Methodenartikel

Ein Time-Lapse, markierungsfreie, Quantitative Phase bildgebende Untersuchung der ruhenden und aktiven menschlichen Krebszellen

DOI:

10.3791/57035

⸱

16. Februar 2018

 ,  , 
1Vascular Biology Program, Boston Children's Hospital, 2Department of Surgery, Harvard Medical School and Boston Children's Hospital

* These authors contributed equally

In diesem Artikel

Zusammenfassung

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Ruhende und aktive Krebs Zelle Phänotypen zeichneten sich mit quantitativen Phase Bildgebung. Cell Proliferation, Migration und Morphologie-Assays wurden integriert und in einer einfachen Methode analysiert.

Zusammenfassung

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Der Erwerb des Phänotyps Angiogenese ist ein wesentlicher Bestandteil der Flucht aus dem Tumor Dormanz. Obwohl mehrere klassische in-vitro- Assays (z. B.Proliferation, Migration und andere) und in-Vivo -Modelle entwickelt wurden, um zu untersuchen und Angiogenese und nicht-angiogenen Zelle Phänotypen zu charakterisieren, sind diese Methoden Zeit arbeitsintensiv und erfordern oft teure Reagenzien sowie Instrumente und Fachwissen. In einer aktuellen Studie haben wir eine neuartige quantitative Phase imaging (QPI) Technik Zeitraffer und Kennzeichnung-freie Charakterisierungen von Angiogenese und nicht-angiogenen menschlichen Osteosarkom KHOS Zellen führen. Ein Gremium von zellulären Parameter, einschließlich der Zellmorphologie, Proliferation und Motilität, wurden quantitativ gemessen und mit QPI analysiert. Dieser Roman und quantitativen Ansatz bietet die Möglichkeit, kontinuierlich und nicht-invasiv relevante zelluläre Prozesse, Verhaltensweisen und Eigenschaften von Krebszellen und andere Zelltypen in integrierten und einfach zu studieren. Dieser Bericht beschreibt unser experimentelle Protokoll, einschließlich Zelle Vorbereitung, QPI Erwerb und Datenanalyse.

Einleitung

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Einer der frühesten Checkpoints in die Entwicklung und das Fortschreiten eines soliden Tumors ist der Erwerb von angiogenen Phänotypus, ein Markenzeichen von Krebs. Diese Progression umfasst eine Vielzahl von biochemischen und molekularen Prozessen1,2,3. Eine technische Herausforderung in der Studie von diesen wichtigen Schritt im Tumorprogression ist das Fehlen von Werkzeugen, um kontinuierlich und quantitativ charakterisieren und unterscheiden zwischen angiogenen und nicht-angiogenen Phänotypen von live Krebszellen unvoreingenommen. Die traditionelle Assays verwendet wird, um die zellulären Verhaltensweisen von Angiogenese und nicht-angiogenen Zellen untersuchen, in der Regel erfordern teure Reagenzien und Instrumente, z. B. Verbreitung/Zellwanderung assays4,5, 6,7,8,9,10,11,12,13,14 oder ergänzende in Vivo Bewertungen4,5,6,8,15,16, sowie erfordern Fachwissen und intensive Zeit und Arbeitskosten Verbrauch.

Vor kurzem hat quantitative Phase imaging (QPI) als eine neuartige Technik herausgebildet, die Time-Lapse und Kennzeichnung-freie Bewertung einer Vielzahl von Zelle Morphologie und Verhalten Parameter17,18,19, ermöglicht 20 , 21 , 22. im Gegensatz zu konventionellen Lichtmikroskopie QPI quantifiziert Variationen der Phasenverschiebung Pixel für Pixel nach Licht ein optisches Objekt durchläuft und rekonstruiert ein Autograph mit umgebauten optische Stärke und Volumen, wodurch die direkte Analyse von lebenden Zellen und die folgenden Funktionen: (1) quantitative Bildgebung, Zeitraffer und (2) nicht-invasive Bildgebung, (3) markierungsfreie Bildgebung und (4) gleichzeitige Multi-Parameter-Bildgebung. Diese Eigenschaften machen QPI ein leistungsfähiges Instrument zur Bewertung und pathologische Prozesse auf zellulärer Ebene zu verstehen.

In einer aktuellen Studie genutzt wir QPI um quantitativ charakterisieren und unterscheiden zwischen angiogenen KHOS-a und -angiogenen KHOS-N Phänotypen der menschlichen Osteosarkom Zellen in einer systematischen und quantitative Weise, Kombination von Analysen der Zellmorphologie, Proliferation und Motilität23. Bildanalyse-Software, ein Panel mit der Zelle morphologische und Verhalten wurden Parameter quantitativ zwischen angiogenen und nicht-angiogenen menschlichen Osteosarkom Zellen verglichen und fünf charakteristische Unterschiede zwischen diesen beiden identifiziert wurden Phänotypen. Dieser neuartige Ansatz bietet eine integrierte und quantitative Plattform für die Bewertung einer Vielzahl von biologisch relevante zellulären Eigenschaften.

Zugriff eingeschränkt. Bitte melden Sie sich an oder starten Sie eine Testversion, um diesen Inhalt anzuzeigen.

Protokoll

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Die hier beschriebenen Methoden wurden von der Boston Kinder Krankenhaus institutionelle Biosafety Committee genehmigt.

1. Zelle-Vorbereitung

  1. Auftauen KHOS-a und -N-Zellen
    1. Aufwärmen im Kulturmedium, d.h.geändert Dulbecco den Eagle Medium mit 10 % (Vol/Vol) fetalen Kälberserum (FBS) und 1 % (Vol/Vol) Penicillin/Streptomycin ergänzt.
    2. Nehmen Sie die kryogenen Fläschchen von Zellen aus dem flüssigen Stickstoff-Tank, Tauchen Sie unten die Fläschchen in warmem Wasser in einem 37 ° C Wasserbad ein und schütteln Sie die kryogenen Fläschchen um das Auftauen zu beschleunigen. Halten Sie den Deckel des kryogenen Fläschchen von Kontakt mit Wasser, um Verunreinigungen zu vermeiden. Sobald Zellen aufgetaut sind, Sterilisieren der kryogenen Durchstechflasche mit 70 % Ethanol Lösung sprühen und wischen das Fläschchen.
    3. Aspirieren Sie in einer Laminar-Flow-Kapuze sofort die Zellsuspension aus der kryogenen Durchstechflasche und auszusetzen Sie sanft in 10 mL erwärmt Kulturmedium (siehe 1.1.1). Zentrifugieren Sie Zellsuspensionen bei rund 200 X g für ca. 5-7 min.
    4. Aufschwemmen der Zelle Pellet mit 10 mL erwärmt Kulturmedium, und übertragen Sie in ein Fläschchen T75. Sanft pipette mehrmals Zellen gleichmäßig mit einer 10 mL Pipettieren auszusetzen.
    5. Legen Sie die Flasche in einen Inkubator 37 ° C mit 5 % (Vol/Vol) CO2 und feuchte Atmosphäre. Lassen Sie Zellen für mindestens 12 h befestigen.
    6. Ca. 3-7 Tage bis zum Zusammenfluss von 80-100 % inkubieren Sie Zellen. Ändern Sie das Kulturmedium alle 2-3 Tage.
  2. Splitting KHOS-a und -N-Zellen
    1. Die Nährmedien aus der Flasche zu entfernen.
    2. Waschen Sie die Zellen mit 5 mL sterilem PBS (1 X) ohne Kalzium und Magnesium, um nicht adhärente Zellen oder Bruch zu entfernen.
    3. Fügen Sie 1 mL 0,05 % Trypsin-EDTA-Lösung in die Flasche, und kurz schwenken Sie die Flasche um sicherzustellen, dass die Trypsin-EDTA gleichmäßig verteilt ist.
    4. Inkubieren Sie die Flasche für ca. 2-3 min in einem 37 ° C Inkubator oder 3-5 min bei Raumtemperatur. Überprüfen Sie die Zellen unter dem Mikroskop bei ca. 400 X Vergrößerung, um sicherzustellen, dass die Zellen sind aufgerundet und losgelöst.
    5. Sobald die Zellen getrennt sind, fügen Sie 10 mL Kulturmedium und pipette vorsichtig das Medium nach oben und unten mehrmals Zelle Aggregate in einer Einzelzelle Suspension mit einer 10 mL Pipettieren aufzubrechen.
    6. Anzahl Zellen Zelle Zähler. Samen Sie die Zellsuspension in neuen T75 Fläschchen bei einer Dichte von 2 × 106 Zellen oder ein Verhältnis von 1:4.
    7. Zellen auf 80-100 % Zusammenfluss wachsen vor der Aussaat für den QPI-Experiment zu ermöglichen.
  3. Seeding KHOS-a und -N-Zellen für QPI
    1. Samen KHOS-a und -N-Zellen in 6-Well-Platten bei der Dichte von 50.000-300.000 Zellen/Brunnen mit 5 mL Kulturmedium nach Auszählung mit einer Zelle Zähler.
      Hinweis: Die Aussaatdichte ist abhängig von der Zelle Proliferationsrate und den bildgebenden Zeitraum um < 100 % Zusammenfluss bei imaging-Akquisition.
    2. Inkubieren Sie Zellen für mindestens 12 h um Anlage ermöglichen.
    3. Verändern Sie das Medium mit frischen Medien vor der Durchführung QPI.

(2) QPI-Übernahme

  1. Deckglas einrichten
    1. Das Deckglas durch mehrere Male mit entionisiertem Wasser spülen reinigen und Sterilisieren mit 75 % Ethanol-Lösung durch Untertauchen für 15 min. das Deckglas in eine sterile Laminar-Flow-Haube zum Trocknen gelegt.
    2. Legen Sie vorsichtig das Deckglas auf einem 6-Well-Platte, offensichtliche Luftblasen zu vermeiden. Sicherstellen Sie, dass die Unterseite des Deckglases in Kulturmedien (mindestens 5 mL/Na) eingetaucht ist.
    3. Legen Sie die Platte in den Brutschrank (37 ° C, 5 % CO2und feuchte Atmosphäre) mindestens 15 min lang equilibrate. Wenn Nebel auf das Deckglas bildet, verwenden Sie ein steriles Wattestäbchen abwischen.
  2. Imaging-Zellen mit dem Mikroskop
    1. Öffnen Sie die Software, um das System, einschließlich Selbstkalibrierung von Belichtungszeit, Muster Kontrast und Hologramm Lärm zu initialisieren. Stellen Sie sicher, dass die Werte akzeptabel sind (gezeigt im grünen oder gelben Bereich).
    2. Platz 6-Well-Platte auf die Bühne des QPI-Mikroskops.
    3. Klicken Sie auf "Live Capture", und wählen Sie "Manuell" im "Software Fokus." Grob die Phasenbilder von Zellen durch Einstellung des Abstandes der Arbeit im "Microscope Setting" konzentrieren, Umrisse für Zellen in Phasenbilder zu erhalten. Ändern Sie auf "Automatisch" in "Software konzentrieren."
    4. Klicken Sie auf "Neues Experiment" erstelle ich ein neues Experiment. Beginnen Sie mit der Auswahl des Bildes Erwerb Positionen mit der Maus oder den Pfeiltasten auf dem numerischen Pad. Klicken Sie auf "Remember" nach jeder Auswahl. Normalerweise werden 3-5 Standorte für jede Probe ausgewählt.
    5. Richten Sie die bildgebenden Intervalle und Zeitraum im Abschnitt "Zeitraffer".
      Hinweis: Um Krebszellen deutlich zu verfolgen, sollten die Intervalle werden kürzer als 5 min. 48 Stunden als die Frist für die Kombination QPI Analyse festgelegt ist.
    6. Starten Sie das Experiment durch Klicken auf "Capture", die automatisch zu konzentrieren und die Bilder zu den Zeitpunkten Einstellung zu erwerben.

(3) Datenanalyse

  1. Zellanalyse Morphologie
    1. Klicken Sie auf "Zellen zu identifizieren." Passen Sie die numerischen Einstellung für "Hintergrund-Schwelle", so dass Zellbereiche auch Hintergrundgeräusche getrennt sind. Passen Sie die Anzahl der Einstellung für "Objektgröße" um sicherzustellen, dass jede Zelle einen Kern hat. Pflegen Sie konsistente Parameter für Proben, die müssen verglichen werden, da diese die letzte Fläche und das Volumen Messungen beeinflussen können. Manuell ändern Sie Zelle Segmente mithilfe von "Manuelle Änderungen,", wenn nötig.
    2. Verwenden Sie die Funktion "Analysieren von Daten" in der Software, um Zellen zu analysieren. Eine neue Datenanalyse zu starten, indem Sie auf "Neue Analyse." Ziehen Sie die ausgewählten Bilder in "Quelle Frames" Tab und Zelle Morphologie Parameter einschließlich Zellbereich (µm-2), optische Dicke (µm) und Volumen (µm3) für jede einzelne Zelle. Scatter Plot oder Histogramm-Modus und Export Daten als Tabellen oder Abbildungen zu wählen.
  2. Verbreitung der Zellanalyse
    1. Wählen Sie mindestens 5 Bilder für die verschiedenen Zeitpunkte von Interesse (z.B., Initial, 12 h, 24 h, 36 h und 48 h). Rekord-Zell-Zahlen, die durch die Software bereitgestellt werden.
    2. Zur Abschätzung der Verdopplungszeit Zellzahlen nach Normalisierung mit den ersten Zahlen des Grundstückes und exponentielle Wachstumskurven entsprechen.
  3. Zelle Bewegungsanalyse
    1. Verwenden Sie die Funktion "Track Zellen" in der Software. Klicken Sie auf "Neue Analyse" um eine neue Datenanalyse zu starten. Drag-Serie von Bildern für einen ausgewählten Zeitraum (z.B.4 h nach 24 h Inkubation) in die Registerkarte "Quelle Frames" und wählen nach dem Zufallsprinzip 10-30 Zellen Zellen unter den Auswahlmodus "Zellen hinzufügen". Schließen Sie die Zellen an den Rändern und diejenigen aus dem Blickfeld.
    2. Überprüfen Sie sorgfältig die Verfolgung in der Reihe der Bilder. Für den Fall, dass das System verliert die Spur einer Zelle oder die falsche Zelle tracks, manuell anpassen der Tracking-Zelle indem Sie auf "Identifizieren", um Zellen zu identifizieren oder klicken auf "Speicherort ändern" unter "Auswahlmodus" die Zellenposition ändern.
    3. Wählen Sie rose Plot Zelle Trajektorien in "Plot-Bewegung" oder Grundstück für die andere Bewegung-bezogenen Parameter in "Plotobjekte," wie Motilität Geschwindigkeit (µm/h), Motilität (µm), Migration (µm) und Migration Direktheit. Exportieren Sie die Daten als Tabellen oder Abbildungen.

Zugriff eingeschränkt. Bitte melden Sie sich an oder starten Sie eine Testversion, um diesen Inhalt anzuzeigen.

Ergebnisse

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Abbildung 1 zeigt eine typische Zelle Morphologie Charakterisierung. Bilder werden als Hologramme (Abbildung 1A-B) und 2D-Bilder (Abbildung 1-D) dargestellt. Optische Zelle dicken (berechnet aus dem Brechungsindex und optische Weglänge) werden per Linienprofil oder eine ganze Zelle Messung quantifiziert. Scatter plots der Gegend und der Dicke der KHOS-A und KHOS-N-Ze...

Zugriff eingeschränkt. Bitte melden Sie sich an oder starten Sie eine Testversion, um diesen Inhalt anzuzeigen.

Diskussion

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

In dieser Studie beschreiben wir eine in-vitro-, nicht-invasiv und markierungsfreie Methode mit QPI, um die Angiogenese und nicht-angiogenen Phänotypen der menschlichen Osteosarkom Zellen quantitativ zu charakterisieren. Durch diese integrierte, Hochdurchsatz-Methode, einschließlich der Zelle, Zelle Dicke, Zellvolumen, Proliferationsrate, Verdoppelung der Zeit, Migration Direktheit, Motilität Geschwindigkeit, Migration und Motilität wurden gleichzeitig mehrere zellulären Parameter analysiert.

Zugriff eingeschränkt. Bitte melden Sie sich an oder starten Sie eine Testversion, um diesen Inhalt anzuzeigen.

Offenlegungen

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Keine Interessenkonflikte erklärt.

Danksagungen

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Die Autoren erkennen dankbar die Unterstützung der Breast Cancer Research Foundation und der Advanced Medical Research Foundation.

Zugriff eingeschränkt. Bitte melden Sie sich an oder starten Sie eine Testversion, um diesen Inhalt anzuzeigen.

Materialien

Liste der in diesem Artikel verwendeten Materialien
NameUnternehmenKatalognummerKommentare
T75-KolbenCorning, NY, USA353136
6-Well-Platten Corning, NY, USA3506
Dulbecco' s modifiziertes Eagle-Medium (DMEM)Thermo Fisher Scientific, MA, USA11965092
Fötales Rinderserum (FBS)Atlanta Biologicals, GA, USAS11550
Penicillin StreptomycinThermo Fisher Scientific, MA, USA15140122
Phosphat-gepufferte Kochsalzlösung (PBS)Thermo Fisher Scientific, MA, USA10010023
Beckman Z1 Coulter ZählerBeckman Coulter, IN, USAZ1 
HoloMonitor M4Phase Holographic Imaging Phi AB, Lund, SchwedenM4Mikroskop
HololidPhase Holographic Imaging Phi AB, Lund, SchwedenPHI 8020
HStudioM4Phase Holographic Imaging Phi AB, Lund, SchwedenHStudioM4Software

Referenzen

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Folkman, J. Angiogenesis in cancer, vascular, rheumatoid and other disease. Nature Medicine. 1 (1), 27-31 (1995).
  2. Hanahan, D., Folkman, J. Patterns and emerging mechanisms of the angiogenic switch during tumorigenesis. Cell. 86 (3), 353-364 (1996).
  3. Harper, J., Moses, M. A. Molecular regulation of tumor angiogenesis: mechanisms and therapeutic implications. EXS. (96), 223-268 (2006).
  4. Naumov, G. N., et al. A model of human tumor dormancy: an angiogenic switch from the nonangiogenic phenotype. Journal of the National Cancer Institute. 98 (5), 316-325 (2006).
  5. Fang, J., et al. Matrix metalloproteinase-2 is required for the switch to the angiogenic phenotype in a tumor model. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 97 (8), 3884-3889 (2000).
  6. Almog, N., et al. Transcriptional switch of dormant tumors to fast-growing angiogenic phenotype. Cancer Research. 69 (3), 836-844 (2009).
  7. Hu, J., et al. Gene expression signature for angiogenic and nonangiogenic non-small-cell lung cancer. Oncogene. 24 (7), 1212-1219 (2005).
  8. Harper, J., et al. Repression of vascular endothelial growth factor expression by the zinc finger transcription factor ZNF24. Cancer Research. 67 (18), 8736-8741 (2007).
  9. Jia, D., et al. Transcriptional repression of VEGF by ZNF24: mechanistic studies and vascular consequences in vivo. Blood. 121 (4), 707-715 (2013).
  10. Jia, D., Huang, L., Bischoff, J., Moses, M. A. The endogenous zinc finger transcription factor, ZNF24, modulates the angiogenic potential of human microvascular endothelial cells. FASEB journal: official publication of the Federation of American Societies for Experimental Biology. 29 (4), 1371-1382 (2015).
  11. Almog, N., et al. Prolonged dormancy of human liposarcoma is associated with impaired tumor angiogenesis. FASEB journal: official publication of the Federation of American Societies for Experimental Biology. 20 (7), 947-949 (2006).
  12. Almog, N., et al. Consensus micro RNAs governing the switch of dormant tumors to the fast-growing angiogenic phenotype. PloS One. 7 (8), e44001(2012).
  13. Satchi-Fainaro, R., et al. Prospective identification of glioblastoma cells generating dormant tumors. PloS One. 7 (9), e44395(2012).
  14. Almog, N., et al. Transcriptional changes induced by the tumor dormancy-associated microRNA-190. Transcription. 4 (4), 177-191 (2013).
  15. Gao, D., Nolan, D. J., Mellick, A. S., Bambino, K., McDonnell, K., Mittal, V. Endothelial progenitor cells control the angiogenic switch in mouse lung metastasis. Science. 319 (5860), New York, N.Y. 195-198 (2008).
  16. Folkman, J., Watson, K., Ingber, D., Hanahan, D. Induction of angiogenesis during the transition from hyperplasia to neoplasia. Nature. 339 (6219), 58-61 (1989).
  17. Popescu, G. Quantitative phase imaging of cells and tissues. , McGraw-Hill: New York. (2011).
  18. Lee, K., et al. Quantitative Phase Imaging Techniques for the Study of Cell Pathophysiology: From Principles to Applications. Sensors. 13 (4), 4170-4191 (2013).
  19. Mir, M., Bhaduri, B., Wang, R., Zhu, R., Popescu, G. Quantitative Phase Imaging. Progress in Optics. 57, 133-217 (2012).
  20. Marrison, J., Räty, L., Marriott, P., O'Toole, P. Ptychography--a label free, high-contrast imaging technique for live cells using quantitative phase information. Scientific Reports. 3, 2369(2013).
  21. Falck Miniotis, M., Mukwaya, A., Gjörloff Wingren, A. Digital holographic microscopy for non-invasive monitoring of cell cycle arrest in L929 cells. PloS One. 9 (9), e106546(2014).
  22. Popescu, G., et al. Optical imaging of cell mass and growth dynamics. AJP: Cell Physiology. 295 (2), C538-C544 (2008).
  23. Guo, P., Huang, J., Moses, M. A. Characterization of dormant and active human cancer cells by quantitative phase imaging. Cytometry. Part A: The Journal of the International Society for Advancement of Cytometry. 91 (5), 424-432 (2017).
  24. Mir, M., Bergamaschi, A., Katzenellenbogen, B. S., Popescu, G. Highly sensitive quantitative imaging for monitoring single cancer cell growth kinetics and drug response. PloS One. 9 (2), e89000(2014).
  25. Mir, M., Tangella, K., Popescu, G. Blood testing at the single cell level using quantitative phase and amplitude microscopy. Biomedical Optics Express. 2 (12), 3259-3266 (2011).
  26. Park, Y., et al. Measurement of red blood cell mechanics during morphological changes. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 107 (15), 6731-6736 (2010).
  27. Pham, H. V., Bhaduri, B., Tangella, K., Best-Popescu, C., Popescu, G. Real time blood testing using quantitative phase imaging. PloS One. 8 (2), e55676(2013).
  28. Sridharan, S., Macias, V., Tangella, K., Kajdacsy-Balla, A., Popescu, G. Prediction of prostate cancer recurrence using quantitative phase imaging. Scientific Reports. 5, 9976(2015).
  29. Park, H., et al. Measuring cell surface area and deformability of individual human red blood cells over blood storage using quantitative phase imaging. Scientific Reports. 6, 34257(2016).
  30. Bishitz, Y., Gabai, H., Girshovitz, P., Shaked, N. T. Optical-mechanical signatures of cancer cells based on fluctuation profiles measured by interferometry. Journal of Biophotonics. 7 (8), 624-630 (2014).

Zugriff eingeschränkt. Bitte melden Sie sich an oder starten Sie eine Testversion, um diesen Inhalt anzuzeigen.

Nachdrucke und Genehmigungen

Genehmigung beantragen, um den Text oder die Abbildungen dieses JoVE-Artikels zu verwenden

Genehmigung beantragen

Schlagwörter

Quantitative Phase ImagingTime lapse ImagingCell Morphology AnalysisProliferation Rate MeasurementMotility Speed TrackingAngiogenic Phenotype CharacterizationNon angiogenic Phenotype CharacterizationHuman Osteosarcoma CellsLabel free ImagingCancer Cell Dormancy

Verwandte Artikel