Quantitation of Secretory Granule Size in Drosophila Larval Salivary Glands
Notice bibliographique
Résumé
Maturation of secretory granules is a crucial process that ensures the bioactivity of cargo proteins undergoing regulated secretion. In Drosophila melanogaster, the larval salivary glands produce secretory granules that are up to four-fold larger in cross-sectional area after maturation. Therefore, we developed a live imaging microscopy approach to quantitate the size of secretory granules with a view to identifying genes involved in their maturation. Here, we describe the procedures of larval salivary gland dissection and sample preparation for live imaging with a fluorescence confocal microscope. Furthermore, we describe the workflow for measuring the size of secretory granules by cross-sectional surface area and statistical analysis. Our live imaging microscopy method provides a reliable read-out for the status of secretory granule maturation in Drosophila larval salivary glands., [摘要]分泌颗粒的成熟是一个关键过程，可确保货物蛋白质受调节分泌的生物活性。在果蝇中，幼虫唾液腺产生的分泌颗粒在成熟后的横截面积最多增加四倍。因此，我们制定了活体成像显微镜方法孔定量泰特分泌颗粒的大小，以期查明荷兰国际集团参与其成熟的基因。在这里，我们描述了用荧光共聚焦显微镜对幼虫唾液腺进行解剖的程序和用于实时成像的样品制备方法。此外，我们描述了通过横截面表面积和统计分析来测量分泌颗粒大小的工作流程。我们的实时成像显微镜方法为果蝇幼虫唾液腺分泌颗粒成熟的状态提供了可靠的读数。[背景]调节分泌是一个过程，在此过程中，诸如激素，消化酶和粘液等生物活性分子以协调的方式从专门的分泌细胞中分泌出来。因此，调节分泌对于维持动物体内的生理稳态至关重要。实例包括饭后释放胰岛素，响应病原微生物释放粘蛋白以及在体温升高时释放汗液。这些生物活性分子由内分泌或外分泌细胞产生，并储存在称为分泌颗粒的长效分泌细胞器中。 分泌颗粒的生物发生始于反高尔基网络，在那儿，分泌颗粒的货物聚集并萌芽为未成熟的分泌颗粒（Tooze，1991年和1998年； Borgonovo等人，2006年）。然后，未成熟的分泌性小颗粒会经历成熟过程，以完全发挥功能并具有分泌能力。成熟过程包括未成熟分泌颗粒的同型融合，去除不需要的物质以及加工货物（Tooze，1991； Arvan和Castle，1998）。分泌颗粒无法成熟会导致其货物的生物活性降低。例如，大多数激素以不活跃的激素形式进入未成熟的分泌颗粒。在成熟期间，分泌颗粒的内腔被酸化，并且激素原转化酶将激素原裂解为具有生物活性的激素（Moore等，2002）。因此，失效编颗粒成熟可具有生理后果，从而导致降低的活性或inefficie货物蛋白的核苷酸分泌。 尽管分泌颗粒成熟是调节分泌的关键步骤，但分泌颗粒成熟的测定并不简单。透射电子显微镜是测定分泌性颗粒成熟的标准方法之一。在电子显微照片中，分泌颗粒是电子致密的（Nitsch和Rinne，1981； Tatsuoka和Reese，1989）。分泌颗粒成熟的减少通常与电子密度或分泌颗粒数量的减少相关（Edwards等，2009; Cao等，2013; Du等，2016; Emperador-Melero等，2018; Hummer等人，2017； Rao等人，2020）。如果有抗体，可以在刺激后通过Western blotting和光密度法或ELISA测定血浆或细胞培养基中激素分泌的减少或激素原与激素的比率增加（Cao等人，2013; Du等人， 2016; Hummer等人，2017）。结合使用抗激素原抗体和分泌性颗粒标记的免疫荧光也可以揭示激素加工中的缺陷，如激素原信号强度的增强所表明的那样（Bogan等，2012； Cao等，2013）。在果蝇幼虫唾液腺是一个功能强大的基因为研究分泌颗粒的生物合成模型（Biyasheva等，2001;伯吉斯等人，2011和2012;托雷斯等人。2014; Csizmadia等人。2018年，马等。 ，2020； Neuman et al 。，2020）。进入第三龄幼虫阶段后24小时，幼虫唾液腺开始产生含胶蛋白的分泌颗粒。未成熟的分泌颗粒然后成熟在接下来的18小时，并响应于激素蜕皮激素的脉冲被分泌一次全部（Biyasheva等人，2001;伯吉斯等人。，2011） 。在变态过程中，分泌的胶蛋白将cases盒粘附在固体表面上。未成熟和成熟的分泌颗粒之间大小的差异可以是在横截面表面积（5微米2至4倍2 VS 。10-25微米2 ）（马等人。，2020） 。因此，果蝇幼虫唾液腺是鉴定分泌性颗粒成熟所需的基因的优良系统。安德列斯实验室先前在其内源启动子的控制下产生了表达一种用GFP或DsRed标记的胶蛋白（Sgs3）的转基因亚麻（Biyasheva等，2001; Costantino等，2008）。使用这些品系，分泌颗粒可以通过共聚焦显微镜观察。我们的实验室已联合使用这些转基因株系与唾液腺-特定Gal4驱动子和UAS -控制RNAi的转基因株系，以确定所需要的分泌颗粒成熟的基因。在这里，我们提供了一个详细的协议，通过旋转盘共聚焦显微镜通过实时成像来可视化分泌颗粒。获取的数据进行分析与所述成像软件Volocity 6.3至QUANTI泰特分泌颗粒大小。分泌颗粒大小分布随后用作果蝇幼虫唾液腺中分泌颗粒成熟的读数。
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».