vasculogenesis의 동적 평가 가능 하 게 하는 영상 취득 모든 15 분16시간 포인트 확대의 목적으로 개발 되었다. 몇 시간 동안 여러 시간 포인트를 포착 하 여이 방법은 vasculogenesis, 잠재적인 메커니즘 형성 및 선박 네트워크의 유지 관리에 기여에 대 한 통찰력의 과정의 자세한 묘사를 제공 합니다. 주파수 및 이미지 수집의 품질을 개선 하는 것 외에도이 방법은 오픈 소스 플러그인17의 형태로 소설 소프트웨어가 통합 됩니다. 로 운동 분석의 Vasculogenesis (KAV), 불리는 소프트웨어 이미지 처리 및 다중 시간 포인트 인수에서 생성 된 큰 이미지 세트를 위해 특별히 분석을 통합 하는 효율적인된 응용 프로그램입니다. KAV는 skeletonization18다음 이미지 세분화를 통해 단계 대조 이미지를 분석 합니다. 네트워크 구조의 10 개의 매개 변수는 KAV에 의해 계량 등: 분기, 폐쇄 된 네트워크, 노드, 네트워크 영역, 네트워크 구조, 트리플 분기 노드, 쿼드 분기 노드, 총 분기 길이, 평균 분기 길이 및 노드 비율 (참조 지점 그림 1에 도식)16. KAV 접근의 응용 생체 외에서 vasculogenesis, 노드 비율을 지점으로의 소설, 계산 된 형을 포함 한다. 우리의 최근 작품 시연이 비율은 네트워크 연결의 지표 이며 운동 성16등 네트워크 형성에 관련 된 다른 세포질 과정에 연관 될 수 있습니다.
셀 (ECFC) vasculogenesis를 형성 하는 태아 내 피 식민지는 이러한 연구에 평가 했다, 비록이 이미지 수집 및 분석 방법은 vasculogenesis 또는 신생 받을 어떤 세포 유형 평가에 쉽게 적용할 수 있습니다. 또한,이 이렇게 이러한 연구와 같이 변경된 관 기능 pathologic 상태, 임신 당뇨병 mellitus, 등의 다양 한 결과 식별 하기 위해 사용할 수 있습니다. 또한,이 방법은 네트워크 형성 및 분기, 다른 생물학으로 관련 프로세스에 대 한 중요 한 평가에 적응 될 수 있습니다. 따라서, 독특한 생물 학적 시스템에이 새로운 접근 방식을 적용 한 잠재적인 영향 아직 결정 될 것 이다.
KAV 있습니다 여러 시간 포인트와 큰 데이터 세트의 평가
전통적으로, 생체 외에서 vasculogenesis의 정량, 단일 또는 몇 시간 포인트 측정 이루어져 있다. 이 정적 접근 단순히 역동적이 고 복잡 한 과정을 측정 하 고 위한 적합 하지 않습니다. 따라서,이 소설 메서드 vasculogenesis의 역동적인 과정에 관련 된 잠재적인 분자 메커니즘에 대 한 통찰력을 얻기 위해 네트워크 형성 활동의 효율적인 분석을 사용 하도록 개발 되었다. 효율성과 자동화는 생성 하 고 많은 양의 이미지 데이터 분석 소설 기술의 개발에 중요 한 요소입니다. KAV 시간과 시간 경과 데이터 세트에서 생물학적으로 의미 있는 결론을 파생 하는 데 필요한 노동 감소 이미지의 수백으로 구성 된 큰 이미지 스택 분석으로 개발 되었다. 중요 한 것은, KAV 이미지 처리를 수행 하 고 작은 (100 이미지)에 대 한 초만에 데이터 생성 이미지 스택 및 분 큰 (100 이상) 이미지 스택, 탁월한 효율성이. 또한, 시간과 매개 변수 측정 하 여 스프레드시트에 데이터 조직 그래픽 프레 젠 테이 션 및 통계 분석의 급속 한 발생을 가능 합니다.
이 방법의 성공적인 적용 과제
이 분석 결과 향상 된 이미지 수집 및 분석을 포함, 일부 과제는 성공적인 구현을 방해 수 있습니다. 4 주요 장애물 습도 안정성, 타이밍 정밀도 도금에서 이미지 수집, 소프트웨어 및 하드웨어 안정성 및 각 실험에 대 한 생성 하는 큰 데이터 집합의 관리를 포함 합니다. 몇 시간 동안 안정적인 라이브 셀 이미징도 전하실 수 있습니다. 특히, 적절 하 고 일관 된 습기는 이미징 챔버에 대 한 필요 합니다. 신생 슬라이드는 병렬화 매트릭스 기반 신생 분석 실험을 위한 설계는이 분석 결과에 사용 됩니다. 그들의 낮은 볼륨을 약 50 µ L은 증발 및 응축 확장된 문화 조건에 대 한 중요 한 고려 사항. 이 실험적인 문제를 방지 하기 위해 습도 조절 하는 인큐베이터를 사용 하는 데 필요한입니다. 그러나, 그것은 또한 이미징 챔버의 과도 한 건조 시간이 지남에 발생 하는 경우이 규칙을 증가 시키기 위해 필요할 수 있습니다. 우리는 습도 증가 하는 간단한 방법을 챔버에 물 표면 영역을 증가 하는 것입니다 발견. 이 목표를 달성 하기 위해 우리의 프로토콜 제안 다음 세 물 소스: 물, 인큐베이터 온도 측정은 또한 이다, 슬라이드 및 유체 필터 종이에 우물 주변에 물 가득 2 연 발된 슬라이드 또는 정리합니다. 반대로, 결로 발생 방에 공기 온도 냉각 슬라이드의 하단 슬라이드와 우물에 응축 챔버 내부에 습도. 이 합병증 셀 미디어와 위상 대비 방해 렌즈 효과 희석 될 수 있습니다. 이러한 연구에서 응축은 슬라이드의 아래쪽에 격렬된 한 공기 (39-42 ° C)의 응용 프로그램을 통해 최소화 했다.
모든 시간 경과 연구에 대 한 주요 고려 사항은 실험 개시 및 이미징 간의 일관성입니다. 영상 시작할 때의 타이밍은 다운스트림 이벤트의 해석에 대 한 중요 합니다. 이 분석 결과의 타이밍 정밀도 보장 하기 위해, 초기 도금 및 첫 번째 이미지 시간 포인트 사이의 시간 밀접 하 게 제어할 수 한다. 실제로,이 “죽은 시간”을 최소화 할 수 있습니다, 하지만 더 중요 한 것은, 비교할 다른 일에 실험을 허용 하도록 일치 해야 합니다. 예를 들어,이 프로토콜에 우리는 약 30 분의 죽은 시간을 기대합니다. 이 실험 준비 및 시설 이미징의 근접에 의해 촉진 될 수 있다.
어떤 평범한 첫눈에 자세한 사항은 소프트웨어, 하드웨어 안정성, 및 데이터 관리에 대 한 중요 한 처럼 보일 수 있습니다. 소프트웨어와 관련된 하드웨어 드라이버, 네트워크 환경 및 자동화 된 소프트웨어 모든 영향 소프트웨어의 안정성을 업데이트 합니다. 병목 현상 및 이미지 수집;에 문제의 잠재적인 출처를 식별 하는 “건조 실행”에서이 프로토콜을 테스트 가치가 예를 들어, 신뢰할 수 없는 라이브 셀 설치, 단계, 셔터, 그리고 카메라 안정성 및 기관 정보 기술 정책 자동화 된 운영 체제 및 소프트웨어 업데이트를 확인 합니다.
데이터 관리는 이미지의 수천 수백을 생성 하는 모든 이미징 실험의 지속적인 관심사 이다. 다행히도, 상용 소프트웨어는 종종 이미징 실험을 시작 하기 전에 사용 가능한 공간에 대 한 확인 합니다. 그러나,이 분석 결과 또한 포스트 캡처 이미지 처리 및 하드 드라이브 공간 부담에 추가 하 고 사용 가능한 공간이 제한 된 경우 이미징 실험을 방해할 수 있는 분석 포함 되어 있습니다. 또한, 컴퓨터의 보안과 안전을 보장할 수 없습니다, 동일한 디스크의 중복 배열 등 하드웨어 솔루션과. 따라서, 지속적인 실험과는 강력한 원격 보관, 예를 들어 기관 보관 리소스에 대 한 컴퓨터의 하드 드라이브에 공간을 보장 하는 데이터 관리 전략 필요 하다.
이미지 품질을 극대화 하는 전략
KAV의 능력을 정확 하 게 매트릭스 배경에서 ECFCs를 분별 하는 강력한, 분석 결과의 감도 이미지 품질에 따라. 예를 들어 이미지에 낮은 반면, 소프트웨어 (그림 2B) 더 적은 정확도 가진 셀 네트워크를 감지 합니다. 단계 대조의 품질 이미지 취득에 사용 하는 현미경의 설정을 비롯 한 여러 요인에 의해 영향을 받는 동안 시험 준비, 및 우물에서 미디어 레벨의 유지 보수는 매트릭스와 셀 서 스 펜 션 미디어의 로드 전체 이미지입니다. 이러한 분석에 대 한 위상 대비 최적화, 현미경에서 위상 링 맞춤 약간 조정 대비 개선 되었다. 또한, 샘플 준비 동일 하 고 일관 된 미디어 로드 되도록 엄격 하 게 시험 되었다. 우물에 로드 하는 미디어 매트릭스의 금액 아래 또는 최적의 범위 위의 경우는 초승달 모양 변경된 단계 대조를 선도 형성할 수 있습니다. 마지막으로, 우물에 액체의 작은 볼륨 때문에 그것은 위에서 설명한 증발 및 응축을 최소화 하 여 미디어 수준을 유지 하기 위해 중요 한. 전반적으로, 분석 결과 최적화 분석에 대 한 높은 품질 이미지를 생성에 중대 하다.
단계 대비 품질 외에 다른 요인 수 또한 분석 결과 결과 미디어 오염를 포함 하 여 행렬 및 입자에 결점 또는 파편 매트릭스 또는 미디어에 영향을. 이후 현미경 실에서 몇 시간 동안 라이브 셀 이미징 관련 된 오염이 분석이 결과의 위험입니다. 오염의 위험을 줄이기 위해, 매트릭스 및 셀 정지 불 임 후드에 슬라이드에 로드 됩니다. 또한, 각 샘플은 중복 또는 파편 또는 분석을 혼동 하는 입자 같은 뜻하지 않은 문제로 인해 데이터 손실의 위험을 최소화 하기 위해 실험에 대 한 3 중에서 일반적으로 도금 된다.
샘플이 드라이브 증가 시험 감도 위한 필요
이 관찰 되었고 GDM13에 노출 하는 ECFCs의 이전 연구에서 보고. 이 샘플에서 관찰 된 세포 기능에이 질 높은 수준의 모성 질환의 심각도, 질병, 및 혈액 포도 당 수치를 조절 하는 데 사용 하는 경영 스타일의 기간 등 여러 가지 요인에 기인 될 추측 이다. 중요 한 것은,이 분석 방법은 GDM 임신에서 샘플에 기능적인이 성분으로 인해 phenotypic 차이 식별 가능한 만드는 동적 범위 ECFC vasculogenesis를 캡처합니다. 전반적으로,이 연구에 사용 되는 것 같은 기본 환자 샘플의 사용 셀 라인에 비해 큰 변화를 발생할 수 있습니다. 기능 다양성으로 여러 기본 동물이 나 인간의 샘플을 포함 하는 변환 연구에 큰 중점을 배치로 분석 결과 감도 검색 및 생물학적으로 의미 있는 측정 및 결론의 파생 위해 필수적 이다. 따라서, KAV 데이터의 품질과 수량 향상 됩니다 같은 방식의 개발 보다 강력한 관찰과 결론을 수 있도록 분석 생체 외에서 vasculogenesis 및 신생에 의해 생성. 또한, 이러한 데이터는 자궁내 GDM 노출 다음 변경 된 ECFC vasculogenesis을 기본 분자 메커니즘의 미래 조사를 촉진 한다.
이 방법의 미래 응용 프로그램
이 방법은 태아 ECFC vasculogenesis에서 체 외에 이러한 연구 평가에 적용 되었다, 하지만이 방법의 잠재적인 응용 프로그램 많다. 이 기술은 vasculogenesis 또는 신생의 프로세스에 참여 하는 모든 세포 인구를 공부를 쉽게 구현할 수 있습니다. 특히,이 연구에서 입증 되었다로 개별 세포 인구를 공부 하 사용할 수 있지만 공동 문화 시스템에도 적용 될 수 있습니다. 미래에, 그것은 3 차원 (3D) 모델을 평가 하기 위해 2 차원 생체 외에서 분석 결과 넘어이 이렇게 확장에 도움이 것입니다. KAV의 현재 버전 3D 이미징 데이터를 quantitating에 대 한 충분 한 것, 특히 3D 또는 vivo에서 모델에 대 한 유사 하 게 설계 시간 경과, 다중 변수 분석 접근 연락 것 관찰 2 차원에서 만든 체 외에서 세포 기능 더 생물학적으로 관련 설정에서의 대표 있습니다.
The authors have nothing to disclose.
저자 루시 밀러, Leanne 에르난데스, 박사 데이비드 하 스, 브리트니 Yeley (인디애나 대학의과 대학), 닥터 카 렌 Pollok, 줄리 Mund, 매튜 Repass와 에밀리 심즈 (인디애나 대학 사이먼 암 센터에 Angio BioCore)에 대 한 인정 ECFC 예제를 파생에서 우수한 기술 지원입니다. 저자 또한 인정 박사 모 린 A. 해 링 턴, 에드워드 F. Srour, 리처드 북 아 일, Mervin C. 요더, 마 티아 스 A. Clauss (인디애나 대학의과 대학) 학술 토론 뿐만 아니라에 대 한 제 니스 벽 (인디애나 대학의과 대학) 관리 지원입니다. 모든 이미지는 생물 현미경, 인디애나 대학의과 대학에 대 한 인디애나 센터에서 수행 되었다. 이 작품은 국립 보건원 (R01 HL094725 P30 CA82709, U10 HD063094)와 Riley 어린이 재단에 의해 지원 되었다. 또한,이 게시가 되었습니다 부분 지원 국가 심 혼, 폐, 혈액 연구소의는 국립 보건원에서 수상 # T32 HL007910에서.
100mm Tissue Culture Plates | Fisher | 353003 | |
15ml conical tubes | Fisher | 1495949B | |
Angiogenesis 15-well micro-slides | Ibidi | 81506 | |
Matrigel | Fisher (Corning) | 354234 | |
EGM2 Medium | Lonza | CC3162 | |
Fetal Bovine Serum | Atlanta Biologicals | S11550 | |
PSA Antimyocytic, Antibiotic | Fisher | MT30004C1 | Added 5 milliliters per 500 milliter bottle of EGM2 medium. |
0.5% Trypsin/0.53nM EDTA in HBSS | Fisher (Corning) | MT25052CI | |
Type 1 Collagen | Fisher (Corning) | 354226 | 100mg of liquid, concentration range 3-4mg/mL. Dilute in 20nM acetic acid in ddH2O to use at a final concentration of 0.05mg/mL. |
Glacial Acetic Acid | Fisher | A38-212 | Used in Type 1 Collagen solution at a final concentration of 20nM. |
Kim Wipes | Fisher | 06-666 | |
Chambered slide | Ibidi | 80296 | This slide can be filled with distilled water to maintain humidity in the imaging chamber. |
Phosphate Buffered Saline (PBS) | Fisher (Gibco) | 20012027 | 1x solution, pH 7.2 |
Microscope | Nikon Instruments | MEA53100 and MEF55030 | Motorized TiE including Ph1 phase ring for phase contrast with objective |
Stage | Prior Instruments | ProScan II | Other OKOlab and Nikon Elements AR compatible stage may be used |
Objective | Nikon Instruments | 93178 | CFI Plan Fluor DL 10x |
Camera | Hamamatsu | C11440-42U | ORCA Flash 4.0LT |
Stage Blower | Precision Controls | N/A | This item has been discontinued, alternatives include Smart Air-Therm Heater(AIRTHERM-SMT-1W) from World Precision Instruments |
Stage-top Incubator | OKOLabs | H301 | BoldLine including a two position slide holder |
Computer | Hewlett-Packard | Z620 or equivalent | 4 core Intel Xeon processor, >32 GB RAM, >2 TB RAID 10, nVidia Quadro graphics card |
Nikon Elements Software | Nikon Instruments | AR v 4.20 | ND Acquisition is a multidimensional setup tool used to configure Elements software. |
FIJI (ImageJ) Software | N/A | N/A | Free, open-source software dowloaded online at the following URL: https://imagej.net/Fiji/Downloads |
KAV Plug-In | N/A | N/A | Free, open-source software dowloaded online at the following URL: https://github.com/icbm-iupui/kinetic-analysis-vasculogenesis |