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Análisis cuantitativo de imágenes de morfología axonal en modelo in vivo

Autores: Nemoz-Billet, Laurie; Brocard, Jacques; Ruggiero, Florence; Bretaud, Sandrine

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

Análisis cuantitativo de imágenes de morfología axonal en modelo in vivo


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Bioingeniería

Palabras clave

Cuantificación
Ramificación axonal
Función del circuito neural
Procesos de desarrollo
Regeneración
Mecanismos de enfermedad

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 28

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La cuantificación de la ramificación axonal es crucial para comprender la función de los circuitos neuronales, los procesos de desarrollo y regeneración, y los mecanismos de enfermedades. Los factores que regulan los patrones de arborización axonal y ajustan los circuitos neuronales son investigados por su implicación en diversos trastornos de conectividad cerebral. La falta de un método confiable y fácil de usar dificulta el análisis cuantitativo de la morfología axonal. Específicamente, los métodos para visualizar y cuantificar la compleja arborización axonal son difíciles de implementar y aplicar en la práctica. Nuestro estudio tuvo como objetivo desarrollar un método robusto pero simple de cuantificación que utilizara el análisis 2D de ImageJ y lo comparara con la visualización y análisis de imágenes 3D de Imaris. Utilizamos líneas transgénicas fluorescentes de pez cebra para realizar imágenes in vivo de los axones de neuronas motoras en desarrollo que reflejaban adecuadamente la complejidad de las redes axonales. Nuestro nuevo método, desarrollado en ImageJ, es fácil y rápido, lo que proporciona acceso a nueva información como la distribución colateral a lo largo del eje axonal. Este estudio describe procedimientos paso a paso que pueden aplicarse fácilmente a una variedad de organismos y sistemas in vitro. Nuestro estudio proporciona una base para una mayor exploración de los circuitos neuronales para obtener nuevas perspectivas sobre trastornos neuronales e intervenciones terapéuticas potenciales.

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