Dit protocol legt uit hoe u bacteriële samples voorbereidt en monit voor Live driedimensionale beeldvorming en hoe u de driedimensionale vorm van E. coli van die beelden reconstrueren.
De vorm van een bacterie is belangrijk voor de fysiologie. Veel aspecten van celfysiologie zoals celmotiliteit, predatie en biofilmproductie kunnen worden beïnvloed door celvorm. Bacteriële cellen zijn driedimensionale (3D) objecten, hoewel ze zelden als zodanig worden behandeld. De meeste microscopie-technieken resulteren in tweedimensionale (2D) beelden die leiden tot het verlies van gegevens met betrekking tot de werkelijke 3D-celvorm en lokalisatie van eiwitten. Bepaalde vorm parameters, zoals Gaussiaanse kromming (het product van de twee hoofdkrommingen), kunnen alleen in 3D worden gemeten omdat 2D-afbeeldingen niet beide hoofdkrommingen meten. Bovendien liggen niet alle cellen plat wanneer de montage en 2D-beeldvorming van gebogen cellen de vormen van deze cellen mogelijk niet nauwkeurig weergeeft. Het nauwkeurig meten van de eiwit lokalisatie in 3D kan helpen bij het bepalen van de ruimtelijke regulatie en functie van eiwitten. Er is een voorwaartse convolutie techniek ontwikkeld die de vervaging functie van de Microscoop gebruikt om 3D-celvormen te reconstrueren en om eiwitten nauwkeurig te lokaliseren. Hier wordt een protocol beschreven voor het voorbereiden en monteren van samples voor Live-celbeeldvorming van bacteriën in 3D, zowel om een nauwkeurige celvorm te reconstrueren als om eiwitten te lokaliseren. De methode is gebaseerd op eenvoudige monstervoorbereiding, fluorescerende beeld verwerving en op MATLAB gebaseerde beeldverwerking. Veel hoogwaardige fluorescerende microscopen kunnen eenvoudig worden aangepast om deze metingen uit te voeren. Deze celreconstructies zijn computationeel intensief en de toegang tot high-throughput computationele bronnen wordt aanbevolen, hoewel niet noodzakelijk. Deze methode is met succes toegepast op meerdere bacteriële soorten en mutanten, fluorescerende beeldvormings modaliteiten en Microscoop fabrikanten.
Cellen van alle typen reguleren hun vormen voor specifieke functies. Bijvoorbeeld, neuronen zijn verschillend gevormd dan bloedcellen en hebben verschillende functies. Evenzo, bacteriële cellen komen in een verscheidenheid van vormen en maten, hoewel het doel van deze vormen niet altijd bekend1,2. Daarom is het belangrijk dat de vorm van bacteriële cellen nauwkeurig wordt bepaald. De beschreven methode toont een eenvoudig geïmplementeerde manier om gegevens te verzamelen die geschikt zijn voor de 3D-analyse van de meeste levende of vaste bacteriële cellen.
De beschreven methode maakt het mogelijk om 3D-beelden van bacteriële cellen te nemen om de 3D-celvorm van het monster nauwkeurig weer te geven en om eiwitten binnen deze vormen nauwkeurig te lokaliseren. Traditionele microscopie-technieken nemen 2D-beelden, wat problematisch is bij het bestuderen van cellen die abnormale of niet-symmetrische vormen hebben, zoals mutanten van Escherichia coli, of gebogen bacteriën zoals Vibrio cholerae pt Helicobacter pylori. Hoewel 3D-afbeeldingen met hoge resolutie de belangrijkste invoer zijn voor deze methode, geeft de methode geen resolutie-verbeterde afbeelding als resultaat. Deze methode reconstrueert eerder de 3D-oppervlak coördinaten en vorm van de cel met behulp van een voorwaartse convolutie-algoritme met behulp van actieve contouren en de schijnbare vervaging functie van de Microscoop3 (Figuur 1). Het is gebruikt voor het bestuderen van de bacteriële actine homo mreb in E. coli4,5,6,7, de roman periskeletal element crva in V. cholerae8, en de vermoedelijke bactofilin CcmA in Helicobacter pylori9 (Figuur 2).
De lokalisatie van eiwitten kan inzicht geven in hun functies. Bijvoorbeeld, eiwitten die betrokken zijn bij celdeling zijn normaalgesproken gelokaliseerd op de midcell10,11. Studies met hoge doorvoer zijn ondernomen om alle eiwitten van een bacterie te lokaliseren in de hoop om inzicht te krijgen in hun functies12. Helaas zijn deze studies uitgevoerd met 2D-beeldvorming en 1D-of 2D-analyse, waardoor het onmogelijk is om specifieke aspecten van eiwit lokalisatie te meten, zoals lokalisatie naar cellulaire geometrische functies.
Bijvoorbeeld, mreb, een dynamisch eiwit nodig voor de staaf vorm van vele bacteriën, is veronderstelde om te werken door het leiden van de lokalisatie van de celwandsynthese, en de lokalisatie weerspiegelt de lokalisatie van de celwandsynthese7,13. Mreb van meerdere soorten toont geometrische verrijking4,6,7,14,15. Dynamische oppervlakte polymeren, zoals MreB, kunnen de geometrie van het oppervlak aan de tijd gemiddelde verrijkings profiel16 koppel en kunnen oriënteren op specifieke geometrieën door het minimaliseren van de energie die gepaard gaat met binding aan het membraan17. Hoewel het belang van Twisting, bundeling, buigen en dynamiek niet volledig is opgelost voor MreB, is het belangrijk om op te merken dat nauwkeurige metingen van beide hoofdkrommingen van een oppervlak een volledige 3D-representatie van de cel vereisen. Daarom, om de krommingen waarop eiwitten lokaliseren nauwkeurig te meten, is het preferentieel om 3D te gebruiken, in plaats van 2D-beeldvorming. 3D-beeldvorming elimineert de noodzaak om te berekenen die krommingen die niet kunnen worden gemeten in 2D, een schatting die mogelijk niet nauwkeurig in asymmetrische cellen18.
Hoewel 2D-beeldvorming van cellen sneller is en niet zoveel rekenwerk vereist, biedt 3D-beeldvorming een nauwkeurigere weergave van de cel, evenals de mogelijkheid om oppervlak functies te meten, zoals kromming, die niet in 2D kan worden gemeten. Daarom zal, naarmate 3D-beeldvorming meer gemeengoed wordt, nieuwe inzichten in celvorm en eiwit lokalisatie mogelijk worden.
Een cruciale stap in dit protocol is het verwerven van afbeeldingen van hoge kwaliteit. Om de cellen correct te reconstrueren, moet er voldoende vervaging boven en onder de cel zijn. Daarom is het noodzakelijk dat de z-stack genomen bestrijkt een groot genoeg afstand. Het aantal stappen dat tijdens het verzamelen van de afbeelding is uitgevoerd, kan voor elke stam worden aangepast. Bijvoorbeeld, E. coli cellen verwijderd voor Rodz zijn breder en vereisen meer stappen, en daarom, een grotere afstand, dan wilde type cellen. Als het voorbeeld Drifts tijdens beeld verwerving, de reconstructie kan grote fouten. Daarom is het belangrijk om de dia te laten komen tot thermisch evenwicht met de Microscoop vóór beeldvorming om drift te voorkomen tijdens de z-stack overname. Cellen moeten worden gefotografeerd op pads met lage auto fluorescentie. Media componenten, zoals die gevonden in de common LB medium, hebben auto fluorescentie die problemen kan veroorzaken bij het reconstrueren van de cellen. De dichtheid van cellen op het Imaging pad is belangrijk omdat het reconstructie proces onafhankelijk van elkaar wordt uitgevoerd op elke cel. Te weinig cellen zullen de tijd verhogen die nodig is om afbeeldingen van een voldoende aantal cellen te verkrijgen, terwijl te veel cellen resulteren in afbeeldingsvelden die te dicht zijn om afzonderlijke cellen eenvoudig in te snijden. Omdat niet alle cellen goed reconstrueren, moeten extra cellen worden afgebeeld tijdens de acquisitie stap en moeten alle uitgangen worden gescreend voordat ze verder gaan met statistische analyse (Figuur 3).
Veel van de beperkingen voor deze methode zijn technisch. Op de te gebruiken Microscoop moet men een objectief hebben dat een hoog numeriek diafragma heeft (typisch > 1.4), omdat hierdoor optische snijden op de grootte schaal van bacteriën mogelijk is. Bovendien moet de Microscoop worden uitgerust met een piëzo-fase die kleine, precieze stappen in de z-richting kan nemen. Bovendien, hoewel het niet noodzakelijk is, wordt de toegang tot rekenresources met hoge doorvoer voor het uitvoeren van de Image Analysis-software sterk aanbevolen, omdat het de verwerkingstijd voor het reconstrueren van cellen verkort.
Een conceptuele beperking van de methode is dat de juiste energie weegschalen worden gekozen om de gladheid van de reconstructie te wegen ten opzichte van de signaal-ruis verhouding van de beelden. Om een keuze van parameters te valideren, moeten de maten en vormen van cellen worden gemeten met behulp van onafhankelijke methoden zoals transmissie elektronenmicroscopie (TEM) of atoom kracht microscopie (AFM). Als bewijs van het principe werden 3D-reconstructies van cellen uitgevoerd op een AFM om te testen op z-nauwkeurigheid (< 50 nm) of op een TEM-raster om te testen op XY-nauwkeurigheid (< 30 nm)3. Een dergelijke gecorreleerde benadering is tijdrovend en kostbaar. Een eenvoudigere aanpak kan zijn voorbeeld standaardmonsters zoals wilde type cellen of 1 μm bolvormige kralen. De diameter en bolvorm van de reconstructies kunnen worden gebruikt om ervoor te zorgen dat de grootte en de energie schalen die bij de reconstructie worden gebruikt correct zijn.
Dit is niet de enige methode die streeft naar ruimtelijke informatie met hoge resolutie uit fluorescentiemicroscopie beelden te extraheren. Veel Review artikelen beschrijven recente vooruitgang op het gebied van super-resolution microscopie24,25. Resolutie-verbeterende technieken zoals deconvolutie microscopie26, Spinning Disk confocale microscopie27, pixel hertoewijzing28, en gestructureerde verlichtings microscopie (SIM)29 streven naar verbetering van de resolutie van de beelden verkregen door de Microscoop. Deze methoden zijn niet onverenigbaar met de gepresenteerde benadering. Onlangs is deze methode aangepast om te zorgen voor SIM-gebaseerde beelden als ingangen9. Terwijl de voorwaartse convolutie methode een deel van zijn onderbouwing deelt met deconvolutie microscopie, heeft het een volledig verschillende output. Terwijl benaderingen zoals deconvolutie microscopie proberen om de resolutie van het beeld te verbeteren, deze aanpak genereert geen beeld, maar eerder een cel vorm reconstructie met ruwweg 50 nm precisie. Single-molecuul Active-Control microscopie technieken op basis van dun gelabelde monsters kunnen bieden nog hogere niveaus van ruimtelijke precisie dan deze methode. In veel gevallen, deze enkelvoudige molecuul benaderingen vereisen optimalisatie van de fluorescerende constructies en kan vereisen lange acquisitie tijden, waardoor ze moeilijk te gebruiken met Live of dynamische monsters. Elk van deze methoden wordt geleverd met een of meer voorbehoud dat deze methode niet. Bijvoorbeeld, de voordelen geadverteerd door spinnen schijf confocale microscopie zijn niet zo van toepassing op monolagen van bacteriële cellen, waar er niet veel buiten het licht van het vliegtuig. Bovendien biedt deze methode een pijplijn om nauwkeurige 3D-celvormen en eiwit lokalisatie te verwerven zonder de noodzaak van gespecialiseerde fluor Foren. Deze methode heeft minimale hardwarevereisten (d.w.z. z piezo, High NA Objective) en vereist slechts tientallen afbeeldingen per tijdpunt, waardoor een eenvoudig te onderzoeken dynamische 3D structuren6.
Er is een toenemend aantal benaderingen om de organisatie van bacteriële cellen in 3D-structuren te bestuderen. Deze omvatten benaderingen conceptueel vergelijkbaar met deze die profiteren van hoge kwaliteit, 3D fluorescentie beelden30,31,32. Deze aanpak vereist goed geïsoleerde cellen en maakt geen a priori veronderstellingen over cellulaire geometrie. Echter, om te verplaatsen in dichte cellulaire aggregaten of biofilms, worden de cellen verondersteld te zijn Rod-achtige. Deze lagere resolutie-weergave nog steeds het onderzoeken van verpakkings regelingen van de cellen, hoewel de hoge dichtheid van cellen in de biofilm voorkomt analyse van de subcellulaire lokalisatie van specifieke factoren.
In de toekomst kan het interessant zijn om een kader te ontwikkelen voor de integratie van de enkelvoudige molecule en breed-veld benaderingen met deze 3D-reconstructie techniek. Bovendien kan het mogelijk zijn om deze voorwaartse convolutie benadering met machine Vision segmentatie tools32 op te nemen om reconstructies van meer dichte celclusters mogelijk te maken.
Waarom cellen zijn geëvolueerd tot specifieke vormen, is een complex probleem dat de complexe omgeving waarin ze leven moet weerspiegelen. Het begrijpen van de evolutie en functie van celvormen vereist het nemen van nauwkeurige en nauwkeurige metingen van die vormen, wat deze methode biedt.
The authors have nothing to disclose.
We willen Jeffrey Nguyen en Joshua Shaevitz bedanken voor hun hulp bij het ontwikkelen van deze methode.
Financiering: RMM-NIH F32 GM103290-01A1, BPB-Glenn Centers for Aging Research en National Science Foundation PHY-1734030.
50nm fluorescent beads | Invitrogen | F8795 | these are used to measure the blurring function of the microscope |
Agarose | sigma-Aldrich | A9539 | |
Cotton Swab | Puritan Medical Products Company LLC | S304659 | used to appy VaLaP |
Cover Slips | VWR | 16004-302 | |
Fiji | ImageJ | https://fiji.sc | used to cro cells |
FM4-64 | Invitrogen | LST3166 | membrane dye used to stain cells |
Huygens Software | Scientific Volume Imaging | Huygens essential or professional | Use to measure blurring function of microscope |
Lanolin | Sigma-Aldrich | L7387 | combine with paraffin and petroleum jelly to make VaLaP |
LB growth medium | BD Difco | DF0446173 | |
M63 medium | US Biological | M1015 | |
MATLAB | Mathworks | Needed to run forward convolution scripts | |
Microscope Slides | Fisher | 12-550-133 | |
NIS Elements | Nkon | ||
Paraffin | Sigma-Aldrich | 327212 | |
Petroleum Jelly | Equate | 49035-038-27 | |
piezo z stage | Nikon | 77011589 | |
pipet tips -p200 | USA Scientific | 1111-0730 | |
pipet tips- p10 | USA Scientific | 1111-3730 |