Refine
Has Fulltext
- yes (3) (remove)
Is part of the Bibliography
- yes (3) (remove)
Document Type
- Journal article (2)
- Doctoral Thesis (1)
Keywords
- structured illumination microscopy (3) (remove)
Institute
Correlating molecular labeling at the ultrastructural level with high confidence remains challenging. Array tomography (AT) allows for a combination of fluorescence and electron microscopy (EM) to visualize subcellular protein localization on serial EM sections. Here, we describe an application for AT that combines near-native tissue preservation via high-pressure freezing and freeze substitution with super-resolution light microscopy and high-resolution scanning electron microscopy (SEM) analysis on the same section. We established protocols that combine SEM with structured illumination microscopy (SIM) and direct stochastic optical reconstruction microscopy (dSTORM). We devised a method for easy, precise, and unbiased correlation of EM images and super-resolution imaging data using endogenous cellular landmarks and freely available image processing software. We demonstrate that these methods allow us to identify and label gap junctions in Caenorhabditis elegans with precision and confidence, and imaging of even smaller structures is feasible. With the emergence of connectomics, these methods will allow us to fill in the gap-acquiring the correlated ultrastructural and molecular identity of electrical synapses.
Opsin 1 and Opsin 2 of the corn smut fungus ustilago maydis are green light-driven proton pumps
(2019)
In fungi, green light is absorbed by rhodopsins, opsin proteins carrying a retinal molecule as chromophore. The basidiomycete Ustilago maydis, a fungal pathogen that infects corn plants, encodes three putative photoactive opsins, called ops1 (UMAG_02629), ops2 (UMAG_00371), and ops3 (UMAG_04125). UmOps1 and UmOps2 are expressed during the whole life cycle, in axenic cultures as well as in planta, whereas UmOps3 was recently shown to be absent in axenic cultures but highly expressed during plant infection. Here we show that expression of UmOps1 and UmOps2 is induced by blue light under control of white collar 1 (Wco1). UmOps1 is mainly localized in the plasma membrane, both when expressed in HEK cells and U. maydis sporidia. In contrast, UmOps2 was mostly found intracellularly in the membranes of vacuoles. Patch-clamp studies demonstrated that both rhodopsins are green light-driven outward rectifying proton pumps. UmOps1 revealed an extraordinary pH dependency with increased activity in more acidic environment. Also, UmOps1 showed a pronounced, concentration-dependent enhancement of pump current caused by weak organic acids (WOAs), especially by acetic acid and indole-3-acetic acid (IAA). In contrast, UmOps2 showed the typical behavior of light-driven, outwardly directed proton pumps, whereas UmOps3 did not exhibit any electrogenity. With this work, insights were gained into the localization and molecular function of two U. maydis rhodopsins, paving the way for further studies on the biological role of these rhodopsins in the life cycle of U. maydis.
Die Technik der strukturierten Beleuchtungsmikroskopie (structured illumination microscopy, SIM) ist eine etablierte ultrastrukturelle Aufnahmemethode, die der hochauflösenden Visualisierung intrazellulärer Strukturen dient. In der Ophthalmologie findet diese Art der Bildgebung bisher wenig Anwendung.
SIM ermöglicht die histologische Darstellung retinaler Strukturen, wie der Zellen des humanen retinalen Pigmentepithels (RPE). In den Zellen des RPE reichern sich Granula an, die für die Autofluoreszenz-Bildgebung von Bedeutung sind. Anhand der Morphologie und autofluoreszierenden Merkmale lassen sich grundsätzlich drei Granulatypen im RPE unterscheiden: Melanosomen (M), Melanolipofuszin (ML)- und Lipofuszin (L)-Granula. Die Anwendung der SIM ermöglicht die präzise Darstellung und Differenzierung dieser autofluoreszierenden Strukturen, sowie die Bestimmung ihrer Anzahl und Lokalisation.
Ziel der Arbeit ist die Darstellung der im humanen RPE lokalisierten Granula mithilfe der SIM. Anhand der unterschiedlichen Autofluoreszenz (AF) der Granula können diese innerhalb des RPE-Zellkörpers klassifiziert, sowie deren Anzahl und Dichte analysiert werden. Diese Analyse wird in Altersgruppen und Retinalokalisationen differenziert. Zudem sind direkte Vergleiche zwischen der Histologie (SIM, ex vivo) und klinischen Aufnahmen (Fundusautofluoreszenz, in vivo) kaum existent. Durch Ermittlung der Gesamt-AF pro Zelle in Korrelation zu der intrazellulären Granuladichte und -verteilung soll eine neue Interpretationsebene ermöglicht werden.
Diese Arbeit soll helfen anhand der gewonnenen Daten die Stoffwechselmechanismen der Retina und deren Einfluss auf die Fundusautofluoreszenz (FAF) besser verstehen zu können. Sie soll insbesondere dazu beitragen bestehende und neue klinische FAF-Bildgebungsverfahren zu validieren, die Diagnostik pathologischer Prozesse der Retina zu optimieren und sowohl eine möglichst frühe Erkennung als auch präzise Prognostik zu ermöglichen.
Zudem sollen die Daten eine belastbare Basis darstellen, um die mit einem hohen Zeitaufwand verbundene manuelle Zellanalyse einer geschulten künstlichen Intelligenz zu überlassen. Damit könnte der Analyseprozess von Gewebeproben immens beschleunigt werden und in seiner Effizienz maximiert werden.