Quantitative mikroskopische Charakterisierung von lipid droplets in chronisch HCV-infizierten Leberkrebszellen nach Stimulation mit Fettsäuren

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Dokumentart: Bachelor Thesis
Institut: Department Biotechnologie
Sprache: Deutsch
Erstellungsjahr: 2015
Publikationsdatum:
SWD-Schlagwörter: Hepatitis-C-Virus , Lipidstoffwechsel , Mikroskopie
DDC-Sachgruppe: Biowissenschaften, Biologie

Kurzfassung auf Deutsch:

Die Infektion mit dem Hepatitis C-Virus (HCV), einem einsträngigen RNA-Virus und Vertreter der Flaviviridae, kann bei chronischen Verläufen die Ausbildung von Leberzirrhosen, Fibrosen, Steatosen (Fettleber) oder Leberkrebs zur Folge haben. Hepatitis C-Viren sind zur Vermehrung auf den zellulären Lipidstoffwechsel angewiesen. Das Assemblieren neuer Viren geschieht beispielsweise an zellulären lipid droplets (LD, Speicherorganellen für neutrale Lipide). Der Lipidmetabolismus einer Zelle kann durch die Behandlung mit verschiedenen Fettsäuren aber auch durch HCV-Infektion beeinflusst werden. Ziel dieser Arbeit war die quantitative Untersuchung der Größe und Verteilung von lipid droplets in chronisch HCV-infizierten Zellen nach Stimulation mit verschiedenen Fettsäuren mittels Konfokal-Mikroskopie. Eine 24-stündige Behandlung chronisch HCV-infizierter Huh7.5-Zellen mit gesättigten, einfach- und mehrfachungesättigten Fettsäuren hat gezeigt, dass das Gesamtvolumen der lipid droplets dieser Zellen durch die Behandlung meist leicht erhöht wird. Die Anzahl der lipid droplets pro Zelle variierte stark und lässt keinen Trend zwischen den Behandlungen erkennen. Die Unterschiede zwischen behandelten und unbehandelten Zellen hinsichtlich der einzelnen durchschnittlichen LD-Volumina fallen insgesamt gering aus, einige Fettsäuren können die Volumen der einzelnen lipid droplets in Zellen jedoch im Mittel signifikant erhöhen. Ein weiterer Teil dieser Arbeit war, die Bildverarbeitung für die volumetrische Auswertung der Daten zu optimieren. Es hat sich gezeigt, dass die Dekonvolution als Bildverarbeitungsschritt für die nachfolgende Darstellung und Quantifizierung in 3D eine positive Wirkung aufweist. Der hier verwendete Blind-Algorithmus ermöglichte die aufgenommenen Signale der lipid droplets gleichmäßig darzustellen und schärfer abzugrenzen, was die Segmentierung wesentlich vereinfacht hat.

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