Summary

TACI : un plugin ImageJ pour l’analyse d’imagerie calcique 3D

Published: December 16, 2022
doi:

Summary

TrackMate Analysis of Calcium Imaging (TACI) est un plugin ImageJ open-source pour l’analyse 3D de l’imagerie calcique qui examine le mouvement sur l’axe z et identifie la valeur maximale de chaque pile z pour représenter l’intensité d’une cellule au point de temps correspondant. Il peut séparer les neurones qui se chevauchent dans la direction latérale (x / y) mais sur des plans z différents.

Abstract

La recherche en neurosciences a évolué pour utiliser des outils complexes d’imagerie et de calcul pour extraire des informations complètes à partir d’ensembles de données. L’imagerie calcique est une technique largement utilisée qui nécessite un logiciel sophistiqué pour obtenir des résultats fiables, mais de nombreux laboratoires ont du mal à adopter des méthodes de calcul lors de la mise à jour des protocoles pour répondre aux normes modernes. Des difficultés surviennent en raison d’un manque de connaissances en programmation et de paywalls pour les logiciels. De plus, les cellules d’intérêt affichent des mouvements dans toutes les directions pendant l’imagerie calcique. De nombreuses approches ont été développées pour corriger le mouvement dans la direction latérale (x/y).

Ce document décrit un flux de travail utilisant un nouveau plug-in ImageJ, TrackMate Analysis of Calcium Imaging (TACI), pour examiner le mouvement sur l’axe z en imagerie calcique 3D. Ce logiciel identifie la valeur de fluorescence maximale de toutes les positions z dans lesquelles un neurone apparaît et l’utilise pour représenter l’intensité du neurone à la position t correspondante. Par conséquent, cet outil peut séparer les neurones qui se chevauchent dans la direction latérale (x / y) mais apparaissent sur des plans z distincts. En tant que plugin ImageJ, TACI est un outil de calcul convivial et open-source pour l’analyse d’imagerie calcique 3D. Nous avons validé ce flux de travail en utilisant des neurones thermosensibles aux larves de mouches qui affichaient des mouvements dans toutes les directions pendant la fluctuation de température et un ensemble de données d’imagerie calcique 3D acquises à partir du cerveau de la mouche.

Introduction

Le taux de calcium intracellulaire est un marqueur précis de l’excitabilité neuronale. L’imagerie calcique mesure les changements dans le calcium intracellulaire pour comprendre l’activité neuronale1. Les études en neurosciences ont de plus en plus utilisé cette méthode en raison du développement de techniques de mesure de la concentration intracellulaire de calcium, y compris des indicateurs de calcium génétiquement codés (GECI), tels que GCaMP2,3, qui peuvent être exprimés de manière non invasive dans des ensembles spécifiques de neurones par des approches génétiques. La baisse des coûts des lasers et des composants de microscope a également augmenté l’utilisation de l’imagerie calcique4. Il est important de noter que l’imagerie calcique permet d’enregistrer et d’étudier simultanément des neurones uniques ainsi que de grandes populations de neurones chez des animaux en mouvement libre5.

Néanmoins, l’analyse des données d’imagerie calcique est difficile car (1) elle implique de suivre les changements de fluorescence des cellules individuelles au fil du temps, (2) le signal de fluorescence disparaît ou réapparaît par intermittence avec les réponses neuronales, et (3) les neurones peuvent se déplacer dans toutes les directions, en particulier dans et hors d’un plan focal ou apparaissant sur plusieurs plans4, 6. L’analyse manuelle prend beaucoup de temps et devient impraticable à mesure que la longueur des enregistrements et le nombre de neurones augmentent. Divers logiciels ont été développés pour accélérer le processus d’analyse de l’imagerie calcique. Auparavant, le logiciel était conçu dans un contexte expérimental limité, ce qui rendait difficile son adoption par d’autres laboratoires. Les efforts récents pour répondre aux normes modernes de partage de logiciels ont conduit au développement de plusieurs outils capables d’analyser de manière cohérente les données d’imagerie calcique dans différents groupes 7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19 . Cependant, la plupart de ces outils nécessitent des connaissances en programmation et / ou dépendent de logiciels commerciaux. Un manque de connaissances en programmation et de logiciels payants dissuade les chercheurs d’adopter ces méthodes. De plus, beaucoup de ces outils se concentrent sur la correction du mouvement x/y, bien que le mouvement sur l’axe z doive également être explicitement diagnostiqué et corrigé6. Il existe un besoin d’un outil informatique pour analyser l’imagerie calcique 3D qui se concentre sur les neurones présentant une dérive z et apparaissant sur plusieurs plans z. Idéalement, cet outil devrait utiliser un logiciel open source et ne pas nécessiter de connaissances en programmation pour permettre à d’autres laboratoires de l’adopter facilement.

Ici, nous avons développé un nouveau plugin ImageJ, TACI, pour analyser les données d’imagerie calcique 3D. Tout d’abord, le logiciel renomme, si nécessaire, et organise les données d’imagerie calcique 3D par positions z. Les cellules d’intérêt sont suivies dans chaque position z, et leurs intensités de fluorescence sont extraites par TrackMate ou d’autres outils de calcul. TACI est ensuite appliqué pour examiner le mouvement sur l’axe z. Il identifie la valeur maximale d’une pile z et l’utilise pour représenter l’intensité d’une cellule au point de temps correspondant. Ce flux de travail est adapté à l’analyse de l’imagerie calcique 3D avec un mouvement dans toutes les directions et / ou avec des neurones se chevauchant dans la direction latérale (x / y) mais apparaissant dans différentes positions z. Pour valider ce flux de travail, des ensembles de données d’imagerie calcique 3D provenant de neurones thermosensibles aux larves de mouches et de neurones champignons dans le cerveau ont été utilisés. Il est à noter que TACI est un plugin ImageJ open-source et ne nécessite aucune connaissance en programmation.

Protocol

1. Imagerie calcique Préparation des larves de mouchesNOTE: Les mouches et les larves sont maintenues à 25 ° C sous un cycle lumière:obscurité de 12 h:12 h.Anesthésiez les mouches avec du CO2. Trier 20 à 45 mâles et 20 à 45 femelles dans chaque flacon de mouches et leur donner au moins 24 h à 48 h pour se remettre de l’exposition au CO2 .REMARQUE : L’exposition des mouches au CO2 devrait durer le moins longtemps possible. <li…

Representative Results

Flux de travail d’analyse d’imagerie calcique 3DDans cette étude, nous avons développé un nouveau plugin ImageJ, TACI, et décrit un flux de travail pour suivre la dérive z et analyser l’imagerie calcique 3D qui identifie les réponses des cellules individuelles apparaissant dans plusieurs positions z (Figure 1). Cet outil a quatre fonctions : RENOMMER, ORGANISER, EXTRAIRE et FUSIONNER. Tout d?…

Discussion

Cette étude a développé un nouveau plugin ImageJ, TACI, et décrit un flux de travail analysant l’imagerie calcique 3D. De nombreux outils actuellement disponibles se concentrent sur la correction du mouvement x/y, bien que le mouvement sur l’axe z doive également être explicitement diagnostiqué ou corrigé6. Lors de l’acquisition d’images dans un organisme vivant, le mouvement sur l’axe z est inévitable même lorsque l’organisme est immobilisé, et certains stimuli, tels que le…

Declarações

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Un Zeiss LSM 880 dans le Fralin Imaging Center a été utilisé pour collecter les données d’imagerie calcique. Nous remercions le Dr Michelle L Olsen et Yuhang Pan pour leur aide avec le logiciel IMARIS. Nous remercions le Dr Lenwood S. Heath pour ses commentaires constructifs sur le manuscrit et Steven Giavasis pour ses commentaires sur le fichier GitHub README. Ce travail a été soutenu par NIH R21MH122987 (https://www.nimh.nih.gov/index.shtml) et NIH R01GM140130 (https://www.nigms.nih.gov/) à L.N. Les bailleurs de fonds n’ont joué aucun rôle dans la conception de l’étude, la collecte et l’analyse des données, la décision de publier ou la préparation du manuscrit.

Materials

Blunt Fill Needel BD 303129
Calcium chloride dihydrate Fisher Scientific  10035-04-8 Fly food ingredient
Carbon dioxide Airgas UN1013 Size 200 High Pressure Steel Cylinder
CO2 bubbler kit Genesee 59-180
Confocal microscope LSM880 Zeiss 4109002107876000 An inverted Axio Observer Z1, equipped with 5 lasers, 2 standard PMT detectors, 32-channel GaAsP dectectors, an Airyscan detector, and Definite Focus.2.
DAQami software Measurement Computing
Dextrose Genesee 62-113 Fly food ingredient
Drosophila Agar Genesee 66-111 Fly food ingredient
Ethanol Decon Labs, Inc. 64-17-5 Fly food ingredient
Fly line: Ir21a-Gal4 Dr. Paul Garrity lab A kind gift
Fly line: Ir21a-Gal80 Dr. Lina Ni lab
Fly line: Ir68a-Gal4 Dr. Aravinthan DT Samuel lab A kind gift
Fly line: Ir93a-Gal4 Dr. Paul Garrity lab A kind gift
Fly line: UAS-GCaMP6 Bloomington Drosophila Stock Center 42750
Flypad Genesee 59-114
General purpose forged brass regulator Gentec G152
Gibco PBS pH 7.4 (1x) Thermo Fisher Scientific 10010-031
Green Drosophila tubing Genesee 59-124
Heat transfer compound MG Chemicals 860-60G
Heatsink Digi-Key Electronics ATS2193-ND Resize to 12.9 x 5.5 cm
Illuminator AmScope LED-6W
Inactive Dry Yeast Genesee 62-108 Fly food ingredient
Incubator Pervical DR-41VL Light: dark cycle: 12h:12h; temperature: 25 °C; humidity: 40-50% RH.
Methyl-4-hydroxybenzoate Thermo Scientific 126965000 Fly food ingrediete
Micro cover glass VWR  48382-126 22 x 40 mm
Microscope slides Fisher Scientific  12-544-2 25 x 75 x 1.0 mm
Nail polish Kleancolor
Narrow Drosophila vials Genesee 32-113RL
Objective  Zeiss 420852-9871-000 LD LCI Plan-Apochromat 25x/0.8 Imm Corr DIC M27
Peltier cooling module TE Technology TE-127-1.0-0.8 30 x 30 mm
Plugs Genesee 49-102
Power Supply Circuit Specialists CSI1802X 10 volt DC 2.0 amp linear bench power supply
Princeton Artist Brush Nepture Princeton Artist Brush Co. Series 4750, size 2
Sodium potassium L-tartrate tetrahydrate Thermo Scientific 033241-36 Fly food ingredient
Stage insert  Wienecke and Sinske 432339-9030-000
Stereo Microscope Olympus SZ61 Any stereo microscope works
T-Fitting Genesee 59-123
Thermocouple data acquisition device Measurement Computing USB-2001-TC Single channel
Thermocouple microprobe Physitemp IT-24P 
Yellow Cornmeal Genesee 62-101 Fly food ingredient
Z-axis piezo stage Wienecke and Sinske 432339-9000-000

Referências

  1. Grienberger, C., Konnerth, A. Imaging calcium in neurons. Neuron. 73 (5), 862-885 (2012).
  2. Nakai, J., Ohkura, M., Imoto, K. A high signal-to-noise Ca(2+) probe composed of a single green fluorescent protein. Nature Biotechnology. 19 (2), 137-141 (2001).
  3. Zhang, Y., et al. jGCaMP8 fast genetically encoded calcium indicators. Janelia Research Campus. , (2020).
  4. Robbins, M., Christensen, C. N., Kaminski, C. F., Zlatic, M. Calcium imaging analysis – How far have we come. F1000Research. 10, 258 (2021).
  5. Oh, J., Lee, C., Kaang, B. K. Imaging and analysis of genetically encoded calcium indicators linking neural circuits and behaviors. The Korean Journal of Physiology & Pharmacology. 23 (4), 237-249 (2019).
  6. Stringer, C., Pachitariu, M. Computational processing of neural recordings from calcium imaging data. Current Opinion in Neurobiology. 55, 22-31 (2019).
  7. Pnevmatikakis, E. A., Giovannucci, A. NoRMCorre: An online algorithm for piecewise rigid motion correction of calcium imaging data. Journal of Neuroscience Methods. 291, 83-94 (2017).
  8. Nguyen, J. P., Linder, A. N., Plummer, G. S., Shaevitz, J. W., Leifer, A. M. Automatically tracking neurons in a moving and deforming brain. PLoS Computational Biology. 13 (5), 1005517 (2017).
  9. Lagache, T., Hanson, A., Pérez-Ortega, J. E., Fairhall, A., Yuste, R. EMC2: A versatile algorithm for robust tracking of calcium dynamics from individual neurons in behaving animals. bioRxiv. , (2021).
  10. Giovannucci, A., et al. CaImAn an open source tool for scalable calcium imaging data analysis. Elife. 8, 38173 (2019).
  11. Delestro, F., et al. In vivo large-scale analysis of Drosophila neuronal calcium traces by automated tracking of single somata. Scientific Reports. 10, 7153 (2020).
  12. Cantu, D. A., et al. EZcalcium: Open-source toolbox for analysis of calcium imaging data. Frontiers in Neural Circuits. 14, 25 (2020).
  13. Eglen, S. J., et al. Toward standard practices for sharing computer code and programs in neuroscience. Nature Neuroscience. 20 (6), 770-773 (2017).
  14. Pachitariu, M., et al. Suite2p: Beyond 10,000 neurons with standard two-photon microscopy. bioRxiv. , (2017).
  15. Corder, G., et al. An amygdalar neural ensemble that encodes the unpleasantness of pain. Science. 363 (6424), 276-281 (2019).
  16. Lagache, T., Hanson, A., Pérez-Ortega, J. E., Fairhall, A., Yuste, R. Tracking calcium dynamics from individual neurons in behaving animals. PLoS Computational Biology. 17 (10), 1009432 (2021).
  17. Kolar, K., Dondorp, D., Zwiggelaar, J. C., Høyer, J., Chatzigeorgiou, M. Mesmerize is a dynamically adaptable user-friendly analysis platform for 2D and 3D calcium imaging data. Nature Communications. 12, 6569 (2021).
  18. Moein, M., et al. CaSiAn: A Calcium Signaling Analyzer tool. Bioinformatics. 34 (17), 3052-3054 (2018).
  19. Zhou, P., et al. Efficient and accurate extraction of in vivo calcium signals from microendoscopic video data. Elife. 7, 28728 (2018).
  20. Neugornet, A., O’Donovan, B., Ortinski, P. I. Comparative effects of event detection methods on the analysis and interpretation of Ca(2+) imaging data. Frontiers in Neuroscience. 15, 620869 (2021).
  21. Tinevez, J. Y., et al. TrackMate: An open and extensible platform for single-particle tracking. Methods. 115, 80-90 (2017).
  22. Schindelin, J., et al. Fiji: An open-source platform for biological-image analysis. Nature Methods. 9 (7), 676-682 (2012).
  23. Fazeli, E., et al. Automated cell tracking using StarDist and TrackMate. F1000Research. 9, 1279 (2020).
  24. Chen, T. W., et al. Ultrasensitive fluorescent proteins for imaging neuronal activity. Nature. 499 (7458), 295-300 (2013).
  25. Ni, L., et al. The ionotropic receptors IR21a and IR25a mediate cool sensing in Drosophila. Elife. 5, 13254 (2016).
  26. Omelchenko, A. A., et al. Cool and warm ionotropic receptors control multiple thermotaxes in Drosophila larvae. Frontiers in Molecular Neuroscience. , (2022).
  27. Sanchez-Alcaniz, J. A., et al. An expression atlas of variant ionotropic glutamate receptors identifies a molecular basis of carbonation sensing. Nature Communications. 9 (1), 4252 (2018).
  28. Hernandez-Nunez, L., et al. Synchronous and opponent thermosensors use flexible cross-inhibition to orchestrate thermal homeostasis. Science Advances. 7 (35), (2021).
  29. Klein, M., et al. Sensory determinants of behavioral dynamics in Drosophila thermotaxis. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 112 (2), 220-229 (2015).
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Citar este artigo
Omelchenko, A. A., Bai, H., Hussain, S., Tyrrell, J. J., Klein, M., Ni, L. TACI: An ImageJ Plugin for 3D Calcium Imaging Analysis. J. Vis. Exp. (190), e64953, doi:10.3791/64953 (2022).

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