FluoTag-X4抗GFP单结构域抗体与天然GFP信号高度相关,在定量共定位方面优于传统GFP抗体。
在以下方法中,应通过原生GFP信号与抗体染色信号的共定位研究来突出这一优势。对转基因小胶质细胞CX3CR1-GFP+/-小鼠(Jung等人,2000年)的脑切片进行了免疫组织化学染色,使用的是FluoTag?-X4抗GFP抗体或传统的间接免疫染色。
通过合并图片、散点图和相关系数分析共定位
共定位可以在两个荧光信号的合并图片中可视化。原生GFP通道(绿色 - 图1A,2A)和抗体染色通道(红色 - 图1B,2B)的重叠像素显示为黄色(图1C,2C)。合并图片清楚地显示,FluoTag?-X4抗GFP染色结果在微胶质细胞的不同区域产生了均匀的共定位,而传统染色在微胶质细胞的不同区域产生了波动。细胞核显示出明亮的原生GFP信号,但只有非常微弱的抗体染色(图2A-C,星号),这可能是由于传统抗体进入细胞核的穿透性较差或空间障碍所致。相比之下,微胶质细胞的突起与GFP信号相比,在抗体染色下显得更亮(图2A-C,箭头),很可能是由于二级试剂的高放大作用。散点图是另一种有用的工具,用于可视化共定位(ImageJ,Dunn等人,2011)。在这里,每个像素的颜色强度相互对比(图1D,2D)。在高共定位的情况下,点会围绕一条直线聚集,如图1D中可以很好地看到。
图1:使用单域FluoTag?-X4抗GFP抗体的直接免疫染色。
(A)原生GFP信号,
(B)FluoTag?-X4抗GFP抗体(AB)染色,
(C)合并图片以及
(D)带有皮尔逊相关系数(PCC)的散点图。
图2:使用传统抗GFP抗体的间接免疫染色。
(A)原生GFP信号,
(B)传统抗体(AB)染色,
(C)合并图片以及
(D)带有皮尔逊相关系数(PCC)的散点图。
这两种可视化方法,合并图片和散点图,都表明FluoTag?-X4抗GFP染色与原生GFP信号的相关性高于传统染色。接下来,使用皮尔逊相关系数(PCC)量化了相关性,这是一个稳健的工具,不受增益或偏移的影响(ImageJ,Adler等人,2010,Bolte等人,2006)。如果完全正相关,PCC为1;如果没有相关性,PCC为0。量化显示,FluoTag?-X4抗GFP-At542与原生GFP信号的相关性令人印象深刻,PCC为0.9732(图1D),而传统间接抗体染色与原生GFP信号的相关性仅为0.7676(图2D)。对每组三张图片的分析确认了这一结果,具有高度的统计显著性p<0.001。
这个实验再次说明,小的直接结合的单域抗体具有单价结合特性,显示出非常好的组织穿透性,并产生准确反映给定蛋白表达水平和分布的染色模式。它们不受二级试剂高放大作用的影响,这使得它们在定量共定位研究中优于传统的间接免疫染色。
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文献参考:
Adler et al., 2010: Quantifying Colocalization by Correlation: The Pearson Correlation Coefficient is Superior to the Mander’s Overlap Coefficient. PMID: 20653013
Bolte et al., 2006: A guided tour into subcellular colocalization analysis in light microscopy. PMID: 17210054
Dunn et al., 2011: A practical guide to evaluating colocalization in biological microscopy. PMID: 21209361
Jung et al., 2000: Analysis of Fractalkine Receptor CX3CR1 Function by Targeted Deletion and Green Fluorescent Protein Reporter Gene Insertion. PMID: 10805752
Prasher et al., 1992: Primary structure of the Aequorea victoria green-fluorescent protein. PMID: 1347277
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