Summary

Tempo-lapso de imagem ao vivo e quantificação da dinâmica da filial dendrítica rápida no desenvolvimento de neurônios de Drosophila

Published: September 25, 2019
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Summary

Aqui, nós descrevemos o método que nós empregamos à imagem filopódia dendríticas altamente motile em uma preparação viva do cérebro larval da Drosophila , e o protocolo que nós desenvolvemos para quantificar conjuntos de dados da imagem latente do lapso de tempo 3D para avaliações quantitativas do dendrito dinâmica no desenvolvimento de neurônios.

Abstract

O filopódia dendríticas altamente motile é extensamente atual nos neurônios em estágios desenvolventes adiantados. Essas ramificações dinâmicas exploratórias amostram o ambiente circundante e iniciam contatos com potenciais parceiros sinápticos. Embora a conexão entre a dinâmica do ramo dendrítico e a sinaptogênese esteja bem estabelecida, como os processos de desenvolvimento e dependentes da atividade regulam a dinâmica do ramo dendrítico não é bem compreendido. Isto é em parte devido às dificuldades técnicas associadas com a imagem latente viva e análises quantitativas destas estruturas finas usando um sistema in vivo. Nós estabelecemos um método para estudar a dinâmica do dendrito usando os neurônios laterais ventral da Drosophila larval (lnvs), que podem individualmente ser etiquetados usando aproximações genéticas e são acessíveis para a imagem latente viva. Aproveitando-se deste sistema, nós desenvolvemos protocolos para capturar a dinâmica do ramo de todo o mandril dendrítico de um único rotulado LNv através de imagens ao vivo de lapso temporal. Em seguida, realizamos pós-processamento para melhorar a qualidade da imagem através da correção de deriva e deconvolução, seguido pela análise dinâmica de ramo no nível de filial única, anotando posições espaciais de todos os terminais de filial. Por fim, desenvolvemos scripts R (arquivo suplementar) e parâmetros específicos para quantificar a dinâmica de ramificação usando as informações de coordenadas geradas pelo rastreamento do terminal. Coletivamente, este protocolo permite-nos alcançar uma descrição quantitativa detalhada da dinâmica do ramo do mandril dendrítico neuronal com alta resolução temporal e espacial. Os métodos que nós desenvolvemos são geralmente aplicáveis aos neurônios escassamente etiquetados em condições in vitro e in vivo.

Introduction

Os dendrites são compartimentos neuronais especializados que recebem e processam a entrada sensorial e sináptica. A estrutura complexa e estereotipada de mandris dendríticos tem sido intensa investigação desde a sua descoberta. Um número de sistemas do modelo, incluindo neurônios tectal de Xenopus ótico, pilhas retinal do gânglio do pintainho, e os neurônios dendríticas da arborização (da) no sistema de Drosophila , foram estabelecidos para estudar o desenvolvimento, a remodelação e a plasticidade de dendritos neuronal1,2,3,4. Os neurônios laterais da Drosophila ventral (lnvs) são um grupo de neurônios de projeção Visual inicialmente identificados por suas importantes funções na regulação circadiana de comportamentos de mosca5. Os estudos igualmente revelaram o papel de lnvs larval como o alvo pós-sináptica direto dos FOTORRECEPTORES larval (PRS)6,7. É importante ressaltar que a cultura do desenvolvimento de larvas em diferentes regimes de luz afeta fortemente o tamanho dos mandris dendríticos do LNvs, demonstrando a adequação dos LNvs como um novo modelo para o estudo da plasticidade dendrítica7. O trabalho recente do nosso grupo indica ainda que tanto o tamanho do dendrito LNV quanto o comportamento dinâmico dos galhos dendríticos exibem a plasticidade dependente da experiência8,9. Como parte deste trabalho, desenvolvemos um novo protocolo de imagem e quantificação ao vivo para realizar análises sobre a dinâmica dendrito de lnvs de larvasde 2 ou 3RD instar.

A natureza transparente do cérebro de Drosophila larval fá-lo ideal para a imagem latente viva. No entanto, os mandris dendríticos de lnvs estão situados no neurópilo óptico larval densamente inervado (lon) no centro do lobo cerebral larval6. Para captar imagens de galhos de dendrito finos e filopónicos no tecido cerebral intacto, utilizamos microscopia de dois fótons, o que aumenta a profundidade da penetração da luz e reduz a fototoxicidade durante experimentos de imagem ao vivo10. Usando esta configuração, realizamos com sucesso experimentos de imagem ao vivo em LNvs por mais de 30 min sem observar a deterioração morfológica óbvia do Neuron. Além disso, as manipulações genéticas utilizando a técnica flip-out permitiram-nos rotular os lnvs individuais com uma membrana etiquetada GFP, que também é fundamental para o monitoramento dos movimentos de ramos individuais11,12,13 .

Para capturar o comportamento dinâmico de todas as filiais no mandril dendríticas de LNV com definição ótica óptima, nós executamos a imagem latente do tempo-lapso 3D em explantes de cérebro larval recentemente dissecados com uma definição espacial elevada em 1 minuto por o frame para 10 a 30 minutos. desenvolvendo LNV dendritos são altamente dinâmicos, com uma grande percentagem dos ramos exibindo mudanças observáveis dentro da janela de 10 min. Isso leva a um dos principais desafios técnicos no estudo da dinâmica dendrito, quantificando o comportamento do ramo baseado nos conjuntos de dados de imagem 4D. Os métodos previamente estabelecidos têm várias limitações, incluindo a falta da exatidão e a exigência de tempo excessiva. Conseqüentemente, nós desenvolvemos um método semiautomático que combine o borne-processamento da imagem, a marcação manual dos terminais da filial, e o traçado 4D automático do ponto usando um software da anotação da imagem. Calculamos os movimentos dos terminais de filial em diferentes pontos temporais com base nas coordenadas 3D das manchas. Os dados são então exportados e analisados para produzir medições quantitativas da dinâmica da filial. Este método avalia com precisão a duração e extensão dos eventos de prorrogação e retração das ramificações existentes, bem como a formação de novos ramos, permitindo-nos monitorar a dinâmica dendrito em um grande número de neurônios.

Protocol

Atenção: Este protocolo envolve o uso de lasers de classe IV e exigirá orientações adequadas de treinamento e segurança a serem seguidas. Evite a exposição dos olhos ou da pele à luz laser direta ou dispersa.Nota: O protocolo inclui seis etapas. O fluxo de trabalho é mostrado na Figura 1a. 1. rotulagem neurônios individuais usando a técnica flip-out Nota: …

Representative Results

Usando o protocolo de imagem ao vivo descrito acima, capturamos pilhas de imagens de alta resolução para as análises e quantificação subsequentes. O vídeo complementar 1 mostra a série da imagem projetada da intensidade máxima (MIP) coletada de um representante individualmente etiquetado LNV. a Figura 2B mostra a montagem correspondente de oito quadros da série de imagens. Em ambos os painéis, os setas marcam evento…

Discussion

Aqui, nós descrevemos um protocolo que nós desenvolvemos para registrar e quantificar o comportamento dinâmico de filiais dendríticas em neurônios individualmente etiquetados no cérebro larval da Drosophila . Notavelmente, nosso protocolo de imagens ao vivo contém parâmetros específicos que nos permitem capturar todo o mandril dendrítico de um LNV larval e fornecer uma visão global do estado dinâmico de seus ramos dendrito. No entanto, como nossos métodos de quantificação dependem fortemente da an…

Declarações

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Este trabalho é apoiado pelo programa de pesquisa intramural do Instituto Nacional de distúrbios neurológicos e AVC, institutos nacionais de saúde. Número do projeto 1ZIANS003137.

Materials

Chameleon Vision II multiphoton laser Coherent
high vacuum grease Dow Corning 79751-30
LSM 780 two-photon laser scanning confocal microscope Carl Zeiss upright configuration
Microscope Cover Glass Fisher Scientific 12-544-E
Superfrost Plus Microscope Slides Fisher Scientific 12-550-15
Software
Excel Microsoft for processing .csv files
Huygens Professional Scientific Volume Imaging for drift correction and deconvolution
Imaris Oxford Instruments for 3D visualization and image annotation
Reagents
Glucose
HEPES
KCl
MgCl2
NaCl
NaHCO3
PBS
Sucrose
TES

Referências

  1. Wong, W. T., Wong, R. O. L. Changing specificity of neurotransmitter regulation of rapid dendritic remodeling during synaptogenesis. Nature Neuroscience. 4 (4), 351-352 (2001).
  2. Wu, G. Y., Zou, D. J., Rajan, I., Cline, H. Dendritic Dynamics In Vivo Change during Neuronal Maturation. The Journal of Neuroscience. 19 (11), 4472-4483 (1999).
  3. Jan, Y. N., Jan, L. Y. Branching out: mechanisms of dendritic arborization. Nature Reviews Neuroscience. 11, 316 (2010).
  4. Cline, H., Haas, K. The regulation of dendritic arbor development and plasticity by glutamatergic synaptic input: a review of the synaptotrophic hypothesis. The Journal of Physiology. 586 (6), 1509-1517 (2008).
  5. Helfrich-Forster, C., et al. Development and morphology of the clock-gene-expressing lateral neurons of Drosophila melanogaster. Journal of Comparative Neurology. 500 (1), 47-70 (2007).
  6. Sprecher, S. G., Cardona, A., Hartenstein, V. The Drosophila larval visual system: High-resolution analysis of a simple visual neuropil. Biologia do Desenvolvimento. 358 (1), 33-43 (2011).
  7. Yuan, Q., et al. Light-Induced Structural and Functional Plasticity in Drosophila Larval Visual System. Science. 333 (6048), 1458-1462 (2011).
  8. Sheng, C., et al. Experience-dependent structural plasticity targets dynamic filopodia in regulating dendrite maturation and synaptogenesis. Nature Communications. 9 (1), 3362 (2018).
  9. Yin, J., et al. Transcriptional Regulation of Lipophorin Receptors Supports Neuronal Adaptation to Chronic Elevations of Activity. Cell Reports. 25 (5), 1181-1192 (2018).
  10. Denk, W., Strickler, J., Webb, W. Two-photon laser scanning fluorescence microscopy. Science. 248 (4951), 73-76 (1990).
  11. Golic, K. G., Lindquist, S. The FLP recombinase of yeast catalyzes site-specific recombination in the drosophila genome. Cell. 59 (3), 499-509 (1989).
  12. Harrison, D. A., Perrimon, N. Simple and efficient generation of marked clones in Drosophila. Current Biology. 3 (7), 424-433 (1993).
  13. del Valle Rodríguez, A., Didiano, D., Desplan, C. Power tools for gene expression and clonal analysis in Drosophila. Nature Methods. 9, 47 (2011).
  14. Portera-Cailliau, C., Pan, D. T., Yuste, R. Activity-regulated dynamic behavior of early dendritic protrusions: evidence for different types of dendritic filopodia. Journal of Neuroscience. 23 (18), 7129-7142 (2003).
  15. Niell, C. M., Smith, S. J. Live optical imaging of nervous system development. Annual Review of Physiology. 66, 771-798 (2004).
  16. Barry, D. J., Durkin, C. H., Abella, J. V., Way, M. Open source software for quantification of cell migration, protrusions, and fluorescence intensities. The Journal of Cell Biology. 209 (1), 163-180 (2015).
  17. Hendricusdottir, R., Bergmann, J. H. M. F-dynamics: Automated quantification of dendrite filopodia dynamics in living neurons. Journal of Neuroscience Methods. 236, 148-156 (2014).
  18. Jacquemet, G., et al. FiloQuant reveals increased filopodia density during breast cancer progression. The Journal of Cell Biology. 216 (10), 3387 (2017).
  19. Nilufar, S., Morrow, A. A., Lee, J. M., Perkins, T. J. FiloDetect: automatic detection of filopodia from fluorescence microscopy images. BMC Systems Biology. 7 (1), 66 (2013).
  20. Tsygankov, D., et al. CellGeo: A computational platform for the analysis of shape changes in cells with complex geometries. The Journal of Cell Biology. 204 (3), 443-460 (2014).
  21. Urbančič, V., et al. Filopodyan: An open-source pipeline for the analysis of filopodia. The Journal of Cell Biology. 216 (10), 3405-3422 (2017).
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Citar este artigo
Sheng, C., Javed, U., Rosenthal, J., Yin, J., Qin, B., Yuan, Q. Time-lapse Live Imaging and Quantification of Fast Dendritic Branch Dynamics in Developing Drosophila Neurons. J. Vis. Exp. (151), e60287, doi:10.3791/60287 (2019).

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