Summary
Das Protokoll nutzt fortschrittliche Lichtblattmikroskopie zusammen mit angepassten Gewebereinigungsmethoden, um komplizierte kardiale Strukturen in Nagetierherzen zu untersuchen, was ein großes Potenzial für das Verständnis der kardialen Morphogenese und des Umbaus birgt.
Abstract
Die Lichtblattmikroskopie (LSM) spielt eine entscheidende Rolle beim Verständnis der komplizierten dreidimensionalen (3D) Struktur des Herzens und liefert entscheidende Einblicke in die grundlegende Herzphysiologie und pathologische Reaktionen. Wir befassen uns mit der Entwicklung und Implementierung der LSM-Technik, um die Mikroarchitektur des Herzens in Mausmodellen aufzuklären. Die Methodik integriert ein maßgeschneidertes LSM-System mit Gewebereinigungstechniken, um die Lichtstreuung im Herzgewebe für die volumetrische Bildgebung zu verringern. Die Kombination von konventionellem LSM mit Image Stitching und Multiview-Dekonvolutionsansätzen ermöglicht die Erfassung des gesamten Herzens. Um den inhärenten Kompromiss zwischen axialer Auflösung und Sichtfeld (FOV) zu adressieren, führen wir außerdem eine axial gesweepte Lichtblattmikroskopie (ASLM) Methode ein, um unscharfes Licht zu minimieren und das Herz gleichmäßig über die Ausbreitungsrichtung zu beleuchten. In der Zwischenzeit verbessern Gewebereinigungsmethoden wie iDISCO die Lichtdurchdringung, erleichtern die Visualisierung tiefer Strukturen und gewährleisten eine umfassende Untersuchung des Myokards im gesamten Herzen. Die Kombination der vorgeschlagenen LSM- und Gewebereinigungsmethoden stellt eine vielversprechende Plattform für Forscher bei der Aufklärung kardialer Strukturen in Nagetierherzen dar, die ein großes Potenzial für das Verständnis der kardialen Morphogenese und des Umbaus birgt.
Introduction
Herzinsuffizienz ist nach wie vor die häufigste Todesursache weltweit, was vor allem auf die mangelnde Regenerationsfähigkeit reifer Kardiomyozytenzurückzuführen ist 1. Die komplizierte Architektur des Herzens spielt eine entscheidende Rolle für seine Funktion und gibt Einblicke in Entwicklungsprozesse. Ein tiefgreifendes Verständnis der kardialen Struktur ist unerlässlich, um die grundlegenden Prozesse der kardialen Morphogenese und des Umbaus als Reaktion auf einen Myokardinfarkt aufzuklären. Jüngste Fortschritte haben gezeigt, dass neugeborene Mäuse die Herzfunktion nach einer Verletzung wiederherstellen können, während erwachsenen Mäusen eine solche Regenerationsfähigkeit fehlt2. Dies schafft eine Grundlage für die Untersuchung von Hinweisen, die mit strukturellen und funktionellen Anomalien in Mausmodellen verbunden sind. Herkömmliche bildgebende Verfahren wie die konfokale Mikroskopie weisen technische Einschränkungen auf, darunter eine begrenzte Eindringtiefe, ein langsames Punktabtastschema und Lichtschäden durch längere Exposition gegenüber Laserlicht. Diese behindern eine umfassende dreidimensionale (3D) Darstellung des intakten Herzens. In diesem Zusammenhang erweist sich die Lichtblattmikroskopie (LSM) als leistungsstarke Lösung, die die Vorteile einer Hochgeschwindigkeitsbildgebung, reduzierter Lichtschäden und außergewöhnlicher optischer Schnittmöglichkeiten bietet 3,4,5. Die einzigartigen Eigenschaften der LSM machen sie zu einer vielversprechenden Methode, um die Grenzen konventioneller Techniken zu überwinden und beispiellose Einblicke in die kardialen Entwicklungs- und Umbauprozesse zu bieten 6,7,8.
In diesem Protokoll stellen wir eine Bildgebungsstrategie vor, die fortschrittliches LSM mit angepassten Gewebereinigungsansätzen9 kombiniert und die Bildgebung ganzer Mausherzen ermöglicht, ohne dass eine spezifische Markierung und mechanische Schnitte erforderlich sind. Wir schlagen ferner vor, dass die konventionelle LSM-Bildgebung durch Multiview-Dekonvolution10 oder axial gesweepte Lichtblattmikroskopie (ASLM) Techniken 11,12,13,14,15 verbessert werden kann, um die axiale Auflösung zu verbessern. Darüber hinaus kann die Integration von Image Stitching mit einer dieser Methoden den Kompromiss zwischen räumlicher Auflösung und Sichtfeld (FOV) effektiv überwinden und so die Bildgebung von adulten Mausherzen verbessern. Die Einbeziehung zahlreicher Gewebereinigungsansätze, einschließlich hydrophober, hydrophiler und hydrogelbasierter Methoden, ermöglicht eine tiefere Lichteindringung zur Erfassung der Morphologie des gesamten Herzens 16,17,18,19.
Während mehrere Clearing-Methoden mit aktuellen LSM-Systemen kompatibel sind, besteht das Ziel darin, die Photonenstreuung zu minimieren und die Lichtdurchdringung in Geweben wie dem Herzen zu verbessern, indem Lipide durch ein Medium ersetzt werden, das seinem Brechungsindex sehr nahe kommt. iDISCO wurde als Vertreter20,21 ausgewählt und aufgrund seiner schnellen Verarbeitung und hohen Transparenz für die Autofluoreszenzbildgebung in diesem Protokoll angepasst (Abbildung 1A). Insgesamt bietet die Integration des fortschrittlichen LSM-Ansatzes mit Gewebereinigungstechniken einen vielversprechenden Rahmen, um die komplizierte Herzanatomie in Nagetierherzen zu entschlüsseln, was ein erhebliches Potenzial für die Verbesserung unseres Verständnisses der kardialen Morphogenese und Pathogenese birgt.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
Tierversuche und -versuche wurden genehmigt und unter der Aufsicht des Institutional Animal Care and Use Committee der University of Texas in Dallas (IACUC #21-03) durchgeführt. In dieser Studie wurden C57BL6-Mäuse, einschließlich Neugeborene am postnatalen Tag 1 (P1) und 8 Wochen alte Erwachsene, verwendet. Es wurde kein Unterschied zwischen Männchen und Weibchen beobachtet. Die gesamte Datenerfassung und Bildnachbearbeitung erfolgte mit Open-Source-Software oder Plattformen mit Forschungs- oder Bildungslizenzen. Die Ressourcen sind auf begründete Anfrage bei den Autoren erhältlich.
1. Probenvorbereitung und Gewebereinigung (6 - 10 Tage)
- Bereiten Sie alle chemischen Lösungen in der Materialtabelle vor, die für die Gewebereinigungsmethode erforderlich sind, bevor Sie mit der Gewebereinigung beginnen.
HINWEIS: Führen Sie alle Verfahren in einem Abzug mit geeigneter persönlicher Schutzausrüstung durch, insbesondere beim Umgang mit giftigen Chemikalien. - Tiere mit CO2 einschläfern, indem sie zu den gewünschten Zeitpunkten, wie P1 und 8 Wochen, in eine CO2 -Kammer gelegt werden, um das ganze Herz zu entnehmen, und das frisch isolierte Herz bei Raumtemperatur (RT) in 0,2 M KCl tauchen, um es in Diastole16 zu verhaften.
- Fixieren Sie das Herz, indem Sie über Nacht in 4% Paraformaldehyd (PFA) in 1x phosphatgepufferte Kochsalzlösung (PBS) unter leichtem Rühren auf einer Wippe eintauchen, um die Herzanatomie bei 4 °C zu erhalten, siehe Tabelle 1.
ACHTUNG: PFA ist eine giftige Chemikalie und sollte unter einem Abzug durchgeführt werden. - Waschen Sie das Herz mit 1x PBS bei RT für 30 min, 3x.
HINWEIS: Optional: Betten Sie das Herz in Agarosegel ein, um eine Herzanordnung für das individuell angefertigte LSM-System in Schritt 2 zu erstellen, wie unten beschrieben.- Bereiten Sie die 1%ige Agaroselösung vor, indem Sie Agarose in PBS auflösen und die Mischung in der Mikrowelle erhitzen, bis sie vollständig aufgelöst ist. Gießen Sie die Lösung in eine Form, um eine untere Schicht zu bilden, bis die Lösung auf 40 °C abgekühlt ist.
- Lege das Herz in die Form und fülle die Form mit Agarosegel, bis es fest wird. Beseitigen Sie alle Blasen im Agarose-Gel, um Artefakte in der Bildgebung zu minimieren.
HINWEIS: Das Einbetten der Probe verringert das Risiko einer möglichen Schädigung der Herzanatomie während der Montage.
VORSICHT: Verwenden Sie Agarose mit niedrigem Schmelzpunkt und vermeiden Sie es, das Herz direkt in erhitzte Agarose zu legen, um das Risiko zu verringern, dass die Probe erhöhten Temperaturen ausgesetzt wird.
- Dehydrieren Sie das Herz mit Gradienten von Methanol, gemischt mit deionisiertem Wasser (Abbildung 1B), und verarbeiten Sie es durch sequenzielle Konzentrationen von 20 %, 40 %, 60 %, 80 % und 100 %, wie in Tabelle 1 beschrieben. Wiederholen Sie den Vorgang 1x mit frischem 100% Methanol, um eine vollständige Dehydrierung zu gewährleisten. Dehydrieren Sie die Herzen von neugeborenen Mäusen für 1 h in jeder Methanolmischung unter Schütteln. Stellen Sie die Inkubationszeit für 8 Wochen alte Mäuseherzen und Rattenherzen auf 2 Stunden ein.
ACHTUNG: Methanol ist eine flüchtige, reizende und brennbare Chemikalie. - Das Herz durch frisches 100%iges Methanol ersetzen und 10 min bei 4 °C kalt stellen.
- Ersetzen Sie die Lösung und bleichen Sie das Herz mit 5 % Wasserstoffperoxid (H2O2) in Methanol in einem Volumenverhältnis von 1:5 (30 % H2O2 bis 100 % Methanol) über Nacht bei 4 °C, um die Pigmente zu entfernen.
HINWEIS: Die Entfernung von Pigmenten ermöglicht eine Minimierung der Photonenabsorption, was zu einer verbesserten Bildqualität mit weniger Artefakten führt. - Ersetzen Sie die Lösung und inkubieren Sie das Herz 1 h lang in 100% Methanol bei RT.
- Entfetten Sie das Herz mit der Lösung, die 66 % Dichlormethan (DCM) und 33 % Methanol enthält, für 3 h unter Schütteln. Stellen Sie sicher, dass das Herz am Ende dieses Schritts auf den Boden der Durchstechflasche sinkt. Wenn nicht, erneuern Sie die Lösung (66 % DCM / 33 % Methanol) und verlängern Sie die Inkubationszeit (z. B. 1 weitere Stunde), um eine vollständige Entfettung zu erreichen. Übertragen Sie das Herz schnell in eine frische Lösung, um ein Austrocknen zu verhindern, da DCM sehr flüchtig ist.
ACHTUNG: Verwenden Sie für das Experiment Polypropylen oder Glaswaren, da DCM nicht mit Polystyrol kompatibel ist. - Verwendung von Dibenzylether (DBE) für die Anpassung des Brechungsindex (RI = 1,56). Bei neugeborenen Mäuseherzen dauert der Prozess des Brechungsindexabgleichs 2 Tage, während er bei 8 Wochen alten Mäuseherzen 5 Tage bei leichtem Schütteln dauert. Ersetzen Sie es durch frisches DBE und verlängern Sie die Inkubationszeit, bis das Herz vollständige Transparenz erreicht.
ACHTUNG: DBE ist gefährlich. Vermeiden Sie jeglichen Kontakt mit der Haut.
2. Montage der Probe (1 Tag)
HINWEIS: Falls ein kommerzielles LSM-System verwendet wird, befolgen Sie das vom Unternehmen bereitgestellte spezifische Protokoll, um das Herz zu reparieren, und überspringen Sie die Schritte 2.1 - 2.9.
- Passen Sie eine Kammer und einen Halter an, die gegen die Brechungsindex-Anpassungslösung (z. B. DBE im angepassten iDISCO-Ansatz) resistent sind, indem Sie einen 3D-Drucker und Onyx-Materialien verwenden (Abbildung 2A)16.
- Befestigen Sie einen Magneten am Boden der Kammer, um eine schnelle Verbindung und genaue Lokalisierung unter dem LSM-System zu ermöglichen (Abbildung 2B).
- Befestigen Sie 25 mm x 50 mm x 0,17 mm große Deckgläser mit transparentem Silikonkleber an der Kammer und überprüfen Sie die Wasserdichtigkeit der Kammer, indem Sie sie mit DBE füllen und nach 1 Tag auf Undichtigkeiten prüfen.
- Passen Sie einen Klemmhalter mit einem 3D-Drucker an und befestigen Sie einen Magneten zur Befestigung der Herzbaugruppe in der Kammer (Abbildung 2C) oder führen Sie eine Nadel in das Agarosegel ein, um die Herzbaugruppe zu befestigen.
- Durchführung der Entwicklung eines hauseigenen LSM-Systems unter Verwendung einer zylindrischen Linse und diodengepumpter Festkörperlaser (DPSS) mit kontinuierlicher Welle, wie bereits berichtet16,22. Verwenden Sie die Anregungswellenlänge von 532 nm, um die Autofluoreszenz aus dem Myokard einzufangen (Abbildung 2D).
- Montieren Sie die Kammer auf einem 6-dimensionalen Tisch und lokalisieren Sie die optimale Position, an der die Kammer senkrecht zur Richtung der Laserausbreitung steht.
- Verwenden Sie einen magnetischen Klemmhalter, um die Probe in der Mitte der Kammer zu positionieren, und verbinden Sie den Halter mit einem 4-dimensionalen motorisierten Tisch (X, Y, Z und Gier; Abbildung 2D).
- Tauchen Sie die Herzbaugruppe mit Hilfe des motorisierten Tisches in die mit DBE gefüllte Kammer ein und bestimmen Sie den Scanbereich entlang der Erfassungsachse (Z-Richtung).
- Bestimmen Sie die Abtastgeschwindigkeit (Vz) des Motors entlang der Z-Richtung basierend auf der Schrittweite (S) und der Erfassungszeit eines Bildes (T) mit der folgenden Gleichung:
HINWEIS: Die Beziehung zwischen der Schrittweite und der axialen Auflösung des Bildgebungssystems entspricht dem Nyquist-Shannon-Abtasttheorem. So wurde beispielsweise die Schrittweite auf 1 μm festgelegt, da die axiale Auflösung 2,91 μm betrug, wie im vorherigen Bericht16 angegeben. - Um die räumliche Auflösung zu überprüfen und potenzielle Opazitätsprobleme in verschiedenen Tiefen zu minimieren, messen Sie die Punktspreizfunktion (PSF) des Systems, indem Sie fluoreszierende Kügelchen mit einem Durchmesser von 0,53 μm abbilden, die in 1 % Agarosegel mit niedrigem Schmelzpunkt mit einer Konzentration von 1:1,5 x 105 verdünnt sind. Berechnen Sie den PSF über die gesamte Probe, indem Sie die volle Breite bei halbem Maximum (FWHM)16 messen.
3. Bild-Stitching (4-8 h)
- Berechnen Sie die Anzahl der Kacheln, die erforderlich sind, um das gesamte Mausherz unter Berücksichtigung des begrenzten Sichtfelds zu bedecken. Für jede Fliese entsprechen die Abmessungen dem Sichtfeld des LSM-Systems. Für ein neonatales Mausherz mit einem Querschnittsmaß von 3 x 3,6 mm2 sind beispielsweise 2 x 2 Kacheln für die Abdeckung im personalisierten LSM erforderlich (Abbildung 3A). Im Gegensatz dazu benötigt ein 8 Wochen altes Mausherz mit den Maßen 5 x 8 mm2 3 x 4 Kacheln, um die gesamte Herzstruktur abzudecken (Abbildung 3B).
HINWEIS: Ein Bild-Stitching ist erforderlich, wenn das herkömmliche LSM ein begrenztes Sichtfeld für die Abbildung des gesamten Herzens hat. - Nehmen Sie Bilder des Herzens auf, beginnend mit Kachel 1, d. h. der Kachel in der oberen linken Ecke des Herzens (Abbildung 3A-B).
- Erfassen Sie sequenziell Bilder der verbleibenden Kacheln mit einer Überlappung von 10 % zwischen aufeinanderfolgenden Kacheln, bis das gesamte Herz bedeckt ist, wie in Abbildung 3C dargestellt.
- Laden Sie die Open-Source-Software Fiji23 herunter und installieren Sie sie. Laden Sie das Fidschi-Plugin BigStitcher24 herunter und installieren Sie es.
- Navigieren Sie zum Menü Hilfe, wählen Sie Update, wählen Sie Manage update site (Update-Site verwalten) und entscheiden Sie sich für BigStitcher. Klicken Sie anschließend auf Schließen, gefolgt von Änderungen übernehmen. Nachdem Sie den Plugin-Download abgeschlossen haben, starten Sie die Fiji-Software neu.
- Öffnen Sie das BigStitcher-Plugin und importieren Sie alle erforderlichen Kacheln über das Bilddateiverzeichnis. Speichern Sie das Dataset als HDF5-Datei.
- Organisieren Sie Kacheln, indem Sie Kachel nach regulärem Raster verschieben auswählen, wählen Sie das Muster aus, das zum Verschieben des Herzens verwendet wird, und wählen Sie eine Überlappung von 10 % zwischen den einzelnen Kacheln aus. Fügen Sie die Kacheln mit der Option Stickassistent zusammen.
- Exportieren Sie die zusammengefügten Daten mit Image Fusion, um eine TIFF-Datei zu generieren.
4. Multiview-Dekonvolution (5 Tage)
- Verwenden Sie fluoreszierende Kügelchen für die Bildregistrierung von Multiview-Rekonstruktionen entlang des Herzens (Abbildung 3D).
- Das Harz25 wird durch Mischen von Bisphenol-A-Diglycidylether (D.E.R. 332), Isophorondiamin, 5-Amino-1,3,3-trimethylcyclohexanmethylamin (IPDA) und Polypropylenglykoldiglycidylether (D.E.R. 736) in einem Volumenverhältnis von 4:1:1 hergestellt.
- Zentrifugieren Sie 10 μl Fluoreszenzkügelchen bei 161 x g für 5 min und fügen Sie 20 μl Methanol hinzu, um die Lagerlösung der Kügelchen zu ersetzen. Wiederholen Sie es 3x.
- Bereiten Sie eine 10 mL Lösung mit einer Konzentration von 1:1 x 105 Kügelchen vor, indem Sie die Bead-Lösung auf Methanolbasis in das in Schritt 4.1.1 hergestellte Harz mischen.
- Entgasen Sie die Lösung 3 h lang in einer Vakuumkammer, um Lufteinschlüsse und Blasen zu entfernen.
- Gießen Sie die Lösung in eine Silikonform oder einen Plastiktrinkhalm und warten Sie 2 bis 3 Tage, bis sie sich verfestigt hat. Nach 1 Tag, bevor das Harz fest wird, legen Sie das Glasrohr in die Form und warten Sie, bis das Rohr am Harz befestigt ist. Entfernen Sie das Harz mit dem Glasrohr aus der Form (Abbildung 3D).
- Lege das Herz in das Glasrohr, fülle es mit DBE und setze das Glasrohr in die mit DBE gefüllte Kammer ein.
- Erfassen Sie sequenzielle Bilder des Mausherzens zusammen mit den Kügelchen aus dem beleuchteten Bereich, indem Sie die Herzanordnung über die Erkennungsachse (Z-Achse; Abbildung 3E-F).
HINWEIS: Implementieren Sie das Bild-Stitching in Schritt 3, um einzelne Bildstapel zu generieren, wenn die Herzgröße das Sichtfeld überschreitet. - Drehen Sie das Mausherz um 60° entlang der Y-Achse, um nachfolgende Stapel aus mehreren Winkeln zu erfassen, z. B. 0°, 60°, 120°, 180°, 240° und 300° (Abbildung 3E-F).
- Öffnen Sie das BigStitcher-Plugin und importieren Sie alle Bilder über das Bilddateiverzeichnis. Speichern Sie das Dataset als HDF5-Datei.
- Wählen Sie Detect Interest Points (Interessenpunkte erkennen) und wählen Sie manuell die für die Registrierung interessanten Perlen aus.
- Wählen Sie Affines Transformationsmodell für die Registrierung aus. Wählen Sie Punktspreizungsfunktion und ordnen Sie PSF allen Ansichten zu.
- Klicken Sie auf Multiview-Dekonvolution und wählen Sie den Iterationstyp als Effizient Bayesian. Definieren Sie die Anzahl der Iterationen als 10 und führen Sie sie26 aus.
- Klicken Sie auf Image Fusion , um eine TIFF-Datei zu exportieren.
HINWEIS: Detailliertere Informationen zur Multiview-Dekonvolution finden Sie in anderen Berichten oder Protokollen 24,27,28.
5. Axial gesweepte Light-Sheet-Systemhardware (1 Tag)
- Installieren Sie eine elektrisch abstimmbare Linse (ETL) auf der Fourierebene der Zylinderlinse (CL)27 (Abbildung 2D), um den Laserstrahl axial abzutasten14. Stellen Sie sicher, dass die Flüssigkeitsgrenzfläche in ETL horizontal ist, um eine durch die Schwerkraft verursachte Wellenfrontverzerrung zu vermeiden. Richten Sie ETL präzise aus, um die Dezentrierung des Strahls und optische Aberrationen höherer Ordnungzu minimieren 30.
- Installieren Sie eine Datenerfassungskarte in der Workstation und schließen Sie ein BNC-Kabel an die Datenerfassungskarte an, um die Kamerabelichtung und das ETL-Scannen zu synchronisieren.
- Öffnen Sie das Gehäuse des ETL-Treibers, und entfernen Sie die Abdeckung (Abbildung 4).
- Löten Sie das Signalkabel des BNC-Kabels an den Analog-In-B-Pin, wie auf der Unterseite der Leiterplatte beschriftet (Abbildung 4).
- Löten Sie das Erdungskabel des BNC-Kabels an den GND-Pin; Verbinden Sie anschließend das andere Ende des BNC-Kabels mit dem AO (Analogausgang) in der Datenerfassungskarte (Abbildung 4).
- Schließen Sie den ETL-Treiber an den USB-Anschluss der Workstation an, verbinden Sie den Treiber über ein Hirose-Kabel mit dem ETL und installieren Sie die Lens Driver Controller Software.
- Ändern Sie den Betriebsmodus in der Lens Driver Controller-Software auf Analog, um das ETL mit einem von der Datenerfassungskarte generierten Trigger zu steuern.
- Schalten Sie in der Software der sCMOS-Kamera den Aufnahmemodus auf Extern (Lightsheet). Stellen Sie sicher, dass die aktive Pixelscanrichtung senkrecht zur Laserscanrichtung verläuft, um die Synchronisierung zu unterstützen.
- Verbinden Sie den externen Trigger-Port auf der Rückseite der sCMOS-Kamera über ein BNC-Kabel mit dem AO der Messkarte (Abbildung 4).
6. Synchronisierung des axial gesweepten Lichtblattsystems (7 Tage)
- Definieren Sie die Expositionszeit auf der Grundlage des akzeptablen Signal-Hintergrund-Verhältnisses (SBR), das für die vorgeschlagene Studie mindestens 10 beträgt. Erhöhen Sie die Belichtungszeit, wenn die SBR kleiner als 10 ist.
HINWEIS: Die Belichtungszeit von 10 bis 50 ms bietet in diesem Projekt einen akzeptablen SBR. - Definieren Sie die Erfassungszeit eines Bildes (T) und das Zeilenintervall (L) basierend auf der Belichtungszeit (E) für die Kamera und der ETL-Frequenz (f) mit den folgenden Gleichungen:
Dabei gibt P die Anzahl der Pixelspalten auf dem Kamerasensor an. Die repräsentativen Parameter für die Referenz sind f = 1 Hz, P = 2048, E = 10 ms bzw. L = 243 μs. - Im LabVIEW-Programm generiert Trigger Generator.vi sowohl quadratische als auch dreieckige Trigger für die Synchronisation (Abbildung 5).
HINWEIS: Das angepasste LabVIEW-Programm ist auf Anfrage bei den Autoren erhältlich. - Montieren Sie fluoreszierende Kügelchen, die in 1 % Agarosegel16 mit einem niedrigen Schmelzpunkt verdünnt sind, mit einer Konzentration von 1:1 x 103 , um die Position der Strahltaille im Bild zu lokalisieren (Abbildung 6A).
- Identifizieren Sie im Programm den Start- und Endpunkt des Laserstrahls unter dem Sichtfeld, indem Sie die Spannung entlang der Abtastrichtung ändern.
- Um die sCMOS-Kamera und ETL zu synchronisieren, scannen Sie den Laserstrahl entlang der X-Achse und die aktiven Pixel entlang der Y-Achse, um ein 2D-Bild zu erzeugen (Abbildung 6B). Die helleren und schärferen Perlen entlang der Diagonale im Bild zeigen die genaue Synchronisation zwischen sCMOS und ETL an.
HINWEIS: Die Synchronisierung der Scangeschwindigkeit von ETL- und sCMOS-Pixelaktivierung ist entscheidend für die Bildqualität. Verschiedene häufige asynchrone Fehler sind in Abbildung 6C-F zusammengefasst. - Nachdem Sie die optimalen Synchronisationsparameter für die Synchronisation bestimmt haben, drehen Sie die sCMOS-Kamera um 90° um die Z-Achse, um die aktive Pixelrichtung an der Laserscanrichtung auszurichten.
- Wiederholen Sie Schritt 2.10, und messen Sie den FWHM der PSF. Es ist die gleiche Methode wie im vorherigen Bericht16 anzugeben, wobei die gemittelte laterale und axiale Auflösung von ASLM 2,18 μm bzw. 2,88 μm beträgt (Abbildung 7).
HINWEIS: Eine gleichmäßige Beleuchtung und Auflösung über das gesamte Sichtfeld sind unter idealen Bedingungen möglich (Abbildung 7A-B). Der asynchrone Betrieb des ETL mit der sCMOS-Kamera sowie eine Fehlausrichtung der Beleuchtung und Detektion können zu einer ungleichmäßigen räumlichen Auflösung führen (Abbildung 7C-D). - Für die kardiale Bildgebung fahren Sie nach dem Ausrichten des Systems und der Bestimmung der optimalen Parameter für die Systemsynchronisation mit den Schritten 2.6 bis 2.9 fort.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
Es wurde gezeigt, dass LSM im Gegensatz zu anderen optischen Bildgebungsverfahren wie Hellfeld- und Punktscantechniken kardiale Studien fördert 31,32,33,34,35,36,37 aufgrund des minimalen Risikos von Lichtschäden, der hohen räumlichen Auflösung und der optischen Schnittbildung 6,8,38,39,40 . Um die 3D-Myokardarchitektur besser zu verstehen, haben wir das Protokoll auf der Grundlage primärer Ansätze wie adaptiertem iDISCO-Clearing, Image Stitching, Multiview-Dekonvolution und ASLM etabliert. Während wir die Ergebnisse an Mausmodellen vorgestellt haben, ist es wichtig zu beachten, dass auch Ratten und andere Nagetiermodelle für die vorgeschlagenen Methoden geeignet sind. Das angepasste Gewebereinigungsprotokoll ermöglicht es, das P1-Mausherz innerhalb von 4 Tagen transparent und das 8 Wochen alte Mausherz innerhalb von 7 Tagen transparent zu machen (Abbildung 1B). Dieser Schritt dient als Ausgangspunkt für die Minimierung der Photonenabsorption und -streuung im intakten Herzen. Die Multiview-Dekonvolution ermöglicht die Verbesserung der axialen Auflösung, indem Bilder aus mehreren Perspektiven zu einem einzigen Modell verschmolzen werden. Nach sequenzieller Aufnahme von Bildern aus 6 Ansichten desselben Herzens erreicht die Multiview-Dekonvolutionsmethode nach 15 Stunden Rechenzeit eine nahezu isotrope Auflösung mit einer lateralen Auflösung von 4,68 μm und einer axialen von 5,06 μm (Abbildung 8A). Um die Rechenkomplexität zu vermeiden, haben wir ein ETL-basiertes ASLM weiter angepasst, um Bilder von neonatalen bis hin zu adulten Mausherzen zu bilden. Diese Methode ermöglicht es uns, das Myokard mit einem eng fokussierten Laserstrahl zu scannen, wodurch der unscharfe Hintergrund minimiert und der Bildkontrast im Vergleich zu den herkömmlichen LSM-Methoden verbessert wird (Abbildung 8B). Mit dem aktuellen ASLM-Design erreichen die gemittelten lateralen und axialen Auflösungen des Systems 2,18 μm bzw. 2,88 μm, was eine eingehende Untersuchung der myokardialen Trabekulation in Ventrikeln ermöglicht. Darüber hinaus kann Image Stitching unabhängig oder in Kombination mit Multiview-Dekonvolution oder ASLM verwendet werden, um das Sichtfeld für größere Probengrößen zu erweitern. Die Integration von Stitching mit ASLM ermöglicht es uns, das gesamte 8 Wochen alte Mausherz mit einheitlicher Auflösung abzudecken (Abbildung 8C), was eine effektive Lösung zur Untersuchung des Querschnitts des gesamten Herzens bietet.
Abbildung 1: Prozess der Gewebereinigung. (A) Die hydrophobe Methode umfasst Gewebedehydratisierung, Lipidextraktion und Brechungsindexanpassung unter Verwendung von Dibenzylether (DBE) als organischem Lösungsmittel. (B) Tauchen Sie das Herz in ein Gemisch aus 4%iger Formaldehyd (PFA)-Lösung und dehydrieren Sie es mit einem Gemisch aus Methanol und deionisiertem (DI) Wasser. Das Herz mit 5 %H2O2 in Methanol bei 4 °C bleichen. Entfetten Sie das Herz mit Dichlormethan (DCM) und Methanollösung, bis die Probe auf den Boden des Röhrchens sinkt. Zum Schluss inkubieren Sie das Herz in DBE, um den gewünschten Brechungsindex zu erhalten. Rasterlinien 5 mm. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Abbildung 2: Schema der axial gesweepten Lichtblattmikroskopie. (A) Kundenspezifische 3D-gedruckte Kammer, (B) Kammermagnet, (C) Klemmhalter und (D) ASLM-System. Abkürzungen: CL: zylindrische Linse; ETL: elektronisches abstimmbares Objektiv; IL: Beleuchtungslinse; DL: Detektionslinse; FW: Filterrad; TL: Tubuslinse. Diese Zahl wurde gegenüber Ref16 geändert. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Abbildung 3: Bild-Stitching und Multiview-Dekonvolution. (A-B) Das Bild-Stitching wird verwendet, um die gesamten Mausherzen abzudecken, wobei jede Kachel eine FOV-Überlappung von 10 % mit den angrenzenden Kacheln aufweist. (C) Bewegungsmuster des Mausherzens für das Zusammenfügen von Bildern. (D) Fluoreszierende Kügelchen werden am Ende der Glasröhre angebracht, um die Bildregistrierung zu erleichtern, während das Herz in der Glasröhre mit DBE positioniert ist, was eine gleichzeitige Bildgebung sowohl des Mausherzens als auch der Fluoreszenzkügelchen ermöglicht. (E) Multiview-Dekonvolution beinhaltet die Aufnahme von Bildern aus sechs verschiedenen Perspektiven, von denen jede Bilder aus unterschiedlichen Richtungen sammelt. (F) Rohdaten von P1-Mausherzen und -perlen in verschiedenen Winkeln von 0°, 60°, 120°, 180°, 240° und 300°. Maßstabsleisten: 500 μm. Diese Zahl wurde von16 geändert. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Abbildung 4: Blockdiagramm des ASLM-Systems. Verwendung einer Datenerfassungskarte zur Synchronisierung von ETL- und sCMOS-Kameras. Das Gehäuse des ETL-Treibers wurde für das Löten von Signal- und Massedrähten auf die Leiterplatte geöffnet. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Abbildung 5: LabView-Bedienfeld. LabVIEW-Bedienfeld zur Generierung von Triggern zur Synchronisierung von ETL und aktivierten Pixeln der sCMOS-Kamera. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Abbildung 6: Synchronisieren des Fokus des Lichtblatts mit den aktivierten Pixeln. (A) Die Identifizierung des Start- und Endpunkts des Lichtblatt-Scanbereichs erfolgt durch Konfigurieren der entsprechenden Spannung für den ETL-Trigger. (B) Das synchrone Ergebnis von fluoreszierenden Kügelchen ist entlang der Diagonale des Bildes sichtbar. (C-F) Die ungleichmäßige räumliche Auflösung über das gesamte FOV entsteht durch den asynchronen Betrieb des ETL mit der sCMOS-Kamera. Die ETL initiiert den Scanvorgang (C) später oder (D) früher als das aktivierte Pixel. (E-F) Der Fokusbereich ist nicht parallel zur Diagonale des Bildes, was auf eine Inkompatibilität zwischen Scan- und Aktivierungsgeschwindigkeit hinweist. ETL scannt (E) schneller oder (F) langsamer als das Sweepen aktiver Pixel in sCMOS. Maßstabsleiste: 200 μm. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Abbildung 7: Fehlerbehebung bei ASLM. (A) Das Lichtblatt wird genau in der Brennweite der Detektionslinse platziert. Der ETL tastet den Fokus des Lichtblattes entlang der Ausbreitungsrichtung ab und synchronisiert dabei mit dem aktivierten Pixel des sCMOS-Sensors. (B) XY-Ansicht von fluoreszierenden Kügelchen, wenn die ETL korrekt ausgerichtet und synchronisiert ist. (C-D) Ergebnisse von fluoreszierenden Kügelchen in der Fokusebene und unscharf in Schnittbildern, die auf die Fehlausrichtung zwischen dem ETL-Scannen und der Laserausbreitung hinweisen. Maßstabsleisten: 200 μm und 10 μm im Einsatz. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Abbildung 8: Light-Sheet-Bildgebung von Mausherzen. (A) Volumengerendertes Bild des Multiview-Dekonvolutions-P1-Mausherzens, das die Trabekulation in der Ventrikelhöhle hervorhebt. (B) Schnittbilder des 8 Wochen alten Mausherzens, die mit konventionellem LSM (links) und ASLM (rechts) erstellt wurden. Die Bilder werden als Rohdaten dargestellt. (C) Kombination von Image Stitching und ASLM zur Abbildung eines 8 Wochen alten Mausherzs, bestehend aus 12 Kacheln, die in 3 Kacheln horizontal und 4 Kacheln vertikal angeordnet sind. Maßstabsleiste: 500 μm. Abkürzungen: LV: linker Ventrikel, LA: linker Vorhof, RV: rechter Ventrikel und RA: rechter Vorhof. Diese Zahl wurde gegenüber Ref16 geändert. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
| Verfahren | Zeit (P1 Mausherz) | Zeit (8 Wochen altes Mausherz) | Temperatur | |||
| Fixierung in 4% PFA | Übernacht | Übernacht | 4°C | Vorbereitung der Probe | ||
| Waschen mit 1x PBS | 30 Minuten | 30 Minuten | RT | |||
| Waschen mit 1x PBS | 30 Minuten | 30 Minuten | RT | |||
| Waschen mit 1x PBS | 30 Minuten | 30 Minuten | RT | |||
| Einbettung mit Agarosegel | 1 h | 2 h | RT | |||
| Inkubieren in 20 % Methanol/80 % DI Wasser | 1 h | 2 h | RT | Austrocknung | ||
| Inkubieren in 40 % Methanol/60 % DI Wasser | 1 h | 2 h | RT | |||
| Inkubieren in 60 % Methanol/40 % DI Wasser | 1 h | 2 h | RT | |||
| Inkubieren in 80 % Methanol/20 % DI Wasser | 1 h | 2 h | RT | |||
| Inkubieren in 100% Methanol | 1 h | 2 h | RT | |||
| In frischem 100%igem Methanol inkubieren | 1 h | 2 h | RT | |||
| In frischem 100%igem Methanol inkubieren | 10 Minuten | 10 Minuten | 4°C | Depigmentierung | ||
| Bleiche mit 5% H2O2/Methanol | Übernacht | Übernacht | 4°C | |||
| Inkubieren in 100% Methanol | 1 h | 1 h | RT | |||
| Entfettung mit 66 % DCM/33 % Methanol auf dem Schüttler | 3 Std. | 3 Std. | RT | Entfettung | ||
| Inkubieren in DBE auf dem Shaker | 2 Tage | 5 Tage | RT | RI-Anpassung | ||
Tabelle 1: Maßgeschneiderte Gewebereinigungsschritte für die Autofluoreszenzbildgebung.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
Die Weiterentwicklung von Bildgebungs-, Berechnungs- und Gewebereinigungsmethoden hat eine beispiellose Gelegenheit geboten, die Struktur und Funktion des Herzens umfassend zu untersuchen. Dies birgt ein großes Potenzial für die Vertiefung unseres Verständnisses der kardialen Morphogenese und Pathogenese anhand eines intakten Nagetierherzmodells. Im Gegensatz zu In-vivo-Studien an Zebrafischherzen mit einem ähnlichen Ansatz 40,41,42,43 ermöglicht uns die Integration fortschrittlicher LSM-Techniken und Gewebereinigungsmethoden, die Herausforderungen zwischen räumlicher Auflösung und Eindringtiefe bei der Bildgebung des Nagetiermodells zu überwinden 9,44. Gewebereinigungstechniken machen Herzen optisch transparent, indem Lipide und andere lichtstreuende Elemente entfernt werden, was eine tiefere Durchdringung der Bildgebung ermöglicht45. In Verbindung mit LSM sind wir in der Lage, das Myokard abzubilden. Diese Kombination erhöht die Abbildungstiefe und ermöglicht die Beobachtung komplizierter Myokard-Mikrostrukturen. Obwohl zahlreiche Clearing-Methoden etabliert wurden18, haben wir die iDISCO20 so angepasst, dass sie das intakte Herz im Vergleich zu anderen Gewebe-Clearing-Methoden15 schnell transparent macht und somit für die Bildgebung der Autofluoreszenz aus dem Myokard leicht verfügbar ist. Für die spezifische Fluoreszenzmarkierung können die originalen Protokolle iDISCO und Adipo-Clear46 trotz der längeren Inkubation mit der Immunfärbung in diesem maßgeschneiderten Bildgebungssystem kombiniert werden. In der Zwischenzeit werden Methoden, die die endogene Fluoreszenz erhalten und eine kürzere Verarbeitungszeit erfordern, für die vorgeschlagene Studie bevorzugt. Im Gegensatz zu anderen Methoden bietet diese Plattform folgende Vorteile. Zunächst verwenden wir ein angepasstes iDISCO-Protokoll für die Gewebereinigung, das es ermöglicht, das Herz in weniger als 1 Woche schnell transparent zu machen, während die Autofluoreszenz des Myokards erhalten bleibt. Zweitens integrieren wir computergestützte Methoden wie Image Stitching und Multiview-Dekonvolution in dieses etablierte Lichtblattsystem für die kardiale Bildgebung. Schließlich entwerfen und synchronisieren wir das ASLM-System, um die axiale Auflösung über ein großes FOV zu verbessern und so die Multiskalen-Bildgebung und -Analyse von Myokardverdichtung und Trabekulation mit einer nahezu isotropen Auflösung zu ermöglichen.
Um kardiale Bilder des Nagetiermodells zu erfassen, haben wir vier Ansätze auf der Grundlage von LSM bereitgestellt: i) die konventionelle Methode für Screening-Zwecke19, ii) Image Stitching, iii) Multiview-Dekonvolution und iv) ASLM-Scanning. Unter Berücksichtigung der Variation der Herzgröße zwischen verschiedenen Modellen versuchten wir, den grundlegenden Kompromiss zwischen räumlicher Auflösung, Aufnahmegeschwindigkeit und FOV zu adressieren. Während das Bild-Stitching das große Sichtfeld mit kompromissloser räumlicher Auflösung ermöglicht, bietet die Kombination mit Multiview-Dekonvolution oder ASLM eine nahezu isotrope Auflösung über das erweiterte Sichtfeld, um das gesamte Herz einer erwachsenen Maus abzudecken. Darüber hinaus verbessert die Integration dieser Methoden die Bildqualität und den Kontrast im tiefen Gewebe und ermöglicht eine umfassende digitale Rekonstruktion von 3D-Modellen von Mikrostrukturen wie Myokardtrabekulation und -verdichtung in Ventrikeln. Die Flut von Datensätzen, die hohen Kosten für die Rechenverarbeitung, die Notwendigkeit einer präzisen Bildregistrierung und das Potenzial für Artefakte bei der Multiview-Dekonvolution und dem Imaging Stitching behindern jedoch ihre breiten Anwendungen. ASLM ist zwar eine aufstrebende Alternative, aber die Komplexität der Systemsynchronisation, die Laserscanning-Strategien und die Abhängigkeit von der Gewebetransparenz stellen Herausforderungen dar, die die Robustheit des Systems beeinträchtigen und das Risiko von Lichtschäden am Herzen erhöhen können.
Insgesamt bietet diese Methodik, einschließlich LSM-Bildgebung und Gewebereinigung, einen Ausgangspunkt für die Erforschung der Herzstruktur von Neugeborenen bis hin zu Erwachsenen. Es hat das Potenzial, die Verteilung spezialisierter kardialer Linien und ihre Funktionen während der kardialen Entwicklung zu lokalisieren47. Mit der Entwicklung einer computergestützten Analyse, die auf kardiale Anwendungen zugeschnitten ist 6,48,49,50,51,52,53 , kann dieser Rahmen erweitert werden, um kardiale Umbauprozesse zu untersuchen, insbesondere als Reaktion auf einen Myokardinfarkt. Letztendlich birgt diese ganzheitliche Strategie das Potenzial, den zugrundeliegenden Mechanismus der kardialen Morphogenese zu entschlüsseln und die Entwicklung therapeutischer Interventionen voranzutreiben.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
Die Autoren haben keinen Interessenkonflikt offenzulegen.
Acknowledgments
Wir danken der Gruppe von Dr. Eric Olson am UT Southwestern Medical Center für die großzügige Bereitstellung der Tiermodelle. Wir schätzen alle konstruktiven Kommentare von D-Inkubator-Mitgliedern an der UT Dallas. Diese Arbeit wurde von NIH R00HL148493 (Y.D.), R01HL162635 (Y.D.) und dem UT Dallas STARS-Programm (Y.D.) unterstützt.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| 1% Agarose | |||
| Low melting point agarose | Thermo Fisher | 16520050 | |
| Deionized water | - | - | |
| Chemicals for tissue clearing | |||
| 5-Amino-1,3,3-trimethylcyclohexanemethylamine, mixture of cis and trans | Sigma-Aldrich | 118184 | |
| D.E.R.™ 332 | Sigma-Aldrich | 31185 | |
| D.E.R.™ 736 | Sigma-Aldrich | 31191 | |
| Dibenzyl ether (DBE) | Sigma-Aldrich | 33630 | |
| Dichloromethane (DCM) | Sigma-Aldrich | 270997 | |
| Fluorescent beads | Spherotech | FP-0556-2 | |
| Hydrogen peroxide (H2O2) | Sigma-Aldrich | 216736 | |
| Methanol | Sigma-Aldrich | 439193 | |
| Paraformaldehyde (PFA) | Thermo Fisher | 47392 | |
| Phosphate Buffered Saline (PBS) | Sigma-Aldrich | 79383 | |
| Potassium Chloride (KCl) | Sigma-Aldrich | P3911 | |
| Software and algorithms | |||
| Amira | Thermo Fisher Scientific | 2021.2 | |
| BigStitcher | Hörl et al.22 | ||
| Fiji-ImageJ | Schindelin et al.20 | 1.54f | |
| HCImage Live | Hamamatsu Photonics | 4.6.1.2 | |
| LabVIEW | National Instruments Corporation | 2017 SP1 | |
| Key components of the customized light-sheet system | |||
| 0.63 - 6.3X Zoom body | Olympus | MVX-ZB10 | |
| 10X Illumination objective | Nikon | MRH00105 | |
| 1X detection objective | Olympus | MV PLAPO 1X/0.25 | |
| 473nm DPSS Laser | Laserglow Technologies | LRS-0473-PFM-00100-05 | |
| 532nm DPSS laser | Laserglow Technologies | LRS-0532-PFM-00100-05 | |
| 589 nm DPSS laser | Laserglow Technologies | LRS-0589-GFF-00100-05 | |
| BNC connector | National Instrument | BNC-2110 | |
| Cylindrical lens | Thorlabs | ACY254-050-A | |
| DC-Motor Controller, 4 axes | Physik Instrumente | C-884.4DC | |
| ETL | Optotune | EL-16-40-TC-VIS-5D-1-C | |
| ETL Cable | Optotune | CAB-6-300 | |
| ETL Lens Driver | Optotune | EL-E-4i | |
| Filter | Chroma | ET525/30 | |
| Filter | Chroma | ET585-40 | |
| Filter | Chroma | ET645-75 | |
| Filter wheel | Shutter Instrument | LAMBDA 10-B | |
| Motorized translation stage | Physik Instrumente | L-406.20DG10 | |
| Motorized translation stage | Physik Instrumente | L-406.40DG10 | |
| Motorized translation stage | Physik Instrumente | M-403.4PD | |
| NI multifunction I/O | National Instrument | PCIe-6363 | |
| sCMOS camera | Hamamatsu | C13440-20CU | |
| Stepper motor | Pololu | 1474 | |
| Tube lens | Olympus | MVX-TLU |
References
- Sadek, H., Olson, E. N. Toward the goal of human heart regeneration. Cell Stem Cell. 26, 7-16 (2020).
- Porrello, E. R., et al. Transient regenerative potential of the neonatal mouse heart. Science. 331, 1078-1080 (2011).
- Stelzer, E. H. K. K., et al.
- Girkin, J. M., Carvalho, M. T.
- Power, R. M., Huisken, J. A guide to light-sheet fluorescence microscopy for multiscale imaging. Nat Methods. 14, 360-373 (2017).
- Ding, Y., et al. Multiscale light-sheet for rapid imaging of cardiopulmonary system. JCI Insight. 3, e121396 (2018).
- Ding, Y., et al. Light-sheet fluorescence imaging to localize cardiac lineage and protein distribution. Sci Rep. 7, 42209 (2017).
- Fei, P., et al. Cardiac light-sheet fluorescent microscopy for multi-scale and rapid imaging of architecture and function. Sci Rep. 6, 1-12 (2016).
- Richardson, D. S., Lichtman, J. W.
- Stelzer, E. H. K., Huisken, J., Swoger, J., Greger, K., Verveer, P. Multi-view image fusion improves resolution in three-dimensional microscopy. Opt Express. 15 (13), 8029-8042 (2007).
- Dean, K. M., Roudot, P., Welf, E. S., Danuser, G., Fiolka, R. Deconvolution-free subcellular imaging with axially swept light sheet microscopy. Biophys J. 108, 2807-2815 (2015).
- Dean, K. M., et al. Isotropic imaging across spatial scales with axially swept light-sheet microscopy. Nat Protoc. 17, 2025-2053 (2022).
- Hedde, P. N., Gratton, E. Selective plane illumination microscopy with a light sheet of uniform thickness formed by an electrically tunable lens. Microsc Res Tech. 81, 924 (2018).
- Voigt, F. F., et al. The mesoSPIM initiative: open-source light-sheet microscopes for imaging cleared tissue. Nat Meth. 16, 1105-1108 (2019).
- Giardini, F., et al. Mesoscopic optical imaging of whole mouse heart. J Vis Exp. (176), e62795 (2021).
- Sodimu, O., et al. Light sheet imaging and interactive analysis of the cardiac structure in neonatal mice. J Biophotonics. 16, e202200278 (2023).
- Ariel, P. A beginner's guide to tissue clearing. Int J Biochem Cell Biol. 84, 35-39 (2017).
- Richardson, D. S., et al.
- Ueda, H. R., et al. Tissue clearing and its applications in neuroscience. Nat Rev Neurosci. 21, 61-79 (2020).
- Renier, N., et al. iDISCO: a simple, rapid method to immunolabel large tissue samples for volume imaging. Cell. 159, 896-910 (2014).
- Kirchner, K. N., et al. A hydrophobic tissue clearing method for rat brain tissue. J Vis Exp. (166), e61821 (2020).
- Ding, Y., et al. Light-sheet fluorescence microscopy for the study of the murine heart. J Vis Exp. (139), e57769 (2018).
- Schindelin, J., Rueden, C. T., Hiner, M. C., Eliceiri, K. W. The ImageJ ecosystem: An open platform for biomedical image analysis. Mol Reprod Dev. 82, 518-529 (2015).
- Hörl, D., et al. BigStitcher: reconstructing high-resolution image datasets of cleared and expanded samples. Nat Methods. 16, 870-874 (2019).
- Becker, K., et al. Reduction of Photo Bleaching and Long Term Archiving of Chemically Cleared GFP-Expressing Mouse Brains. PLoS One. 9, e114149 (2014).
- Preibisch, S., et al.
- Guo, M., et al. Rapid image deconvolution and multiview fusion for optical microscopy. Nat. Biotechnol. 38, 1337-1346 (2020).
- Tomer, R., Khairy, K., Amat, F., Keller, P. J. Quantitative high-speed imaging of entire developing embryos with simultaneous multiview light-sheet microscopy. Nat Methods. 9, 755-763 (2012).
- Fahrbach, F. O., Voigt, F. F., Schmid, B., Helmchen, F., Huisken, J. Rapid 3D light-sheet microscopy with a tunable lens. Opt Express. 21, 21010-21026 (2013).
- Liu, Y., Rollins, A. M., Jenkins, M. W. CompassLSM: axially swept light-sheet microscopy made simple. Biomed Opt Express. 12, 6571-6589 (2021).
- Kolesová, H., Olejníčková, V., Kvasilová, A., Gregorovičová, M., Sedmera, D. Tissue clearing and imaging methods for cardiovascular development. iScience. 24 (4), 102387 (2021).
- Sands, G. B., et al. It's clearly the heart! Optical transparency, cardiac tissue imaging, and computer modelling. Prog Biophys Mol Biol. 168, 18-32 (2022).
- Wilson, A. J., Sands, G. B., LeGrice, I. J., Young, A. A., Ennis, D. B. Muscle mechanics and ventricular function: Myocardial mesostructure and mesofunction. Am J Physiol - Hear Circ Physiol. 323, H257 (2022).
- Lee, S. E., et al. Three-dimensional cardiomyocytes structure revealed by diffusion tensor imaging and its validation using a tissue-clearing technique. Sci. Reports. 8, 1-11 (2018).
- Sereti, K. I., et al. Analysis of cardiomyocyte clonal expansion during mouse heart development and injury. Nat Commun. 9, 754 (2018).
- Olianti, C., et al. 3D imaging and morphometry of the heart capillary system in spontaneously hypertensive rats and normotensive controls. Sci. Reports. 10, 1-9 (2020).
- Olianti, C., et al. Optical clearing in cardiac imaging: A comparative study. Prog Biophys Mol Biol. 168, 10-17 (2022).
- Baek, K. I., et al. Advanced microscopy to elucidate cardiovascular injury and regeneration: 4D light-sheet imaging. Prog Biophys Mol Biol. 138, 105-115 (2018).
- Merz, S. F., et al. Contemporaneous 3D characterization of acute and chronic myocardial I/R injury and response. Nat Commun. 10, 1-14 (2019).
- Zhang, X., et al. 4D Light-sheet imaging and interactive analysis of cardiac contractility in zebrafish larvae. APL Bioeng. 7, 26112 (2023).
- Lee, J., et al. 4-Dimensional light-sheet microscopy to elucidate shear stress modulation of cardiac trabeculation. J Clin Invest. 126, 1679-1690 (2016).
- Zhang, X., Alexander, R. V., Yuan, J., Ding, Y. Computational Analysis of Cardiac Contractile Function. Curr Cardiol Rep. 24, 1983-1994 (2022).
- Zhang, X., et al. 4D Light-sheet Imaging of Zebrafish Cardiac Contraction. J Vis Exp. (203), e66263 (2024).
- Huisken, J., Swoger, J., Del Bene, F., Wittbrodt, J., Stelzer, E. H. K. K. Optical sectioning deep inside live embryos by selective plane illumination microscopy. Science. 305, 1007-1009 (2004).
- Molbay, M., Kolabas, Z. I., Todorov, M. I., Ohn, T., Ertürk, A. A guidebook for DISCO tissue clearing. Mol Syst Biol. 17, 9807 (2021).
- Chi, J., Crane, A., Wu, Z., Cohen, P. Adipo-clear: a tissue clearing method for three-dimensional imaging of adipose tissue. J Vis Exp. (137), e58271 (2018).
- Wan, Y., McDole, K., Keller, P. J. Light-sheet microscopy and its potential for understanding developmental processes. Ann Rev Cell Dev Biol. 35, 655-681 (2019).
- Yuan, J., et al.
- Ding, Y., et al. Saak transform-based machine learning for light-sheet imaging of cardiac trabeculation. IEEE Trans Biomed Eng. 68, 225-235 (2020).
- Buffinton, C. M., Benjamin, A. K., Firment, A. N., Moon, A. M. Myocardial wall stiffening in a mouse model of persistent truncus arteriosus. PLoS One. 12 (9), e0184678 (2017).
- Trincot, C. E., et al. Adrenomedullin induces cardiac lymphangiogenesis after myocardial infarction and regulates cardiac edema via Cx43. Circ Res. 124, 101 (2019).
- Yokoyama, T., et al. Quantification of sympathetic hyperinnervation and denervation after myocardial infarction by three-dimensional assessment of the cardiac sympathetic network in cleared transparent murine hearts. PLoS One. 12, e0182072 (2017).
- Coram, R. J., et al. Muscleblind-like 1 is required for normal heart valve development in vivo. BMC Dev Biol. 15, 36 (2015).
