Name: 促进药物发现:斑马鱼在一个自动化的高含量检测炎症 (视频) | JoVE Journal
Uploaded: 2012-07-16T13:00:00.000+00:00
Duration: 7 min 50 s
Description: 了解利用斑马鱼幼鱼进行高通量化学诱导炎症检测的方法，通过自动化显微镜和定制软件定量分析白细胞浸润。该技术可同时诱导数百个个体的炎症反应，实现实验自动化，适用于免疫调节生物活性物质的筛选与药物发现研究。

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感谢 Nadeshda Wolf、Nadine Eschen 和 Susanne Delong 在动物饲养方面提供的出色支持。CW 获得了亥姆霍兹研究项目“BioInterfaces 国际研究生院”（BIFIGS）提供的博士奖学金支持。CG 获得了卡尔斯鲁厄理工学院研究种子基金（KIT-RISC）以及第七个欧洲共同体框架计划内的玛丽·居里国际回归基金（PIRG07-GA-2010-267552）的进一步资助。AHS 获得了 BOLD（肝脏与胰腺发育及疾病生物学）——玛丽·居里初始培训网络（238821）的支持。UL 获得了 Dopaminet FP7（第七框架计划）（223744）的支持。

1. 动物操作
进行ChIn检测时，使用纯合双转基因cldnB::GFP/lysC::DsRED2鱼与AB（野生型）鱼群体交配后产生的3 dpf幼鱼。通过自然产卵收集胚胎，并在培养皿中用E3培养基（5 mM NaCl、0.17 mM KCl、0.33 mM CaCl2、0.33 mM MgSO4和0.1%亚甲蓝，pH平衡至7.0）于29 °C条件下培养。每个培养皿中胚胎密度必须控制在每皿不超过50–70个。
2. 幼虫分选
在荧光体视显微镜下检查所有幼虫的荧光报告基因表达、自发性炎症以及与年龄相符的发育情况。
3. 筛选培养基的制备（务必新鲜配制）
配制不含亚甲蓝但添加DMSO（终浓度1%）和MS222（0.05 g/L）的E3培养基。
4. 硫酸铜溶液的配制（务必新鲜配制）
首先称取CuSO4（Mr=159.6 g/mol），用dH2O配制20 mM的储备液。用E3/DMSO(1%)/MS-222将20 mM储备液稀释配制120 μM的CuSO4工作液。避光保存CuSO4溶液。
5. 384孔板制备（Greiner 384孔微孔板）
使用反向移液法，预先向每个孔中加入 20 μl 的 E3/DMSO(1%)/MS-222。为避免损伤胚胎，需使用孔径增大的移液枪头，可通过剪切枪头使其孔径达到 2 mm 来实现。将单个幼鱼转移至含 74 μl 培养基的孔中（未处理对照组为 84 μl）。如有必要，可使用柔性 Eppendorf Microloader 移液枪头（Eppendorf；5242 956.003）将幼鱼在孔内调整为侧卧位置。
使用机器人液体处理工作站进行以下所有液体操作步骤，以确保同时处理所有幼虫。
6. 药物处理
用移液器上下吹打5次，混匀药物储备板中的化合物。向每个孔中加入16 μl的7.5倍浓度药物储备液，并吹打混匀5次。调整移液枪头在孔内的位置，避免损伤幼虫，并以10 μl/s的速度加入培养基。在孔内吹打混匀培养基4次，以确保药物在孔内均匀分布。
7. 孵育
将筛选板在29 °C孵育1小时，表面用铝箔覆盖，以保护化合物以及CuSO4免受光照。
8. 化学损伤
除阴性对照外，向每个孔中加入10 μl 120 μM CuSO4工作溶液，混匀4次，再于29 °C孵育1小时。
9. 清洗
每次加入 20 μl 培养基，重复两次，共移除并更换每孔 80 μl 培养基，以去除化合物和 CuSO4。
10. 图像采集
在初次铜处理后90分钟，于倒置自动显微镜（例如：Olympus scan^R）上开始图像采集。设置初始z轴位置，使左右后侧线的神经丘可见。使用4倍物镜（数值孔径 = 0.13），每小时对每个孔进行一次成像，采集明场、Cy3和GFP通道的图像，共采集4个焦平面（间距50 μm）。
如有需要，可提供有关图像和数据处理的更多信息。
11. 图像处理
1. 数据排序
原始图像通过我们定制的 LabView 软件脚本进行处理。图像处理流程中的第一步是根据通道、孔板和时间点信息，对来自显微镜生成数据文件夹中的原始图像进行分类排序。
2. 扩展焦距
随后，软件会从每个通道的4个焦平面生成扩展焦距图像。
3. RGB叠加
最后一步是将三个通道的扩展焦距图像合并，得到最终的 RGB 叠加图像。
4. 自动化神经丘检测
一种模式识别工具（LabView Rapid IA 原型开发工具）可在 RGB 叠加图像中识别神经丘，并在神经丘周围创建一个经验定义的兴趣区域。
5. 定量分析
在定义的损伤后感觉细胞周围经验性感兴趣区域内，对红色荧光标记的白细胞（以红色像素反映）进行计数，从而获得主要的读出结果 p百分比 area o被占据的 l白细胞（Paol）。平均而言，95.27 ± 2.11%（FDA1）和 95.12 ± 1.56%（FDA2）的孔（幼虫）被正确检测，并进入后续数据处理。原始数据输出（Paol 每个检测到的神经丘的数据均存储在txt文件中，并作为MATLAB脚本进一步处理原始数据的输入。
12. 数据处理
1. iMaps
通过使用所谓的炎症图谱（iMaps）以颜色编码的方式对原始数据输出Paol进行图形化可视化，可评估单个实验的成功与否（图2）。亮绿色表示较高的初始炎症指数；黑色表示无炎症。这种快速概览有助于迅速识别失败的实验，从而将其排除在后续数据分析之外。
2. 对照组的平均值计算
每块实验板包含320种化合物，每种化合物在每个时间点仅反映一个数据点，同时包含32个阳性对照和32个阴性对照。32个对照重复实验的数据取平均值并计算标准差。对于对照，仅纳入在2个标准差范围内的数据点。
3. 标准化
标准化通过电子表格分析完成。以DMSO作为阴性对照，其平均值设为0；铜对照的最高平均Paol值设为1，从而使阳性与阴性对照之间的最大差异为1。每个化合物的Paol值在实验板上相对于相应对照进行线性插值或外推。
4. 最终读数：炎症指数
在完成足够数量的重复实验（即15次）后，将重复实验的归一化原始数据取平均值，得到最终读数——炎症指数。铜对照组的初始炎症指数在零时间点设为100%，该时间点对应于图像采集的开始时间（即初始铜处理后90分钟）。
5. 单调指数回归拟合
由于炎症会随时间逐渐消退，我们通过使用<img src="/files/ftp_upload/4203/4203eq1.jpg" alt="指数增长公式 \(e^{(a_0 + a_1 x)}\)" data-altupdatedat="1787630408000" data-alt="公式 1">对初始炎症进行单调指数非线性回归拟合——其中 a0 表示在 t=0 时的初始反应程度，a1 与炎症强度随时间变化的斜率相关。
6. 二维特征空间图（图4）
为了生成特征空间，采用非线性回归方法，并通过聚类分析将特征空间划分为若干特征区域，从而实现对不同免疫调节类别（抗炎、抗消退、促炎、促消退）中感兴趣候选物的自动识别。所有化合物均基于参数 a0 和 a1 在二维图中显示。
13. 数据处理与存储
我们的数据处理流程可生成网页，用于可视化和展示此类药物筛选结果，既可快速概览图像和数据处理步骤的结果，也可根据用户需求提供详细视图10。同时整合了与其他相关异构生物和化学数据库的软链接，为比较研究和创新性研究提供有价值的资源11。通过这些流程，为数据的长期存储建立了适当的数据标准和元信息。
14. 代表性结果
在一项初步筛选中，我们分析了一个包含640种经美国食品药品监督管理局（FDA）批准的已知生物活性化合物的文库，评估其对粒细胞性炎症反应的起始、进展或消退过程的影响。根据观察到的效果，我们将免疫调节表型分为四类，可能提示不同的作用机制：抗炎型（1）、抑制消退型（2）、促炎型（3）和促消退型（4）。这些表型可通过参数a0和a1进行描述，这两个参数来源于对初始炎症程度的单调非线性回归拟合（eao+alx-）。其中，a0代表炎症反应的强度，而a1表征曲线的斜率，从而反映炎症的消退情况。将所有化合物在二维特征空间图中（a1 对 a0）进行展示，可实现对不同免疫调节类别中潜在阳性化合物的自动化识别（图3）。
在640种化合物中，有45种通过将初始炎症指数降低至50%或更低，表现出显著的抗炎效果。在此类别中，我们发现了6种属于非甾体抗炎药（NSAIDs）药理类别的化合物，证实了我们方法的有效性。然而，NSAIDs并未位列抗炎作用最强的药物之中。除NSAIDs外，我们还发现了其他多种药理类别的药物，例如血管紧张素受体阻滞剂（ARBs）、抗生素和质子泵抑制剂。
有7种化合物符合经验定义的潜在促分解药物阈值标准。
18 种药物产生了促炎效应，与阳性对照相比，导致向受损神经丘募集的白细胞显著增加。
仅有两种化合物能够防止炎症反应的及时消退。
在后续的二次ChIn检测中，初步筛选中发现的若干命中候选药物（上述药理学药物类别中的代表性候选药物）的抗炎作用得以以剂量依赖的方式得到证实（数据未显示）。对4种潜在促分解药物的重复测试未能证实其在初筛中所显示的作用模式。其中2种药物在较高浓度（20 μM）下表现出轻微的抗炎潜力。第三种药物在5–20 μM的药物浓度范围内表现出微弱的、非剂量依赖性的抗炎效应。第四种药物在所测试的浓度下对炎症反应无任何影响。
<img alt="斑马鱼幼体检测示意图，384孔板，液体处理，炎症反应，时间推移。" src="/files/ftp_upload/4203/4203fig1.jpg" data-altupdatedat="1787630408000" data-alt="图 1"> 
图 1. ChIn 检测的工作流程。 将单个化合物转基因 cldnB::GFP/lysC::DsRED2 斑马鱼幼体（3 日龄）手动分配至 384 孔微孔板中。使用 Zephyr Compact 液体处理工作站向每个孔同时加入药物。随后将检测板在 29 °C 下孵育 1 小时。用 CuSO4 溶液（终浓度 10 μM）处理 1 小时以造成损伤并引发急性炎症反应。最后，洗去硫酸铜溶液和药物，并开始自动图像采集（在初次铜处理后 90 分钟）。
<img alt="斑马鱼共聚焦显微镜，四个Z轴层叠图像；细胞结构；荧光分析。" src="/files/ftp_upload/4203/4203fig2.jpg" data-altupdatedat="1787630408000" data-alt="图2"> 
图2. 原始图像概览。 该图显示了在Cy3（左）和GFP（右）通道中，四个焦平面（Z=0 - 3）的原始图像，各平面间距为50 μm。箭头（Z=1,2）指示示例性的神经丘，箭头尾（Z=1,2）指向围绕神经丘聚集的白细胞。
<img alt="Heatmap depicting data matrix analysis; green squares indicate varying intensity levels." src="/files/ftp_upload/4203/4203fig3.jpg" data-altupdatedat="1787630408000" data-alt="Figure 3"> 
图3. 炎症图谱（iMaps）。 单个实验的成功与否可以通过以下方面进行评估 iMaps 以颜色编码反映炎症反应（原始数据）：亮绿色表示强烈的初始炎症反应；黑色表示无炎症。 iMaps 在时间点0（左）和时间点5（右）的结果可清晰判断该实验是否应纳入后续数据处理。铜对照孔（第13和24行）呈现不同深浅的绿色，而DMSO对照孔（第1和12行）则为深绿色或黑色。在时间点5，铜对照组的炎症几乎已消退，表现为深绿色或黑色。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/4203/4203fig3large.jpg" target="_blank"> 单击此处查看大图</a>.
<img alt="非线性回归图表；药物反应分析，抗/促炎，促/抗消退。" src="/files/ftp_upload/4203/4203fig4.jpg" data-altupdatedat="1787630408000" data-alt="图4"> 
图4. 基于FDA批准化合物库中320种化合物及其相应对照的二维特征空间图。 所有化合物孔位可根据参数a0和a1在二维特征空间图中显示，这些参数来源于对初始炎症的非线性回归拟合（<img src="/files/ftp_upload/4203/4203eq1.jpg" alt="指数增长公式 \(e^{(a_0 + a_1 x)}\)" data-altupdatedat="1787630408000" data-alt="公式1">）。该特征空间图可自动识别属于以下四种免疫调节类别之一的潜在候选化合物，这些类别可能提示药物的作用机制：抗炎（1）、抗消退（2）、促炎（3）和促消退（4）。<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/4203/4203fig4large.jpg" target="_blank"> 点击此处查看高清大图</a>。

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</ol>

未声明任何利益冲突。

在此，我们介绍一种完全自动化的高通量筛选策略，可在整体动物背景下实现免疫调节化合物的鉴定，从而能够监测急性炎症反应。 体内 并实时地。
 我们提供了一种利用斑马鱼作为药物发现或药物再利用研究的有价值模式生物的实验方案，因为可以在具有完整功能的先天免疫系统的背景下，相对容易地研究药物对白细胞向伤口募集的影响。本方法的独特优势在于，化学损伤可避免对手工操作幼体的依赖，从而实现自动化以及高通量形式的筛选。
 此外，利用所提出的实验设置，可以方便地评估药物的不良或毒性作用以及强烈的脱靶效应。然而，FDA 批准的化合物库在给定的筛选浓度下并不包含任何有毒化合物。尽管如此，我们建议对于明显具有毒性的化合物，应比较测试库中同一药理物质类别成员之间的可用数据集（例如免疫调节表型、药物浓度）。如果某一物质家族中存在具有毒性的成员，而该家族其他成员表现出有前景的免疫调节表型，则可根据需要在更低浓度下重新测试这些有毒成员。
 我们已证明可根据药物发挥的免疫调节作用，自动对其进行分类。属于抗炎化合物类别的药物已在独立实验中得到验证，其中大多数化合物的作用呈剂量依赖性。迄今为止，所鉴定出的四种潜在促分解药物尚无法确认其促分解作用。这还表明，这一特定的免疫调节类别较难界定，因为目前文献中尚未描述仅影响炎症消退过程的药物。然而，在重新测试的4种药物中，有3种在较高摩尔浓度下表现出抗炎趋势。优化经验定义的阈值标准将有助于减少假阳性结果的数量。
 此外，该技术还可用于鉴定影响白细胞迁移行为的基因中的突变8。
 综上所述，该方法可通过提供潜在新先导化合物在药物耐受性、毒性、剂量以及潜在脱靶效应方面的 readily available 信息，促进并加速药物发现或药物再利用的研究。因此，该方法可作为药物开发早期阶段一种简单、节约成本和时间的策略。

<table><tbody><tr><td>二甲基亚砜</td><td>Carl Roth GmbH & Co KG</td><td>A994.2</td><td></td></tr><tr><td>无水硫酸铜(II)</td><td>Carl Roth GmbH & Co KG</td><td>PO23.1</td><td></td></tr><tr><td>经FDA批准的药物文库</td><td>Enzo Life Sciences</td><td>BML-2841-0100</td><td></td></tr><tr><td>384孔微孔板 非结合表面，&amp;mu;Clear</td><td>Greiner</td><td>781906</td><td>黑色</td></tr><tr><td>Olympus scan^R</td><td>Olympus</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Zephyr Compact 液体处理工作站</td><td>Caliper</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

促进药物发现：斑马鱼中一种自动化的高内涵炎症检测方法

Facilitating Drug Discovery: An Automated High-content Inflammation Assay in Zebrafish

斑马鱼幼鱼因其体型小、易于操作和观察，且化合物可直接加入孵育水中，并能在含 &lt;1% DMSO 的溶液中被有效吸收，因而特别适用于全动物小分子筛选1,2。由于斑马鱼幼鱼具有良好的光学通透性，并且已有多种转基因品系可在白细胞中表达荧光蛋白，因此能够实现对急性炎症反应进行活体（in vivo）实时监测，这是其独特的优点。因此，已有研究提出利用斑马鱼开展高通量、高内涵的小分子筛选，以鉴定具有免疫调节功能的化合物3-6，并建立了多种诱导炎症的模型，例如局部鳍组织划伤、激光照射胚胎卵黄表面7或尾鳍截除3,5,6。然而，这些方法的主要局限在于需要手动操作幼鱼以造成损伤，因而难以实现高通量筛选。化学诱导炎症（ChIn）检测法的建立8克服了上述障碍。由于损伤是通过化学方法诱导的，因此可同时处理的胚胎数量几乎不受限制。短暂暴露于硫酸铜可选择性地诱导侧线系统毛细胞死亡，并迅速招募粒细胞至受损的感觉丘（neuromast）。通过使用双转基因 cldnB::GFP/lysC::DsRED26,9 斑马鱼幼鱼，可实时追踪炎症反应，其中绿色荧光蛋白在感觉丘细胞中表达，红色荧光蛋白则标记粒细胞。
为了设计一种既能实现高内涵又能实现高通量分析的筛选策略，我们引入了机器人液体处理系统，并将自动显微成像与自行开发的软件脚本相结合。该脚本通过计算在经验确定的损伤绿色荧光神经丘周围区域内红色荧光白细胞所占的百分面积，实现对炎症反应的自动量化。此外，我们还基于自行开发的 MATLAB 和 Python 脚本，实现了数据处理、管理、可视化和存储的自动化。
简而言之，我们介绍了一种自动化的高通量/高内涵筛选方法，可用于检测化学化合物对粒细胞炎症反应的启动、进展或消退的影响。该方案为深入分析药物在调控先天免疫反应中所涉及的作用机制和信号通路提供了良好的起点。未来，该方法可能有助于在药物发现的早期阶段识别不可接受的毒性或脱靶效应，从而降低药物研发过程中的风险和成本。

本文介绍一种新型的高内涵化学诱导炎症检测方法，旨在鉴定具有免疫调节作用的生物活性物质。我们已成功将自动化显微镜技术与自主开发的软件脚本相结合，实现了对炎症反应的自动化定量，以及后续的数据处理、分析、挖掘和存储。

斑马鱼幼鱼由于体型小、操作相对简便以及适合进行全动物小分子筛选实验1,2，特别适用于此类研究……

本实验的总体目标是通过体内斑马鱼炎症检测方法，进行表型筛选以鉴定化合物的免疫调节活性。首先将斑马鱼幼体分配至384孔板中，随后加入待筛选化合物，使化合物渗透至组织内。然后加入硫酸铜溶液以造成组织特异性损伤。最后，用新鲜培养基替换化合物和硫酸铜。最终，通过分析实时活体显微镜数据，可以获得随时间变化的组织特异性白细胞浸润程度的结果。该技术的主要优势在于，它能够同时在数百个个体中诱导炎症反应，从而实现实验和分析过程的自动化。接下来由本实验室的博士研究生 Christina Whitman 演示 chin 检测的实验流程。将纯合双转基因鱼与野生型 AB 系鱼进行配对交配，通过自然产卵收集胚胎，并在 E3 培养基中于 29 摄氏度下每孔培养 50 至 70 个胚胎，直至受精后三天。在荧光体视显微镜下检查所有幼虫的荧光报告基因表达、自发性炎症以及与年龄相符的发育情况。准备好筛选培养基后，向384孔板的每个孔中加入20微升培养基，然后用剪切至2毫米孔径的柔性移液器吸头，通过移液操作将单个麻醉的幼虫连同74微升培养基转移至各孔中。将幼虫置于孔板中的侧位。所有后续液体操作步骤均需使用机器人液体处理工作站，以确保所有幼虫在药物处理过程中同时接受处理。用移液器上下吹打5次，以混匀药物储备板中的化合物。向筛选板中加入16 µL的7.5倍浓度药物储备液，并以每秒10 µL的速度吹打混匀5次。用铝箔覆盖筛选板，并在29摄氏度下孵育一小时，以诱导化学损伤。向每个孔中加入10微升120微摩尔的硫酸铜工作液。将阴性对照混合物加入孔中，重复四次，然后在29摄氏度下再次孵育一小时。从90分钟开始，通过移除并更换每孔80微升培养基，清洗胚胎两次。在初始铜处理后，使用倒置自动显微镜配合Forex物镜采集图像。将初始Z轴位置设置为可见右侧和左侧后侧线神经团的水平，每孔每小时成像一次。使用明场第三通道和GFP通道，在四个焦平面上进行成像。定制的实验室视图软件会从每个通道的四个焦平面生成扩展焦面图像。随后将图像合并，生成最终的RGB叠加图像。利用模式识别工具在RGB叠加图像中识别神经瘤，并在神经瘤周围创建经验定义的兴趣区域；对损伤神经瘤周围呈红色荧光的白细胞进行评分，主要读出结果为白细胞或苍白区域所占的百分比面积。平均而言，95%的幼虫能够被正确检测，并可进一步进行数据处理。通过炎症分布图或眼部分布图来评估各个实验的成功与否。数据中较浅的区域以亮绿色表示，代表初始炎症指数较高，而黑色则表示无炎症。这种快速概览有助于迅速识别失败的实验，以便将其从后续数据分析中剔除。iMaps 在 0.0 时和 0.5 时清晰地显示了是否应将实验纳入后续数据处理。铜对照呈现为不同深浅的绿色，而 DMSO 对照孔在 0.5 时呈现为深绿色或黑色。炎症在铜对照中已基本消退，此时以深绿色或黑色表示，可用于对照处理。32个对照重复样本取平均值并计算标准差，仅包含在两个标准差范围内的数据点。将阴性对照DMSO的平均值设为零，铜对照的最高平均PAOL值设为一，每个化合物的PAOL值根据实验板上的相应对照进行线性插值或外推。重复实验的归一化原始数据取平均值后生成最终读数，即由于炎症消退所导致的炎症指数。随时间推移，对初始炎症水平进行单调指数型非线性回归拟合。通过使用该公式——其中零表示时间为零时的初始反应程度，一表示随时间变化的幅度斜率——以生成特征空间，应用非线性回归分析，并通过聚类分析将特征空间划分为若干特征区域，从而实现从不同免疫调节类别中自动识别出有意义的候选目标。所有参数均基于“ACE 为零”和“ACE 为一”这两个参数在二维图中显示。数据处理程序会生成网页，提供结果的快速概览以及用户请求的详细视图。这些程序还集成了指向其他相关异质性、生物学和化学数据库的软链接，为比较研究和新颖研究提供有价值的资源。在初步筛选中，为该数据的长期存储设定了适当的数据标准和元信息，并对一个包含640种已知生物活性的美国食品药品监督管理局（FDA）批准化合物的文库进行了分析，以评估其对粒细胞性炎症反应的启动、进展或消退过程的影响。根据观察到的效应，将免疫调节表型分为四类，可能提示不同的作用模式：抗炎、抑制消退、促炎和促进消退。在640种化合物中，有45种通过将初始炎症指数降低至50%或更低，表现出显著的抗炎效应。在该类别中，发现了六种属于确凿抗炎药物药理类别的化合物。验证了该方法的有效性。观看本视频后，您应能充分理解如何在整体动物背景下，对免疫调节化合物活性进行表型体内筛选，并实现很大程度的自动化，从而确保数据采集与分析的一致性。

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Immunology and Infection

免疫学与感染

促进药物发现：斑马鱼在一个自动化的高含量检测炎症

我们报道了一种用于多孔板中转基因斑马鱼胚胎自动成像与分析系统的开发。该系统展示了测量小分子BCI对成纤维细胞生长因子报告基因表达的剂量依赖性效应的能力，并为建立高通量斑马鱼化学筛选技术提供了支持。...

斑马鱼化学筛选的自动化成像与分析方法开发

本实验室开发了一种新型高通量自动成像系统，可用于检测7日龄斑马鱼幼鱼的多种不同行为。该系统适用于在幼鱼暴露于环境毒物或药物后，检测其行为发生的细微变化。...

斑马鱼幼体的自动化高通量行为分析

本视频文章介绍了一种已成功建立的高通量流程，可用于感染并分析大量斑马鱼胚胎，从而为利用完整动物脊椎模型进行化合物筛选和药物发现提供了一种新的强大工具。...

高通量研究体系的建立与优化 表皮葡萄球菌 和 Mycobacterium marinum 感染作为药物发现的模型

斑马鱼是研究脊椎动物发育过程和人类疾病模型的优良实验生物。本文描述了一种在斑马鱼胚胎中进行全胚胎手动高通量化学筛选的实验方案 原位...

一种接近高通量的斑马鱼胚胎小分子手动筛选方法

该方案描述了对成年斑马鱼进行生物制剂插管，随后解剖并制备肠道用于流式细胞术、共聚焦显微镜和定量PCR的方法。该方法可实现生物活性化合物的递送，以监测肠道吸收情况及所引发的局部免疫刺激反应。 适用于测试口服预防药物的肠道动力学。...

成年斑马鱼的口腔插管：一种评估生物活性化合物肠道吸收的模型

本实验方案的目的是以高通量方式测量荧光标记食物通过斑马鱼幼体肠道的转运时间。...

利用幼年斑马鱼进行肠道通过时间的高通量测量

本文介绍了一种利用荧光抗体在斑马鱼胚胎和幼鱼整体样本中检测蛋白质的实验方案。...

斑马鱼胚胎和幼鱼的整体免疫组织化学染色

斑马鱼异种移植模型可用于在体内微环境中对人源癌细胞进行高通量药物筛选和荧光成像。我们建立了一种工作流程，利用配备自动化荧光显微镜的成像系统，在斑马鱼中对患者来源的白血病样本进行大规模自动化药物筛选。...

斑马鱼中源自患者的原代肿瘤异种移植药物筛选

本文介绍了一种利用先进的机器人注射系统将肿瘤异种移植物自动植入斑马鱼幼鱼的详细实验方案。此外，我们还提供了注射过程视频及验证数据，以展示该系统的成功运行效果。...

自动化斑马鱼幼鱼肿瘤移植用于癌症研究与医学

可视化分析（VA）是一种交互式数据分析的新方法。本视频中，我们讨论了高通量生物实验带来的数据过载问题，并提出将可视化分析作为解决该问题的方案。视频展示了使用一种名为 Tableau...

借助可视化分析技术促进免疫学数据分析

了解利用斑马鱼幼鱼进行高通量化学诱导炎症检测的方法，通过自动化显微镜和定制软件定量分析白细胞浸润。该技术可同时诱导数百个个体的炎症反应，实现实验自动化，适用于免疫调节生物活性物质的筛选与药物发现研究。

促进药物发现：斑马鱼中一种自动化的高内涵炎症检测方法

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