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Génération et analyse d’images histologiques à paramètres élevés avec la cytométrie en flux histo...
Génération et analyse d’images histologiques à paramètres élevés avec la cytométrie en flux histo...
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Neuroscience
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JoVE Journal Neuroscience
Generating and Analyzing High-Parameter Histology Images with Histoflow Cytometry

Génération et analyse d’images histologiques à paramètres élevés avec la cytométrie en flux histologique

Full Text
864 Views
05:22 min
June 21, 2024

DOI: 10.3791/66889-v

Rajiv W. Jain1,2, David A. Elliott1, V. Wee Yong1,2

1Hotchkiss Brain Institute,University of Calgary, 2Department of Clinical Neurosciences,University of Calgary

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Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.

Overview

This study outlines a method for imaging multiple fluorescent parameters using immunofluorescent microscopy, along with a pipeline for analyzing single-cell data. The method enhances traditional imaging capabilities, allowing for the identification of cell subsets related to immune and glial cell functions in neurological disorders.

Key Study Components

Area of Science

  • Neuroscience
  • Immunology
  • Cell biology

Background

  • Immunofluorescent microscopy is an essential technique in neuroscience and immunology.
  • Limitations exist in conventional microscopes regarding the number of probes that can be imaged simultaneously.
  • The proposed method aims to overcome these limitations and make multiplex histology analysis more accessible.

Purpose of Study

  • To develop a protocol that allows for imaging and analysis of multiple fluorescent labels.
  • To create an analysis pipeline that supports single-cell analysis similar to flow cytometry.
  • To enable a better understanding of immune and glial cells' roles in neurological disorders.

Methods Used

  • Immunofluorescent microscopy was used on stained tissue sections.
  • The study detailed a step-by-step approach for setting up the microscope and conducting fluorescence compensation.
  • Image analysis involved using software tools to separate and label individual cells.
  • The protocol allows for the adaptation to various commonly used microscopes.

Main Results

  • The method effectively differentiates various cell types in stained lymph tissue.
  • Machine learning was utilized to separate closely packed cells successfully.
  • The analysis provided meaningful insights into cell populations within tissue sections.

Conclusions

  • This protocol enhances the capabilities of traditional immunofluorescent microscopy.
  • The established pipeline streamlines single-cell analyses, enabling greater access to multiplex histology.
  • The findings can improve our understanding of the cellular mechanisms involved in neurological disorders.

Frequently Asked Questions

What are the advantages of using this imaging method?
This method increases the number of fluorescent probes that can be imaged simultaneously, enhancing the data obtained from immunofluorescent microscopy.
How is the biological model implemented?
The biological model involves immune and glial cells within central nervous system tissue sections stained with multiple fluorescent dyes.
What types of data are generated from this method?
This method generates high-resolution images that allow for single-cell analysis, revealing the composition and characteristics of different cell populations.
Can this method be adapted for different types of microscopes?
Yes, the protocol is designed to be easily adaptable to many commonly available fluorescent microscopes.
What are the key limitations of this study?
While the method enhances imaging capabilities, limitations may include the complexity of image analysis and the need for proficient use of software tools.
How does this study contribute to understanding neurological disorders?
By enabling the identification and analysis of specific immune and glial cell subsets, this study provides insights into their roles in the progression of neurological disorders.

La description ici est une méthode qui peut être utilisée pour imager cinq paramètres fluorescents ou plus par microscopie immunofluorescente. Un pipeline d’analyse permettant d’extraire des cellules uniques à partir de ces images et d’effectuer des analyses de cellules uniques à l’aide de stratégies de type cytométrie en flux est décrit, qui permet d’identifier des sous-ensembles de cellules dans des coupes de tissus.

Notre objectif principal est d’étudier comment les cellules du système immunitaire et les cellules gliales du système nerveux central contribuent au développement et à la progression de troubles neurologiques tels que la sclérose en plaques. La microscopie immunofluorescente est une technique standard et largement utilisée dans les disciplines biologiques et est essentielle à la recherche en neurosciences et en immunologie. L’un des principaux problèmes qui tourmentent les chercheurs est que la microscopie immunofluorescente est généralement limitée dans le nombre de sondes pouvant être imagées en une seule fois en raison des limites des microscopes conventionnels.

Dans ce protocole, nous décrivons une méthode permettant d’augmenter le nombre de sondes que de nombreux microscopes peuvent imager en même temps, et de fournir un pipeline d’analyse pour traiter des images à forte densité d’informations. L’avantage de ce protocole est qu’il peut être adapté à de nombreux microscopes largement disponibles et qu’il est facile à exécuter, ce qui rendrait l’analyse histologique multiplex accessible à un plus grand nombre de laboratoires.

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Mots-clés : histologie cytométrie histoflux diversité des cellules immunitaires système nerveux central cytométrie en flux paramètres fluorescents démélange spectral imagerie à paramètres élevés analyse de cellules uniques profilage cellulaire environnement tissulaire

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