2023-07-19 21:42:53, 徕卡显微系统 徕卡显微系统(上海)贸易有限公司
小鼠大脑黑质的快速、高对比度成像
本文讨论如何通过使用Instant Computational Clearing(ICC)的THUNDER Imager 3D Assay比传统宽场显微镜更加清晰地观察小鼠脑黑质中的D2多巴胺受体(D2R)。研究人员还可以使用THUNDER Imager优化脑样本的抗体染色。D2R是一种突触后受体,可在纹状体中高度表达。D2R激活会导致与细胞分化、生长、代谢等相关的信号通路。D2R在多巴胺能神经传递和运动控制中也发挥着重要的作用。这种类型的神经科学研究旨在更好地理解基因表达如何调控帕金森病、肌张力障碍、舞蹈症和精神错乱等疾病。
简 介
D2多巴胺受体(D2R)是一种突触后受体,其在纹状体中高度表达,D2R激活会导致与细胞分化、生长、代谢及凋亡等相关的信号通路。D2R在多巴胺能神经传递和运动控制中也发挥着重要的作用。神经科学研究的目的是全方位了解基因表达的改变如何调控帕金森病、肌张力障碍、舞蹈症、嗜睡症、强迫症、精神错乱和情绪不稳定等疾病引发的认知功能障碍。本研究对小鼠脑部黑质区[3]神经元[1,2]中的D2多巴胺受体表达水平进行了检测。使用传统的荧光宽视场成像时,图像结果可能非常模糊,因此,通常会使用共聚焦显微镜来代替[4]。研究结果显示,与传统宽场显微镜相比,通过使用Instant Computational Clearing(ICC)的THUNDER Imager 3D Assay能更加清晰地观察到小鼠脑黑质致密区的D2多巴胺受体(D2R)。
挑 战
在这种神经科学研究中,能够快速筛查脑部样本的成像解决方案会非常有用。高质量的图像对于清晰解析被染色的多巴胺受体也必不可少。较厚的样本需要以良好的对比度对其内部深处进行成像。宽视场显微镜成像快速,并具有较高的检测灵敏度,但由于非焦平面的信号干扰,通常会在厚样本上观察到模糊信号,从而显著降低图像的对比度[5,6]。
方 法
本研究中使用了小鼠大脑黑质区样本,对其进行免疫染色,以显示D2多巴胺受体(D2R)(红色)、神经元(TH抗体,绿色)和细胞核(DAPI,蓝色)。使用倒置的复合显微镜平台THUNDER Imager 3D Assay对脑样本进行了成像,并应用了即刻成像解析(ICC)。
结 果
在本研究中,ICC后的THUNDER图像(见图1)中实时显示了小鼠脑样本深处的清晰细节,且无任何离焦模糊。
图1:显示D2R(红色)、CA神经元(绿色)和细胞核(蓝色)的小鼠脑部图像。
A) 原始宽场数据和 B) 应用ICC后的数据。
图片来源:Qi Wang博士,美国德克萨斯州休斯顿贝勒医学院。
结 论
与传统的宽场成像结果相比,THUNDER图像可以更清晰地显示被染色受体在脑部的位置。
参考文献:(上下滑动查看更多)
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2.Y.-M. Sung, A.D. Wilkins, G.J. Rodriguez, T.G. Wensel, O. Lichtarge, Intramolecular allosteric communication in dopamine D2 receptor revealed by evolutionary amino acid covariation, PNAS (2016) vol. 113, no. 13, pp. 3539-3544, DOI: 10.1073/pnas.1516579113.
3.W. Zhu, W. Xie, T. Pan, P. Xu, M. Fridkin, H. Zheng, J. Jankovic, M.B.H. Youdim, W. Le, Prevention and restoration of lactacystin-induced nigrostriatal dopamine neuron degeneration by novel brain-permeable iron chelators, FASEB (2007) vol. 21, iss. 14, pp. 3835-3844, DOI: 10.1096/fj.07-8386com.
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5.J. Schumacher, L. Bertrand, THUNDER Technology Note: THUNDER Imagers: How Do They Really Work? Science Lab (2019) Leica Microsystems.
6.L. Felts, V. Kohli, J.M. Marr, J. Schumacher, O. Schlicker, An Introduction to Computational Clearing: A New Method to Remove Out-of-Focus Blur, Science Lab (2020) Leica Microsystems.
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