本發(fā)明涉及神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域,用于分析免疫熒光染色后神經(jīng)元細(xì)胞膜上膜蛋白的檢測(cè)、計(jì)數(shù)和大小測(cè)量,以及兩種熒光信號(hào)的共定位分析。本發(fā)明主要適用于對(duì)軸突-胞體突觸的共定位和定量分析。
背景技術(shù):
1、神經(jīng)信號(hào)傳遞是生物體內(nèi)最重要的基本生物學(xué)過程之一,有助于促進(jìn)身體各個(gè)部分之間適當(dāng)?shù)膮f(xié)調(diào)和互動(dòng)。細(xì)胞膜蛋白在神經(jīng)信號(hào)傳遞中的作用研究成為了領(lǐng)域最關(guān)注的問題之一。在神經(jīng)信號(hào)傳遞的情況下,細(xì)胞膜蛋白的作用不僅限于維護(hù)細(xì)胞膜的完整性和穩(wěn)定性,還主要控制著神經(jīng)遞質(zhì)的分泌和迅速傳遞。因此對(duì)神經(jīng)信號(hào)傳遞的研究離不開對(duì)神經(jīng)元細(xì)胞膜蛋白的研究。
2、目前對(duì)神經(jīng)元細(xì)胞膜蛋白的分離還停留在蛋白質(zhì)組學(xué)中,需要依靠蛋白組學(xué)的方法提取純化目標(biāo)蛋白用于后續(xù)研究,過程復(fù)雜且漫長,且對(duì)于多種膜蛋白的相互作用、共定位、分布情況無法獲知。
3、突觸前和突觸后膜蛋白的共定位分析是神經(jīng)科學(xué)研究中的重要技術(shù),主要用于理解神經(jīng)元之間的信號(hào)傳遞機(jī)制。有助于理解不同膜蛋白之間的相互作用及其在突觸功能中的角色。通過分析膜蛋白的共定位變化,可以幫助理解神經(jīng)退行性疾病、精神疾病等的發(fā)病機(jī)制,識(shí)別關(guān)鍵膜蛋白的相互作用還可以為新藥物的靶點(diǎn)提供依據(jù)。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本申請(qǐng)的目的在于提供一種針對(duì)軸突-胞體突觸細(xì)胞膜蛋白的定量分析方法,旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的問題。
2、本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種針對(duì)軸突-胞體突觸細(xì)胞膜蛋白的定量分析方法,包括以下步驟:
3、s1、對(duì)神經(jīng)元細(xì)胞的切片進(jìn)行免疫熒光染色,層掃獲得rgb三通道的共聚焦圖片;
4、s2、選擇具有軸突-胞體突觸結(jié)構(gòu)的一張2d圖片,通過fiji軟件手動(dòng)選取細(xì)胞膜上感興趣的區(qū)域圖像,并將選取的圖像進(jìn)行拉直處理,獲得rgb三色通道下的線型細(xì)胞膜蛋白分布圖像;
5、s3、在步驟s2的基礎(chǔ)上,將獲得的原始圖像轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制圖像,再將兩張二進(jìn)制圖像重疊在一起形成合成圖像,合成圖像上顯示不同膜蛋白的分布和共定位信息;
6、s4、通過fiji軟件對(duì)合成圖像上的膜蛋白進(jìn)行定量分析,生成數(shù)據(jù)結(jié)果包括以下參數(shù):所選感興趣區(qū)域圖像的面積和周長、突觸前和突觸后蛋白的數(shù)量和大小的測(cè)量值以及共定位區(qū)域的大小。
7、進(jìn)一步地,膜蛋白包括突觸前膜蛋白viaat、glyt2以及突觸后膜蛋白gephyrin、gabaars以及glyr簇。
8、進(jìn)一步地,選擇感興趣的區(qū)域圖像時(shí),應(yīng)選擇同時(shí)具有突觸前膜和突觸后膜的免疫染色陽性熒光點(diǎn),并避開非特異性的免疫熒光雜點(diǎn)。
9、進(jìn)一步地,在檢測(cè)膜蛋白大小時(shí),設(shè)定膜蛋白大小的下限值,以排除假陽性結(jié)果。
10、進(jìn)一步地,共定位時(shí),共定位的熒光點(diǎn)大小的算法為size>30%·kμm2,其中k為膜蛋白大小的下限值,30%定義為成熟突觸,即突觸前膜和突觸后膜上的熒光點(diǎn)存在至少30%的重疊度。
11、進(jìn)一步地,步驟s3中,原始圖像轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制圖像使用軟件的二進(jìn)制量化功能,將16bit的共聚焦圖像轉(zhuǎn)換為8bit圖像,使灰度圖像轉(zhuǎn)換為黑白圖像,其中全黑或全白的點(diǎn)可表示蛋白的表達(dá)和未表達(dá)情況。
12、本發(fā)明的有益效果是:本發(fā)明利用fiji軟件可在神經(jīng)元細(xì)胞的熒光染色原始圖片上迅速獲得突觸細(xì)胞膜蛋白上的共定位、計(jì)數(shù)和大小信息。從而在研究分析相關(guān)蛋白時(shí)可更加高效、便捷、準(zhǔn)確。
1.一種針對(duì)軸突-胞體突觸細(xì)胞膜蛋白的定量分析方法,其特征在于,包括以下步驟:
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的針對(duì)軸突-胞體突觸細(xì)胞膜蛋白的定量分析方法,其特征在于,適用于抑制性突觸,包括突觸前膜蛋白viaat、glyt2以及突觸后膜蛋白gephyrin、gabaars以及glyr簇。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的針對(duì)軸突-胞體突觸細(xì)胞膜蛋白的定量分析方法,其特征在于,選擇感興趣區(qū)域圖像時(shí),應(yīng)選擇同時(shí)具有突觸前膜和突觸后膜的免疫染色陽性熒光點(diǎn),并避開非特異性的免疫熒光雜點(diǎn)。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的針對(duì)軸突-胞體突觸細(xì)胞膜蛋白的定量分析方法,其特征在于,在檢測(cè)膜蛋白大小時(shí),設(shè)定膜蛋白大小的下限值,以排除假陽性結(jié)果。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的針對(duì)軸突-胞體突觸細(xì)胞膜蛋白的定量分析方法,其特征在于,共定位時(shí),共定位的熒光點(diǎn)大小的算法為size>30%·kμm2,其中k為膜蛋白大小的下限值,30%定義為成熟突觸,即突觸前膜和突觸后膜上的熒光點(diǎn)存在至少30%的重疊度。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的針對(duì)軸突-胞體突觸細(xì)胞膜蛋白的定量分析方法,其特征在于,步驟s3中,原始圖像轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制圖像使用軟件的二進(jìn)制量化功能,將16bit的共聚焦圖像轉(zhuǎn)換為8bit圖像,使灰度圖像轉(zhuǎn)換為黑白圖像,其中全黑或全白的點(diǎn)可表示蛋白的表達(dá)和未表達(dá)情況。