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Nature | 揭示細(xì)胞力量的超分辨率:2D TIRF-SIM-TFM技術(shù)突破生物力學(xué)研究

更新時(shí)間:2024-11-19      點(diǎn)擊次數(shù):233
量化細(xì)胞產(chǎn)生的微小的、快速變化的力是理解健康和疾病中的生物力學(xué)和機(jī)械生物學(xué)的一個(gè)重大挑戰(zhàn)。牽引力顯微鏡仍然是應(yīng)用廣泛的力探測(cè)技術(shù)之一,但通常僅限于數(shù)秒內(nèi)的緩慢事件和微米級(jí)位移。在這里,通過(guò)結(jié)合快速二維全內(nèi)反射熒光超分辨率結(jié)構(gòu)照明顯微鏡和牽引力顯微鏡,與相關(guān)的傳統(tǒng)方式相比,平面細(xì)胞力探測(cè)的分辨率在空間上提高了>2倍,在時(shí)間上提高了>10倍。這種活細(xì)胞 2D TIRF-SIM-TFM 方法提供了與納秒和亞秒尺度上的力相關(guān)的時(shí)空分辨率增強(qiáng)的組合,開(kāi)辟了機(jī)械生物學(xué)的新分析領(lǐng)域。


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這篇文章是關(guān)于一種名為二維全內(nèi)反射熒光超分辨率結(jié)構(gòu)光照明顯微鏡與牽引力顯微鏡(2D TIRF-SIM-TFM)的新技術(shù),它用于量化細(xì)胞產(chǎn)生的微小且快速變化的力。這項(xiàng)技術(shù)通過(guò)結(jié)合快速二維全內(nèi)反射熒光(TIRF)超分辨率結(jié)構(gòu)照明顯微鏡(SIM)和牽引力顯微鏡(TFM),提高了對(duì)細(xì)胞力的探測(cè)分辨率,使其在空間上提高了超過(guò)2倍,在時(shí)間上提高了超過(guò)10倍。這種技術(shù)對(duì)于理解健康和疾病中的生物力學(xué)和力學(xué)生物學(xué)至關(guān)重要。

主要內(nèi)容包括:

  1. 技術(shù)背景:傳統(tǒng)的牽引力顯微鏡(TFM)在探測(cè)細(xì)胞產(chǎn)生的力方面有限制,尤其是在探測(cè)快速和微小變化的力時(shí)。

  2. 技術(shù)改進(jìn):通過(guò)結(jié)合TIRF-SIM和TFM,研究者們開(kāi)發(fā)了2D TIRF-SIM-TFM方法,提高了空間和時(shí)間分辨率,使其能夠探測(cè)到納米級(jí)和亞秒級(jí)的力。

  3. 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證:研究者們通過(guò)計(jì)算機(jī)模擬和活細(xì)胞實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了2D TIRF-SIM-TFM技術(shù)的性能,展示了其在不同生物學(xué)系統(tǒng)中的應(yīng)用,包括宮頸癌細(xì)胞、激活的免疫細(xì)胞和遷移的三文魚(yú)角質(zhì)細(xì)胞。

  4. 技術(shù)優(yōu)勢(shì):2D TIRF-SIM-TFM技術(shù)提供了細(xì)胞和力場(chǎng)的超分辨率結(jié)構(gòu)信息,使得研究者能夠觀察到細(xì)胞產(chǎn)生的微小力,這些力在傳統(tǒng)的TFM技術(shù)中是難以探測(cè)的。

  5. 實(shí)驗(yàn)結(jié)果:實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,2D TIRF-SIM-TFM技術(shù)能夠成功地在活細(xì)胞系統(tǒng)中量化小尺度和快速變化的力,這對(duì)于理解細(xì)胞的生物力學(xué)功能至關(guān)重要。

  6. 未來(lái)展望:文章討論了2D TIRF-SIM-TFM技術(shù)的潛在改進(jìn)方向,包括結(jié)合參考自由的方法、多色熒光珠子以及擴(kuò)展到組織層面的應(yīng)用。

  7. 數(shù)據(jù)可用性:文章提供了數(shù)據(jù)可用性的信息,指出支持研究結(jié)果的數(shù)據(jù)可以從相應(yīng)的作者那里獲得。

這項(xiàng)研究的重要性在于它提供了一種新的工具,可以更精確地測(cè)量和理解細(xì)胞如何產(chǎn)生和響應(yīng)力學(xué)信號(hào),這對(duì)于生物醫(yī)學(xué)研究具有重要意義。

表 1 基于熒光標(biāo)記珠方案的 TFM 方法與現(xiàn)有方法的比較總結(jié)。


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圖 1:作為最佳 TFM 分析指南的計(jì)算機(jī)模擬概述。


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圖 2:貼壁 HeLa 細(xì)胞分離和免疫 RBL 細(xì)胞激活過(guò)程中的 2D TIRF-SIM-TFM。


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圖 3:活鮭魚(yú)角膜細(xì)胞遷移過(guò)程中的 2D TIRF-SIM-TFM。


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