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搭载稀疏解卷积算法的Sparse-SIM在高分辨活细胞成像的应用

2021-12-02     来源:本站     点击次数:401

突破丨超快低光毒60nm超高分辨活细胞成像

李浩宇/陈良怡团队 合作发明计算超分辨图像重建算法,稳定提升荧光显微镜2倍分辨率

本文作者:北京大学 杜珂 博士

20211116日,哈尔滨工业大学 李浩宇教授(超视计首席专家)团队与 北京大学 陈良怡教授(超视计首席科学家)团队合作,以封面论文的形式在 Nature Biotechnology 上发表Sparse deconvolution improves the resolution of live-cell super-resolution fluorescence microscopy1】。

这篇文章提出了 稀疏解卷积(Sparse deconvolution方法,可突破现有荧光显微系统的光学硬件限制,首次实现通用计算荧光超分辨率成像,可提供目前活细胞光学成像中超高空间分辨率(60nm下,速度更快(564Hz成像时间更长(1小时以上)的超分辨成像。

稀疏解卷积(Sparse deconvolution)是基于荧光图像的分辨率提高等价于图像的相对稀疏性增加这个通用先验知识,结合陈良怡教授团队在2018Nature Biotechnology文章中提出的信号空时连续性先验知识【2】而发明的两步迭代解卷积算法。

稀疏解卷积(Sparse deconvolution)的出现,打破了基于光学硬件或者荧光探针的改进无法进一步提升活细胞时空分辨率的僵局。


  【活细胞超分辨成像小知识】  

2014年诺贝尔化学奖授予了荧光超分辨显微技术,利用荧光分子的化学开关特性(PALM/FPALM/STORM)或者物理的直接受激辐射现象(STED),实现超越衍射极限的超分辨成像。尽管如此,活细胞中的超分辨率成像仍然存在两个主要瓶颈:

1)超分辨率的光毒性限制了观察活细胞中精细生理过程;

2)受限于荧光分子单位时间内发出的光子数,时间和空间分辨率不可兼得。

受限于这个瓶颈,为了在活细胞上达到60 nm空间分辨率极限,现有超分辨率成像手段需要强照明功率(kW~MW/mm2)、特殊荧光探针和长曝光时间(> 2 s)。强照明功率引起的强漂白会破坏真实荧光结构的完整性,长曝光时间在图像重构时导致运动伪影,降低有效分辨率。

迄今为止,基于光学硬件或者荧光探针的改进无法进一步提升活细胞超分辨率的时空分辨率,实现毫秒尺度60 nm的时空分辨率成像。


 

稀疏结构光显微镜(Sparse-SIM)的搭建,正是使用了Olympus双层倒置荧光显微镜IX83配合高数值孔径(NA)油浸物镜实现。

值得一提的是,本次研究【1】与2018Nature Biotechnology发表的Hessian SIM文章【2】中,两篇超高分辨率研究文章均使用了Olympus独有的NA值高达1.7的超高分辨率物镜APON100XHOTIRF

  
 

超分辨成像征程的每一步,我们一直风雨兼程,与君同行,让文献里遥不可及的理论算法,化为您手上披荆斩棘的研究利器。

早在今年7月在全国生物物理大会上,奥林巴斯携手超视计科技,联合发布了SIM-ultimate转盘-结构光多模态超分辨系统Spinning Disk Confocal and Structured Illumination jointed Super-Resolution Microscope (点击此处了解详情)SIM-ultimate以奥林巴斯稳健、开放的转盘共聚焦系统为平台,搭载超视计超分辨率结构光(SIM)系统,及本次Nature Biotechnology发表的最新稀疏解卷积(Sparse deconvolution)算法,实现了空间分辨率可达60nm的三维、四色、长时间的活细胞超分辨成像,为各种尺度、各种应用场景的成像需求提供灵活系统的解决方案。

 

接下来,我们结合文章数据一起看看搭载了稀疏解卷积(Sparse deconvolution)算法 SIM-ultimate 可以实现哪些应用呢?

 

     1. 应用举例:DNA折纸标准样本验证     

为了在已知结构样本中验证分辨率的提升,研究者设计并合成了两个荧光标记位点的DNA折纸样本,每个位点用4~5Cy5标记。

当这些分子间距为60 nm80 nm100 nm时,它们在TIRF-SIM下几乎无法区分,但在经过稀疏解卷积重建后(Sparse-SIM,图1)可以很好地区分它们中间的距离。

整体结果可以用单分子定位显微镜ROSE3】交叉验证,与Sparse-SIM得到的DNA折纸的荧光对间距以及不同间距荧光对在玻片上的分布一致。

1Sparse-SIM解析不同距离DNA折纸样本。(a)在相同视场下,用配对Cy5标记不同距离(60 nm, 80 nm, 100 nm, 120 nm)的DNA折纸样品,用TIRF(左)、TIRF-SIM(中)和Sparse-SIM(右)成像。(b)在TIRFTIRF-SIMSparse-SIM下,黄色(60 nm)、蓝色(80 nm(80 nm)、绿色(100 nm)和红色(120 nm)框包围的放大区域。比例尺:(a2 μm;(b100 nm

 

 

     2. 应用举例:Sparse-SIM超快活细胞

成像揭示核孔结构和胰岛素囊泡早期融合孔道     

在活细胞成像中,稀疏结构光显微镜(Sparse-SIM)可以解析标记不同核孔蛋白(Nup35, Nup93, Nup98,或Nup107)的环状核孔结构,而它们在传统结构光显微镜(2D-SIM)下形状大小与100 nm荧光珠类似(图2c, 2d)。由于相机像素尺寸与孔径直径类似,测量的核孔拟合直径与Sparse-SIM的分辨率相当。校正后Nup35Nup107孔的直径分别为~66 ± 3 nm~97 ± 5 nm,而Nup98Nup93直径大小处于这个范围中(图2e, 2f),结果与以前用其他超分辨成像方法在固定细胞中获得的直径相符【4】。有趣的是,12分钟超分辨成像可以显示活细胞中核孔形状变化,这可能反映了核膜上的单个核孔复合物动态重新定向到焦平面或远离焦平面(图2g),这是其他超分辨方法难以观察到的。

 

 

2Sparse-SIM解析核孔蛋白动态过程。(c)Sparse-SIM观察活COS-7细胞中以Nup98-GFP标记的动态环状核孔的典型例子,持续时间超过10分钟。上下区域分别显示2D-SIMSparse-SIM下的图像。(d)比较 (c)中青色框中的核孔结构快照与100 nm荧光珠在不同重建方法(2D-SIM20RL解卷积后、50RL解卷积后、Sparse-SIM)下的结果。(e)由于核孔的大小与Sparse-SIM的分辨率和像素大小相当,按照Supplementary Note 9.1的协议(详情请见文章),分别推导出Nup35-GFP(红色)、Nup98-GFP(黄色)、Nup93-GFP(绿色)和Nup107-GFP(青色)标记的核孔结构的实际直径。(fNup3566 ± 3 nm, n=30)、Nup9875 ± 6 nm, n=40)、Nup9379 ± 4 nm, n = 40)、Nup10797 ± 5nm ,n = 40)的平均直径环。左右两幅蒙太奇分别为传统Wiener重构或稀疏解卷积后的结果。(g)在6个时间点对 (c)中的品红色方框放大并显示。比例尺:(c500 nm;(d, g, f100 nm

 

通过滚动重建,Sparse-SIM的时间分辨率可达564Hz,识别出来INS-1细胞中VAMP2-pHluorin标记的、更小的胰岛素囊泡融合孔道(如~61 nm孔径)。它们在囊泡融合的早期出现,孔径小(平均直径~87 nm),持续时间短(9.5 ms),不能被之前传统的TIRF-SIM所识别【2】。另一方面,鉴别出来的稳定融合孔在囊泡融合的后期出现,孔径大(平均直径~116 nm),持续时间长(47 ms),是之前看到的结构【2】。值得一提的是,虽然这里发现的囊泡早期融合孔状态很难被其他的超分辨率成像手段所直接验证,但是它们的发生频率与30多年前用快速冷冻蚀刻电子显微镜所观察到的小的融合孔发生概率远低于大的融合孔现象相吻合【6】。
     3. 应用举例:稀疏解卷积是提升荧光显微镜分辨率的通用方法     与当下热门的深度学习超分辨率显微重建不同,信号的空时连续性、高空间分辨率导致的荧光图像相对稀疏性这两个先验知识,是荧光显微成像的通用先验知识,不依赖于样本的形态以及特定的荧光显微镜种类。因此,稀疏解卷积是通用荧光显微计算超分辨率成像算法,可被广泛应用于提升其他荧光显微模态分辨率,观察不同种类细胞器的精细结构及动态(图3)。

3: 稀疏解卷积广泛应用于提升不同显微成像模态空间分辨率,揭示各类细胞器精细结构动态。

比如稀疏解卷积增强的商业超分辨转盘共焦结构光显微镜(SD-SIM)【7】,可以实现XY方向90纳米nmZ方向250nm 纳米的空间分辨率,清晰记录分裂期7 μm深度内的全细胞内所有线粒体外膜网络(图4)。同样,若稀疏解卷积增强与商业SD-SIM结合,因此,在SIM-ultimate系统上可以很容易实现活细胞上的三维、四色超分辨率成像。

此外,稀疏解卷积还可以与膨胀显微镜(ExM)【8】结合,解析细胞膨胀后的复杂结构;也可以与宽场、点扫描的共聚焦、膨胀显微镜(ExM)【8】、受激辐射损耗显微镜(STED)【9】以及微型化双光子显微镜(FHIRM-TPM 2.0)【10】结合,实现近两倍的空间分辨率提升。因此,稀疏解卷积的提出,将帮助使用各种各样荧光显微镜的生物医学研究者更好地分辨细胞中的精细动态结构。

4: Sparse SD-SIM解析活细胞三维线粒体外膜网络。(k)活体COS-7细胞的线粒体外膜(Tom20-mCherry标记)的三维分布,颜色表征深度。(lSD-SIM原始数据与Sparse SD-SIM的水平(左)和垂直(右)的白色框区域放大展示。比例尺:(k5 μm;(l1 μm

总之,通过稀疏解卷积算法Sparse deconvolution来实现计算荧光超分辨率成像,与目前基于特定物理原理或者特殊荧光探针的超分辨率方法都不相同。与超快结构光超分辨显微镜结合形成的Sparse-SIM是目前活细胞光学成像中,分辨率更高(60纳米)、速度更快(564/秒)、成像时间更长(1小时以上)的超分辨光学显微成像手段。

 

 

     4. SIM-ultimate: 摘星揽月 触手可得     



 

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哈尔滨工业大学博士生赵唯淞、北京大学博士后赵士群、李柳菊为共同第一作者,哈尔滨工业大学仪器科学与工程学院李浩宇教授和北京大学未来技术学院陈良怡教授为论文共同通讯作者,共同作者还包括哈尔滨工业大学谭久彬院士、刘俭教授,北京大学毛珩博士,生科院成像平台单春燕博士和华南师范大学刘彦梅教授。参与合作的实验室包括武汉大学宋保亮教授、北京大学陈兴教授、中科院国家纳米科学中心丁宝全教授和生物物理所纪伟教授等。该项工作得到北京大学膜生物学重点实验室、麦戈文脑研究所、北大-清华生命科学联合中心、北京智源人工智能研究院的支持,也是多模态跨尺度国家生物医学成像设施建设过程中的重要成果。
原文链接:https://doi.org/10.1038/s41587-021-01092-2




参考文献:

[1] Weisong Z, Shiqun Z, Liuju L, et al. Sparse deconvolution improves the resolution of live-cell super-resolution fluorescence microscopy [J]. Nature biotechnology, 2021: DOI: https://doi.org/10.1038/s41587-021-01092-2.

[2] Huang X, Fan J, Li L, et al. Fast, long-term, super-resolution imaging with Hessian structured illumination microscopy [J]. Nature biotechnology, 2018, 36(5): 451-459.

[3] Gu L, Li Y, Zhang S, et al. Molecular resolution imaging by repetitive optical selective exposure [J]. Nature Methods, 2019, 16(11): 1114-1118.

[4] Szymborska A, Marco A d, Daigle N, et al. Nuclear pore scaffold structure analyzed by super-resolution microscopy and particle averaging [J]. Science, 2013, 341(6146): 655-658.

[6] Ornberg R L, Reese T S. Beginning of exocytosis captured by rapid-freezing of Limulus amebocytes [J]. The Journal of Cell Biology, 1981, 90: 40 - 54.

[7] Schulz O, Pieper C, Clever M, et al. Resolution doubling in fluorescence microscopy with confocal spinning-disk image scanning microscopy [J]. PNAS, 2013, 110(52): 21000-21005.

[8] Sun D-E, Fan X, Shi Y, et al. Click-ExM enables expansion microscopy for all biomolecules [J]. Nature Methods, 2021, 18: 107–113.

[9] Hell S W, Wichmann J. Breaking the diffraction resolution limit by stimulated emission: stimulated-emission-depletion fluorescence microscopy [J]. Optics Letters, 1994, 19(11): 780-782.

[10] Zong W, Wu R, Chen S, et al. Miniature two-photon microscopy for enlarged field-of-view, multi-plane and long-term brain imaging [J]. Nature Methods, 2021, 18(1): 46-49.

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