Summary

ניתוח של השומנים שומנים תוכן ביקוע והנצה ליעדים באמצעות עיבוד תמונה אוטומטית

Published: July 17, 2019
doi:

Summary

כאן, אנו מציגים יישום MATLAB של זיהוי אוטומטי ותיאור כמותי של טיפות שומנים בתמונות מיקרוסקופ פלואורסצנטית של ביקוע ותאי שמרים.

Abstract

חילוף החומרים ליפיד והרגולציה שלה הם בעלי עניין הן בסיסיות והן מדעי החיים המוחלים וביוטכנולוגיה. בהקשר זה, מינים שמרים שונים משמשים כמודלים במחקר חילוף חומרים לשומנים או לייצור השומנים התעשייתי. טיפות השומנים הם גופי אחסון דינאמי מאוד והתוכן הסלולרי שלהם מייצג הבדיקה נוח של מצב מטבולית השומנים. מיקרוסקופ קרינה פלואורסצנטית היא שיטה של בחירה עבור ניתוח כמותי של טיפות שומנים סלולריים, כפי שהוא מסתמך על ציוד זמין נרחב מאפשר ניתוח של טיפות שומנים בודדים. יתר על כן, ניתוח תמונה מיקרוסקופיים יכול להיות אוטומטי, הגדלת מאוד התפוקה הכוללת הניתוח. כאן, אנו מתארים זרימת עבודה ניסיונית ואנליטית עבור זיהוי אוטומטי ותיאור כמותי של טיפות שומנים בודדות בשלושה מינים שונים של שמרים מודל: ביקוע שיאת הביקוע ו . והשמרים השיכחויות טיפות ליפידים הם דמיינו עם bodipy 493/503, ו תוספי תא-הניאון מתווסף למדיית התרבות כדי לעזור לזהות גבולות התא. תאים חשופים למיקרוסקופיה אפיפלואורסצנטית תלת-ממדית בערוצים ירוקים וכחולים והתמונות של מחסנית z מעובדות באופן אוטומטי על-ידי צינור MATLAB. ההליך פלט נתונים כמותיים עשיר על השומנים הסלולר תוכן droplet ומאפיינים בודדים droplet השומנים בפורמט טבלאי מתאים ניתוח במורד הגיליון האלקטרוני או חבילות סטטיסטיות. אנו מספקים למשל ניתוחים של שומנים בתוכן droplet בתנאים שונים המשפיעים על חילוף החומרים של השומנים הסלולריים.

Introduction

שומנים לשחק תפקידים מהותיים באנרגיה התאית פחמן מטבוליזם, סינתזה של רכיבים ממברנה, וייצור של חומרים אקטיביים. חילוף החומרים ליפיד הוא מכוונן בהתאם לתנאי הסביבה, זמינות מזינים ו-מחזור התא שלב1. בבני אדם, חילוף החומרים ליפיד כבר מחובר למחלות, כגון השמנה, סוכרת סוג II וסרטן2. בתעשייה, שומנים שיוצרו על ידי מיקרואורגניזמים, כגון מיאס, מייצגים מקור מבטיח של דלק דיזל מתחדשת3. תאים מאחסנים שומנים ניטרליים ב שנקרא טיפות שומנים בדם (מקרא). הגופים האבולוצדיים הללו מורכבים מטריליגליליפוספלים, אסטרים של שריר, שריר הפוספוליפיד החיצוני וחלבונים משויכים1. המילד מקורם ברשת האנדופלזמית, מחזור התאים או הצמיחה-שלב התפתחות, והם חשובים עבור הומאוסטזיס שומנים סלולריים1. מספר LD ומורפולוגיה ניתן להשתמש כמו פרוקסי נוח כאשר הדבר מטבוליזם השומנים תחת תנאי צמיחה שונים או בעת הקרנת פאנל של מוטציות. בהתחשב האופי הדינמי שלהם, טכניקות מסוגל לנתח את המאפיינים של האדם היחיד מתעניין מחקרים של מטבוליזם השומנים.

מינים שמרים שונים שימשו לתיאור מסלולים מטבולית הקשורים השומנים ואת הרגולציה שלהם, או בשימוש ביוטכנולוגיה לייצר תרכובות מעניינות או דלקים1. יתר על כן, עבור מודלים של מודל, כגון שמרים לבקוע cerevisiae ס או הקשורים ביקוע הקשורות שמרים שיניים, הגנום-רחב מחיקה הספריות זמינים כי ניתן להשתמש עבור תפוקה גבוהה מסכי4,5. לאחרונה LD קומפוזיציה ודינמיקה תוארו ב -S. ביקוע6,7,8,9, מוטציות הקשורות חילוף החומרים השומנים כבר מבודדים במודל המתעוררים שמרים . כן.

טכניקות רבות זמינות כדי ללמוד תוכן LD ודינמיקה. רוב להעסיק סוג כלשהו של כתמים של המכונה עם ליפופילית צבעים כגון הנילוס אדום או BODIPY 493/503. האחרון מראה עירור צר יותר ספקטרום פליטה, ו מוגברת ספציפיות לעבר שומנים ניטרליים (המכונה) לעומת פוספוליפידים (ממברנות)11. פלואורימטריה וזרימה-cytometry שיטות שימשו בהצלחה מינים פטרייתיים שונים כדי לחשוף גנים ותנאי גדילה המשפיעים על אחסון השומנים תוכן12,13,14,15. בעוד ששיטות אלה מתאימות יישומים בעלי תפוקה גבוהה, הם אינם יכולים למדוד את המספרים ואת המבנה של התעודות הזהות הבודדות בתאים, אשר יכולים להיות שונים באופן דרמטי בין תנאי גדילה לבין גנוטיפים. פיזור ראמאן קוהרנטי או מיקרוסקופ הולוגרפי דיגיטלי הן שיטות ללא תווית המפיקות נתונים ברמת LD, אך דורשות ציוד יקר מיוחד16,17,18. מיקרוסקופ קרינה פלואורסצנטית, מצד שני, יכול לספק נתונים מפורטים על תוכן LD, תוך שימוש נפוץ מכשירים וניתוח תמונה כלי התוכנה. קיימות מספר זרימות עבודה של ניתוח התכונות דרגות שונות של תחכום ואוטומציה בזיהוי תא/LD מנתוני תמונה, והם ממוטבים עבור סוגי תאים שונים, כגון תאים מטזובן עם מזהה גדול19,20 , , עשריםושבעה. חלק מגישות אלה פועלות רק ב-2D (לדוגמה, בתמונות הקרנה מרביות), שעשויות להיכשל באופן מהימן בתיאור התוכן התאי של ה-LD. לידיעתך, לא קיימים כלים לקביעת תוכן LD ומורפולוגיה מנתונים מיקרוסקופיים שמרים ביקוע. פיתוח של ניתוח ברמת LD אוטומטי וחסון יביא רגישות מוגברת ועוצמה סטטיסטית משופרת, ולספק מידע עשיר על תוכן ניטרלי השומנים, באופן אידיאלי במינים שמרים מרובים.

פיתחנו זרימת עבודה עבור ניתוח תוכן LD מתוך 3D תמונות מיקרוסקופ פלואורסצנטית של תאים שמרים. תאים חיים מוכתמים עם BODIPY 493/503 ו דטרן כחול מדורגת כדי להמחיש התעודות ולקבוע גבולות התא, בהתאמה. תאים הם מקיבוע על שקופיות זכוכית נתון הדמיה z-מחסנית באמצעות מיקרוסקופ אפיפלואורסצלי סטנדרטי. התמונות מעובדות לאחר מכן על-ידי צינור אוטומטי מיושם ב-MATLAB, חבילה נפוצה (מסחרית) עבור ניתוחים סטטיסטיים. הצינור מבצע עיבוד מקדים של תמונה, פילוח (תאים לעומת רקע, הסרת תאים מתים) ו-LD זיהוי. נתונים עשירים ברמת LD, כגון גודל LD ועוצמת קרינה, מסופקים לאחר מכן בתבנית טבלאית התואמת לכלי תוכנה מרכזיים בגיליון אלקטרוני. זרימת העבודה שימש בהצלחה כדי לקבוע את ההשפעה של זמינות מקור חנקן על חילוף החומרים לשומנים ב -S. ביקוע24. כעת אנו מדגימים את הפונקציונליות של זרימת העבודה ב -s. ביקוע, s. הפקוניקוס ו -s. cerevisiae ס, באמצעות תנאי צמיחה או מוטציות המשפיעות על תוכן LD סלולרי.

Protocol

1. הכנת פתרונות ומדיה הכינו פתרון להשומנים. כדי להכין מלאי השומנים מכתים פתרון התמוססות 10 מ ג של BODIPY 493/503 ב 10 מ ל של הידרואז DMSO (ריכוז סופי 1 מ”ג/mL). מתמוסס את התוכן כולו של 10 מ”ג BODIPY 493/503 בקבוקון כדי למנוע אובדן של חומר במהלך שקילה.זהירות: . DMSO יכול לעבור דרך העור תל…

Representative Results

ההליך כולו מסוכם באיור 1 עבור ביקוע (זרימת העבודה של שמרים מדומה מקבילה), ומתחת אנו מספקים דוגמאות לאופן שבו ניתן להשתמש בזרימת העבודה כדי ללמוד תוכן LD בשלוש זנים שמרים שונים בתנאים שונים הידועים להשפיע על תוכן LD סלולרי. כל דוגמה מייצגת ניסוי ביולוגי אחד. <p class="jove_content" fo:keep…

Discussion

הבנת חילוף החומרים של השומנים והרגולציה שלה חשובה הן בביולוגיה הבסיסית והן ביישומים הקליניים והביוטכנולוגיים. תוכן LD מייצג בדיקה נוחה של מצב חילוף החומרים של השומנים של התא, עם מיקרוסקופ פלואורסצנטית להיות אחת השיטות העיקריות המשמשות לקביעת תוכן LD. הפרוטוקול המוצג מאפשר זיהוי אוטומטי ו?…

Divulgations

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

עבודה זו נתמכת על ידי אוניברסיטת צ’רלס מענקים פרימוס/MED/26, GAUK 1308217 ו-SVV 260310. אנו מודים Ondřej Šebesta לקבלת עזרה עם מיקרוסקופ ופיתוח של צינור ניתוח תמונה. אנו מודים למעבדת הReGenEx לגבי זנים של מחלת ה-s. cerevisiae ס , והפקנט והירורי ניקי, עבור זנים של היפנים . Ppc1-88 זן סופק על ידי מרכז המשאבים הגנטיים שמרים יפן. המיקרוסקופיה בוצעה במעבדה למיקרוסקופיה ומיקרוסקופית הפלואורסצנטית במימון הקרן האירופית לפיתוח האזור ותקציב המדינה של צ’כיה (פרויקט מס ‘. CZ. 1.05/4.1.00/16.0347 ו-CZ. 2.16/3.1.00/21515).

Materials

12-bit monochromatic CCD camera Hamamatsu ORCA C4742-80-12AG Hamamatsu   or equivalent
Adenine hemisulfate salt, ≥99% Merck A9126-25G  
BODIPY 493/503 (4,4-Difluoro-1,3,5,7,8-Pentamethyl-4-Bora-3a,4a-Diaza-s-Indacene) Thermo Fisher Scientific D3922 for neutral lipid staining
D-(+) – Glucose, ≥99.5% Merck G7021  
Dextran, Cascade Blue, 10,000 MW, Anionic, Lysine Fixable Thermo Fisher Scientific D1976 for negative staining of cells
Dimethyl sulfoxide, ≥99.5% Merck D4540 or higher purity, keep anhydrous on molecular sieves
EMM broth without dextrose Formedium PMD0405 medium may also be prepared from individual components
Fiji/ImageJ software NIH   or equivalent; for visual inspection of microscopic data
High precision cover glasses, 22×22 mm, No 1.5 VWR 630-2186 use any # 1.5 cover glass
Image Processing Toolbox for MATLAB, version 10.0 Mathworks    
Lectin from Glycine max (soybean) Merck L1395 for cell immobilization on slides
MATLAB software, version 9.2 Mathworks    
Microscope slide, 26 x 76 mm, 1 mm thickness Knittel Glass L762601.2 use any microscope slide fitting your microscope stage, clean thoroughly before loading cells
Olympus CellR microscope with automatic z-axis objective movement Olympus   or equivalent
pentaband filter set Semrock F66-985 brightfield, green and blue channels are sufficient
Signal Processing Toolbox for MATLAB, version 7.4 Mathworks    
SP supplements Formedium PSU0101  
standard office computer capable of running MATLAB      
Statistics and Machine Learning Toolbox for MATLAB, version 11.1 Mathworks    
Universal peptone M66 for microbiology Merck 1070431000  
UPLSAPO 60XO objective Olympus   or equivalent
Yeast extract Formedium YEA03  
Yeast nitrogen base without amino acids Formedium CYN0405  

References

  1. Koch, B., Schmidt, C., Daum, G. Storage lipids of yeasts: a survey of nonpolar lipid metabolism in Saccharomyces cerevisiae, Pichia pastoris, and Yarrowia lipolytica. FEMS Microbiology Reviews. 38 (5), 892-915 (2014).
  2. Krahmer, N., Farese, R. V., Walther, T. C. Balancing the fat: lipid droplets and human disease. EMBO Molecular Medicine. 5 (7), 973-983 (2013).
  3. Lazar, Z., Liu, N., Stephanopoulos, G. Holistic Approaches in Lipid Production by Yarrowia lipolytica. Trends in Biotechnology. 36 (11), 1157-1170 (2018).
  4. Kim, D. U., et al. Analysis of a genome-wide set of gene deletions in the fission yeast Schizosaccharomyces pombe. Nature Biotechnology. 28 (6), 1628-1629 (2010).
  5. Giaever, G., Nislow, C. The yeast deletion collection: a decade of functional genomics. Génétique. 197 (2), 451-465 (2014).
  6. Meyers, A., et al. The protein and neutral lipid composition of lipid droplets isolated from the fission yeast, Schizosaccharomyces pombe. Journal of Microbiology (Seoul, Korea). 55 (2), 112-122 (2017).
  7. Meyers, A., et al. Lipid Droplets Form from Distinct Regions of the Cell in the Fission Yeast Schizosaccharomyces pombe. Traffic (Copenhagen, Denmark). 17 (6), 657-659 (2016).
  8. Long, A. P., et al. Lipid droplet de novo formation and fission are linked to the cell cycle in fission yeast. Traffic (Copenhagen, Denmark). 13 (5), 705-714 (2012).
  9. Yang, H. J., Osakada, H., Kojidani, T., Haraguchi, T., Hiraoka, Y. Lipid droplet dynamics during Schizosaccharomyces pombe sporulation and their role in spore survival. Biology Open. , 8 (2016).
  10. Aoki, K., Shiwa, Y., Takada, H., Yoshikawa, H., Niki, H. Regulation of nuclear envelope dynamics via APC/C is necessary for the progression of semi-open mitosis in Schizosaccharomyces japonicus. Genes To Cells: Devoted To Molecular & Cellular Mechanisms. 18 (9), 733-752 (2013).
  11. Karolin, J., Johansson, L. B. A., Strandberg, L., Ny, T. Fluorescence and Absorption Spectroscopic Properties of Dipyrrometheneboron Difluoride (BODIPY) Derivatives in Liquids, Lipid Membranes, and Proteins. Journal of the American Chemical Society. 116 (17), 7801-7806 (1994).
  12. Bozaquel-Morais, B. L., Madeira, J. B., Maya-Monteiro, C. M., Masuda, C. A., Montero-Lomeli, M. A new fluorescence-based method identifies protein phosphatases regulating lipid droplet metabolism. PloS One. 5 (10), e13692 (2010).
  13. Sitepu, I. R., et al. An improved high-throughput Nile red fluorescence assay for estimating intracellular lipids in a variety of yeast species. Journal of Microbiological Methods. 91 (2), 321-328 (2012).
  14. Rostron, K. A., Lawrence, C. L. Nile Red Staining of Neutral Lipids in Yeast. Methods in Molecular Biology (Clifton, N.J.). 1560, 219-229 (2017).
  15. Romero-Aguilar, L., Montero-Lomeli, M., Pardo, J. P., Guerra-Sánchez, G. Lipid Index Determination by Liquid Fluorescence Recovery in the Fungal Pathogen Ustilago Maydis. Journal of Visualized Experiments. (134), 1-6 (2018).
  16. Gupta, A., Dorlhiac, G. F., Streets, A. M. Quantitative imaging of lipid droplets in single cells. The Analyst. , (2018).
  17. Wolinski, H., Bredies, K., Kohlwein, S. D. Quantitative imaging of lipid metabolism in yeast: from 4D analysis to high content screens of mutant libraries. Methods in Cell Biology. , 108-365 (2012).
  18. Campos, V., Rappaz, B., Kuttler, F., Turcatti, G., Naveiras, O. High-throughput, nonperturbing quantification of lipid droplets with digital holographic microscopy. Journal of Lipid Research. 59 (7), 1301-1310 (2018).
  19. Ranall, M. V., Gabrielli, B. G., Gonda, T. J. High-content imaging of neutral lipid droplets with 1,6-diphenylhexatriene. BioTechniques. 51 (1), 35-42 (2011).
  20. Schnitzler, J. G., et al. Nile Red Quantifier: a novel and quantitative tool to study lipid accumulation in patient-derived circulating monocytes using confocal microscopy. Journal of Lipid Research. 58 (11), 2210-2219 (2017).
  21. Bombrun, M., Gao, H., Ranefall, P., Mejhert, N., Arner, P., Wählby, C. Quantitative high-content/high-throughput microscopy analysis of lipid droplets in subject-specific adipogenesis models. Cytometry. Part A the journal of the International Society for Analytical Cytology. 91 (11), 1068-1077 (2017).
  22. Capus, A., Monnerat, M., Ribeiro, L. C., de Souza, W., Martins, J. L., Sant’Anna, C. Application of high-content image analysis for quantitatively estimating lipid accumulation in oleaginous yeasts with potential for use in biodiesel production. Bioresource Technology. 203, 309-317 (2016).
  23. Lv, X., et al. Identification of gene products that control lipid droplet size in yeast using a high-throughput quantitative image analysis. Biochimica et biophysica acta. Molecular and Cell Biology Of Lipids. 1864 (2), 113-127 (2018).
  24. Zach, R., Tvarůžková, J., Schätz, M., Ťupa, O., Grallert, B., Převorovský, M. Mitotic defects in fission yeast lipid metabolism “cut” mutants are suppressed by ammonium chloride. FEMS Yeast Research. 18 (6), 1-7 (2018).
  25. Petersen, J., Russell, P. Growth and the Environment of Schizosaccharomyces pombe. Cold Spring Harbor Protocols. 2016 (3), (2016).
  26. Aoki, K., Furuya, K., Niki, H. Schizosaccharomyces japonicus: A Distinct Dimorphic Yeast among the Fission Yeasts. Cold Spring Harbor Protocols. (12), (2017).
  27. Curran, B. P. G., Bugeja, V. Basic investigations in Saccharomyces cerevisiae. Methods in Molecular Biology (Clifton, N.J.). , 1-14 (2014).
  28. Sabatinos, S. A., Forsburg, S. L. Molecular genetics of Schizosaccharomyces pombe. Methods in Enzymology. 470 (10), 759-795 (2010).
  29. Schindelin, J., Rueden, C. T., Hiner, M. C., Eliceiri, K. W. The ImageJ ecosystem: An open platform for biomedical image analysis. Molecular Reproduction and Development. 82 (7-8), 518-529 (2015).
  30. Schindelin, J., et al. Fiji: an open-source platform for biological-image analysis. Nature Methods. 9 (7), 676-682 (2012).
  31. Nakamura, T., Pluskal, T., Nakaseko, Y., Yanagida, M. Impaired coenzyme A synthesis in fission yeast causes defective mitosis, quiescence-exit failure, histone hypoacetylation and fragile DNA. Open Biology. 2 (9), 120117 (2012).
  32. Furuya, K., Niki, H. Isolation of heterothallic haploid and auxotrophic mutants of Schizosaccharomyces japonicus. Yeast. 26 (4), 221-233 (2009).
  33. Ivnitski-Steele, I., et al. Identification of Nile red as a fluorescent substrate of the Candida albicans ATP-binding cassette transporters Cdr1p and Cdr2p and the major facilitator superfamily transporter Mdr1p. Analytical Biochemistry. 394 (1), 87-91 (2009).
  34. Wolinski, H., Kohlwein, S. D. Microscopic analysis of lipid droplet metabolism and dynamics in yeast. Methods in Molecular Biology (Clifton, N.J.). 457 (1), 151-163 (2008).
  35. Graml, V., et al. A genomic Multiprocess survey of machineries that control and link cell shape, microtubule organization, and cell-cycle progression. Developmental Cell. 31 (2), 227-239 (2014).

Play Video

Citer Cet Article
Princová, J., Schätz, M., Ťupa, O., Převorovský, M. Analysis of Lipid Droplet Content in Fission and Budding Yeasts using Automated Image Processing. J. Vis. Exp. (149), e59889, doi:10.3791/59889 (2019).

View Video