Summary

Eksitasjon-skanning hyperspektral tenkelig mikroskopi å effektivt diskriminere fluorescens signaler

Published: August 22, 2019
doi:

Summary

Spectral Imaging har blitt en pålitelig løsning for identifisering og separasjon av flere fluorescens signaler i en enkelt prøve og kan lett skille signaler av interesse fra bakgrunn eller autofluorescence. Eksitasjon-skanning hyperspektral Imaging forbedrer på denne teknikken ved å redusere den nødvendige bildet oppkjøpet tid samtidig øke signal-til-støy-forhold.

Abstract

Flere teknikker er avhengige av påvisning av fluorescens signaler for å identifisere eller studere fenomener eller belyse funksjoner. Separasjon av disse fluorescens signalene ble påvist tungvint inntil advent av hyperspektral Imaging, der fluorescens kilder kan skilles fra hverandre så vel som fra bakgrunnen signaler og autofluorescence (gitt kjennskap til deres Spectral signaturer). Imidlertid, tradisjonell, utstråling-skanning hyperspektral tenkelig lide fra langsom oppkjøpet timene og lav signal-å-bråk forhold på grunn av det på krevd filterene av begge to eksitasjon og utstråling lyset. Det har tidligere vist at eksitasjon hyperspektral Imaging reduserer nødvendig anskaffelsestid samtidig øke signal-til-støy ratio av ervervet data. Ved hjelp av kommersielt tilgjengelig utstyr, beskriver denne protokollen hvordan å montere, kalibrere, og bruke et eksitasjon-skanning hyperspektral Imaging mikroskopi system for separasjon av signaler fra flere fluorescens kilder i en enkelt prøve. Mens svært aktuelt for mikroskopisk bildebehandling av celler og vev, denne teknikken kan også være nyttig for alle typer eksperiment utnytte fluorescens der det er mulig å variere eksitasjon bølgelengder, inkludert men ikke begrenset til: kjemisk Imaging, miljø applikasjoner, øye pleie, mat vitenskap, rettsmedisinske vitenskap, medisinsk vitenskap, og mineralogi.

Introduction

Spectral Imaging kan utføres på en rekke måter, og er referert til av flere termer1,2,3,4. Vanligvis refererer Spectral Imaging til data ervervet i minst to romlige dimensjoner og en Spectral dimensjon. Multispectral og hyperspektral bilde er oftest preget av antall bølgelengde bånd eller om Spectral band er sammenhengende1. For dette programmet er hyperspektral data definert som Spectral data ervervet med sammenhengende bølgelengde band oppnås ved avstand fra sentrum bølgelengder ikke mindre enn halvparten av full bredde ved halv maksimal (FWHM) av hvert båndpassfilter som brukes for eksitasjon (dvs. 5 NM senter bølgelengde avstand for bånd pass filtre med 14-20 NM båndbredder). Sammenhengende natur av data båndene tillater en oversampling av datasettet, slik at Nyquist kriterier er oppfylt når prøvetaking av Spectral domenet.

Hyperspektral Imaging ble utviklet av NASA på 1970-og 1980-tallet i forbindelse med den første Landsat satellitten5,6. Innsamling av data fra flere sammenhengende Spectral band tillot generering av et utstråling spektrum av hver piksel. Identifisere og definere stråleglans spekteret av individuelle komponenter gjorde det mulig å ikke bare oppdage overflate materialer av deres karakteristiske Spectra, men det også tillatt for fjerning av mellomliggende signaler, for eksempel variasjoner i signalet på grunn av atmosfæriske forhold. Konseptet med å påvise materialer ved hjelp av deres karakteristiske Spectra ble brukt på biologiske systemer i 1996, da Schröck et al. brukte kombinasjoner av fem forskjellige fluorophores og deres kjent Spectra å skille merket kromosomer i en prosess betegnes Spectral karyotyping7. Denne teknikken ble utarbeidet på 2000 av Tsurui et al. for fluorescens avbildning av vevsprøver, ved hjelp av syv fluorescerende fargestoffer og en talls verdi nedbryting for å oppnå Spectral separasjon av hver piksel i lineære kombinasjoner av Spectra i referansen bibliotek8. I likhet med sine eksterne sensing motstykker, kan bidraget til hver kjente fluoroforen beregnes fra hyperspektral bildet, gitt a priori informasjon av spekteret av hver fluoroforen.

Hyperspektral Imaging har også blitt brukt i områdene landbruk9, astronomi10, biomedisin11, Chemical Imaging12, miljømessige applikasjoner13, Eye Care14, mat Science15, Forensic Science16,17, Medical Science18, mineralogi19, og overvåkning20. En nøkkel begrensning av gjeldende fluorescens mikroskop hyperspektral Imaging systemer er at standard hyperspektral Imaging teknologi isolerer fluorescens signaler i trange bånd med 1) først filtrere eksitasjon lys for å kontrollere prøven eksitasjon, deretter 2) ytterligere filtrering slippes lys for å skille fluorescens utslipp til smale band som senere kan skilles matematisk21. Filtrering både eksitasjon belysning og slippes fluorescens reduserer mengden tilgjengelig signal, som senker signal-til-støy-forhold og nødvendiggjør lengre oppkjøp ganger. Den lave signal og lange oppkjøpet ganger begrense anvendelsen av hyperspektral Imaging som et diagnostisk verktøy.

En Imaging modalitet er utviklet som gjør bruk av hyperspektral Imaging men øker tilgjengelig signal, og dermed redusere den nødvendige oppkjøpet tid21,22. Denne nye modalitet, kalt eksitasjon-skanning hyperspektral Imaging, kjøper Spectral bildedata ved å variere eksitasjon bølgelengde og samle et bredt spekter av slippes ut lys. Det har tidligere vist at denne teknikken gir størrelsesordener økninger i signal-til-støy-forhold i forhold til utslipps skanning teknikker21,22. Økningen i signal-til-støy-forhold er i stor grad på grunn av den brede bånd pass (~ 600 NM) av utslipps lyset oppdaget, mens spesifisitet er gitt ved å filtrere bare eksitasjon lys i stedet for fluorescens utslipp. Dette gjør at alle slippes lys (for hver eksitasjon bølgelengde) for å nå detektoren21. I tillegg kan denne teknikken brukes til å diskriminere autofluorescence fra eksogene etiketter. Videre kan evnen til å redusere anskaffelses tiden på grunn av økt synlig signal reduserer faren for photobleaching i tillegg til at Spectral skanner på en anskaffelses hastighet som er akseptabelt for Spectral video Imaging.

Målet med denne protokollen er å tjene som en datainnsamling guide for eksitasjon-skanning hyperspektral Imaging mikroskopi. I tillegg er beskrivelser inkludert som bidrar til å forstå lys banen og maskinvaren. Også beskrevet er gjennomføringen av åpen kildekode-programvare for en eksitasjon-skanning hyperspektral Imaging mikroskop. Til slutt, beskrivelser er gitt for hvordan du skal kalibrere systemet til en NIST-sporbar standard, justere programvare og maskinvare for nøyaktige resultater, og unmix det oppdagede signalet inn bidrag fra enkelte komponenter.

Protocol

1. enhetsoppsett Lyskilde: Velg en bred bånds lys kilde med høy effekt og høy kollimasjon (en 300 W XE lys bue lampe ble brukt til disse studiene). Shutter (valgfritt): Legg til en lukker til den optiske banen for å redusere photobleaching for tidsforløp avbildning. Tunable filter system: innlemme en mekanisk tuning montering og Thin-Film tunable filter (TFTF) satt til å muliggjøre ønsket bølgelengde-justerbar eksitasjon rekkevidde (f. eks, 360-485 NM). Mikroskop: Bruk en …

Representative Results

Flere viktige skritt fra denne protokollen er nødvendig for å sikre innsamling av data som er både nøyaktig og blottet for bildebehandling og Spectral gjenstander. Hvis du hopper over disse trinnene, kan det føre til at data vises betydelig, men ikke kan verifiseres eller reproduseres med andre bildebehandlings systemer, og dermed effektivt oppheve eventuelle konklusjoner gjort med nevnte data. Chief blant disse viktige trinnene er riktig Spectral output korreksjon (del 3). Korrigeri…

Discussion

Den optimale bruken av et hyperspektral bildeoppsett med eksitasjon skanning begynner med byggingen av lys banen. Spesielt valg av lyskilde, filtre (tunable og dichroic), filter veksling metoden, og kameraet bestemme tilgjengelig Spectral Range, mulig skannehastighet, detektor følsomhet, og romlig prøvetaking. Mercury Arc lamper tilbyr mange eksitasjon bølgelengde topper, men gir ikke en flat Spectral output og vil kreve betydelig signal reduksjon ved utgangs toppene for å korrigere Spectral bildedata tilbake til en …

Declarações

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Forfatterne vil gjerne erkjenne støtte fra NSF 1725937, NIH P01HL066299, NIH R01HL058506, NIH S10OD020149, NIH UL1 TR001417, NIH R01HL137030, AHA 18PRE34060163, og Abraham Mitchell Cancer Research Fund.

Materials

Airway Smooth Muscle Cells National Disease Research Interchange (NDRI) Isolated from human lung tissues obtained from NDRI Highly autofluorescent, calcium sensitive cells
Automated Shutter Thorlabs Inc. SHB1 Remote-controllable shutter to minimize photobleaching
Automated Stage Prior Scientific H177P1T4 Remote-controllable stage for automated multiple field of view or stitched image collection.
Automated Stage Controller (XY) Prior Scientific Proscan III (H31XYZE-US) For interfacing automated stage with computer and joystick
Buffer Made in-house Made in-house 145 mM NaCl, 4 mM KCl, 20 mM HEPES, 10 mM D-glucose, 1 mM MgCl2, and 1mM CaCl2, at pH 7.3
Cell Chamber ThermoFisher Scientific Attofluor Cell Chamber, A7816 Coverslip holder composed of surgical stainless steel and a rubber O-ring to seal in media and prevent sample and/or objective contamination
Excitation Filters Semrock Inc. TBP01-378/16 Center wavelength range (340-378 nm), Bandwidth (Minimum 16 nm, nominal FWHM 20 nm), Refractive index (1.88)
Semrock Inc. TBP01-402/16 Center wavelength range (360-400 nm), Bandwidth (Minimum 16 nm, nominal FWHM 20 nm), Refractive index (1.8)
Semrock Inc. TBP01-449/15 Center wavelength range (400-448.8 nm), Bandwidth (Minimum 15 nm, nominal FWHM 20 nm), Refractive index (1.8)
Semrock Inc. TBP01-501/15 Center wavelength range (448.8-501.5 nm), Bandwidth (Minimum 15 nm, nominal FWHM 20 nm), Refractive index (1.84)
Semrock Inc. TBP01-561/14 Center wavelength range (501.5-561 nm), Bandwidth (Minimum 14 nm, nominal FWHM 20 nm), Refractive index (1.83)
Fluorescence Filter Cube Dichroic Beamsplitter Semrock Inc. FF495-Di03 Separates excitation and emission light at 495 nm (>98% reflection between 350-488 nm, >93% transmission between 502-950 nm), Filter effective index (1.78)
Fluorescence Filter Cube Longpass Filter Semrock Inc. FF01 496/LP-25 Allows passage of light longer than 496 nm ( >93% average transmission between 503.2-1100 nm), Refractive index (1.86)
GCaMP Probe Addgene G-CaMP3; Plasmid #22692 A single-wavelength GCaMP2-based genetically encoded calcium indicator
Integrating Sphere Ocean Optics FOIS-1 Used for accurate measurement of wide-angle illumination
Inverted Fluorescence Microscope Nikon Instruments TE2000 Inverted microscopes allow direct excitation of sample without the need to penetrate layers of media and/or tissue.
Mitotracker Green FM ThermoFisher Scientific M7514 Labels mitochondria
NIST-Traceable Calibration Lamp Ocean Optics LS-1-CAL-INT A lamp with a known spectrum for use as a standard
NIST-Traceable Fluorescein ThermoFisher Scientific F36915 For verifying appropriate spectral response of the system
NucBlue ThermoFisher Scientific R37605 Labels cell nuclei
Objective (10X) Nikon Instruments Plan Apo λ 10X/0.45 ∞/0.17 MRD00105 Useful for large fields of view
Objective (20X) Nikon Instruments Plan Apo λ 20X/0.75 ∞/0.17 MRD00205 Most often used for tissue samples
Objective (60X) Nikon Instruments Plan Apo VC 60X/1.2 WI ∞/0.15-0.18 WD 0.27 Most often used for cell samples
sCMOS Camera Photometrics Prime 95B (Rev A8-062802018) For acquiring high-sensitivity digital images
Spectrometer Ocean Optics QE65000 Used to measure spectral output of excitation-scanning spectral system
Tunable Filter Changer Sutter Instrument Lambda VF-5 Motorized unit for automated excitation filter tuning/switching
Xenon Arc Lamp Sunoptic Technologies Titan 300HP Lightsource Light source with relatively uniform spectral output

Referências

  1. Hagen, N. A., Kudenov, M. W. Review of snapshot spectral imaging technologies. Optical Engineering. 52 (9), 90901 (2013).
  2. Li, Q., He, X., Wang, Y., Liu, H., Xu, D., Guo, F. Review of spectral imaging technology in biomedical engineering: achievements and challenges. Journal of Biomedical Optics. 18 (10), 100901 (2013).
  3. Lu, G., Fei, B. Medical hyperspectral imaging: a review. Journal of Biomedical Optics. 19 (1), 10901 (2014).
  4. Mehta, N., Shaik, S., Devireddy, R., Gartia, M. R. Single-Cell Analysis Using Hyperspectral Imaging Modalities. Journal of Biomechanical Engineering. 140 (2), 20802 (2018).
  5. Goetz, A. F. H. Three decades of hyperspectral remote sensing of the Earth: A personal view. Remote Sensing of Environment. 113, S5-S6 (2009).
  6. Goetz, A. F. Measuring the Earth from Above: 30 Years(and Counting) of Hyperspectral Imaging. Photonics Spectra. 45 (6), 42-47 (2011).
  7. Schröck, E. Multicolor spectral karyotyping of human chromosomes. Science. 273 (5274), 494-497 (1996).
  8. Tsurui, H. Seven-color fluorescence imaging of tissue samples based on Fourier spectroscopy and singular value decomposition. Journal of Histochemistry & Cytochemistry. 48 (5), 653-662 (2000).
  9. Lu, R., Chen, Y. R. Hyperspectral imaging for safety inspection of food and agricultural products. SPIE. 3544, 121-134 (1999).
  10. Hege, E. K., O’Connell, D., Johnson, W., Basty, S., Dereniak, E. L. Hyperspectral imaging for astronomy and space surviellance. SPIE. 5159, 380-392 (2004).
  11. Vo-Dinh, T. A hyperspectral imaging system for in vivo optical diagnostics. IEEE Engineering in Medicine and Biology Magazine. 23 (5), 40-49 (2004).
  12. Dorrepaal, R. M., Gowen, A. A. Identification of Magnesium Oxychloride Cement Biomaterial Heterogeneity using Raman Chemical Mapping and NIR Hyperspectral Chemical Imaging. Scientific Reports. 8 (1), 13034 (2018).
  13. Swayze, G. A. Using imaging spectroscopy to map acidic mine waste. Environmental Science & Technology. 34 (1), 47-54 (2000).
  14. Khoobehi, B., Beach, J. M., Kawano, H. Hyperspectral imaging for measurement of oxygen saturation in the optic nerve head. Investigative Ophthalmology & Visual Science. 45 (5), 1464-1472 (2004).
  15. Gowen, A., O’Donnell, C., Cullen, P., Downey, G., Frias, J. Hyperspectral imaging-an emerging process analytical tool for food quality and safety control. Trends in Food Science & Technology. 18 (12), 590-598 (2007).
  16. Edelman, G., van Leeuwen, T. G., Aalders, M. C. Hyperspectral imaging for the age estimation of blood stains at the crime scene. Forensic Science International. 223 (1), 72-77 (2012).
  17. Edelman, G., Gaston, E., Van Leeuwen, T., Cullen, P., Aalders, M. Hyperspectral imaging for non-contact analysis of forensic traces. Forensic Science International. 223 (1), 28-39 (2012).
  18. Markgraf, W., Feistel, P., Thiele, C., Malberg, H. Algorithms for mapping kidney tissue oxygenation during normothermic machine perfusion using hyperspectral imaging. Biomedical Engineering/Biomedizinische Technik. 63 (5), 557-566 (2018).
  19. Boubanga-Tombet, S. Thermal Infrared Hyperspectral Imaging for Mineralogy Mapping of a Mine Face. Remote sensing. 10 (10), 1518 (2018).
  20. Yuen, P. W., Richardson, M. An introduction to hyperspectral imaging and its application for security, surveillance and target acquisition. The Imaging Science Journal. 58 (5), 241-253 (2010).
  21. Favreau, P. F. Excitation-scanning hyperspectral imaging microscope. Journal of Biomedical Optics. 19 (4), 046010-046010 (2014).
  22. Favreau, P. Thin-film tunable filters for hyperspectral fluorescence microscopy. Journal of biomedical optics. 19 (1), 011017-011017 (2014).
  23. Leavesley, S. J. Hyperspectral imaging microscopy for identification and quantitative analysis of fluorescently-labeled cells in highly autofluorescent tissue. Journal of Biophotonics. 5 (1), 67-84 (2012).
  24. Annamdevula, N. S. Spectral imaging of FRET-based sensors reveals sustained cAMP gradients in three spatial dimensions. Cytometry Part A. 93 (10), 1029-1038 (2018).
  25. Deshpande, D. A., Walseth, T. F., Panettieri, R. A., Kannan, M. S. CD38/cyclic ADP-ribose-mediated Ca2+ signaling contributes to airway smooth muscle hyper-responsiveness. The FASEB Journal. 17 (3), 452-454 (2003).
  26. Deshpande, D. A. Modulation of calcium signaling by interleukin-13 in human airway smooth muscle: role of CD38/cyclic adenosine diphosphate ribose pathway. American Journal of Respiratory Cell and Molecular Biology. 31 (1), 36-42 (2004).
  27. Guo, M. Cytokines regulate β-2-adrenergic receptor responsiveness in airway smooth muscle via multiple PKA-and EP2 receptor-dependent mechanisms. Bioquímica. 44 (42), 13771-13782 (2005).
  28. Mansfield, J. R., Gossage, K. W., Hoyt, C. C., Levenson, R. M. Autofluorescence removal, multiplexing, and automated analysis methods for in-vivo fluorescence imaging. Journal of Biomedical Optics. 10 (4), 41207 (2005).
  29. Mansfield, J. R., Hoyt, C., Levenson, R. M. Visualization of microscopy-based spectral imaging data from multi-label tissue sections. Current Protocols in Molecular Biology. 84 (1), 14-19 (2008).
  30. Bouchard, M. B. Recent advances in catheter-based optical coherence tomography (OCT) have provided the necessary resolution and acquisition speed for high-quality intravascular imaging. Complications associated with clearing blood from the vessel of a living patient have. Journal of Biomedical Optics. 12 (5), 51601 (2007).
  31. Mansfield, J. R. Distinguished photons: a review of in vivo spectral fluorescence imaging in small animals. Current Pharmaceutical Biotechnology. 11 (6), 628-638 (2010).
  32. Levenson, R. M., Mansfield, J. R. Multispectral imaging in biology and medicine: slices of life. Cytometry Part A. 69 (8), 748-758 (2006).
  33. Gammon, S. T., Leevy, W. M., Gross, S., Gokel, G. W., Piwnica-Worms, D. Spectral unmixing of multicolored bioluminescence emitted from heterogeneous biological sources. Analytical Chemistry. 78 (5), 1520-1527 (2006).
  34. . . Spectral Unmixing Plugins. , (2006).
  35. . . Spectral Unmixing of Bioluminescence Signals. , (2006).
  36. Keshava, N., Mustard, J. F. Spectral unmixing. IEEE Signal Processing Magazine. 19 (1), 44-57 (2002).
  37. Deal, J. Identifying molecular contributors to autofluorescence of neoplastic and normal colon sections using excitation-scanning hyperspectral imaging. Journal of Biomedical Optics. 23 (12), (2018).
  38. Microscopy Key, . Microscopy: Key Considerations for Nonlaser Light Sources | Features. BioPhotonics. , (2016).
  39. Chiu, L., Su, L., Reichelt, S., Amos, W. Use of a white light supercontinuum laser for confocal interference-reflection microscopy. Journal of Microscopy. 246 (2), 153-159 (2012).
  40. . . Choosing the best light source for your fluorescence experiment. , (2019).
  41. Beier, H. T., Ibey, B. L. Experimental comparison of the high-speed imaging performance of an EM-CCD and sCMOS camera in a dynamic live-cell imaging test case. PLoS ONE. 9 (1), e84614 (2014).
  42. Tutt, J. Comparison of EM-CCD and scientific CMOS based camera systems for high resolution X-ray imaging and tomography applications. Journal of Instrumentation. 9 (6), P06017 (2014).
  43. Coates, C. New sCMOS vs. current microscopy cameras. Biophotonics International. 18 (5), 24-27 (2011).
  44. Neher, R., Neher, E. Optimizing imaging parameters for the separation of multiple labels in a fluorescence image. Journal of Microscopy. 213 (1), 46-62 (2004).
  45. Deal, J. Hyperspectral imaging fluorescence excitation scanning spectral characteristics of remodeled mouse arteries. SPIE. 10890, 108902M (2019).
  46. Deal, J., Rich, T. C., Leavesley, S. J. Optimizing channel selection for excitation-scanning hyperspectral imaging. SPIE. , 108811B (2019).
  47. Biehlmaier, O., Hehl, J., Csucs, G. Acquisition speed comparison of microscope software programs. Microscopy Research and Technique. 74 (6), 539-545 (2011).
  48. . . Comparison with other microscopy software – Micro-manager. , (2012).
check_url/pt/59448?article_type=t

Play Video

Citar este artigo
Deal, J., Britain, A., Rich, T., Leavesley, S. Excitation-Scanning Hyperspectral Imaging Microscopy to Efficiently Discriminate Fluorescence Signals. J. Vis. Exp. (150), e59448, doi:10.3791/59448 (2019).

View Video