观察Golgi染色的大鼠脑神经组织
高尔基染色法
高尔基染色是将精细脑神经细胞的轴突和树突染成黑色,从而显示树突棘的银染色技术,长期以来被用于观察大鼠和小鼠大脑标本中神经细胞的结构和变化。
1873年,意大利诺贝尔生理学或医学奖得主卡米洛•高尔基发现了高尔基染色法,当时他正在进行神经组织金属浸渍(银染色)的实验。这种方法过去被称为黑色反应,因为当用含有四氧化锇和重铬酸钾的固定溶液固定大脑标本时,在硝酸银溶液中染色,神经细胞的精细组织变黑。高尔基-考克斯染色法是由荷兰医生考克斯于1891年发现的,它使用改良的化合物。用重铬酸钾、铬酸钾和氯化汞溶液的混合物固定的脑切片,在氨水中浸泡后变黑,效果更稳定。
高尔基染色和高尔基-考克斯染色按照各自的方案进行。为了实现更高的工作效率,包括更短的染色时间和更高的标本生成稳定性,对试剂进行了各种改进。因此,两种组织染色方法仍用于观察脑切片中染色的精细神经组织。这些方法只染色大脑部分的特定神经组织,这使得它们对各种主题的研究都很有用,比如确定海马体中树突的形状和变化如何影响认知和记忆的形成。
高尔基染色脑区高分辨率观察
大脑利用从每个神经细胞延伸出的轴突和大量通过突触相互连接的其他神经细胞形成的网络来实现更高的功能,比如记忆。为了在实验和研究中观察大脑,用动物的大脑制作了几个标本。在低温下,使用低温恒温器将大脑切成相同厚度的碎片,并根据高尔基染色规程进行染色。
用作样品的大鼠和小鼠大脑非常小,因此在其神经细胞中具有极细的轴突和树突,需要在使用显微镜的高放大率下观察。然而,由于该部分具有一定厚度,因此难以完全关注在大脑部分中的整个细神经细胞上。即使在标本中略微倾斜或高度差异大大影响着聚焦。一个具有挑战性的问题是获得足够清晰的图像,以用于论文演示和会议,以及高放大率观察和评估。在高倍率观测中,获取神经细胞的清晰图像是重要的。同时,始终了解正在观察到大脑部分的哪个部分也很重要。随着倍率增加以实现必要的分辨率,视野变得较窄。要了解整个大脑部分,有必要观察大量的观点。为了在大面积上执行高分辨率成像,必须在高放大率下捕获多个图像并一起缝合。然而,它很麻烦,难以记录和管理许多高倍率图像并手动缝合它们,这需要很多时间和精力。
解决方案:高分辨率观察大脑部分
操作员需要高水平的技能来操纵观察中的显微镜并通过染色脑切片创建样品。甚至专家甚至需要关注和消耗大量的能源。
Keyence已经完全电动驱动系统,包括聚焦和舞台运动,简化了显微镜观察中所需的各种笨重和高级工艺,因此它们只能使用鼠标进行。Keyence开发了一体化荧光显微镜BZ-X800,可以在高放大率上捕获清晰的图像并记录大量数据,允许用户快速分析整个标本。
无缝高分辨率观察整个图像和高放大图像
下面的观察图像是使用BZ-X800捕捉的高尔基染色的大鼠大脑切片。
如果样品倾斜,厚度或具有高度差异,则传统系统只能将一部分样本带入焦点,使得难以理解3D中的神经细胞。BZ-X800使用Z堆栈自动捕获Z轴方向上的多个图像和全焦函数,仅撰写焦点中的每个图像的部分,允许容易地捕获完全聚焦的图像。这使得可以清楚地观察细神经细胞和Golgi染色的黑色部分。
另外,BZ-X800配备有图像拼接,其在高放大率下捕获多个高分辨率图像,同时自动在X和Y轴方向上移动电动级。这使得可以捕获整个大脑部分的高分辨率完全聚焦的图像,该大脑部分太大而无法落在单个视野中,当在高放大率观察时。
可以一起使用全焦函数和图像缝合,这允许用户在高放大率下观察细神经细胞,同时始终了解脑部的哪个部分被观察到。
物镜:CFI计划Apo λ 10x
图像拼接:16张图像x 13张图像
精确计数和测量使用相同的图像
由BZ-X800捕获的清晰图像不仅允许观察,而且使用相同的图像允许快速定量测量和分析。
混合细胞计数函数将整个区域指定为蒙版区域,并根据颜色和亮度的差异提取和量化该区域中的某些细胞。有了这个功能,神经细胞在整个大脑区域的比例可以自动计算,并以电子表格的形式输出数据。该功能还具有相位对比模式,在不受背景亮度不均匀影响的情况下提取和计数培养的细胞,甚至可以对培养的神经细胞进行精确的定量分析。
此外,测量时间可以显著减少使用宏细胞计数处理一批图像的条件提取与混合细胞计数。传统的手工定量分析需要大量的时间和精力,而且测量条件可能因操作人员而异。使用混合细胞计数快速提供高度可靠的数据,没有错误造成的变化条件。
单台多用
BZ-X800配备了高灵敏度,高分辨率冷却CCD单色相机和暗室,允许高级荧光,明亮场和相位对比观察和分析。BZ-X800支持多孔板188bet在线以及具有单个单元的Golgi染色的脑切片,因此它可以对各种标本的清晰观察和无误差进行准确测量和评估。并且由于仅需要单个单位进行各种样本的观察和分析,因此BZ-X800通过减少总设备占地面积来帮助节省空间。
使用全功能荧光显微镜BZ-X800
- 当一个样本太大而不能用单一视场成像时,可以进行图像拼接以捕获整个样本的多个高倍放大图像。然后,这些图像被无缝连接在一起,形成一个完整聚焦的、高分辨率的整个标本的图像。
- Z-stack函数在不同的焦点位置捕捉多个图像,而全焦点函数通过只组合每个图像中聚焦最锐的区域来创建一个全聚焦图像。
- 杂化细胞计数可以准确提取并仅算靶细胞。可以计算比例并将其作为电子表格格式的数据输出。
- 在混合细胞计数提取条件的基础上,宏细胞计数可以用于快速处理一批图像。
- BZ-X800能够通过单个单元对各种样品进行荧光、亮场和相位对比观察和分析,通过减少总设备占地面积,有助于节省空间。