このプロトコルは、クライオ構造の照明顕微鏡を用いて、生物学的に凍結保存されたサンプルを画像化する方法を示す。U2OS細胞の細胞骨格をイメージングして方法論を実証する。
3次元(3D)構造化照明顕微鏡(SIM)により、従来の蛍光顕微鏡よりも高い分解能で蛍光標識された細胞構造のイメージングが可能です。この超分解能(SR)技術は、細胞全体の分子プロセスの可視化を可能にし、電子顕微鏡法およびX線断層撮影と組み合わせて使用して構造情報と機能情報を関連付ける可能性を秘めています。最近、英国シンクロトロンのコリンコ・クライオイメージングビームラインB24で、極低温保存サンプル(cryoSIM)用SIM顕微鏡が委託されました。
これは、クライオソフトX線断層撮影などのX線顕微鏡法による同じサンプルのその後のイメージングと互換性のある方法で、極低温での生物学的サンプルの3Dイメージング用に特別に設計されました。このビデオ記事では、cryoSIM を使用したイメージングを成功させるための詳細な方法とプロトコルについて説明します。cryoSIM顕微鏡の操作に関する指示に加えて、サンプル、蛍光ホル、およびパラメータ設定の選択に関する推奨事項が含まれています。このプロトコルは、ミトコンドリアとチューブリンが蛍光標識されているU2OS細胞サンプルで実証されています。
SRイメージング技術は、過去10年間で生物学者に広くアクセス可能になってきました。これらは、回折限界を超えて蛍光タグ付きサンプルの高解像度イメージングを可能にします。しかし、極低温でのサンプルを扱うSR顕微鏡法を適応させることは困難であった2.これは、電子またはX線断層撮影と組み合わせた相関イメージングに有利であろう。近年、SIMは極低温サンプルの使用に適応され、ダイヤモンド光源シンクロトロン(https://www.diamond.ac.uk/Instruments/Biological-Cryo-Imaging/B24.html)のコリンコのクライオイメージングビームラインB24で、軟X線断層撮影(SXT)3と組み合わせて生体細胞の相関研究を可能にすることに成功しています。SIMは、3つの角度と5つの段階で光の縞模様(Moiréフリンジ)でサンプルを照らすことによって、従来の広視野顕微鏡の分解能を倍増させることができます。これらの光パターンとサンプル蛍光との間の干渉は、サブ回折構造4,5に関する追加情報を計算上発見するために使用することができる。
極低温アプリケーションの他のSR技術よりもSIMのいくつかの利点があります。まず、特別に設計された点滅蛍光ホルで動作します。従来の蛍光性蛍光性は、使用することができ、潜在的な蛍光タグ付け剤6の広い範囲へのアクセスを与える。さらに、zスライスあたり15枚の画像(3D、2Dの場合は9つの画像)しか必要としませんが、他のSR法ではスライスあたり約1000枚の画像を撮影し、サンプルが加熱される可能性が高まり、氷結晶形成のリスクが高まり、アーティファクトを引き起こす可能性があります。最後に、この技術は、10 μmを超えるより厚い生物学的サンプルを画像化することができ、細胞全体をほぼネイティブ状態で画像化することができます6.cryoSIMは、標準的な光学部品を使用して、イメージング用のオープンアクセスソフトウェアを使用して構築されており、必要に応じて文書化し、複製することが容易になります 6.cryoSIMは100x/0.9の開口の目的を有 する(材料表を参照)。光学部品、設計パラメータ、性能に関する詳細は、フィリップスら 6によって説明されている、このプロトコルは、極低温段階でサンプルをロードおよびアンロードする方法、顕微鏡上のデータを収集する方法、およびSIM画像を再構築する方法を含むクライオSIM顕微鏡を使用する方法を示しています。
極低温での3D SIMは、ガラス化された生物学的材料をイメージングするための他のSRイメージング技術よりも多くの利点を有する。他のSR法と比較してzスライスあたりの画像が大幅に少なく、その結果、ガラス化サンプルの照射が少なく、氷晶形成の可能性が低くなります。また、全細胞を画像化することができ、X線断層撮影と相関して、構造と機能を一致させることができます。興味深いことに、市販の蛍光体と蛍光タグの大部分は、室温よりも極低温条件下で漂白が少ない。しかし、室温で最も一般的な蛍光体の量子収率が高い(場合によっては80%以上)を考えると、光子で検出される絶対利得は量子収量の変化によるものではなく、複雑な漂白プロセスの減少によるものです。極低温におけるフルオロフォアの収量の詳細については 、8.
cryoSIMに到着したサンプルは、より多くのイメージングのための潜在的なAOIのハイライトを含むグリッド「マップ」を生成するために、明視野能力を備えた従来の凍結発光顕微鏡を使用して事前にマッピングされたことが重要です(図5)。cryoSIMでのアクセス時間は、提案の提出を伴う競争プロセスを介して割り当てられ、その後、技術の実現可能性と生物医学的影響について評価される。したがって、機器の時間は常に「プレミアム」であり、事前にマッピングされたグリッドは、割り当ての最も効率的な使用を可能にします。また、特にサンプルホルダーからイメージングプラットフォームへのサンプル転送中に、氷の結晶の形成とその後のサンプル損傷を最小限に抑えるために、サンプルをガラス化しておくことも不可欠です。サンプルは、最高のSIM画像を生成するために良質でなければなりません。十分に準備されたサンプルは、次の特徴によって特徴付けられる:(a)氷結晶汚染がない、(b)使用されるグリッドはファインダーグリッド、(c)キャリアは平らになり、(d)グリッドメッシュと基板表面は自動蛍光を伴わないし、(e)支持膜に断裂はない。これらの前提条件は、慎重なサンプル処理とサンプルが常にガラス化を維持することによって達成できます。
提案されたサンプル蛍光体がcryoSIM顕微鏡で十分な信号を与えるかどうかを事前に確認することが重要です。SPEKCheck9 などのツールは、最適な蛍光素とフィルタの組み合わせを選択するのに役立ちます。生データ収集や再構築プロセスに問題がある場合、再構築後に画像にアーティファクトが表示される可能性があります。さまざまなアーティファクトの例は、Demmerleららによって文書化されており、 再構成の要約ファイルを開くことによって再構成が最適でない場合、画像再構成パラメータをSoftWoRxログファイルで確認することができる。特定のチャネルの角度をまたいで行間隔が一貫しており、振幅は比較的一貫している必要があります。30%を超える変動と1を大幅に上回る値(ビーズサイズ補正が適用される場合)は、より綿密に調査する必要があり、再構築の失敗を示す可能性があります。さらに、フィジーのSIMcheck2 ソフトウェアは、生データや再構成されたデータに対してさまざまなチェックを実行して、イメージングまたは再構成パラメータ設定のエラーの原因を診断するためにも使用できます。SIMチェックとその変調コントラストマップは、画像のどの領域が実際の構造である可能性が高いのか、アーティファクトに対して、再構築されたデータの品質の評価にも役立ちます。
核領域内の低変調コントラスト(濃い色で示す 、図5E)は、この領域が再建アーティファクトの影響を受けやすいことを意味し、したがって核に示されたハッシュパターンをアーティファクトとして分類できることを意味する。強い蛍光シグナル領域は、処理されたデータにネイティブ構造を正確に反映する可能性が高い。小胞の全面など、蛍光体がより広い領域に分布する弱い信号の領域では、実際の信号がアーティファクトの処理と共存し、そのデータの解釈に注意を払う必要がある可能性があります。全範囲の再構築されたデータを検査して、奇妙なアーティファクトがないことを確認し、背景が一般的にガウスでゼロ付近に中央揃えであることを確認した後、データは一般的にゼロにクリップされるか、モーダル値-バックグラウンド信号のピークがゼロに非常に近いはずです。これにより、表示されるイメージのダイナミック レンジが、負のバックグラウンド アーティファクトによって支配されることがなくなります。弱いシグナルが予想される場合は、機能を分析し、それらが再構築アーティファクトではなく実際の構造であることを確認する際に特別な注意を払う必要があります。
イメージングシステムには、いくつかの制限があります。サンプルステージは平坦であるため、厚さが可変のサンプルや平坦でないグリッドは、イメージングに理想的な対象ではありません。また、相関画像が軟X線断層撮影を使用して行われる場合、チルトシリーズ取得中にX線顕微鏡では見えないため、グリッド境界付近の細胞は画像化すべきではありません。最後に、プランジ凍結前のサンプルのブロッティング量は、イメージング品質に大きな影響を与えます。あまりにも少ないブロットは、あまりにも少ないサンプルが厚く、高いバックグラウンドノイズを持つ最適でないSIM画像を与え、あまりにも多くのブロットは、細胞が誤った形状になり、したがって、入射レーザービームからの熱損傷の影響を受けやすくなります。要約すると、cryoSIMは、ほぼネイティブの段階で3Dで生物学的サンプルをイメージングするための強力な蛍光顕微鏡ツールであり、多くの分野で幅広い用途を有しています。
The authors have nothing to disclose.
このプロジェクトは、欧州委員会ホライズン2020 iNEXT-ディスカバリープロジェクトから資金を受け取りました。私.Mドビーはウェルカムトラスト(107457/Z/15/Z)からの資金援助を認めています。この作業は、ダイヤモンド光源、計器B24(提案BI25512)の支援を受けて行われました。Micronのスタッフと、クライオSIMとその相関性を確立するのを助けてくれたすべての優れたユーザーと協力者に感謝します。
Auto grids | FEI | ||
Autogrids | Thermo Fisher Scientific | 1036173 | |
BioTracker 488 Green Microtubule Cytoskeleton Dye | Sigma-Aldrich | SCT142 | |
Cockpit Software | Oxford University | https://github.com/MicronOxford/cockpit | |
cryo compatible polyurethane container | Jena bioscience | CC-FD-800 | |
Cryo TEM grid storage box | Thermo Fisher Scientific | Model#AutoGrid | |
cryo-SIM microscope | Custom made | N/A | Custom made, see following reference for the design: Michael A. Phillips, Maria Harkiolaki, David Miguel Susano Pinto, Richard M. Parton, Ana Palanca, Manuel Garcia-Moreno, Ilias Kounatidis, John W. Sedat, David I. Stuart, Alfredo Castello, Martin J. Booth, Ilan Davis, and Ian M. Dobbie, "CryoSIM: super-resolution 3D structured illumination cryogenic fluorescence microscopy for correlated ultrastructural imaging," Optica 7, 802-812 (2020). Has a Nikon TU Plan Apo 100x/0.9 NA. |
Cryostage system | Linkam Scientific Instruments | CMS196 | |
Fine tip surgical forceps | Ted Pella | 38125 | |
MitoTracker Deep Red FM | Thermo Fisher Scientific | M22426 | |
Python Microscope Software | Oxford University | https://www.python-microscope.org/ | |
Scientific dry paper wipes | Kimberly-Clark 7551 | 2 | |
SIM Reconstruction Software | softWoRx, GE Healthcare | Version 6.5.2 | |
StitchM Software | Diamond Light Source | https://github.com/DiamondLightSource/StitchM | |
TEM grids for samples | Quantifoil Micro Tools | G200F1 |