Summary
核酸在档案组织中的降解, 肿瘤的异质性, 以及缺乏新鲜冰冻组织标本, 会对全球病理实验室的癌症诊断服务产生负面影响。这篇手稿描述了一组生物标志物的优化使用多重磁珠法分类乳腺癌。
Abstract
核酸在档案组织中的降解, 肿瘤的异质性, 以及缺乏新鲜冰冻组织标本, 会对全球病理实验室的癌症诊断服务产生负面影响。基因放大和表达诊断测试使用档案材料或材料, 需要运输到服务实验室, 需要一个更可靠和准确的测试, 适应目前的临床工作流程。我们的研究小组优化了使用 Invitrogen™ QuantiGene™丛分析 (热费舍尔科学), 以量化 RNA 的档案材料使用分支 DNA (bDNA) 技术 Luminex xMAP®磁性珠。本论文描述的基因表达法是一种新颖、快速、多样的方法, 能够将乳腺癌准确地归类为不同的分子亚型, 省略了成像技术固有的解释主观性。另外, 由于所需材料的输入量低, 异质肿瘤可采用苏木精和 microdissected (H & E) 染色切片进行激光照射。该方法有广泛的可能应用, 包括肿瘤分类的诊断潜力和测量生物标志物在液体活检, 这将使更好的病人管理和疾病监测。此外, 对档案材料中生物标志物的定量测量在肿瘤学研究中是有用的, 可以利用临床标注材料的库, 追溯性研究能够验证潜在的生物标志物及其临床效果。相关。
Introduction
利用档案福尔马林固定石蜡 (FFPE) 材料进行 rna 检测的优化研究由于组织完整性保存1的福尔马林所引起的手术组织处理和 RNA 降解的变化而具有挑战性, 2。为了克服从档案材料中进行准确基因表达研究的局限性, 本组采用了 bDNA 复合磁珠法。bDNA 技术不采用酶法放大目标模板, 而是使用特定探针的杂交和放大3的报告信号。捕获和检测探针的短识别序列旨在杂交目标 RNA4的短片段。此外, 使用组织组织匀浆作为直接启动材料的这一化验, 克服了不可避免的损失 rna 的结果, 由化验需要事先 RNA 提取和纯化。信号放大, 使用短识别序列, 排除纯化步骤, 有助于降低检测技术的变化。该技术提供了多路检测 (最多80个 RNA 目标) 的可能性, 并测量了低材料输入下的目标面板的表达式。本协议描述了激光显微切割组织样品的制备和染色。细胞膜上的染色有助于肿瘤和组织学结构的成像, 提供准确的选择和分析: (1) 乳腺组织中的肿瘤和正常导管, 以及 (2) 异质肿瘤内的恶性细胞克隆。
乳腺癌的分子分类是一种将患者肿瘤归类为三个分子类的过程,即腔内、人表皮生长因子受体 2 (HER2) 富集和基底亚型。HER2-enriched 亚型具有良好的定义, HER2 受体的表达高, ERBB2 基因放大, 结合低或无雌激素受体 (ER) 和孕激素受体 (PgR)。腔内亚型一般为 ER 阳性, 基底亚型一般为三受体 (HER2, ER, PgR) 阴性, 与三重阴性乳腺癌 (TNBC) 诊断亚型5,6有显著的重叠。其他标记用于确定上皮和间充质特征。纤维连接蛋白 (FN1) 是乳腺组织间充质室的主要成分。增加的 FN1 表达伴随着高 Ki67 染色, 并显示一个更具侵袭性的肿瘤7,8和与转移9相关的签名。有趣的是, FN1 被发现是存在于微泡起源于肿瘤细胞, 这诱导激活有丝分裂信号在受体成纤维细胞10。因此, 循环微泡, 如外来体是一个潜在的标志, 早期发现或转移和复发11。
乳腺癌转录子类型) 的肿瘤面积选择反复由 macrodissection12、13进行。为了克服组织异质性和提高灵敏度, 我们有可靠地结合经典组织染色与多重分子分析方法。两种不同的乳腺癌无性系作为原则的证明, 其上皮间质特征和转移电位均有明确的定义。描述的协议的工作流可以很容易地转化为目前的临床设置, 并用于选择性地分离和表征组织亚型使用目标 mRNA 分析。
Protocol
从马耳他大学研究伦理学委员会 (UREC) 获得了在本研究中使用乳腺组织材料的伦理批准 (Ref: 22/2012)。
1. 组织准备
- 使用适当的 H & E 程序14, 准备染色的参考组织部分和数字扫描幻灯片, 以供参考在显微切割。
- 使用切片, 减少20µm 组织部分到一个 RNAse 无水浴在40°c。用清洁的、RNase 的设备和材料收集薄膜片上的激光显微切片。
- 干燥的膜在干燥孵化室过夜37°c。染色采用适当的 H & E 程序15与分子生物学级溶液和增加染色时间的苏木精到6分钟。如果需要, 用适当的免疫组化协议16染色膜的幻灯片。
2. 激光显微切割
- 设置幻灯片限制并校准舞台运动。
- 将激光视图移动到薄膜幻灯片的空白区域。通过在增加焦距间隔 (5%) 的情况下发射激光镜头, 校准激光聚焦, 直到激光开始穿透膜。绘制和 microdissect 任何形状和微调激光聚焦, 以最大限度地提高激光切割过程中的激光器效率。
- 将舞台运动速度提高到激光剥离效率不受损的地步。校准激光在选定的物镜和重新校准, 如果改变目标 (激光速度在 1–15%, 重点在 70–75%, 并在90–100% 时, 使用4X 目标)。
- 使用4X 目标扫描彩色膜幻灯片。
- 选择并环绕在膜片上进行显微切割的目标区域。激光解剖最小面积42毫米2。记录所解剖的区域, 以确定要使用的样本均匀化缓冲区的体积。
- 使用帽升降机构将解剖部分检索到附加在相应附属物上的标记管的扩散器盖上。如果未将解剖剖面检索到盖上, 请重复该区域的激光解剖。
3. 组织裂解
注: 一些解决方案和材料连同材料表中提到的套件一起提供。
- 用均匀溶液和蛋白酶 K 在60:1 的比例下制备所需的均质混合物体积以进行样品裂解。
- 吸管2.4 µL 均匀溶液入每个管为每1毫米2的组织面积, 漩涡为十年代以最大速度, 并且离心机在室温下为 5 s 在 2500 x g。
- 在加热块中孵育, 在65摄氏度的 12–18 h 与震动在 600 rpm。
- 在室温下离心裂解物 2.1万 x 克, 5 分钟。
- 使用吸管, 小心地吸清上清, 并分配到一个标签新鲜的管。避免吸出组织/膜碎片, 因为这可能会降低结果的质量。
- 在-80 摄氏度冷藏库中储存清上清液。
4. 基于杂交的化验
- 执行下列准备工作。
- 将试剂瓶放置在37°c 30 分钟的孵化器中, 并通过反转轻轻混合, 预热裂解混合物。
- 如果组织组织匀浆被冷冻, 室温下解冻, 在37摄氏度孵育30分钟. 在孵化后的最大速度下, 将样品涡流。
- 将震动孵化器设置为54摄氏度, 将温度验证套件的探头放置在96井板的空井中。2小时后, 检查温度的数字温度计和设置的三角洲温度的震动孵化器, 以纠正任何温差。
- 解冻和漩涡的探针集和阻断试剂十年代, 离心机在室温下为5秒在 2500 x g, 并保持冰。
- 使用时, 把蛋白酶 K 瓶放在冰上。
- 油脂实验捕获珠在46赫为3分钟, 然后漩涡在最大速度为另3分钟。
- 通过扩大以下试剂, 准备25µL 工作珠混合: 4.25 µL 的核酸酶水, 16.65 µL 的裂解混合物, 1.00 µL 的阻断试剂, 0.10 µL 的蛋白酶 K, 0.50 µL 捕获珠, 2.50 µL 的探针集。
- 旋涡的工作珠混合在十年代的最大速度, 然后吸管25µL/井进入磁分离板。
- 吸管25µL 组织匀浆, 以磁分离96井板和25µL 均质溶液为3井作为空白。
- 使用明确的塑料压力密封密封磁选板, 并将该板放在孵化器的 54, 1 °c 为 18–22 h, 而颤抖在 600 rpm。
- 通过将31.5 毫升的 RNase 水与0.1 毫升的洗涤缓冲元件1和1.67 毫升的洗涤缓冲元件2混合, 为24口井准备1X 洗涤缓冲液。
- 从孵化器中取出盘子。将震动孵化器的温度设置为50至1摄氏度。
- 将磁选板安装在手持式磁板垫圈上, 并锁定到位。卸下压力密封, 等待1分钟的磁珠沉淀。
- 洗涤步骤: 将磁选板倒置在水槽上, 轻轻涂抹在纸巾上, 以去除残余溶液。使用多通道吸管在每个井中添加100µL 的1X 洗涤缓冲液, 并等待十五年代. 重复这一步, 洗盘子3次。
- 吸管50µL 的前放大器试剂对每个井。用铝板密封密封板, 在室温下用 800 rpm 将板材摇动1分钟。孵育1小时在 50, 1 °c, 而颤抖在 600 rpm。
- 重复步骤 4.9 (洗涤步骤)。
- 吸管50µL 的放大器试剂对每个井。用铝板密封密封板, 在步骤4.10 中摇动板材。
- 重复步骤 4.9 (洗涤步骤)。
- 漩涡标签探针十年代以最大速度。将标签探头的50µL 添加到每个井中。密封和摇动板 (步骤 4.10)。
- 重复步骤 4.9 (洗涤步骤)。
- 涡旋的链亲和素藻红蛋白 (SAPE) 在十年代的最大速度。每井加50µL SAPE。密封和摇动板 (步骤 4.10)。
- 重复步骤 4.9 (洗涤步骤), 除了使用 SAPE 洗涤缓冲器, 而不是洗涤缓冲液。
- 添加130µL 的 SAPE 洗涤缓冲器到每个井和密封板与铝板密封。在室温下以800转每分钟摇动盘子3分钟。
- 启动磁珠分析仪。按照制造商的指示执行校准和验证程序。
- 使用以下参数在磁珠分析仪上建立协议: 样品尺寸: 100 µL;DD 门: 5,000–25,000;超时时间: 九十年代;珠状活动/珠区: 100;然后单击 "下一步"。在面板中选择相应的珠号, 并根据制造商的指示, 定义珠区域和相应的目标基因。
- 通过从 "批次" 选项卡中选择 "使用现有协议创建批处理" 来添加新分析。在板块布局中, 分别指定井为未知或空白, 并为 "样品" 面板中的每个样品提供一个标签。
- 从96井反应板上取下铝板密封件。通过点击弹出按钮弹出盘子托盘, 将板块加载到磁珠分析仪中。单击退刀|运行批处理以启动分析器。阅读后, 弹出并卸下96井板。根据制造商的建议, 清洁并关闭磁珠分析仪。
5. 数据分析
- 在批处理|结果"选项卡上, 选择相应的分析文件, 然后单击"导出到. csv "按钮。使用电子表格软件打开. csv 文件。
- 观察珠数和省略任何结果 < 40 珠/地区。
- 平均出空白井的值, 并计算出标准偏差 (SD) 和检测限度 (LOD) (空白平均 + (3xSD)) 每个目标基因。将低于 LOD 的值设置为未检测。
注意: 如果任何正则表达式值未被检测到, 则认为示例数据不充分。考虑表达式值超过2万以上的灵敏度上限。这些样品的裂解物应稀释和重新分析。 - 减去每个基因的原始数据的空白平均值。
- 计算每个样本所选规范化基因的几何平均值。将单个示例数据规范化为相应的几何平均值。
- 分析数据科学平台上的数据或使用定义的算法。
- 通过单击 "添加数据" 将数据导入到数据科学平台中。将数据文件拖到流程工作区中, 然后连接到 [选择属性]运算符, 然后再转到主组件分析 (PCA)运算符, 然后再转到结果t 端口。
- 在选择属性运算符中, 选择规范化的基因数据的子集和一个名词性变量, 如乳腺癌亚型。单击 "播放" 运行该进程。在 "图表" 选项卡中, 选择图表样式中的 "散射3D 颜色" 和 "颜色" 字段中的标称变量。在3维图上评估 PCA 数据的变异性。
Representative Results
所述方法已应用于 H & E 染色40个记录的同时测量 (图 1), microdissected (图 2) 高度退化的 FFPE 材料。利用该方法, 对肿瘤患者的受体状态 (图 3A)、肿瘤的分类和基底分子亚型17进行了准确的描述, 并 FN1 了间充质标记的差异表达。和配对控制组织 (图 3B), 在各种受体阳性和阴性亚型。
图 1: 使用 H & E 染色材料进行基因表达.与染色的肿瘤切片相比, 从无瑕肿瘤切片获得的表达谱之间的相关性。[皮尔逊相关p值 = 5.34E-26]。转载于许可17。请单击此处查看此图的较大版本.
图 2: FFPE 组织的激光显微切割.(A) & 彩色滑梯;(B) ER 表达的免疫组化染色;(C) HER2 免疫组化染色;(D) 无瑕20µm 的激光显微切割膜切片。黄色箭头表示有浸润性肿瘤的区域由于缺乏染色而未明确标定。(E) 与 H & E 染色的20µm 段, 以便更好地划定感兴趣的领域。白色箭头表示激光解剖轨迹, 而红色箭头显示激光聚焦在解剖过程中。所有插图均以10x 倍放大率拍摄。请单击此处查看此图的较大版本.
图 3: (a) 受体状态的表达和 (B) 间充质标记 FN1, 在乳腺肿瘤中与正常对照.经典诊断乳腺癌亚型定义为每诊断结果使用免疫组化和荧光原位杂交 (鱼) HER2 模棱两可的免疫组化染色。HER2 阳性、er 阳性和 TNBC 病例与正常乳腺组织相比, 以杂交为基础测定的 (a) HER2 和 er (B) FN1 的规范化表达。克鲁斯卡尔沃利斯试验统计 (K W χ2) 表明, 肿瘤组织中 HER2 的表达显著 (p < 0.05) 高于 HER2 阳性队列中匹配的正常组织, TNBC 队列中显著降低。在肿瘤组织中, er 表达不明显高于 er 阳性和 TNBC 组的匹配正常。FN1 在 HER2 和 ER 阳性亚型中的肿瘤组织中显著增高, TNBC 组的肿瘤组织也呈显著升高趋势。请单击此处查看此图的较大版本.
图 4: 病例研究: 肿瘤异质性.形态学上不同的肿瘤被 microdissected 并作为不同的标本进行治疗。(A) H & E 部分的主扫描。(B、 C)一个10x 和40x 的放大倍数, 分别为每个肿瘤形态学鉴定。(D) 以10x 倍的比例对 ER 进行免疫组化染色。(E) Ki67 的免疫组化染色, 显示肿瘤1的有丝分裂活性较高。(F) 每个肿瘤中 ESR1 基因的规范化表达水平, 显示肿瘤与免疫组化结果之间的相对较高和相等的表达。(G) 规范化表达水平的 FN1, 一个间充质标记, 增加 FN1 表达伴随着高 Ki67 染色显示一个更具侵袭性肿瘤的签名。在肿瘤2中观察到逆, 这似乎是一种较慢的增殖肿瘤, 其恶性电位降低 FN1 表达。请单击此处查看此图的较大版本.
Discussion
通过对 FFPE 乳腺癌组织和正常乳腺导管的降解 RNA 的基因表达进行优化, 建立了一种基于珠子的复 bDNA 检测方法。优化检测, 涉及开发一种方法, 以分类乳腺癌肿瘤的腔内和基底亚型利用8著名的生物标志物和5个潜在的规范化基因。利用规范化基因的置换进行数据规范化。规范化基因的选择是基于对受体状态的最佳预测, 采用腔内/基底分类器基因。为了对 FFPE 组织内腔/基底亚型进行分类, 选择的规范化基因为β肌动蛋白 (ACTB), 甘油 3-磷酸脱氢酶 (GAPDH), 嘌呤 Phosphoribosyltransferase 1 (HPRT1)。
该方法可用于其他诊断和研究领域, 在适当选择规范化的基因集后。该方法在研究部门中的一个重要应用是对档案材料中生物标志物的测量, 并对临床结果进行了充分的标注。这可以快速准确地验证回顾性研究中潜在的预测标记, 并避免长期前瞻性研究, 等待无疾病生存和整体生存数据。目前, 我们的小组正在调查使用的检测, 以发现受体阳性外来体, 这需要开发一个新的算法, 利用交替规范化基因的数据规范化。使用液体活检和强健的基因表达检测, 将允许高通量复用检测在治疗期间适应患者管理, 并提供一种方法, 以遵循治疗效果, 潜在复发由于抗治疗, 以及肿瘤的转移能力。
该方法在肿瘤诊断中也有广泛的应用, 并适应目前的诊断工作流程。该方法在诊断领域的主要优点包括: (1) 高通量检测的实施, (2) 不包括基于图像测量的主观性和模棱两可的结果 (3) 对多个目标的精确探测同时, 这提高了准确性和尽量减少宝贵的病人样本的使用, (4) 不需要高度专业化的设施和人力资源。优化的取样过程, 连同珠基复用试验所需材料的低输入, 可以进一步研究肿瘤的异质性;通过激光显微切割, 准确地分离出同一患者部分恶性组织的多个病灶, 可以比较它们之间的多种基因表达以及与正常组织的匹配 (图 4)。低材料输入对肿瘤活检提供有限的肿瘤组织的诊断应用至关重要。通过测定降解 RNA 样品中基因表达的能力, 可以方便地在机构内进行分析, 或为实验室提供服务。此外, 还可以使用 H & E 染色材料进行全断面分析 (图 1)。
为使本议定书的成功, 必须: (1) 确保正确抽样的肿瘤现场/裂解的检测和 (2) 开发良好的优化和验证数据规范化算法, 每个基因表达板和/或个人预后或预测性生物标志物。前者取决于执行取样的技术员/科学家的技术经验。建议采取一个额外的核心, 并准备一个组织微阵列 (TMA) 相同的格式的复合磁珠检测 (96 井格式)。这将提供一个肿瘤网站的档案作为一个副本的样本用于 RNA 的化验。TMAs 还可以用其他技术进行评估, 以进行后续研究或验证结果。规范化算法的发展依赖于所研究的材料和规范化的规范化基因。根据样品中表达的水平和变异性, 选择不同的规范化基因组, 不同来源的癌组织、血浆外来体或循环肿瘤细胞之间存在差异。试验验证包括样品处理, 因为各种制剂也会产生不同的规范化算法。
综上所述, 利用 bDNA 技术与磁珠技术结合, 选择合适的靶基因组, 将提供直接在少量的组织裂解物中测量基因表达的额外优势。患者材料, 包括 microdissected 材料、外来体和循环肿瘤细胞。除了检测肿瘤的异质性, 适当使用面板有可能检测肿瘤衍生外来体早期诊断和早期发现复发。由于不需要核酸扩增步骤, 采用 bDNA 技术的信号放大, 结合珠基复用, 在临床说明的档案材料中测量多种基因表达, 为生物标志物验证。
Disclosures
Invitrogen™ QuantiGene™丛试验是热费希尔科学的专有。
Acknowledgments
这项工作得到 (1) 支持的乳腺癌项目奖学金 (2014-2016) 资助的行动为乳腺癌基金会和活2013通过研究, 创新 & 发展信托 (RIDT) 的马耳他大学, (2) 医学学院& 外科, 马耳他大学和 (3) 由马耳他科学 & 技术理事会通过融合资助的项目法案: R & I 技术开发方案2016。这篇手稿的出版是通过朱庇特-Luminex 赠款来支持的。
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Microtome | Leica | RM2235 | |
| Heamatoxylin Mayer's | Sigma | MHS16-500mL | |
| Eosin Y Aquaeous solution | Sigma | HT110216-500mL | |
| Normal Rabbit Serum | Monosan | MONX10963 | Working dilution: 1/40 |
| Biotinylated Rabbit anti-mouse | Dako | E0354 | Working dilution: 1/200 |
| ER antibody (6F11) | Vector Laboratories | VPE614 | Working dilution: 1/45 |
| HER2 antibody (CB11) | Novocastra | CB11-L-CE | Working dilution: 1/325 |
| Ki67 antibody (MIB-1) | Dako | M7240 | Working dilution: 1/500 |
| Avidin Biotin Complex kit | Vector Laboratories | PK-6100 | |
| Nikon Eclipse Ti-E Inverted microscope | Nikon | Ti-E | 4x, 10x, 20x and 40x objectives |
| Laser Microdissection membranes | Molecular Machines &Industries | S0103 | |
| mmi CellCamera 1.4 | Molecular Machines &Industries | MX4285c-ACK07 | |
| mmi Cellcut Plus | Molecular Machines &Industries | ||
| Diffuser caps | Molecular Machines &Industries | 50210 | |
| mmi Celltools Software v.4.01rcl | Molecular Machines &Industries | ||
| Eppendorf Thermomixer comfort | Eppendorf | 5355000038 | |
| 1.5mL heating block for Eppendorf Thermomixer | Eppendorf | 22670522 | |
| 96-well plate heating block for Eppendorf Thermomixer | Eppendorf | 22670565 | |
| Labnet Vortemp 56 Shaking incubator | Labnet | 52056A-220 | |
| LX200 100/200 | Luminex | Magnetic bead analyser | |
| Invitrogen QuantiGene Sample Processing Kit - FFPE Tissues | ThermoFisher Scientific | QS0109 | |
| Invitrogen QuantiGene Plex 2.0 Assay Kit (Magnetic Separation) | ThermoFisher Scientific | QP1011 | |
| Thermaseal RTS Sealing Film | Thermaseal | 765246 | |
| Hand-Held Magnetic Plate Washer | ThermoFisher Scientific | QP1011 | |
| Invitrogen QuantiGene Incubator Temperature Validation Kit | Affymetrix/Panomics | QS0517 | |
| Proteinase K (50µg/µL) | ThermoFisher Scientific | 14622 | |
| Invitrogen QuantiGene Plex 2.0 Sets | ThermoFisher Scientific | Various | |
| Multi Speed Vortex | Kisker Biotech | MSV-3500 | |
| Sonicator | Silvercrest | ||
| RNASEZAP | Sigma | R2020-250ML | |
| Aluminium 96-well plate seal | Sigma | Z721549-100EA | |
| Temperature Validation Kit | ThermoFisher Scientific | QS0517 | |
| RapidMiner Studio Community 7.1.001 | RapidMiner | Data Science Platform | |
| Hybridisation oven | Hybaid (Thermo Scientific) |
References
- Abrahamsen, H. N., Steiniche, T., Nexo, E., Hamilton-Dutoit, S. J., Sorensen, B. S. Towards quantitative mRNA analysis in paraffin-embedded tissues using real-time reverse transcriptase-polymerase chain reaction: a methodological study on lymph nodes from melanoma patients. J Mol Diagn. 5 (1), 34-41 (2003).
- Macabeo-Ong, M., et al. Effect of duration of fixation on quantitative reverse transcription polymerase chain reaction analyses. Mod Pathol. 15 (9), 979-987 (2002).
- Yang, W., et al. Direct quantification of gene expression in homogenates of formalin-fixed, paraffin-embedded tissues. Biotechniques. 40 (4), 481-486 (2006).
- Flagella, M., et al. A multiplex branched DNA assay for parallel quantitative gene expression profiling. Anal Biochem. 352 (1), 50-60 (2006).
- Goldhirsch, A., et al. Strategies for subtypes--dealing with the diversity of breast cancer: highlights of the St. Gallen International Expert Consensus on the Primary Therapy of Early Breast Cancer 2011. Ann Oncol. 22 (8), 1736-1747 (2011).
- Schnitt, S. J. Classification and prognosis of invasive breast cancer: from morphology to molecular taxonomy. Mod Pathol. 23, Suppl 2. S60-S64 (2010).
- Bae, Y. K., et al. Fibronectin expression in carcinoma cells correlates with tumor aggressiveness and poor clinical outcome in patients with invasive breast cancer. Hum Pathol. 44 (10), 2028-2037 (2013).
- Park, J., Schwarzbauer, J. E. Mammary epithelial cell interactions with fibronectin stimulate epithelial-mesenchymal transition. Oncogene. 33 (13), 1649-1657 (2014).
- Zhou, Z., et al. MRI detection of breast cancer micrometastases with a fibronectin-targeting contrast agent. Nat Commun. 6, 7984 (2015).
- Antonyak, M. A., et al. Cancer cell-derived microvesicles induce transformation by transferring tissue transglutaminase and fibronectin to recipient cells. Proc Natl Acad Sci U S A. 108 (12), 4852-4857 (2011).
- Moon, P. G., et al. Fibronectin on circulating extracellular vesicles as a liquid biopsy to detect breast cancer. Oncotarget. 7 (26), 40189-40199 (2016).
- Parker, J. S., et al. Supervised risk predictor of breast cancer based on intrinsic subtypes. J Clin Oncol. 27, (2009).
- Nielsen, T., et al. Analytical validation of the PAM50-based Prosigna Breast Cancer Prognostic Gene Signature Assay and nCounter Analysis System using formalin-fixed paraffin-embedded breast tumor specimens. BMC Cancer. 14, 177-177 (2014).
- Fischer, A. H., Jacobson, K. A., Rose, J., Zeller, R. Hematoxylin and Eosin Staining of Tissue and Cell Sections. Cold Spring Harbor Protocols. (5), (2008).
- Molecular Machines and Industries. H&E Staining Kit Plus for Laser Microdissection and more, Prod. No 70302. , Available from: http://www.molecular-machines.com/single_cell_sorting_products/consumables/mmi_he_staining_kit_plus (2018).
- Lin, F., Prichard, J. Handbook of Practical Immunohistochemistry: Frequently asked questions. , Springer. (2011).
- Grech, G., et al. Molecular Classification of Breast Cancer Patients Using Formalin-fixed Paraffin-embedded Derived RNA Samples. Journal of Molecular Biomarkers & Diagnosis. 7 (S8), (2016).
