Методы анализа изображений внутриклеточных структур актина, меченного фаллоидином

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Клетка — это сложно организованная трехмерная система, обладающая целым рядом высокодинамичных структур, морфология которых сложна для описания, так как является протяженной, изрезанной, неровной. Актиновый цитоскелет, состоящий из фибриллярного и глобулярного актина, а также вспомогательных белков, регулирующих его организацию, является одной из таких структур. Изучение его организации и динамики — актуальный вопрос современной цитологии. Форма и перестройки актинового цитоскелета тесно связаны с функционированием клетки. Возможность какой-либо (качественной или количественной) характеристики изменений актинового цитоскелета позволяет подтверждать или опровергать гипотезы в ходе исследований, а также делать новые предположения. Количественная характеристика помогает объективно и непредвзято сравнивать актиновые структуры в различных экспериментах, выявляя воздействия биологических, химических и физических стимулов. В настоящее время для численной оценки актиновых структур клетки существует несколько доступных и легко реализуемых подходов с помощью бесплатного программного продукта ImageJ. В представленном обзоре обобщены методы анализа изображений внутриклеточных структур актина, меченных фаллоидином, с помощью ImageJ. Рассмотренные методы позволяют получать количественную характеристику организации актиновых структур для дальнейшей оценки и сравнения результатов экспериментов.

Об авторах

А. В. Ревитцер

Институт цитологии РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: eetytnet@gmail.com
Россия, Санкт-Петербург, 194064

Ю. А. Негуляев

Институт цитологии РАН

Email: eetytnet@gmail.com
Россия, Санкт-Петербург, 194064

Список литературы

  1. Alioscha-Perez M., Benadiba C., Goossens K., Kasas S., Dietler G., Willaert R., Sahli H. 2016. A robust actin filaments image analysis framework. PLOS Comput. Biol. V. 12: e1005063. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005063
  2. Bhavna R., Sonawane M. 2023. A deep learning framework for quantitative analysis of actin microridges. Npj Systems Biol. Applications. V 9. P. 21. https://doi.org/10.1038/s41540-023-00276-7
  3. Bishop C. J., Peres Y. 2016. Minkowski and Hausdorff dimensions in fractals in probability and analysis. Cambridge: Cambridge University Press. P. 1. https://doi.org/10.1017/9781316460238.002
  4. Chubinskiy-Nadezhdin V.I., Efremova T. N., Khaitlina S. Y., Morachevskaya E. A. 2013. Functional impact of cholesterol sequestration on actin cytoskeleton in normal and transformed fibroblasts. Cell Biol. Int. V. 37. P. 617 https://doi.org/10.1002/cbin.10079
  5. Chubinskiy-Nadezhdin V.I., Vasileva V. Y., Vassilieva I. O., Sudarikova, A.V., Morachevskaya E. A., Negulyaev Y. A. 2019. Agonist-induced Piezo1 activation suppresses migration of transformed fibroblasts. Biochem. Biophys. Res. Commun. V. 514. P. 173. https://doi.org/10.1016/j.bbrc.2019.04.139
  6. Domanski D., Zegrocka-Stendel O., Perzanowska A., Dutkiewicz M., Kowalewska M., Grabowska I., Maciejko D., Fogtman A., Dadlez M., Koziak K. 2016. Molecular mechanism for cellular response to β-escin and its therapeutic implications. PloS One. V. 11. P. e0164365. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0164365
  7. Dominguez R., Holmes C. K. 2011. Actin structure and function. Ann. Rev. Biophys. V. 40. P. 169 https://doi.org/10.1146/annurev-biophys-042910-155359
  8. Fuseler J. W., Millette C. F., Davis J. M., Carver W. 2007. Fractal and image analysis of morphological changes in the actin cytoskeleton of neonatal cardiac fibroblasts in response to mechanical stretch. Microscopy and Microanalysis. V. 13. P. 133. https://doi.org/10.1017/S1431927607070225
  9. Hao X., Wu J., Shan Y., Cai M., Shang X., Jiang J., Wang H. 2012. Caveolae-mediated endocytosis of biocompatible gold nanoparticles in living Hela cells. J. Physics. Condensed Matter. V. 24. 164207 https://doi.org/10.1088/0953-8984/24/16/164207
  10. Huang Q., Chai H., Wang S., Sun Y., Xu W. 2021. 0.5-Gy X-ray irradiation induces reorganization of cytoskeleton and differentiation of osteoblasts. Mol. Med. Rep. V 23. P. 379. https://doi.org/10.3892/mmr.2021.12018
  11. Karperien A., Ahammer H., Jelinek H. F. 2013. Quantitating the subtleties of microglial morphology with fractal analysis. Frontiers Cell. Neurosci. V. 7. P. 3. https://doi.org/10.3389/fncel.2013.00003
  12. Lichtenstein N., Geiger B., Kam Z. 2003. quantitative analysis of cytoskeletal organization by digital fluorescent microscopy. Cytometry. V. 54. P. 8. https://doi.org/10.1002/cyto.a.10053
  13. Liu C., Fan Y., Zhou L., Zhu H., Song Y., Hu L., Wang Y., Li Q. 2015. Pretreatment of mesenchymal stem cells with angiotensin ii enhances paracrine effects, angiogenesis, gap junction formation and therapeutic efficacy for myocardial infarction. Int. J. Cardiol. V. 188. P. 22. https://doi.org/10.1016/j.ijcard.2015.03.425
  14. Liu Y., Mollaeian K., Ren J. 2018. An image recognition-based approach to actin cytoskeleton quantification. Electronics. V. 7. P. 443. https://doi.org/10.3390/electronics7120443
  15. Liu Y., Zhang J., Bharat C., Ren J. 2022. Cellular actin cytoskeleton morphology identification for mechanical characterization using deep learning. IEEE Access. V. 10: 97408. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3203720
  16. Longley P. A., Batty M. 1989. Fractal measurement and line generalization. Computers & Geosci. V. 15. P. 167. https://doi.org/10.1016/0098-3004(89)90032-0
  17. Lu A., Wang L., Qian L. 2015. The role of eNOS in the migration and proliferation of bone-marrow derived endothelial progenitor cells and in vitro angiogenesis. Cell Biol Int. V. 39. P. 484. https://doi.org/10.1002/cbin.10405
  18. Miroshnikova Y. A., Manet S., Li X., Wickström S. A., Faurobert E., Albiges-Rizo C. 2021. Calcium signaling mediates a biphasic mechanoadaptive response of endothelial cells to cyclic mechanical stretch. Mol. Biol. Cell. V. 32. P. 1724 https://doi.org/10.1091/mbc.E21-03-0106
  19. Mishra P., Martin D. C., Androulakis I. P., Moghe P. V. 2019. Fluorescence imaging of actin turnover parses early stem cell lineage divergence and senescence. Sci. Reports. V. 9. P. 10377.https://doi.org/10.1038/s41598-019-46682-y
  20. Nanguneri S., Pramod R. T., Efimova N., Das D., Jose M., Svitkina T., Nair D. 2019. Characterization of nanoscale organization of F-Actin in morphologically distinct dendritic spines in vitro using supervised learning. eNeuro. V. 6: ENEURO.0425-18.2019. https://doi.org/10.1523/ENEURO.0425-18.2019
  21. Niemistö A., Dunmire V., Yli-Harja O., Zhang W., Shmulevich I. 2005. Robust Quantification of in vitro angiogenesis through image analysis. IEEE Transactions on Medical Imaging. V. 24. P. 549. https://doi.org/10.1109/tmi.2004.837339
  22. Numasawa Y., Kimura T., Miyoshi S., Nishiyama N., Hida N., Tsuji H., Tsuruta H., Segawa K., Ogawa S., Umezawa A. 2011. Treatment of human mesenchymal stem cells with angiotensin receptor blocker improved efficiency of cardiomyogenic transdifferentiation and improved cardiac function via angiogenesis. Stem Cells (Dayton, Ohio). V. 29. P. 1405. https://doi.org/10.1002/stem.691
  23. Oei R. W., Hou G., Liu F., Zhong J., Zhang J., An Z., Xu L., Yang Y. 2019. Convolutional neural network for cell classification using microscope images of intracellular actin networks. PLoS One. V. 14: e0213626. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0213626
  24. Qian A. R., Li D., Han J., Gao X., Di S. M., Zhang W., Hu L. F., Shang P. 2012. Fractal dimension as a measure of altered actin cytoskeleton in MC3T3-E1 cells under simulated microgravity using 3-D/2-D clinostats. IEEE Transactions Bio-Med. Eng V. 59. P. 1374. https://doi.org/10.1109/TBME.2012.2187785
  25. Rajković N., Krstonošić B., Milošević N. 2017. Box-counting method of 2D neuronal image: method modification and quantitative analysis demonstrated on images from the monkey and human brain. Comput. Mathemat. Methods Med. V. 2017: 8967902. https://doi.org/10.1155/2017/8967902.
  26. Revittser A. V., Chubinskiy-Nadezhdin V. I., Negulyaev Yu. A. 2022. Analysis of fibrillar-actin rearrangements in fetal human mesenchymal stell cells using the Minkowski fractal dimension. Cell Tiss. Biol. V. 16. P. 576. https://doi.org/10.1134/S1990519X22060074
  27. Revittser A. V., Chubinsky-Nadezhdin V. I., Negulyaev Yu. A. 2020. The Effect of atrial natriuretic peptide on reorganization of actin cytoskeleton and migration of human mesenchymal stem cells. Cell Tiss. Biol. V. 14. P. 154. https://doi.org/10.1134/S1990519X20020091.
  28. Revittser A., Selin I., Negulyaev Y., Chubinskiy-Nadezhdin V. 2021. The analysis of F-actin structure of mesenchymal stem cells by quantification of fractal dimension. PloS One. V. 16: e0260727. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0260727
  29. Ristanović D., Stefanović B. D., Puškaš N. 2014. Fractal analysis of dendrite morphology using modified box-counting method. Neurosci. Res. V. 84. P. 64. https://doi.org/10.1016/j.neures.2014.04.005
  30. Schneider C. A., Rasband W. S., Eliceiri K. W. 2012. NIH image to imagej: 25 years of image analysis. Nature methods. V. 9. P. 671. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5554542/
  31. Shu S. T., Li W. F., Smithgall T. E. 2021. Visualization of host cell kinase activation by viral proteins using GFP fluorescence complementation and immunofluorescence microscopy. bio-protocol. V. 11: e4068 https://doi.org/10.21769/BioProtoc.4068
  32. Smith T. G., Lange G. D., Marks W. B. 1996. Fractal methods and results in cellular morphology — dimensions, lacunarity and multifractals. J. Neurosci. Methods. V. 69. P. 123. https://doi.org/10.1016/S0165-0270(96)00080-5
  33. Vallenius T. 2013. Actin stress fibre subtypes in mesenchymal-migrating cells. Open Biol. V. 3: 130001. https://doi.org/10.1098/rsob.130001
  34. Vindin H., Bischof L., Gunning P., Stehn J. 2014. Validation of an algorithm to quantify changes in actin cytoskeletal organization. J. Biomol. Screening. V. 19. P. 354. https://doi.org/10.1177/1087057113503494
  35. Zonderland J., Wieringa P., Moroni L. 2019. A quantitative method to analyse F-actin distribution in cells. Methods X. V. 6. P. 2562. https://doi.org/10.1016/j.mex.2019.10.018

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2024