のシナプス変調を分析<em>キイロショウジョウバエ</em>長時間の光照射後の感光体
Summary
ここでは、光への長期曝露後に遺伝的にコードされた分子マーカー、およびそれらの調節で強調、数およびキイロショウジョウバエ の光受容体におけるシナプスアクティブゾーンの空間分布を定量化する方法を示しています。
Abstract
神経系には適応し、様々な刺激に応答する驚くべき能力を持っています。この神経調整は、主に、シナプスレベルでの可塑性によって達成されます。アクティブゾーン（AZ）は、神経伝達物質の放出を媒介し、足場タンパク質の密なコレクションで構成されているシナプス前膜の領域です。 キイロショウジョウバエ （ ショウジョウバエ ）光受容体のAZSは、自然環境光に長時間さらさ後の分子リモデリングを受けます。したがって、神経活動のレベルは、AZの分子組成を再配置し、機能出力の調節に寄与することができます。
免疫組織化学への露光セットアップの準備から出発し、このプロトコルは番号、空間分布、およびショウジョウバエの光受容体でAZSでのシナプス分子の非局在化のレベルを定量化する方法について詳しく説明します。画像解析SOFを使用してtware、GFP融合AZコンポーネントBruchpilotのクラスタは、各R8感光体（R8）軸索末端のために同定されました。検出されたBruchpilotスポットは自動的に個々のR8の軸索に割り当てられていました。軸索に沿ったスポット頻度の分布を計算するために、我々は、カスタマイズされたソフトウェアのプラグインを実装しました。各軸索の始点と終点を手動で定義し、各Bruchpilotスポットの位置は、始点と終点の間の接続線に投影されました。 Bruchpilotクラスタの数に加えて、我々はまた、クラスタ内のBruchpilot-GFPの非局在化のレベルを定量化しました。これらの測定は、具体的に刺激に異なる環境条件の下で単一ニューロンにおける空間分解シナプスのダイナミクスを反映しています。
Introduction
シナプス機能の変調が正確に応答したり、環境刺激の変化に適応するための神経系の顕著な能力に貢献しています。前シナプス小胞の放出確率を調整すると、シナプス強度1を制御する 1つの方法です。シナプス小胞のリリースでは、アクティブゾーン（AZ）、シナプス前膜2の専門領域で起こります。 AZは、特定のタンパク質3、4のカセットことを特徴としています。 AZアセンブリに貢献し、ほとんどのタンパク質は非常に線虫、昆虫および哺乳類5に保存されています。最近の研究では、神経活動のレベルは今度は両方のin vitroおよびde vivo 6,7 における機能出力のレギュレーションに寄与するAZの分子組成を調節することを示唆しています> 8。我々は以前、感光体AZSは、自然環境光9への長期曝露後に、ショウジョウバエの分子リモデリングを受けることがわかりました。この状態で、我々はBruchpilot（BRP）陽性AZSの数は、感光体の軸索で減少したことを観察しました。
BRP / CAST / ELKSファミリータンパク質は、脊椎動物と無脊椎動物のシナプス10でAZSの基本的なビルディング・ブロックです。 ショウジョウバエのBRP変異体では、小胞の放出は11、12を抑制されている誘発。 BRPの17 C末端アミノ酸残基は、 ショウジョウバエの神経筋接合部（NMJ）13、14におけるシナプス小胞のクラスタリングのために不可欠です。これらの研究は、AZの組織と機能におけるこの分子の中心的な役割を実証しました。最近開発された遺伝的ツール、組換えとシナプスタギング（スター）、BRPと内因性発現レベルで単シナプス解像度15において、特定の細胞型にインビボで観察することができます。このツールは、それが実現可能な定量的に複雑な中枢神経系におけるシナプスの内因性のダイナミクスを評価することができます。
共焦点顕微鏡から得られたデータに基づいて、シナプスの定量化を含むいくつかの研究が行われています。シナプスの変化は、長さ、面積、体積、密度を測定し、洗練されたソフトウェアアプリケーションに基づいて数をカウントすることによって評価されています。例えば、フリーウェアImageJがショウジョウバエ NMJ 16における全シナプスの面積とシナプス密度を測定するための定量方法を提供します。前と後シナプスマーカーの共局在部位の数は、ImageJソフトウェア・プラットフォーム17上で利用可能なプラグイン「涙点アナライザ」を用いて定量化されています。また、マルチパーadigm数値計算環境ベースのプログラム、シナプス検出器（SYND）は、自動的に蛍光マーカーで標識されたニューロンの樹状突起をトレースし、その後細胞体18からの距離の関数としてシナプスのタンパク質レベルを定量化することができます。ソフトウェアシナプス点分析（SynPAnal）は、共焦点または蛍光顕微鏡から取得したニューロンの2D画像の迅速な分析のために設計されています。このソフトウェアの主な機能は、タンパク質涙点19の密度と強度の自動かつ迅速な定量化です。最近、自動学習ベースのシナプス検出アルゴリズムは、3D可視化支援分析（Vaa3D）ソフトウェア21を利用して、3次元20におけるシナプス数の定量のために生成されています。
商業用画像解析ソフトウェアは、シナプスの定量化のための強力なツールです。例えば、蛍光標識された神経伝達物質受容体またはシナプス前AZコンポーネントは、Cの単一シナプスの分解能で3次元で定量化されたシナプスの数百人が急速に単一のサンプル内で特徴づけることができるように、22またはショウジョウバエの嗅覚システム23、24 エレガンス 。
ここでは、カスタマイズされた画像解析ソフトウェアプラグインその数、分布との分子成分の濃縮のレベルを含む、半自動的にAZSの複数の側面を分析することを可能にするマルチパラダイム数値コンピューティング環境において実施することにより方法を提示しますAZ。したがって、この複雑な解析は、私たちは、異なる環境条件下で軸索終末におけるシナプスのコンポーネントの動態を評価することができました。私たちは、大人のハエ光受容体の出力シナプスでの露光量の影響を調べました。手順は3つのステップで行われる：1）露光量、2）切開、免疫組織化学及び共焦点イメージング、および3）画像解析のための準備。
Protocol
Representative Results
Discussion
本研究では、同じ光強度にハエを公開するために、光の条件を準備する方法を示しました。我々だけでなく、シナプスマーカーの涙点の数を定量化しただけでなく、空間的に軸索に沿ってシナプスの密度を解決し、細胞質領域におけるマーカータンパク質の非局在化のレベルを測定することができます。これらの三つの評価は、私たちは、異なる環境条件での単一ニューロンレベルでのシナ?…
Declarações
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
私たちは、原稿上の有用修正、議論とコメントのT.Stürnerに感謝しています。 SL Zipurskyフライ株式を提供します。画像処理を行うMSchölling。画像解析部は、A.柿田の研究室で行いました。この作品は、革新的な分野でのスタートアップのためのアレクサンダー・フォン・フンボルト財団と日本学術振興会親睦海外研究（AS）、JSPSフェロー（SH-S。）、グラント・イン・エイド（24800024）、（25110713）、持田によってサポートされていました武田、稲盛、第一三共、東レ財団（TS）、DZNEコア資金（GT）とDZNE光学顕微鏡施設（CM）。
Materials
| Vial | Hightech, Japan | MKC-20 | |
| Plug | Thermo Fisher Sciehtific, USA | AS-275 | |
| Customized transparent rack made of acrylic resin | Shin-Shin Corporation, Japan | a height of 41 cm, a base of 21 cm, a thickness of 4 cm and a height of 13 cm for each step | |
| Cool incubator | MITSUBISHI ELECTRIC, Japan | CN-40A | |
| LED panel | MISUMI, Japan | LEDXC170-W | |
| Digital light meter | CEM | DT-1301 | |
| Fly pad | Tokken, Japan | TK-HA03-S | |
| Petri dish (35 x 10 mm) | Greiner Bio-One International, Germany | 627102 | |
| PBS tablet | Takara, Japan | T900 | |
| Triton X-100 | Wako, Japan | 160-24751 | |
| Dumont #5 Forceps | Fine Science Tools | 11251-20 | |
| 1.5 ml tube | Sarstedt, Germany | A. 152X | |
| Formaldehyde 16% | NEM, Japan | 3152 | |
| Pipetman P-200 | Gilson | F123601 | |
| Pipetman P-20 | Gilson | F123600 | |
| Pipetman P-2 | Gilson | F144801 | |
| anti-chaoptin antibody | DSHB | 24B10 | |
| Alexa568-conjugated anti-mouse antibody | Life Technologies | A-11031 | |
| VECTASHIELD Mounting Medium | Vector Laboratories, Inc. | H-1000 | |
| Microscope slide (76 x 26 mm) | Thermo Fisher Scientific Gerhard Menzel B.V. & Co. KG, Germany | ||
| Coverslip (18 x 18 mm, 0.17 mm) | Zeiss, Germany | 474030-9000-000 | |
| Industrial Microscopes | Olympus, Japan | SZ61-C-SET | |
| Stereo Microscope Lighting | Olympus, Japan | KL 1600 LED | |
| confocal microscopy | Zeiss, Germany | LSM780 | |
| Imaris | Bitplane, Switzerland | Version 7.6.4 or above | |
| Matlab | The MathWorks, Inc., USA | ||
| Excel for Mac | Microsoft |
Referências
- Alabi, A. A., Tsien, R. W. Synaptic Vesicle Pools and Dynamics. Cold Spring Harbor Perspectives in Biology. 4 (8), (2012).
- Couteaux, R., Pecot-Dechavassine, M. [Synaptic vesicles and pouches at the level of "active zones" of the neuromuscular junction]. C R Acad Sci Hebd Seances Acad Sci D. 271 (25), 2346-2349 (1970).
- Schoch, S., Gundelfinger, E. D. Molecular organization of the presynaptic active zone. Cell and Tissue Research. 326 (2), 379-391 (2006).
- Sudhof, T. C. The Presynaptic Active Zone. Neuron. 75 (1), 11-25 (2012).
- Owald, D., Sigrist, S. J. Assembling the presynaptic active zone. Curr Opin Neurobiol. 19 (3), 311-318 (2009).
- Lazarevic, V., Schone, C., Heine, M., Gundelfinger, E. D., Fejtova, A. Extensive remodeling of the presynaptic cytomatrix upon homeostatic adaptation to network activity silencing. J Neurosci. 31 (28), 10189-10200 (2011).
- Matz, J., Gilyan, A., Kolar, A., McCarvill, T., Krueger, S. R. Rapid structural alterations of the active zone lead to sustained changes in neurotransmitter release. Proc Natl Acad Sci U S A. 107 (19), 8836-8841 (2010).
- Spangler, S. A., et al. Liprin-alpha2 promotes the presynaptic recruitment and turnover of RIM1/CASK to facilitate synaptic transmission. J Cell Biol. 201 (6), 915-928 (2013).
- Sugie, A., et al. Molecular Remodeling of the Presynaptic Active Zone of Drosophila Photoreceptors via Activity-Dependent Feedback. Neuron. 86 (3), 711-725 (2015).
- Sigrist, S. J., Schmitz, D. Structural and functional plasticity of the cytoplasmic active zone. Curr Opin Neurobiol. 21 (1), 144-150 (2011).
- Kittel, R. J., et al. Active zone assembly and synaptic release. Biochem Soc Trans. 34 (Pt 5), 939-941 (2006).
- Kittel, R. J., et al. Bruchpilot promotes active zone assembly, Ca2+ channel clustering, and vesicle release. Science. 312 (5776), 1051-1054 (2006).
- Hallermann, S., et al. Naked dense bodies provoke depression. J Neurosci. 30 (43), 14340-14345 (2010).
- Wagh, D. A., et al. Bruchpilot, a protein with homology to ELKS/CAST, is required for structural integrity and function of synaptic active zones in Drosophila. Neuron. 49 (6), 833-844 (2006).
- Chen, Y., et al. Cell-type-specific labeling of synapses in vivo through synaptic tagging with recombination. Neuron. 81 (2), 280-293 (2014).
- Andlauer, T. F., Sigrist, S. J. Quantitative analysis of Drosophila larval neuromuscular junction morphology. Cold Spring Harb Protoc. 2012 (4), 490-493 (2012).
- Ippolito, D. M., Eroglu, C. Quantifying synapses: an immunocytochemistry-based assay to quantify synapse number. J Vis Exp. (45), (2010).
- Schmitz, S. K., et al. Automated analysis of neuronal morphology, synapse number and synaptic recruitment. J Neurosci Methods. 195 (2), 185-193 (2011).
- Danielson, E., Lee, S. H. SynPAnal: software for rapid quantification of the density and intensity of protein puncta from fluorescence microscopy images of neurons. PLoS One. 9 (12), e115298 (2014).
- Sanders, J., Singh, A., Sterne, G., Ye, B., Zhou, J. Learning-guided automatic three dimensional synapse quantification for drosophila neurons. BMC Bioinformatics. 16, 177 (2015).
- Peng, H., Ruan, Z., Atasoy, D., Sternson, S. Automatic reconstruction of 3D neuron structures using a graph-augmented deformable model. Bioinformatics. 26 (12), i38-i46 (2010).
- Sturt, B. L., Bamber, B. A. Automated quantification of synaptic fluorescence in C. elegans. J Vis Exp. (66), (2012).
- Kremer, M. C., et al. Structural long-term changes at mushroom body input synapses. Curr Biol. 20 (21), 1938-1944 (2010).
- Mosca, T. J., Luo, L. Synaptic organization of the Drosophila antennal lobe and its regulation by the Teneurins. Elife. 3, e03726 (2014).
- Wu, J. S., Luo, L. A protocol for dissecting Drosophila melanogaster brains for live imaging or immunostaining. Nat Protoc. 1 (4), 2110-2115 (2006).
- Fischbach, K. F., Dittrich, A. P. M. The Optic Lobe of Drosophila-Melanogaster .1 A Golgi Analysis of Wild-Type Structure. Cell and Tissue Research. 258 (3), 441-475 (1989).
- Berger-Muller, S., et al. Assessing the role of cell-surface molecules in central synaptogenesis in the Drosophila visual system. PLoS One. 8 (12), e83732 (2013).
- Fouquet, W., et al. Maturation of active zone assembly by Drosophila Bruchpilot. J Cell Biol. 186 (1), 129-145 (2009).
- Ke, M. T., et al. Super-Resolution Mapping of Neuronal Circuitry With an Index-Optimized Clearing Agent. Cell Rep. 14 (11), 2718-2732 (2016).
- Ehmann, N., et al. Quantitative super-resolution imaging of Bruchpilot distinguishes active zone states. Nat Commun. 5, 4650 (2014).
