EM de volumen con Array Tomography multihaz
Técnicas de EM de volumen

Array Tomography multihaz

Alto rendimiento de grandes volúmenes de datos ultraestructurales

  • Adquisición muy rápida de detalles ultraestructurales
  • Tamaños de muestra que no pueden capturarse con otras tecnologías
  • Características estadísticas con una relevancia cuantitativa hasta ahora inalcanzable

EM de volumen con Array Tomography multihaz

En la tomografía de matriz, las secciones en serie se captan con SEM y luego se reconstruyen digitalmente para crear un conjunto de datos en 3D. Un microscopio electrónico de barrido multihaz (ZEISS MultiSEM) combina hasta 91 haces de electrones para acelerar considerablemente la adquisición de imágenes. La tomografía de matriz multihaz puede captar imágenes de volúmenes de más de un milímetro cúbico con una resolución nanométrica, ideal para campos como la conectómica. La tomografía de matriz multihaz podría utilizarse incluso para cartografiar grandes redes neuronales, como el cerebro completo de un ratón.

Representación esquemática de un flujo de trabajo típico

Preparación de muestras con Array Tomography multihaz

1

Una muestra sumergida en resina se divide en una matriz de secciones en serie con un grosor de entre 30 y 70 nm cada una, y se colocan en un portamuestras en el mismo orden en que se cortaron.

Adquisición de imágenes con Array Tomography multihaz

2

Cada sección en serie se capta en el microscopio electrónico de barrido multihaz (ZEISS MultiSEM).

Segmentación de procesamiento

3

Las imágenes de microscopio electrónico adquiridas se procesan y alinean digitalmente en un conjunto de datos en 3D. Los compartimentos celulares se pueden identificar y segmentar.

Análisis de visualización en 3D

4

El conjunto segmentado de datos en 3D se puede visualizar, estudiar y analizar estadísticamente.

Ejemplos de aplicación

Comprender la conectividad neuronal del tejido cerebral a mayor escala

Características estadísticas de las conexiones neuronales con una relevancia cuantitativa hasta ahora inalcanzable

El cerebro es un órgano complejo con millones de conexiones neuronales y vías de señalización. Entender la relación entre la estructura y la función del tejido cerebral ayudará a comprender las redes neuronales complejas y, a largo plazo, a tratar ciertas patologías a través de intervenciones médicas.

La captura de imágenes a gran escala y de alta resolución ayuda a estudiar estas conexiones neuronales en el cerebro. En el caso de muestras pequeñas de cerebro, el tiempo necesario para capturar un conjunto completo de datos en 3D es considerable, pero factible con la tecnología adecuada. Al utilizar múltiples haces de electrones en paralelo, ZEISS MultiSEM permite adquirir datos de imágenes con una velocidad sin precedentes, lo que posibilita la captura de imágenes del cerebro completo de un ratón.

Las imágenes que aparecen a continuación muestran varios factores de zoom de las mismas secciones de un cerebro de ratón obtenidas con ZEISS MultiSEM 505 con 61 haces de electrones. Muestra cortesía de J. Lichtman, Universidad de Harvard, EE. UU.

Mosaico ensamblado de un milímetro cuadrado captado con un tamaño de píxel de 4 nm en 6,5 minutos de un corte de cerebro de 30 nm de grosor, preparado con un protocolo de tinción de alto contraste y cortado con un ATUMtome, un ultramicrótomo que recoge secciones en una cinta.
Mosaico ensamblado de un milímetro cuadrado captado con un tamaño de píxel de 4 nm en 6,5 minutos de un corte de cerebro de 30 nm de grosor, preparado con un protocolo de tinción de alto contraste y cortado con un ATUMtome, un ultramicrótomo que recoge secciones en una cinta.

Mosaico ensamblado de un milímetro cuadrado captado con un tamaño de píxel de 4 nm en 6,5 minutos de un corte de cerebro de 30 nm de grosor, preparado con un protocolo de tinción de alto contraste y cortado con un ATUMtome, un ultramicrótomo que recoge secciones en una cinta.

Campos de visión multihaz (mFoV) hexagonales individuales reunidos mediante un conjunto ejemplar de siete mFoV tomados del conjunto de datos anterior.
Campos de visión multihaz (mFoV) hexagonales individuales reunidos mediante un conjunto ejemplar de siete mFoV tomados del conjunto de datos anterior.

Campos de visión multihaz (mFoV) hexagonales individuales reunidos mediante un conjunto ejemplar de siete mFoV tomados del conjunto de datos anterior.

Campos de visión multihaz (mFoV) hexagonales individuales reunidos mediante un conjunto ejemplar de siete mFoV tomados del conjunto de datos anterior.

Ejemplo de un solo mFoV, compuesto por 61 mosaicos de imágenes individuales adquiridas con 61 haces de electrones en paralelo, que cubren más de 100 µm de izquierda a derecha, generalmente adquiridas en solo unos segundos.
Ejemplo de un solo mFoV, compuesto por 61 mosaicos de imágenes individuales adquiridas con 61 haces de electrones en paralelo, que cubren más de 100 µm de izquierda a derecha, generalmente adquiridas en solo unos segundos.

Ejemplo de un solo mFoV, compuesto por 61 mosaicos de imágenes individuales adquiridas con 61 haces de electrones en paralelo, que cubren más de 100 µm de izquierda a derecha, generalmente adquiridas en solo unos segundos.

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