Простой метод оценки морфологических характеристик астроцитов: выявление полового диморфизма динамики созревания астроцитов в миндалине крыс

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

При проведении доклинических исследований важно иметь доступные, простые и надежные методы оценки состояния ткани мозга, с помощью которых можно оценить эффективность того или иного препарата или воздействия. Морфология астроцитов достаточно хорошо отражает функциональное состояние синапсов, поэтому может быть использована как косвенный показатель состояния нейрональных сетей. В статье описан метод оценки морфологических характеристик астроцитов с использованием эпифлуоресцентной микроскопии и программы ImageJ. Приведен пример применения этого метода для исследования динамики изменения морфологических характеристик астроцитов базолатерального ядра миндалины в ходе нормального онтогенеза. Предложенный метод позволяет оценить не только плотность популяции клеток, но и их морфологические показатели, соответствующие степени ветвления и длине отростков астроцитов. В результате применения метода был обнаружен половой диморфизм в динамике созревания астроцитов в базолатеральном ядре миндалины, выражающийся в увеличении длины отростков в ходе взросления от ювенильного до подросткового возраста у самок, но не у самцов.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

А. О. Манолова

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: anna.manolova@ihna.ru
Россия, Москва

Н. А. Лазарева

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН

Email: anna.manolova@ihna.ru
Россия, Москва

А. Э. Парамонова

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН

Email: anna.manolova@ihna.ru
Россия, Москва

А. А. Квичанский

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН

Email: anna.manolova@ihna.ru
Россия, Москва

М. С. Одринская

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН

Email: anna.manolova@ihna.ru
Россия, Москва

М. Ю. Степаничев

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН

Email: anna.manolova@ihna.ru
Россия, Москва

Н. В. Гуляева

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН

Email: anna.manolova@ihna.ru
Россия, Москва

Список литературы

  1. Dennison M., Whittle S., Yücel M., Vijayakumar N., Kline A., Simmons J., Allen N.B. // Dev. Sci. 2013. V. 16. P. 772–791. doi: 10.1111/desc.12057.
  2. Fish A.M., Nadig A., Seidlitz J., Reardon P.K., Mankiw C., McDermott C.L., Blumenthal J.D., Clasen L.S., Lalonde F., Lerch J.P., Chakravarty M.M., Shinohara R.T., Raznahan A. // NeuroImage. 2020. V. 204. P. 116122. doi: 10.1016/j.neuroimage.2019.116122.
  3. Verwer R.W.H., Van Vulpen E.H.S., Van Uum J.F.M. // J. Comp. Neurol. 1996, 376, 75–96. doi: 10.1002/(SICI)1096-9861(19961202)376:1<75::AID-CNE5>3.0.CO,2-L.
  4. Arruda-Carvalho M., Wu W.-C., Cummings K.A., Clem R.L. // J. Neurosci. 2017. V. 37. P. 2976–2985. doi: 10.1523/JNEUROSCI.3097-16.2017.
  5. Wierenga L.M., Bos M.G.N., Schreuders E., Vd Kamp F., Peper J.S., Tamnes C.K., Crone E.A. // Psychoneuroendocrinology. 2018. V. 91. P. 105–114. doi: 10.1016/j.psyneuen.2018.02.034.
  6. Frere P.B., Vetter N.C., Artiges E., Filippi I., Miranda R., Vulser H., Paillère-Martinot M.-L., Ziesch V., Conrod P., Cattrell A., Walter H., Gallinat J., Bromberg U., Jurk S., Menningen E., Frouin V., Papadopoulos Orfanos D., Stringaris A., Penttilä J., Van Noort B., Grimmer Y., Schumann G., Smolka M.N., Martinot J.-L., Lemaître H. // NeuroImage. 2020. V. 210. P. 116441. doi: 10.1016/j.neuroimage.2019.116441.
  7. Simerly R.B., Swanson L.W., Chang C., Muramatsu M. // J. Comp. Neurol. 1990. V. 294. P. 76–95. doi: 10.1002/cne.902940107.
  8. Cahill L., Uncapher M., Kilpatrick L., Alkire M.T., Turner J. // Learn. Mem. 2004. V. 11. P. 261–266. doi: 10.1101/lm.70504.
  9. Cooke B.M., Stokas M.R., Woolley C.S. // J. Comp. Neurol. 2007. V. 501. P. 904–915. doi: 10.1002/cne.21281.
  10. Kilpatrick L.A., Zald D.H., Pardo J.V., Cahill L.F. // NeuroImage. 2006. V. 30. P. 452–461. doi: 10.1016/j.neuroimage.2005.09.065.
  11. Clarke L.E., Barres B.A. // Nat. Rev. Neurosci. 2013. V. 14. P. 311–321. doi: 10.1038/nrn3484.
  12. Nägler K., Mauch D.H., Pfrieger F.W. // J. Physiol. 2001. V. 533. P. 665–679. doi: 10.1111/j.1469-7793.2001.00665.x.
  13. Pfrieger F.W., Barres B.A. // Science. 1997. V. 277. P. 1684–1687. doi: 10.1126/science.277.5332.1684.
  14. Johnson R.T., Breedlove S.M., Jordan C.L. // Astrocytes in the Amygdala / In Vitamins & Hormones. Elsevier, 2010. Vol. 82. P 23–45. doi: 10.1016/S0083-6729(10.82002-3.
  15. Mong J.A., Kurzweil R.L., Davis A.M., Rocca M.S., McCarthy M.M. // Horm. Behav. 1996. V. 30. P. 553–562. doi: 10.1006/hbeh.1996.0058.
  16. Milner T.A., McEwen B.S., Hayashi S., Li C.J., Reagan L.P., Alves S.E. // J. Comp. Neurol. 2001. V. 429. P. 355–371.
  17. Johnson R.T., Breedlove S.M., Jordan C.L. // J. Comp. Neurol. 2013. V. 521. P. 2298–2309. doi: 10.1002/cne.23286.
  18. Khazipov R., Zaynutdinova D., Ogievetsky E., Valeeva G., Mitrukhina O., Manent J.-B., Represa A. // Front. Neuroanat. 2015. V. 9. doi: 10.3389/fnana.2015.00161.
  19. Paxinos G., Watson C. // The Rat Brain in Stereotaxic Coordinates, 3. ed. / Academic Press: San Diego, Calif., 1997.
  20. Martinez F.G., Hermel E.E.S., Xavier L.L., Viola G.G., Riboldi J., Rasia-Filho A.A., Achaval M. // Brain Res. 2006. V. 1108. P. 117–126. doi: 10.1016/j.brainres.2006.06.014.
  21. Conejo N.M., González‐Pardo H., Cimadevilla J.M., Argüelles J.A., Díaz F., Vallejo‐Seco G., Arias J.L. // J. Neurosci. Res. 2005. V. 79. P. 488–494. doi: 10.1002/jnr.20372.
  22. Immenschuh J., Thalhammer S.B., Sundström-Poromaa I., Biegon A., Dumas S., Comasco E. // Biol. Sex Differ. 2023. V. 14. P. 54. doi: 10.1186/s13293-023-00541-8.
  23. Brenner M., Messing A. // ASN Neuro. 2021. V. 13. P. 175909142098120. doi: 10.1177/1759091420981206.
  24. Khan M.M., Hadman M., Wakade C., De Sevilla L.M., Dhandapani K.M., Mahesh V.B., Vadlamudi R.K., Brann D.W. // Endocrinology. 2005. V. 146. P. 5215–5227. doi: 10.1210/en.2005-0276.
  25. Elmariah S.B., Hughes E.G., Oh E.J., Balice-Gordon R.J. // Neuron Glia Biol. 2004. V. 1. P. 339–349. doi: 10.1017/S1740925X05000189.
  26. Bushong E.A., Martone M.E., Jones Y.Z., Ellisman M.H. // J. Neurosci. 2002. V. 22. P. 183–192. doi: 10.1523/JNEUROSCI.22-01-00183.2002.
  27. Reeves A.M.B., Shigetomi E., Khakh B.S. // J. Neurosci. 2011. V. 31. P. 9353–9358. doi: 10.1523/JNEUROSCI.0127-11.2011.
  28. Bondi H., Bortolotto V., Canonico P.L., Grilli M. // Neurobiol. Aging. 2021. V. 100. P. 59–71. doi: 10.1016/j.neurobiolaging.2020.12.018.
  29. Tavares G., Martins M., Correia J.S., Sardinha V.M., Guerra-Gomes S., Das Neves S.P., Marques F., Sousa N., Oliveira J.F. // Brain Struct. Funct. 2017. V. 222. P. 1989–1999. doi: 10.1007/s00429-016-1316-8.
  30. Baldwin K.T., Murai K.K., Khakh B.S. // Trends Cell Biol. 2023. S0962892423002040. doi: 10.1016/j.tcb.2023.09.006.
  31. Nedergaard M., Ransom B., Goldman S.A. // Trends Neurosci. 2003. V. 26. P. 523–530. doi: 10.1016/j.tins.2003.08.008.
  32. Krebs-Kraft D.L., Hill M.N., Hillard C.J., McCarthy M.M. // Proc. Natl. Acad. Sci. 2010. V. 107. P. 20535–20540. doi: 10.1073/pnas.1005003107.
  33. Mohr M.A., Michael N.S., DonCarlos L.L., Sisk C.L. // Dev. Cogn. Neurosci. 2022. V. 57. P. 101141. doi: 10.1016/j.dcn.2022.101141.
  34. Johnson R.T., Schneider A., DonCarlos L.L., Breedlove S.M., Jordan C.L. // J. Comp. Neurol. 2012. V. 520. P. 2531–2544. doi: 10.1002/cne.23061.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Этапы обработки изображения астроцита от микрофотографии до графа-скелетона на примере более (а–в) и менее (г–е) разветвленных клеток. а, г – микрофотография астроцита, б, д – бинаризованное изображение, в, е – скелетонизированное изображение. Шкала – 10 мкм.

Скачать (160KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Результаты статистической обработки полученных морфологических характеристик. а – увеличение плотности популяции астроцитов в базолатеральном ядре миндалины с возрастом: F(1, 26) = 5.46, p = 0.027, нет эффекта пола. б – увеличение средней длины ребра графа-скелетона обнаружено у самок, но не у самцов: “пол”*“возраст” – (F(1, 22) =4 .52, p = 0.045), самцы ПД18 vs самки ПД18 – p = 0.040, самки ПД18 vs самки ПД30 ‒ (p = 0.011) (Тьюки post hoc). Среднее значение по группе отмечено горизонтальной полосой.

Скачать (101KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».