徠卡LAS X功能之共定位分析

2020-09-04 09:44:04 admin

熒光共定位分析是對細(xì)胞中兩種帶有熒光標(biāo)記的蛋白、細(xì)胞器或者藥物、納米材料等之間的空間相互位置關(guān)系進(jìn)行分析,以確定它們是否定位于同一區(qū)域或存在相關(guān)性,在細(xì)胞生物學(xué)、藥理學(xué)、醫(yī)學(xué)、植物學(xué)等研究領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用。 


*直觀*簡單的共定位分析就是直接看不同顏色的熒光之間是否重疊,比如蛋白A標(biāo)有綠色熒光,蛋白B標(biāo)有紅色熒光,如果蛋白A和B共定位則綠色紅色疊加顯示為黃色(圖1)。只是這種方式無法提供準(zhǔn)確的定量結(jié)果,已無法滿足科研工作者越來越高的要求。所以我們需要可以提供量化結(jié)果的更專業(yè)的共定位分析。

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圖1. 綠色熒光標(biāo)記的蛋白A(左);紅色熒光標(biāo)記蛋白B(中);A和B位置重疊,熒光顯示黃色(右)


LAS X軟件作為Leica顯微成像系統(tǒng)的搭載平臺,不僅能夠提供**的成像質(zhì)量,而且整合了眾多高級應(yīng)用并具有**的后期數(shù)據(jù)處理分析功能,包括FRAP功能、FRET功能,圖像2D、3D測量與自動分析功能,當(dāng)然也有共定位分析功能Colocalization analysis,且操作非常簡單,下面我們就來看看徠卡的共定位分析怎么做吧!


共定位分析步驟

  進(jìn)入Quantify

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 2  Tools中選擇Colocalization

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共定位分析是對兩個熒光通道之間進(jìn)行分析,所以對于通道數(shù)多于兩個通道的數(shù)據(jù),需要先確定分析哪兩個,把暫不分析的通道點灰,即可得到共定位結(jié)果及散點圖。

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散點圖Cytofluorogram:兩熒光通道中熒光信號的空間分布和熒光強度的二維散點圖,如x軸為綠色信號,y軸為紅色信號,根據(jù)每個像素點中紅綠兩種熒光信號灰度值得到其在圖中的坐標(biāo),展現(xiàn)分子共定位和相互作用程度。

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 3  Statistics里面即顯示共定位分析結(jié)果:Pearson's Correlation,Overlap Coefficient,Colocalization Rate等。既可以對整張圖進(jìn)行分析,也可以使用區(qū)域選擇工具圈出感興趣區(qū)域ROI進(jìn)行分析。

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 4  Parameters 為了得到更準(zhǔn)確的結(jié)果,可以進(jìn)行相關(guān)的參數(shù)設(shè)置。

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ThresholdCh 1& ThresholdCh 2:灰度值低于設(shè)定閾值的像素不納入共定位分析范圍


Background Ch 1 & Background Ch 2:灰度值低于設(shè)定閾值的像素作為背景不納入共定位分析范圍。


也可以使用區(qū)域選擇工具在散點圖中圈出共定位分析的灰度值范圍。


共定位結(jié)果的精準(zhǔn)度與圖像的分辨率密切相關(guān)。但由于衍射極限的存在,常規(guī)共聚焦光學(xué)分辨率只有200nm左右,如果是觀察大于200nm的結(jié)構(gòu)當(dāng)然輕松,也很容易就能準(zhǔn)確判斷其共定位程度,但細(xì)胞內(nèi)的亞細(xì)胞器、蛋白結(jié)構(gòu)等尺寸往往更小,我們?nèi)绻枨蟾珳?zhǔn)的結(jié)果就需要選擇與之匹配的*高分辨率成像技術(shù):如達(dá)到120nm的高分辨率LIGHTNING技術(shù),達(dá)到30~50nm的*高分辨率STED技術(shù)(圖2)等。隨著分辨率的提高我們可以看到的結(jié)構(gòu)越來越精細(xì),得到的共定位結(jié)果當(dāng)然越來越準(zhǔn)確。所以在進(jìn)行共定位實驗時我們可以盡量選擇更高分辨率的成像方式。

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圖2. 分辨率對共定位的影響,STED成像和普通共聚焦成像


此外在樣品準(zhǔn)備和采圖時:

1) 串色會嚴(yán)重干擾到共定位結(jié)果的準(zhǔn)確性,所以實驗時可盡量選擇串色較少的染料組合以避免串色帶來的干擾;如果選擇的染料串色,采圖時也可以優(yōu)化調(diào)節(jié)檢測范圍以排除串色干擾,當(dāng)然也可以使用序列掃描的方式。


2) 采圖時盡量選擇高數(shù)值孔徑的物鏡以獲取*優(yōu)分辨率,同時注意采樣頻率需要滿足Nyquist采樣定理(可通過Optimize xy-Format功能來調(diào)節(jié)format實現(xiàn)),從而得到與*優(yōu)分辨率匹配的pixel size,以避免采樣頻率不足導(dǎo)致的信息丟失,以及采樣頻率過高可能引起的光漂白。


3) 采圖時確保各熒光通道不過曝,盡量獲取信噪比好的圖像。優(yōu)異的原始數(shù)據(jù)是后期定量分析和去卷積處理的*佳保障。


4) 采圖后可進(jìn)行去卷積處理(如Huygens或者HyVolution中的deconvolution)以獲取信噪比、分辨率更好的數(shù)據(jù),得到更準(zhǔn)確的共定位分析結(jié)果。


5) 共定位分析有多種分析算法,如Pearson's Correlation,Overlap Coefficient,Colocalization Rate等,每種算法都有各自的特點和*佳適用情況,所以我們需要根據(jù)具體情況來選擇,或者采用結(jié)合多種算法結(jié)果來分析1】【2】【3。


*后,祝大家可以輕松愉快地做好共定位分析實驗啦。


參考文獻(xiàn):

【1】 BOLTE, S. and F. P. CORDELIèRES (2006). "A guided tour into subcellular colocalization analysis in light microscopy." Journal of Microscopy 224(3): 213-232.


【2】 MANDERS, E. M. M., et al. (1993). "Measurement of co-localization of objects in dual-colour confocal images." Journal of Microscopy 169(3): 375-382.


【3】 Zinchuk, V., et al. (2007). "Quantitative colocalization analysis of multicolor confocal immunofluorescence microscopy images: pushing pixels to explore biological phenomena." Acta histochemica et cytochemica 40(4): 101-111.


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關(guān)于上海普赫光電科技有限公司

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標(biāo)簽: LAS X 共定位分析