使用Resipher平台监测小鼠肌肉细胞中实时活细胞线粒体呼吸的协议
Matthew Triolo1, Mireille Khacho1
1Department of Biochemistry, Microbiology and Immunology, Center for Neuromuscular Disease (CNMD), Ottawa Institute of Systems Biology (OISB), Faculty of Medicine, University of Ottawa, Ottawa, ON K1H 8M5, Canada.
STAR protocols
|September 21, 2024
概括
这项研究引入了一种实时方法,用于测量肌肉干细胞和相关组织中的线粒体呼吸. 该平台允许随着时间的推移不断监测细胞呼吸系统的变化.
科学领域:
- 细胞生物学 细胞生物学
- 线粒体生理学线粒体生理学
- 生物技术是生物技术.
背景情况:
- 传统的线粒体功能测试只提供终点测量.
- 评估随着时间的推移线粒体呼吸的动态变化对于了解细胞健康和疾病至关重要.
- 现有的方法缺乏实时监测呼吸机动学的能力.
研究的目的:
- 介绍一种用于实时测量线粒体呼吸的新方案.
- 为了展示Resipher平台用于动态呼吸分析的应用.
- 为各种细胞类型提供可适应的可复制方法.
主要方法:
- 利用Resipher平台进行实时氧气消耗分析.
- 开发了一种准备和培养肌肉干细胞,初级骨肌肉和C2C12神经质细胞的协议.
- 包括细胞制备,媒介处理,软件设置和数据分析的详细步骤.
主要成果:
- 在多种细胞类型中成功测量了实时线粒体呼吸.
- 该协议使呼吸系统变化的持续监测成为可能,克服了终点测试的局限性.
- 证明了该方法对各种细胞模型的适应性.
结论:
- 本方案提供了一种可靠的实时线粒体呼吸评估方法.
- 这种技术增强了细胞生物能学和线粒体动态学的研究.
- 该平台提供了一个有价值的工具,用于调查在各种生物背景下线粒体的功能.
