हम मस्तिष्क ऊतक के इलेक्ट्रॉन माइक्रोस्कोपी जांच के लिए एक उपंयास कार्यप्रवाह परिचय । विधि उपयोगकर्ता एक निष्पक्ष फैशन में न्यूरोनल सुविधाओं की जांच करने के लिए अनुमति देता है । मौलिक विश्लेषण के लिए, हम भी एक स्क्रिप्ट है कि यादृच्छिक नमूना के लिए कार्यप्रवाह के अधिकांश automatizes मौजूद हैं ।
न्यूरॉन्स की अल्ट्रास्ट्रक्चरल विशेषताओं और उनके synapses की जांच केवल इलेक्ट्रॉन माइक्रोस्कोपी के साथ संभव हैं । विशेष रूप से घनत्व और ऐसी सुविधाओं के वितरण में परिवर्तन के तुलनात्मक अध्ययन के लिए, एक निष्पक्ष नमूना प्रोटोकॉल विश्वसनीय परिणाम के लिए महत्वपूर्ण है । यहां, हम मस्तिष्क के नमूनों की छवि अधिग्रहण के लिए एक कार्यप्रवाह प्रस्तुत करते हैं । कार्यप्रवाह एक परिभाषित मस्तिष्क क्षेत्र के भीतर व्यवस्थित वर्दी यादृच्छिक नमूना की अनुमति देता है, और छवियों एक disector का उपयोग कर विश्लेषण किया जा सकता है. इस तकनीक धारावाहिक वर्गों की व्यापक परीक्षा की तुलना में बहुत तेजी से है, लेकिन अभी भी एक व्यवहार्य दृष्टिकोण को घनत्व और ultrastructure सुविधाओं के वितरण का अनुमान प्रस्तुत करता है । Embedding से पहले, दाग vibratome वर्गों जांच के तहत मस्तिष्क क्षेत्र की पहचान करने के लिए एक संदर्भ के रूप में इस्तेमाल किया गया, जो समग्र नमूना तैयारी की प्रक्रिया को गति में मदद की । इस दृष्टिकोण के तुलनात्मक अध्ययन के लिए इस्तेमाल किया गया था एक समृद्ध आवास पर्यावरण के प्रभाव की जांच माउस मस्तिष्क में कई ultrastructural मापदंडों पर । कार्यप्रवाह के सफल उपयोग के आधार पर, हम इसे मस्तिष्क के नमूनों के मौलिक विश्लेषण के उद्देश्य के लिए अनुकूलित । हम उपयोगकर्ता-बातचीत के समय के संदर्भ में प्रोटोकॉल अनुकूलित । खुला स्रोत सॉफ्टवेयर SerialEM के लिए एक स्क्रिप्ट संकलन द्वारा सभी समय लेने वाले कदम स्वचालित उपयोगकर्ता मौलिक नक्शे प्राप्त करने के मुख्य काम पर ध्यान केंद्रित करने में मदद करता है । मूल कार्यप्रवाह में के रूप में, हम निष्पक्ष नमूनाकरण दृष्टिकोण करने के लिए विश्वसनीय परिणाम की गारंटी के लिए ध्यान दिया ।
इलेक्ट्रॉन माइक्रोस्कोपी में, यह अक्सर वर्गों के भीतर नमूना प्रतिनिधि क्षेत्रों के लिए चुनौतीपूर्ण है । हम, एक पर्यवेक्षक के रूप में, अक्सर विशिष्ट नमूने की विशेषताओं से हमारे ध्यान के लिए तैयार क्षेत्रों को देखने के पक्षपाती हैं, एक अच्छी तरह से वितरित, निष्पक्ष नमूने को रोकने । नमूना पूर्वाग्रह केवल अगर ब्याज के क्षेत्र के हर भाग को एक इलेक्ट्रॉन सूक्ष्मालेख1में समाप्त होने का एक ही मौका हो जाता है से बचा जा सकता है । यह एक सॉफ्टवेयर समाधान के बिना नमूना पूर्वाग्रह से बचने के लिए संभव है, उदाहरण के लिए, छवि को देखने के बिना मैन्युअल रूप से माइक्रोस्कोप के ट्रैकबॉल धक्का द्वारा, ताकि जहां भी मंच बंद हो जाता है नमूना क्षेत्रों का चयन करने के लिए. लेकिन कड़ाई से बोल रहा हूं, यह एक यादृच्छिक प्रक्रिया नहीं है, क्योंकि, होशपूर्वक या subconsciously, उपयोगकर्ता मंच के आंदोलन पर एक प्रभाव हो सकता है, और, इसके अलावा, यह नमूना क्षेत्रों का चयन करने का एक परिष्कृत तरीका नहीं है । यादृच्छिक नमूना विशेष रूप से महत्वपूर्ण हो जाता है अगर वर्गों के जोड़े एक निश्चित मात्रा में संरचनाओं की संख्या का आकलन करने के लिए उपयोग किया जाता है, उदाहरण के लिए, stereology1के लिए, जो वर्गों के जोड़े की आवश्यकता है, एक ज्ञात दूरी के अलावा. यह भी केवल एक ही खंड पर देखने के लिए और विशिष्ट संरचनाओं2की संख्या का अनुमान करने के लिए संभव होगा, लेकिन इस दृष्टिकोण के साथ जांचकर्ताओं बड़े संरचनाओं के संख्यात्मक घनत्व आँके करने के लिए करते हैं, जब तक संरचनाओं में बहुत छोटे हैं अनुभाग मोटाई की तुलना । वैकल्पिक दृष्टिकोण के लिए धारावाहिक वर्गों से ऊतक के संस्करणों का पुनर्निर्माण कर रहे है और इस तरह वांछित डेटा3मिलता है । लेकिन यह बहुत समय लगता है और (बड़ा) तुलनात्मक अध्ययन के लिए एक व्यवहार्य दृष्टिकोण नहीं है ।
इन समस्याओं को दूर करने के लिए, हमने एक कार्यप्रवाह विकसित किया है जो शोधकर्ता को अल्ट्रा-थिन अनुभागों के भीतर नियमित रिक्ति पर इलेक्ट्रॉन माइक्रोग्राफ प्राप्त करने के लिए स्वचालित रूप से नमूनों का चयन करने की अनुमति देता है । इलेक्ट्रॉन माइक्रोग्राफ की स्थिति यादृच्छिक है, निष्पक्ष नमूनाकरण की अनुमति. दृष्टिकोण दोनों संरचनाओं के संख्यात्मक घनत्व का निर्धारण करने के लिए उपयुक्त है (उदाहरण के लिए, एक निश्चित न्यूरोपिल मात्रा4,5के भीतर synapses), और संरचनात्मक सुविधाओं के आयाम (उदाहरण के लिए, synapses फांक की चौड़ाई, या postsynaptic घनत्व के व्यास4,5) ।
कार्यप्रवाह कस्टम-मेड रैंडम पॉइंट सैंपलिंग (RPS) सॉफ़्टवेयर का उपयोग करता है (हमारे माइक्रोस्कोप के साथ आपूर्ति किए गए स्क्रिप्टिंग सॉफ़्टवेयर का उपयोग करके जावा स्क्रिप्ट में लिखा जाता है) जो कि स्वचालित रूप से एक अल्ट्रा-थिन अनुभाग में ब्याज के पूर्वनिर्धारित क्षेत्र में ग्रिड स्थितियों का परिकलन करती है । आर पी एस सॉफ्टवेयर इन पूर्वनिर्धारित बिंदुओं पर इलेक्ट्रॉन माइक्रोस्कोप की अवस्था को ले जाता है, ताकि प्रत्येक बिन्दु पर एक इलेक्ट्रॉन माइक्रोग्राफ बनाया जा सके । सबसे पहले, उपयोगकर्ता पतली अनुभाग के भीतर ब्याज के एक क्षेत्र को परिभाषित करता है । अगले, RPS सॉफ्टवेयर इस क्षेत्र के भीतर ग्रिड की स्थिति की गणना करता है । पहली स्थिति के एक्स/वाई निर्देशांक बेतरतीब ढंग से बनाए जाते हैं, और शेष पदों को पहली स्थिति के संबंध में नियमित रूप से ग्रिड अंतराल पर रखा जाता है । क्योंकि ब्याज के क्षेत्र के हर भाग की जांच की जा रही है की एक ही मौका है, यह ंयूनतम डेटा संग्रह की अनुमति देता है । नमूना के इस दृष्टिकोण भी व्यवस्थित वर्दी यादृच्छिक नमूना कहा जाता है (देखें संदर्भ6,7 अधिक जानकारी के लिए).
संरचनाओं के संख्यात्मक घनत्व का निर्धारण करने के लिए, हम वर्गों है कि एक ज्ञात दूरी के अलावा कर रहे है के जोड़े के साथ काम करते हैं । पूर्व निर्धारित पदों में से एक में पहले खंड से एक इलेक्ट्रॉन माइक्रोग्राफ प्राप्त करने के बाद, TEM धारावाहिक अनुभाग सॉफ्टवेयर (हमारे इलेक्ट्रॉन माइक्रोस्कोप के साथ आपूर्ति सॉफ्टवेयर पैकेज का एक हिस्सा) दूसरे खंड में इसी बिंदु पर ले जाता है, ताकि इसी स्थान का इलेक्ट्रॉन माइक्रोग्राफ प्राप्त करें । यह पूर्व निर्धारित ग्रिड में हर स्थान के लिए दोहराया जाता है । हमारे दृष्टिकोण में, एक द्विक्षेत्रक इलेक्ट्रॉन माइक्रोग्राफ8,9के प्रत्येक जोड़ी में कणों की संख्या की गणना करने के लिए प्रयोग किया जाता है । एक disector गिनती फ्रेम की एक जोड़ी के होते हैं, प्रत्येक धारा के लिए एक8,9। वस्तुओं का संख्यात्मक घनत्व केवल प्रथम खंड (या संदर्भ अनुभाग) पर दिखाई देने वाले वस्तुओं की गणना के द्वारा निर्धारित किया जाता है, लेकिन दूसरे अनुभाग (या लुकअप अनुभाग) पर नहीं. यह एक तेज और कुशल तरीके से वस्तुओं के संख्यात्मक घनत्व का अनुमान लगाने के लिए अनुमति देता है8,9. इसके अतिरिक्त एकल वर्गों पर, दो आयामी संरचनात्मक सुविधाओं मापा जा सकता है ।
हम इस कार्यप्रवाह सफलतापूर्वक लागू किया है के लिए एक मानक वातावरण (एसई) आवास की स्थिति की तुलना में समृद्ध पर्यावरण (EE) आवास शर्तों को उजागर चूहों के हिप्पोकैम्पस में synapse संख्या में अंतर का आकलन करने के लिए4,5, और भी जंगली प्रकार के बीच ultrastructural मतभेदों का मूल्यांकन करने के लिए (WT) चूहों और neuropeptide वाई (एनएपी) KO चूहों एसई और EE5के तहत रखा. हमारा उद्देश्य ंयूरॉंस के संरचनात्मक सुविधाओं पर विशेष रूप से देखने के लिए, इस तरह के संख्यात्मक synaptic घनत्व के रूप में, क्रॉस में सक्रिय क्षेत्र की लंबाई वर्गों और postsynaptic घनत्व, synaptic फांक की चौड़ाई, और synaptic पीव की संख्या, विभिन्न प्रायोगिक स्थितियों के बीच न्यूरोनल कनेक्टिविटी और सक्रियण में परिवर्तन का आकलन करने के लिए. इसके अतिरिक्त, हम न्यूरॉन्स में घने कोर पीव (dcv) के संख्यात्मक घनत्व में रुचि रखते थे एक निश्चित मस्तिष्क क्षेत्र में संग्रहीत neuropeptides की मात्रा निर्धारित करने के लिए.
ऊपर वर्णित अध्ययन के लिए हमारे दृष्टिकोण की सफलता के आधार पर, हमारे अगले कदम में, हम मानव मस्तिष्क के नमूनों के भीतर निष्पक्ष मौलिक विश्लेषण के लिए क्षेत्रों का चयन करने के लिए हमारे कार्यप्रवाह अनुकूलित किया है । यह छवि लोहा है, जो दोनों ंयूरॉंस और glial कोशिकाओं में ferritin अणुओं में संग्रहित किया जाता है । इस के लिए, हम एक स्क्रिप्ट है कि हम एक परिभाषित क्षेत्र में मस्तिष्क वर्गों के एक यादृच्छिक स्क्रीनिंग प्रक्रिया के लिए आपरेशन के सबसे स्वचालित करने की अनुमति दी संकलित ।
यहां प्रस्तुत कार्यप्रवाह एक निष्पक्ष फैशन में ultrastructural सुविधाओं पर डेटा प्राप्त करने के लिए शोधकर्ता की अनुमति देता है । यह बहुत कम समय के धारावाहिक वर्गों से मात्रा की जांच से खपत है । इस लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए कई विभिंन अनुप्रयोगों का उपयोग किया जाता है । सबसे पहले, हमारे कस्टम निर्मित Rps सॉफ्टवेयर (उपलब्धता के बारे में जानकारी के लिए, कृपया इसी लेखक से संपर्क करें) के लिए एक यादृच्छिक स्टेज-बदलाव का चयन करने के लिए नमूना क्षेत्र निर्देशांक परिचय का प्रयोग किया जाता है । यह रॉय की एक व्यवस्थित वर्दी यादृच्छिक नमूना की अनुमति देता है । अगले, विशिष्ट संरचनाओं की गिनती के लिए, हम disector विधि, जहां ज्ञात दूरी के साथ लगातार 2 वर्गों की तुलना कर रहे है अनुकूलित, एक उपंयास तरह से पिछले13,14,15 की तुलना में हम इस्तेमाल के रूप में हमारे व्यवस्थित वर्दी यादृच्छिक नमूना के लिए कस्टम निर्मित आर पी एस सॉफ्टवेयर. यह 3 डी की तुलना में समय बचाता है-धारावाहिक वर्गों से पूरे संस्करणों reconstructing । कस्टम निर्मित आर पी एस सॉफ्टवेयर विशेष रूप से माइक्रोस्कोप के एक प्रकार के लिए विकसित किया गया है जो कार्यप्रवाह के पुनर्उत्पादन के लिए एक सीमित कारक है । इस विशिष्ट सॉफ्टवेयर से एक विकल्प है कि पटकथा की अनुमति देता है और अंय माइक्रोस्कोप मॉडल के साथ संगत है एक आवेदन किया जाएगा ।
हम सफलतापूर्वक हमारे तुलनात्मक अध्ययन के लिए इस दृष्टिकोण का इस्तेमाल किया4,5। न्यूरोनल ऊतक के अल्ट्रा पतली वर्गों पर, ब्याज के क्षेत्र रेखांकित किया गया था और छवियों को इस क्षेत्र के भीतर व्यवस्थित वर्दी यादृच्छिक नमूना द्वारा लिया गया । यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि ब्याज के क्षेत्र, डेंटेट gyrus के बहुरूपक परत, एक जगह छोटे क्षेत्र की जांच जो हमारे दृष्टिकोण के लिए फायदेमंद हो सकता है । एक बेतरतीब ढंग से रखा disector के भीतर, हम DCV की संख्या और वयस्क के रूप में के रूप में अच्छी तरह से वयस्क WT चूहों बनाम वयस्क NPY पीटकर चूहों के वयस्कों के DGpl में synapses के कई ultrastructural सुविधाओं का मूल्यांकन किया । हमारे दृष्टिकोण का उपयोग करते हुए, एकत्र आंकड़ों में कुछ जांच मापदंडों में परिवर्तन दिखाया । इन निष्कर्षों में किशोर पशु2में इसी तरह के अध्ययन से लोगों की पुष्टि की ।
इस कार्यप्रवाह के प्रयोगात्मक उपयोग की एक खामी यह हो सकता है कि इस बहु-अनुप्रयोग दृष्टिकोण उपयोगकर्ता मित्रता के संदर्भ में आदर्श नहीं है, के रूप में उपयोगकर्ताओं को विभिंन उपयोगकर्ता के साथ आराम से मिल-इंटरफेस की जरूरत है (हमारे मामले में, उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस, TEM धारावाहिक अनुभाग , RPS सॉफ्टवेयर, और SerialEM सॉफ्टवेयर) । सीखना एक कुशल तरीके से सभी आवेदनों को संभालने के लिए समय लगता है और खाते में लिया जाना चाहिए । हालांकि, इस कार्यप्रवाह का उपयोग करने के लिए सीखने में समय निवेश अभी भी धारावाहिक अनुभाग TEM के साथ पूरे संस्करणों का विश्लेषण करने की जरूरत है जो समय पर स्पष्ट रूप से अनुकूल है. ब्याज के क्षेत्र में व्यवस्थित एकसमान यादृच्छिक नमूनाकरण द्वारा रखे गए डाइसेक्टर का उपयोग करने की विधि, उच्च मात्रा के अनुभागों/वॉल्यूम की जांच करने की आवश्यकता के बिना विश्वसनीय डेटा1 प्रस्तुत करने के लिए पर्याप्त है ।
हमारे अध्ययन में परिणाम को अधिकतम करने के लिए, यह नमूना तैयारी के दौरान अच्छी देखभाल करने के लिए महत्वपूर्ण था, ऊतक के संरक्षण के रूप में और संरचनाओं संरचनात्मक सुविधाओं का मूल्यांकन करने के लिए ही महत्वपूर्ण नहीं है, लेकिन यह भी हित के क्षेत्र की पहचान करने के लिए असंदिग्ध. एक निर्णायक कारक है, और शायद इस विधि का एक और दोष, यह है कि अल्ट्रा के एक उच्च गुणवत्ता-पतली वर्गों जोड़े की आवश्यकता है: कोई छेद या झुर्रियों कि अनुभाग के या तो में जांच के तहत क्षेत्र को कवर किया जाना चाहिए, और अनुभाग मोटाई होना चाहिए सजातीय बनाए रखा । शोधकर्ता को अत् तरक् ट्रोटॉमी में अच् छी तरह प्रशिक्षित किया जाना चाहिए । यह भी ध्यान रखना है कि जब धारा में अनुभाग इमेजिंग, इलेक्ट्रॉन बीम क्षति के लिए संवेदनशील है और आसानी से अलग आंसू कर सकते हैं । इसके अलावा, यह रॉय में नमूना क्षेत्रों की सही संख्या का चयन करने के लिए महत्वपूर्ण है । प्रायोगिक उद्देश्य पर निर्भर करता है, इलेक्ट्रॉन माइक्रोग्राफ के आवर्धन ध्यान से सेट किया जाना है । हमारे प्रयोगों के लिए विशेष रूप से, केंद्रीय तंत्रिका तंत्र में synapses गिनती, ३०.२५ μm2 के क्षेत्र के साथ एक वर्ग पर ब्याज के 20 क्षेत्रों इष्टतम हैं । यह सवाल में सुविधाओं को पहचानने में अच्छी तरह से कर्मियों को प्रशिक्षित करने की सलाह दी है (हमारे मामले synapses में, synapses सुविधाओं और DCV) विश्वसनीय परिणाम प्राप्त करने के लिए । Synapses की पहचान करने के लिए, synapses पीव पहचाने जाने योग्य होना चाहिए और इस के एक संकल्प की आवश्यकता है 10 एनएम. इसके लिए, 5000X का इज़ाफ़ा इष्टतम था, लेकिन यह ध्यान देने योग्य है कि इज़ाफ़ा इस तरह के कैमरों के प्रकार और स्थिति के रूप में हार्डवेयर मानकों पर निर्भर करता है और अंय माइक्रोस्कोप और के लिए अनुकूलित किया जा करने की आवश्यकता होगी/ यह भी ध्यान दिया जाना चाहिए कि प्रोटोकॉल एक TEM के लिए विशिष्ट अनुप्रयोगों का उपयोग करता है और अंय मॉडलों के साथ उपयोगकर्ताओं को सेटअप में मतभेदों पर विचार किया है ।
हमारा मानना है कि हमारे कार्यप्रवाह न केवल तंत्रिका विज्ञान में कई अंय अनुप्रयोगों के लिए अनुकूलित किया जा सकता है, लेकिन जैविक विज्ञान और भी सामग्री विज्ञान के एक विस्तृत क्षेत्र में (जब एक TEM की उच्च संकल्प की जरूरत है) जब भी अनुसंधान प्रश्न एक व्यवस्थित वर्दी की मांग यादृच्छिक नमूना और नमूनों की मात्रा की जांच की जा विश्लेषण का एक समय कुशल तरीका के लिए पूछता है । उदाहरण के लिए, हम वर्तमान में मानव मस्तिष्क में आयरन स्टोर स्थानीयकृत में रुचि रखते हैं । इसके लिए, हमने हाल ही में अपने कार्यप्रवाह को अनुकूलित किया है, बेतरतीब ढंग से चुने गए क्षेत्रों में अल्ट्रा-थिन अनुभागों पर मौलिक विश्लेषण सक्षम करने के लिए । आदेश में अनुप्रयोगों है कि कार्यप्रवाह के लिए आवश्यक है की संख्या को कम करने के लिए, हम केवल SerialEM सॉफ्टवेयर का उपयोग कर लागू करने के उद्देश्य से, क्योंकि यह पूर्व के लिए चरण कदम क्रमादेशित किया जा सकता है सेट अंक है कि एक यादृच्छिक फैशन में चुना जा सकता है । हम पूरी तरह से कार्यप्रवाह automatizing के उद्देश्य से, TEM को नियंत्रित करने के लिए अनुकूलित लिपियों बनाया. यह फ़िल्टर्ड इमेजिंग मोड, जो संतोषजनक परिणाम नहीं उपज में autofocusing के अलावा संभव साबित कर दिया । हम इस प्रकार ध्यान केंद्रित करने के लिए और ऊर्जा फ़िल्टर्ड छवियों को प्राप्त करने के लिए डीएम सॉफ्टवेयर का इस्तेमाल किया ।
सारांश में, हम सॉफ्टवेयर समाधान है कि एक निष्पक्ष तरीके से इलेक्ट्रॉन माइक्रोग्राफ प्राप्त करने में मदद वर्तमान ।
The authors have nothing to disclose.
ऑस्ट्रिया के विज्ञान कोष, FWF, परियोजना संख्या पी २९३७० B27 द्वारा वित्त पोषित
Pentobarbital | SigmaAldrich | P3761 | |
Formaldehyde | Merck | 1040051000 | 1kg |
Glutardialdehyde | Science Services | E 16210 | 25%; 100ml; EM grade |
cacodylate buffer | Merck | C4945 | 250g; Dimethylarsinic acid sodium trihydrate |
Thionine acetate/Ceristain | Merck | 861340 | |
acetic acid | Merck | 1000631000 | 1 L |
Sodium hydroxide | Merck | 1064951000 | 1 kg, pellets |
osmium tetraoxide | Science Services | E 19110 | 10x1g |
TAAB embedding resin | Science Services | TAT001 | 500g |
DMP-30 | Science Services | TAD024 | 100g |
DDSA | Science Services | TAD025 | 500g |
Uranyl acetate dihydrate | Plano GmbH | 19481 | depleted, 25g |
Ultrastain 2 | Leica | 16707235 | Lead citrate |
Toluidine blue solution | Agar Scientific | AGR1727 | 10g |
Pioloform | Plano GmbH | R1275 | 10g Powder |
Proylenoxide | SigmaAldrich | 82320-1L | 1L |
DPX embedding medium | Plano GmbH | R1320 | embedding medium for semi-thin sections on glass slide, 50 ml |
Vibratome, Leica VT 1000 | Leica Microsystems, Vienna, Austria | ||
Leica Ultracut UCT, ultramicrotom | Leica Microsystems, Wetzlar, Germany | ||
Tecnai G2 20 | FEI,Eindhoven, Netherlands | ||
Megaview wide angle camera | Olympus Soft Imaging Solution, Münster, Germany | ||
US 1000 digital camera | Gatan, Pleasanton, USA | ||
TEM Imaging Analysis Software | FEI,Eindhoven, Netherlands | ||
FEI Serial Section Software | FEI,Eindhoven, Netherlands | ||
Fiji, ImageJ 1.52e | National Institute of Health, USA | ||
SPSS 20.0 | SPSS Inc., Chicago, IL, USA | ||
SerialEM | Regents of the University of Colorado | ||
RPS (random point sampling) software 0.9a | custom-made | ||
Disector v1.0.2 (ImageJ macro) | custom-made | ||
EFTEMSerialEM (SerialEM script) | custom-made |