Applications pour Array TomographyCourtesy of D. Sherrier, J. Caplan, and S. Modla, University of Delaware, USA
Courtesy of D. Sherrier, J. Caplan, and S. Modla, University of Delaware, USA
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Applications pour Array Tomography

Découvrez des exemples inspirants

Array tomography (AT) est une approche puissante pour générer des ensembles de données 3D avec une résolution à l'échelle nanométrique. L'échantillon est découpé en plusieurs centaines de tranches individuelles et chacune est imagée à haute résolution au moyen de la microscopie électronique à balayage.

En tant qu'approche non destructive, les coupes minces de l'échantillon sont conservées sur le substrat d'imagerie et peuvent être étudiées ultérieurement à l'aide d'autres méthodes telles que la microscopie en fluorescence ou d'autres approches analytiques.

Aucun équipement spécialisé n'est nécessaire, ce qui rend cette approche de microscopie électronique volumétrique largement accessible à tout laboratoire disposant d'un microscope électronique à balayage (MEB) standard et d'un ultramicrotome. Comme le démontrent ces exemples, ces caractéristiques d'AT en font une approche précieuse pour l'exploration d'échantillons aussi divers que les cellules, les tissus et les plantes.

Comprendre la connectivité dans le tissu cérébral

Explorer des millions de connexions neuronales pour mieux comprendre les voies de signalisation dans le cerveau.

Image d'ensemble du cerveau d'un singe capturée à l'aide d'Array Tomography.

Image d'ensemble du cerveau d'un singe capturée à l'aide d'Array Tomography.

Le cerveau est un organe complexe qui compte des millions de connexions neuronales et de voies de signalisation. Appréhender la relation entre la structure et la fonction du tissu neural permet d'élucider une partie de cette complexité afin de mieux comprendre le fonctionnement du cerveau et, à long terme, de traiter les dysfonctionnements par des interventions médicales.

Image à haute résolution d'un cerveau de singe capturée à l'aide d'un MEB.

Image à haute résolution d'un cerveau de singe capturée à l'aide d'un MEB.

Pour explorer les millions de connexions neuronales, une approche d'imagerie 3D à haute résolution est nécessaire. Pour les petits spécimens de cerveau, le temps nécessaire à la capture d'un ensemble complet de données 3D est conséquent mais réalisable. Cependant, lorsque la taille du tissu augmente de manière significative, comme c'est le cas pour le cerveau d'une souris ou d'un singe, il est nécessaire d'augmenter l'imagerie pour générer des ensembles de données 3D à haute résolution dans des délais réalistes. L'Array Tomography permet d'atteindre ces résultats.

Vascularisation d'un cerveau de singe capturée à l'aide de l'Array Tomography.

Vascularisation d'un cerveau de singe capturée à l'aide de l'Array Tomography.

ZEISS Atlas 5 Array Tomography est un outil matériel/logiciel qui permet d'imager automatiquement les coupes sérielles sur le substrat avec une résolution de l'ordre du nanomètre. Ce flux de tâches unique est facile à utiliser et a été spécialement conçu pour l'imagerie automatisée afin de permettre la visualisation en 3D des grands volumes nécessaires à la compréhension des vastes connexions dans le tissu cérébral.

Image à grande échelle, acquise automatiquement, d'un échantillon de cerveau de singe montrant la vascularisation du cerveau. Image capturée avec Atlas 5 Array Tomography. Champ d'observation : 3700 mm.

Mosaïque aboutée de plus de 1000 images montrant le cerveau d'un singe. Chaque image empilée est composée de 4096 x 4096 pixels, avec une taille de pixel de 150 nm.

Assemblage automatisé de ces images en mosaïque pour obtenir une image du cerveau d'un singe avec un large champ d'observation.

Coupe ultra mince de cerveau de souris

Coupe ultra mince de cerveau de souris

Coupe ultra mince de cerveau de souris

Coupe ultra mince de cerveau de souris. Échantillon : avec l'aimable autorisation de J. Lichtman, Harvard, États-Unis.

Coupe ultra mince de cerveau de souris. Échantillon : avec l'aimable autorisation de J. Lichtman, Harvard, États-Unis.

Les outils assistés par ordinateur de l'Atlas 5 Array Tomography, vous permettent de définir un nombre illimité de régions d'intérêt de n'importe quelle forme sur des centaines de coupes sériées. Cette méthode est particulièrement utile pour réaliser des expériences telles que la capture d'un cerveau de singe ou sur les connexions neuronales dans le cerveau de souris.

Coupe ultra mince de cerveau de souris

Coupe ultra mince de cerveau de souris

Coupe ultra mince de cerveau de souris

Coupe ultra mince de cerveau de souris. Échantillon : avec l'aimable autorisation de J. Lichtman, Harvard, États-Unis.

Coupe ultra mince de cerveau de souris. Échantillon : avec l'aimable autorisation de J. Lichtman, Harvard, États-Unis.

Cette image est une image MEB à grande échelle d'une coupe ultramince d'un cerveau de souris monté sur un substrat. Elle a été acquise à l'aide d'Atlas 5 Array Tomography pour faciliter l'automatisation de l'acquisition.

Des détails subcellulaires tels que le noyau et les mitochondries peuvent être identifiés et, lorsqu'ils sont reconstruits en 3D, les connexions entre les différents neurones peuvent être cartographiées.

Coupe ultra mince de cerveau de souris

Coupe ultra mince de cerveau de souris

Coupe ultra mince de cerveau de souris

Coupe ultra mince de cerveau de souris. Échantillon : avec l'aimable autorisation de J. Lichtman, Harvard, États-Unis.

Coupe ultra mince de cerveau de souris. Échantillon : avec l'aimable autorisation de J. Lichtman, Harvard, États-Unis.

Cette image montre un certain nombre de tranches de cerveau montées sur une bande, prêtes pour l'imagerie. Atlas 5 Array Tomography identifie chacune des coupes du cervelet en vue d'une acquisition ultérieure par MEB à haute résolution. Toutes les informations utiles concernant chaque coupe sont contenues dans la plateforme logicielle.

Coupe ultra mince de cerveau de souris. Échantillon : avec l'aimable autorisation de J. Lichtman, Harvard, États-Unis.

Cette vidéo démontre la plus-value de l'utilisation d'Atlas 5 Array Tomography pour rationaliser vos flux de tâches en tomographie de réseau. Au fil de la vidéo, vous pouvez voir comment les données à haute résolution capturées à partir de chaque coupe peuvent être combinées pour générer un ensemble de données en 3D.

Coupe ultra mince de cerveau de souris

Coupe ultra mince de cerveau de souris

Coupe ultra mince de cerveau de souris
Coupe ultra mince de cerveau de souris. Échantillon : avec l'aimable autorisation de J. Lichtman, Harvard, États-Unis.
Coupe ultra mince de cerveau de souris. Échantillon : avec l'aimable autorisation de J. Lichtman, Harvard, États-Unis.

Pour capturer le nerf optique à l'aide d'un MEB à haute résolution, des coupes individuelles doivent être imagées puis reconstruites. Array Tomography permet de localiser automatiquement ces coupes et de les imager par la suite. Cette méthode garantit un processus d'acquisition rapide et simple. 

Coupe ultra mince de cerveau de souris

Coupe ultra mince de cerveau de souris

Coupe ultra mince de cerveau de souris
Coupe ultra mince de cerveau de souris. Échantillon : avec l'aimable autorisation de J. Lichtman, Harvard, États-Unis.
Coupe ultra mince de cerveau de souris. Échantillon : avec l'aimable autorisation de J. Lichtman, Harvard, États-Unis.

L'image montre les différentes coupes du nerf optique, montées sur un wafer et en attente d'imagerie à l'aide du logiciel Atlas 5.

Nerf optique de souris imagé par Array Tomography. Échantillon : avec l'aimable autorisation de J. Lichtman, Harvard, États-Unis.

Lors de l'imagerie du cerveau à l'aide d'Array Tomography, plusieurs centaines, voire des milliers de coupes sont disponibles et doivent être localisées et imagées. L'identification manuelle de chacune de ces coupes est laborieuse et prend du temps. Atlas 5 identifie automatiquement et rapidement chacune des coupes, de sorte que l'imagerie ultérieure peut commencer rapidement et efficacement et que toutes les informations haute résolution de chaque coupe sont enregistrées dans le logiciel.

Comprendre l'impact des bactéries présentes dans les nodules racinaires sur la santé et l'état des plantes

Visualisation de la distribution des nodules racinaires et des bactéries par superposition des données de fluorescence et de structure à l'aide de Correlative Array Tomography (CAT).

Nodules racinaires montrant la distribution des plasmodesmes

Nodules racinaires montrant la distribution des plasmodesmes

Nodules racinaires montrant la distribution des plasmodesmes

Nodules racinaires montrant la distribution des plasmodesmes. Avec l'aimable autorisation de D. Sherrier, J. Caplan et S. Modla, Université du Delaware, États-Unis.

Nodules racinaires montrant la distribution des plasmodesmes. Avec l'aimable autorisation de D. Sherrier, J. Caplan et S. Modla, Université du Delaware, États-Unis.

Le réseau de racines d'une plante lui permet d'accéder à l'eau et aux nutriments qui sont des éléments cruciaux pour sa croissance. Il est important d'explorer l'ensemble du réseau racinaire et de comprendre l'influence des microbes externes pour optimiser la santé et le rendement des plantes.

L'étude de la relation symbiotique entre les plantes et les bactéries dans les nodules racinaires nécessite la connaissance de la distribution des nodules racinaires et des bactéries, et une combinaison de fluorescence et d'évaluation structurelle à haute résolution est essentielle pour comprendre cela en détail.

La tomographie de réseau corrélative permet de superposer les données de fluorescence et les données structurelles afin de visualiser la distribution des nodules racinaires et des bactéries.

La combinaison d'informations structurelles à haute résolution et d'informations précises sur la fluorescence est essentielle pour une compréhension approfondie de l'impact des bactéries présentes dans les nodules racinaires sur l'état de la plante.

Nodules racinaires montrant la distribution des plasmodesmes. Avec l'aimable autorisation de D. Sherrier, J. Caplan et S. Modla, Université du Delaware, États-Unis.

Les images sont soit des reconstructions 3D, soit des coupes simples de données de fluorescence provenant de coupes sériées de nodules racinaires montrant la distribution des plasmodesmata. La pile peut être superposée aux données MEB pour étudier la relation entre l'infection bactérienne et la distribution des plasmodesmata.

L'échantillon a été enrobé dans de l'Epon et coupé à l'aide d'un ultramicrotome. Les coupes sériées ont été transférées sur des verres de couverture revêtus d'oxyde d'indium et d'étain à l'aide d'un micromanipulateur. Les parois cellulaires ont été colorées avec du Calcofluor blanc (bleu) et les plasmodesmes ont été colorés contre la Callose avec de l'Alexa Fluor 647. L'échantillon a été coloré à postériori pour l'imagerie dans le MEB.

Nodules racinaires montrant la distribution des plasmodesmes

Nodules racinaires montrant la distribution des plasmodesmes

Nodules racinaires montrant la distribution des plasmodesmes
Nodules racinaires montrant la distribution des plasmodesmes

Nodules racinaires montrant la distribution des plasmodesmes

Nodules racinaires montrant la distribution des plasmodesmes
Nodules racinaires montrant la distribution des plasmodesmes

Nodules racinaires montrant la distribution des plasmodesmes

Nodules racinaires montrant la distribution des plasmodesmes
Nodules racinaires montrant la distribution des plasmodesmes

Nodules racinaires montrant la distribution des plasmodesmes

Nodules racinaires montrant la distribution des plasmodesmes
Nodules racinaires montrant la distribution des plasmodesmes

Nodules racinaires montrant la distribution des plasmodesmes

Nodules racinaires montrant la distribution des plasmodesmes
Nodules racinaires montrant la distribution des plasmodesmes

Nodules racinaires montrant la distribution des plasmodesmes

Nodules racinaires montrant la distribution des plasmodesmes

Comment mettre en place une acquisition avec Array Tomography

Cette vidéo illustre le flux de tâches utilisé par ZEISS Atlas 5 Array Tomography pour générer un ensemble de données corrélatives avec les données de fluorescence et de MEB. L'un des exemples présentés dans la vidéo est celui d'un échantillon de levure pour montrer comment configurer cet ensemble de données.

L'échantillon de levure présenté dans la vidéo a été enrobé dans de l'Epon et découpé à l'aide d'un ultramicrotome. Les coupes sériées ont été transférées sur des verres de couverture revêtus d'oxyde d'indium et d'étain à l'aide d'un micromanipulateur. L'échantillon a d'abord été imagé au microscope optique, puis coloré pour être imagé dans le MEB.

Avec l'aimable autorisation de D. Sherrier, J. Caplan et S. Modla, Université du Delaware, États-Unis.
 

Comprendre la biologie et l'évolution de la maladie de Huntington

Visualisation du développement des plaques de protéines dans les macrophages à l'aide de Correlative Array Tomography (CAT).

Macrophages présentant des plaques de protéines induites par l'agrégation de la protéine mutante huntingtine

Macrophages présentant des plaques de protéines induites par l'agrégation de la protéine mutante huntingtine

Macrophages présentant des plaques de protéines induites par l'agrégation de la protéine mutante huntingtine

Macrophages présentant des plaques de protéines induites par l'agrégation de la protéine mutante huntingtine. L'image est un ensemble de données de fluorescence provenant d'une coupe et montrant des plaques de protéines dans les macrophages. ADN : bleu (DAPI), protéine de huntingtine : rouge (Alexa Fluor 647). Avec l'aimable autorisation de Jeff Caplan, Université de Delaware, États-Unis.

Macrophages présentant des plaques de protéines induites par l'agrégation de la protéine mutante huntingtine. L'image est un ensemble de données de fluorescence provenant d'une coupe et montrant des plaques de protéines dans les macrophages. ADN : bleu (DAPI), protéine de huntingtine : rouge (Alexa Fluor 647). Avec l'aimable autorisation de Jeff Caplan, Université de Delaware, États-Unis.

La maladie de Huntington est une maladie neurodégénérative progressive incurable causée par un gène défectueux sur le chromosome 4 qui code pour la protéine huntingtine. Le gène défectueux entraîne la formation d'une protéine mutante, la huntingtine, qui se replie mal et s'agrège, provoquant la formation de plaques de protéines dans le cerveau. Cette détérioration du cerveau entraîne une perturbation des mouvements, du comportement, de la pensée et des émotions.
 

La surexpression de la huntingtine entraîne une agrégation de la protéine clairement visible dans la pile Z

La surexpression de la huntingtine entraîne une agrégation de la protéine clairement visible dans la pile Z

La surexpression de la huntingtine entraîne une agrégation de la protéine clairement visible dans la pile Z

La surexpression de la huntingtine entraîne une agrégation de la protéine clairement visible dans la pile Z. Un anticorps a été utilisé contre la GFP de Huntington afin de localiser les plaques de huntingtine dans les cellules (Alexa Fluor 647, rouge). Le noyau est représenté en bleu (Hoechst). La corrélation de la pile Z ML avec la pile Z MEB montre la distribution des plaques de huntingtine et la localisation du noyau en 3D. Avec l'aimable autorisation de J. Caplan, E. Kmiec et S. Modla, Université du Delaware, États-Unis.

La surexpression de la huntingtine entraîne une agrégation de la protéine clairement visible dans la pile Z. Un anticorps a été utilisé contre la GFP de Huntington afin de localiser les plaques de huntingtine dans les cellules (Alexa Fluor 647, rouge). Le noyau est représenté en bleu (Hoechst). La corrélation de la pile Z ML avec la pile Z MEB montre la distribution des plaques de huntingtine et la localisation du noyau en 3D. Avec l'aimable autorisation de J. Caplan, E. Kmiec et S. Modla, Université du Delaware, États-Unis.

La visualisation du développement des plaques de protéines dans les macrophages, qui sont utilisés comme système modèle pour l'étude de cette maladie, et la compréhension de leur relation avec les détails cellulaires ultrastructurels sont importantes pour comprendre la biologie et la progression de la maladie de Huntington.

Correlative Array Tomography permet d'explorer à la fois les informations ultrastructurelles et les données de fluorescence à partir de coupes sériées de ce macrophage.

La corrélation de la pile Z ML avec la pile Z MEB montre la distribution des plaques de huntingtine et la localisation du noyau en 3D

La corrélation de la pile Z ML avec la pile Z MEB montre la distribution des plaques de huntingtine et la localisation du noyau en 3D

La corrélation de la pile Z ML avec la pile Z MEB montre la distribution des plaques de huntingtine et la localisation du noyau en 3D

La corrélation de la pile Z ML avec la pile Z MEB montre la distribution des plaques de huntingtine et la localisation du noyau en 3D. Avec l'aimable autorisation de J. Caplan, E. Kmiec et S. Modla, Université du Delaware, États-Unis.

La corrélation de la pile Z ML avec la pile Z MEB montre la distribution des plaques de huntingtine et la localisation du noyau en 3D. Avec l'aimable autorisation de J. Caplan, E. Kmiec et S. Modla, Université du Delaware, États-Unis.

La corrélation des informations ultrastructurelles à haute résolution et des données de fluorescence est importante pour comprendre en profondeur la biologie et l'évolution de la maladie de Huntington.

L'image en haut à gauche montre une représentation schématique des informations obtenues en 3D en combinant les images LM et MEB en série de macrophages exprimant la protéine huntingtine résultant d'une expérience menée avec ZEISS ZEN Correlative Array Tomography.

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