複数のターゲットトレース（MTT）による原形質膜中の分子拡散のマッピング
Summary
複数のターゲットトレースは、生きた細胞の細胞膜内で個別に標識分子を追跡するために開発した自家製のアルゴリズムである。効率的に検出するナノ膜のダイナミクスを調べるためにユーザーフレンドリーな、包括的なツールを提供し、高密度で時間をかけて分子を推定し、トレースします。
Abstract
私たちの目標は、異なる生物学的機能における細胞膜で起こる分子プロセスの包括的な説明を得ることである。 複数のターゲットトレース （MTT）1：我々は、高濃度で単粒子追跡 （SPT）に専用の分析ツールを開発することによって、単一分子レベルでの複雑な組織や細胞膜のダイナミクスを特徴付けるを目指しています。ミリ秒とナノ分解能1-11を提供する単一分子ビデオ顕微鏡は、正確にそのような細胞受容体の局在化、モビリティ、監禁や相互作用などの記述子をマッピングすることにより、膜組織12月14日の詳細に表現することができます。
我々は両方の実験とアルゴリズム、SPTを再訪。実験的な側面は、分子動力学の動的スナップショットを提供するために、可能な限り最高の標識密度に到達する上で特に重点を置いて、最適セットアップおよび細胞標識が含まれていのそれは膜内に発生します。ピーク検出、推定と再接続、画像解析15,16から、特定のツールによって対処：アルゴリズムの問題は、軌道を再構築するために使用される各ステップを懸念。検出後にデフレを実装するには、救出のピークは最初に隣接する、強力なピークによって隠さことができます。注目すべきは、検出を改善することを直接軌道内のギャップを減らすことによって、再接続に影響を与えます。性能は一般的に高い時空間分解能での並列測定のための2つの大きな制約を表すさまざまなラベリング密度とノイズ値に対してモンテカルロシミュレーションを用いて評価されています。
photoswitchingまたは非線形光学オン/オフどちらの連続を使用して、単一分子で得られたナノメートル精度17は 、徹底的な観測を提供することができます。これは、STORM 18、PALM 19,20、RESOLFT 21またはSTED 22,23、WHIとしてnanoscopy方法17の基礎であるchは、しばしばイメージング、固定のサンプルが必要な場合があります。中央のタスクは、単一分子から発せられる回折限界のピークの検出および推定である。したがって、そのような一定の位置精度の代わりにブラウン運動を扱うように十分な前提を提供し、MTTは、素直にナノスケールの分析に適しています。また、MTTは、基本的にどのような規模で使用することができます。分子のだけでなく、細胞や動物のために、例えば。したがって、MTTは、分子や細胞スケールでアプリケーションを見つける強力な追跡アルゴリズムである。
Protocol
Discussion
単一粒子追跡では、セルと顕微鏡の側面の横に、分析の作業のかなりの部分を表しています。各フレームの上に、検出し推定し、再接続のピーク：これは、3つの主要なタスクを実行するために使用されるアルゴリズムに対応しています。しかし、この作業の結果としての側面は、最後に、余分な手順（例えば、運動、相互作用や化学量論のモードを解読など）のために本質的には、任意の新…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
私たちは彼らのサポートと実りある議論のために、我々のチームのメンバーは、技術支援のために特にMC Blacheと同様に、MイルラとB Imhofに感謝します。デフレと閉じ込めの数値は、自然法の礼儀を再現しました。このプロジェクトは、CNRSからの機関の助成金によって、INSERMとマルセイユ大学、地域プロヴァンス=アルプ=コート·d'Azur、研究所国立デュ癌、AFP通信国立·デ·ラ·ルシェルシュ（ANR-08-PCVI-から、特定の補助金によってサポートされています0034から02、ANR 2010 BLAN 1214 01）·財団流動ラ·ルシェルシュMédicale（エキップlabéliséeFRM-2009）。 VRはリーグ国立Contre leのがんからのフェローシップでサポートされています。
Materials
| Reagent | Company | Catalogue number | Quantity |
| Cos-7 cell line | ATCC | CRL-1651 | 5,000 cells/well |
| HBSS without Ca2+ | GIBCO | 14175 | 1 ml |
| 0.05% Trypsin EDTA | GIBCO | 25300 | 1 ml |
| 8-well Lab-tek | NUNC | 155441 | 1 |
| QDot-605 streptavidin | Invitrogen | Q10101MP | 20 mM |
| Biotinylated Fab (for Fab synthesis, see reference 21) | |||
| Fab from mAb 108 | ATCC | HB-9764 | 200 μg |
| NHS-Biotin | Thermo Scientific | 21435 | 18.5 μg |
| Complete medium | |||
| DMEM | GIBCO | 41965 | 500 ml |
| Fetal Bovine Serum | SIGMA | F7524 | 50 ml |
| L-Glutamine | GIBCO | 25030 | 5 ml |
| HEPES | GIBCO | 15630 | 5 ml |
| Sodium Pyruvate | GIBCO | 11360 | 5 ml |
| Imaging medium | |||
| HBSS with Ca2+ | GIBCO | 14025 | 25 ml |
| HEPES | GIBCO | 15630 | 250 μl |
| Equipment | Company | Reference |
| Inverted microscope | Nikon | Eclipse TE2000U |
| Fluorescent lamp | Nikon | Intensilight C-HGFIE |
| 1.3 NA 100x objective | Nikon | Plan Fluor 1.30 |
| 1.49 NA 100x objective | Nikon | APO TIRF 1.49 |
| Camera | Roper Scientific | Cascade 512 B |
| Thermostated box | Life Imaging Services | The Box |
Appendix: example Script of MTT supplementary analysis
function MTT_example(file_name)
%%% Basic examples showing how to recover MTT output results
%%% to plot each trace and to build the histogram
%%% of fluorescence intensities
if nargin<1 % no file_name provided?
files = dir(‘*.stk’);
if isempty(files), disp(‘no data in current dir’), return, end
file_name = files(1).name; % default: first stk file
disp([‘using’ file_name ‘by default’])
end
file_param = [file_name ‘_tab_param.dat’]; % output file
%% Load data
cd(‘output23′) % or (‘output22’), according to version used
% Disclaimer: version 2.2 only generates 7 parameters,
% an extra parameter, noise, was added in version 2.3
% To read all parameters at once, in a single table
% tab_param = fread_all_param(file_param);
% tab_i = tab_param(2:8:end, :); tab_j = …
% To read all parameters (except frame_number) in separate tables
% [tab_i,tab_j,tab_alpha,tab_radius,tab_offset,tab_blk,tab_noise] = fread_all_data_spt(file_param);
tab_i = fread_data_spt(file_param, 3); % index is 3 because trace number & frame number, non informative, are discarded!
tab_j= fread_data_spt(file_param, 4);
tab_alpha = fread_data_spt(file_param, 5);
tab_blk = fread_data_spt(file_param, 8);
%% Loop over traces
N_traces = size(tab_i,1);
% Tables are N_traces lines by N_frames colums
for itrc = 1:N_traces
No_blk_index = tab_blk(itrc, :)>0; % non blinking steps only
plot(tab_i(itrc, No_blk_index), tab_j(itrc, No_blk_index))
xlabel(‘i (pixel)’), ylabel(‘j (pixel)’)
title([‘trace # ‘ num2str(itrc)])
disp(‘Please strike any key for next trace’), pause
end
%% Fluo histogram
N_datapoints = sum(tab_blk(:)>0); % non blinking steps only
hist(tab_alpha(tab_blk>0),2*sqrt(N_datapoints)) % using 2sqrt(N) bins
xlabel(‘intensity (a.u.)’), ylabel(‘occurrence’)
title(‘histogram of particles fluorescence intensity’)
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