Name: ראפיד ניתוח וחקירה של תמונות מיקרוסקופ פלואורסצנטי (וידאו) | JoVE Journal
Uploaded: 2014-03-19T13:00:00.000+00:00
Duration: 11 min 41 s
Description: חקור ניתוח מהיר של תמונות מיקרוסקופ פלואורסצנטי לפרופילים פנוטיפיים באמצעות פלטפורמת PhenoRipper. שיטה זו מאפשרת חקר הבדלים פנוטיפיים עדינים בסקרים בקיבול גבוה.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

אנו מודים לאדם קוסטר וכל חברים האחרים של מעבדות אלטשולר והוו לקבלת משוב ודיונים מועילים. מחקר זה נתמך על ידי המכון הלאומי לבריאות מענקי R01 GM085442 וCA133253 (SJA), R01 GM081549 (LFW), CPRIT RP10900 (LFW), וולטש קרן I-1619 (SJA) ואני-1644 (LFW).

1. דוגמאות והדמיה הכנה <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> תרבית תאים <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> פיצול תרבויות באופן שיגרתי ולשמור במפגש 20-70%. יום אחד לפני הניסוי, לגדל תאי הלה בDMEM (הנשר בינוני השתנה Dulbecco, ראה טבלה של חומרים) ותוספת 10% FBS (בסרום שור עוברי) ו1x פניצילין / סטרפטומיצין. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> ביום של ניסוי, תאי פיצול גדל בתרבות (מחוברות כ -50%). </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> שטוף תאים עם PBS (בופר פוספט), לחשוף לכ 2 מיליליטר של טריפסין / EDTA (חומצת ethylenediaminetetraacetic) לכמה שניות. לשאוב טריפסין עודף / EDTA ולשמור על תאים שטופים בשכבה דקה של טריפסין / EDTA בשכונה ב RT ל~ 3 דקות. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> מכאני לנער צלוחיות פעמיים ולנתק תאים עם תקשורת בסרום בתוספת. ספירת תאים ו לדלל את 5,000 cells/50 μl של תקשורת ומייד צלחת 50 μl / גם על צלחת זכוכית תחתונה 384 גם באמצעות רובוט נוזל טיפול אוטומטי (רק 30 היטבים של הצלחת משמשים כאן). </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> דגירה צלחת על RT במשך 30 דקות כדי למזער את השפעות קצה בבארות 5. לאחר צלחות הדגירה RT, מקום בC 5% CO חממה 37 ° / 2 לילה. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> כל תרופה תהיה assayed בשני עותקים. הוסף 25 μl של תרופה לבארות המתאימות על הצלחת כבר מכילה מדיה. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> תקן את הצלחת עם 4% פתרון paraformaldehyde ב-PBS בטיפול תרופתי שלאחר שעות 24. </li></ol></li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> הכתמה הנוגדנים הספציפיים הראשוניים, נוגדנים משני שכותרתו fluorescently וכתמי ניאון אחרים ששמשו כאן מפורטים בטבלה של חומרים. <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> Permeabilize קבוע תאים עם 0.2% טריטון ב TBS פתרון X-100 (שנאגר מלוח טריס) במשך 3 דקות, ולשטוף עם TBST (שנאגר מלוח טריס + Tween 20) 3x. הוסף 5% פתרון BSA (שור הסרום אלבומין) ב TBST לחסימה. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> דגירה צלחת ב RT במשך שעה 2 ולאחר מכן לשטוף עם 3x TBST. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> הפוך dilut נוגדן הראשונייוני BSA 5% ב TBST (ראו טבלה של חומרים) ולהוסיף 10 μl / טוב. דגירה צלחת ב RT במשך שעה 2, ולאחר מכן לשטוף 3x עם TBST. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> הפוך BSA dilutionin נוגדנים משני 5% ב TBST (ראה טבלה של חומרים) ולהוסיף 10 μl / טוב. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> דגירה צלחת בחושך ב RT עבור שעה 2 ולאחר מכן לשטוף פעמיים עם TBST. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> הכן דילולים לHoechst וphalloidin (ראה טבלה של חומרים) בPBS ולהוסיף 10 μl / טוב. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> דגירה את הצלחת בחושך במשך 30 דקות ב RT. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> לאחר 2 washes TBST, פרוניט רדיד חנות 4 ° CO / נ </li></ol></li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> הדמיה לרכוש תמונות באמצעות מיקרוסקופ epifluorescence באמצעות מטרת 20X עם binning המצלמה 1x1. לרכוש תמונות שש עשרה לכל טוב, עבור סכום כולל של 480 תמונות (ערוצי x3). </li></ol> 2. ניתוח תמונות הורד והתקן את PhenoRipper מphenoripper.org, ולהשיק PhenoRipper להתחיל ניתוח של הר&quot;יGES. PhenoRipper תומך TIFF כיום, PNG, ו-JPEG וכל הפורמטים האחרים הנתמכים על ידי MATLAB (תוכנת מיקרוסקופ תומכים בדרך כלל ביצוא לTIFF). 2.1 טוען נתונים <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> אין ועידת שמות / ארגון סטנדרטי קיימת לתמונות מיקרוסקופית, אשר יכול להפוך את טעינת תמונות ומטה שיוך (כלומר הסברים ניסיוניים כגון סוג טיפול, גם מספר וכן הלאה) חלק המאתגר ביותר של זרימת העבודה. בחר באחת מהשיטות שהוצגו (שיפורט להלן). <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> PhenoLoader: בחר באפשרות זו כדי למחצה באופן אוטומטי לטעון את הנתונים כאשר שם הקובץ ו / או מבנה ספרייה מכיל מספיק מידע לתמונות קבוצה כרצוי (למשל B16 HeLa_Drug5-DAPI.png מצביע על אפשרות שהתמונה היא מגם B16, טיפול בתאים עם הסמים זיהוי שלו הוא 5, ואת התמונה לוכדת את כתם DAPI הגרעיני - עם יום אמנה זו, את כל תמונות מהיטב A1 או שטופלו בתרופות 5 יכולה להיות מקובצים בקלות). האשףמוביל את משתמש השלב אחר שלב כדי לשייך מטה עם קבוצות תמונה ולהגדיר את הסמנים באופן הבא: <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> לחץ &quot;מבנה קובץ&quot; לגשת חלון PhenoLoader. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> לחץ על &quot;הגדרת מדריך שורש&quot; כדי לבחור את הספרייה המכילה את בסיס נתוני תמונה. ואז לסנן לניתוח (לא חובה, ניתן להשאיר ריק) קבצים שאינם בשימוש (קבצים שאינם בשימוש). </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> לחץ על &quot;סמני הגדר&quot; כדי לציין את הסמנים הביולוגיים המשמשים בניסוי ולקשר אותם עם התמונות. באופן ספציפי, לחץ על קובץ תמונה ולאחר מכן בחר בחלק משם הקובץ שמזהה באופן ייחודי את הסמנים הביולוגיים. לבסוף, הזן שם עבור כל סמן ביולוגי. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> לחץ על &quot;מידע נוסף על הגדר&quot; כדי לשייך את המידע עם כל תמונה. באופן ספציפי, לחץ על קובץ תמונה ולאחר מכן בחר בחלק משם קובץ זיהוי מידע על תמונה (&quot;B16&quot; למשל לשם טוב). חלון המבקש לשם קבוצה (לדוגמא &quot;אנחנוll &quot;) יצוץ, הזן שם. חברי הקבוצה חולץ מהקובץ יוצגו בטבלת הקבוצות (לדוגמא את הרשימה המלאה של שמות כן). כדי להוסיף פרטים נוספים שלא קיימים בקובץ, לחץ על&quot; (לא חובה) הבא &quot;כפתור. לחץ על&quot; הוסף קבוצת מידע &quot;, הזן את שם קבוצה נוסף (למשל,&quot; תרופות &quot;) ולכל ערך של הקבוצה המוגדרת מראש (למשל&quot; טוב &quot;), הזן את הערך שלו (למשל&quot; טקסול &quot;) . אין הגבלה למספר קבוצות נוספות שניתן להוסיף. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> לבסוף, לחץ על &quot;Metadatafile צור&quot; כדי ליצור את הקובץ מטה ולהמשיך את הניתוח. אם קובץ metadata כבר נוצר בעבר, ניתן להימנע מהשלבים שלעיל ישירות על ידי טעינת הקובץ באמצעות האפשרות &quot;קובץ מידע&quot; (מתואר ב3 להלן). </li></ol></li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> תבניות ביטוי רגיל בהתבסס: ביטויים רגולריים הם גישה סטנדרטית לדפוסי התאמהבטקסט. בחר באפשרות זו כאשר שם הקובץ ו / או מבנה ספרייה מכיל מספיק מידע לתמונות קבוצתיות ואמנת השמות מתאימה לאחד מהתבניות קיימים מראש. תבניות מותאמות אישית המבוססות על ביטויים רגולריים עשויות גם להיות מוגדרות באופן ידני ולשימוש חוזר. אפשרות מתקדמת זו מומלצת רק עבור משתמשים מכירים ביטויים רגולריים. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> בקבצי מידע נוסף: בחר באפשרות זו להתאמה אישית אולטימטיבית. להגדיר ולטעון ערכים מופרדים בפסיקים (CSV) המכילים שמות קבצים ומטה הקשורים לכל תמונה. דוגמא לקובץ בפורמט נגיש בחלק להורדה של אתר האינטרנט (phenoripper.org). פשוט לטעון את הקובץ באמצעות הממשק כדי להציג את המידע שהוא מכיל. </li></ol></li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> בחר את השדה מטה שמגדיר משכפל בניסוי כדי למנוע דגימה מיותרת. עבור ערכות נתונים המכילות משכפל (למשל את כל התמונות ובצריכות להיות דומות), לקבץ אותן יחד (למשל על ידי היטב) יכול הופעותביצועים אובים. ברוב המקרים זה סביר לבחור את ברירת המחדל &quot;אקראי (לא יודע)&quot;, שבוחרת תת קבוצה אקראית. </li></ol> 2.2 הגדרת פרמטרי ניתוח לחץ על &quot;פרמטרים שנקבע&quot; כדי להגדיר את הפרמטרים הדרושים כדי לעבד את הנתונים. הפרמטרים להגדרה הם בפנל השמאלי. הפנל הימני מציג מדגם ממוזג של בסיס הנתונים. לחץ על החצים שמאלה / ימינה כדי לעבור בין תמונות שונות. <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> עצמת סף: בחר ערך סף מתאים לזהות בערך מנות הסלולריות (ולא רקע, אזורי noncellular) של תמונות. סף precalculated ידי PhenoRipper, אבל יכול להיות מותאם כדי לשפר את ההדגשה של אזורים הסלולריים באמצעות פס הגלילה נגיש בחלק העליון של התמונה. אם סף בחר לא עובד בכל התמונות, להוריד את הסף כך שיכלול אזורי noncellular ולא יורדים אזורים סלולריים. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> הבלוק Size: בחר בגודל מתאים לחסום (בפיקסלים) לרשת את התמונה. בלוקים של גודל שצוין יהיו על גבי התמונה. להתאים את גודל בלוק כדי להשיג ממוצע של 20-30 בלוקים / תא. כדי להרכיב את הרשת מעל קליק התמונה על תיבת הסימון מול השדה &quot;גודל הבלוק&quot;. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> פרמטרים אופציונליים: אם תמונות בקנה מידה האוטומטית לא להציג סמנים עם עוצמות יחסי רצויים (למשל צבע אחד רווי) או אם סמנים צריכים להיות ירד מהניתוח, השתמשו באפשרות &quot;להתאים את עוצמת ערוץ&quot;. כדי לזהות אזורים סלולריים על קבוצת משנה של סמנים להשתמש &quot;ערוצים המשמשים לסף&quot; אפשרות. אפשרויות ברירת מחדל של פרמטרים אחרים הן בדרך כלל נאותות, אבל אם נדרשו, התאימו אותם באמצעות &quot;ניתוח מתקדם אפשרויות&quot;. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> הרץ את הניתוח על ידי לחיצה על &quot;PhenoRip&quot; בלוח היישום הראשי. PhenoRipper יזהה באופן אוטומטי סוגים חוזרים בלוק בתמונות. פרופילים פנוטיפי יופקו עבורכל תמונה המבוססת על שברים מהסוגים השונים בגוש זה. </li></ol> 3. תוצאות היכרות <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> לחקור את יחסי הגומלין בין הפרופילים פנוטיפי של התמונות באמצעות PhenoBrowser (איור 1). ממשק PhenoBrowser מורכב מארבעה פנלים: הפנל השמאלי העליון הוא ייצוג גרפי (עלילת פיזור) של הדמיון היחסי בין תמונות / תנאים שונים, שני פנלים בתמונות מימין מדגם תצוגה של תנאים שנבחרו, והפנל הסופי (תרשים בר ) משווה פרופילים פנוטיפי שלהם. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> &quot;בטל מסגרות ריקות&quot; שימוש בתפריט &quot;עיבוד נתונים&quot;. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> הסרת תמונות באיכות ירודה: ראשית, ללמוד תמונות בודדות לבטל את הקיבוץ מהתפריט &quot;עיבוד נתונים&quot;. לאחר מכן, לחץ בנקודות החריגות בעלילת הפיזור ולהשליך תמונות באיכות נמוכות (לדוגמא, מחוץ לפוקוס, חפץ צביעה). </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> חקור את הנתונים: החלט שמטה מגדיר שדהיחידה בסיסית של השוואה (למשל כדי להשוות תרופות, תמונות עם אותו הערך של השדה מטה &quot;תרופה&quot; צריכים להיות מקובצים יחד). כווץ את כל התמונות עם אותו הערך של שדה זה metadata לנקודת נתונים יחיד עם &quot;קיבוץ לפי&quot;. לדוגמא, קיבוץ לפי תרופה יהיה בממוצע התמונות בתוך כל תרופה להניב נקודה אחת לכל תרופה. נקודות סמוכות (או רחוקות) בעלילת הפיזור משקפות תנאים שיעוררו פנוטיפים סלולריים דומים (או שונים). נקודות צבע או תווית (תפריט תצוגת נתונים) המבוסס על מטה זמין כדי לסייע interpretability. עלילת 3D היא rotatable על ידי לחיצה על תיבת הסימון &quot;rotatable&quot; ועל ידי לחיצה על הכפתור השמאלי וגרירת העכבר מעליו. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> בחר שתי נקודות שונות כדי להשוות אותם ישירות. פנלי התמונה יציגו תמונות לדוגמא עבור כל נקודה, ופנל תרשים העמודות יציג את הסוגים לחסום תדרי התרחשותם שונים ביותר בין שתי נקודות. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> הפעל את גlustergram מ&quot; תפריט Clustergram &quot;כדי לספק מבט גלובלי יותר של מערכת היחסים בין סוגי אבן ותנאי ניסוי. על ידי קיבוץ שני סוגי הבלוק ותנאים, ייצוג זה מדגיש את פנוטיפים הסלולריים בצורה הטובה ביותר להבחין בין קבוצות של תנאים (איור 5). </li></ol>

<ol><li>Collins, T. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((ImageJ+for+microscopy%5BTitle%5D)+AND+%22Biotechniques%22%5BJournal%5D)">ImageJ for microscopy.</a> Biotechniques. 43, 25-30 (2007).</li>
<li>Carpenter, A. E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((CellProfiler%3A+image+analysis+software+for+identifying+and+quantifying+cell+phenotypes%5BTitle%5D)+AND+%22Genome+Biol%22%5BJournal%5D)">CellProfiler: image analysis software for identifying and quantifying cell phenotypes.</a> Genome Biol. 7, (2006).</li>
<li>Shamir, L., Delaney, J. D., Orlov, N., Eckley, D. M., Goldberg, I. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Pattern+Recognition+Software+and+Techniques+for+Biological+Image+Analysis%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+Comput.+Biol%22%5BJournal%5D)">Pattern Recognition Software and Techniques for Biological Image Analysis.</a> PLoS Comput. Biol. 6, (2010).</li>
<li>Rajaram, S., Pavie, B., Wu, L. F., Altschuler, S. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((PhenoRipper%3A+software+for+rapidly+profiling+microscopy+images%5BTitle%5D)+AND+%22Nat.+Methods%22%5BJournal%5D)">PhenoRipper: software for rapidly profiling microscopy images.</a> Nat. Methods. 9, 635-637 (2012).</li>
<li>Lundholt, B. K., Scudder, K. M., Pagliaro, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+simple+technique+for+reducing+edge+effect+in+cell-based+assays%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Biomol.+Screen%22%5BJournal%5D)">A simple technique for reducing edge effect in cell-based assays.</a> J. Biomol. Screen. 8, 566-570 (2003).</li>
<li>Slack, M. D., Martinez, E. D., Wu, L. F., Altschuler, S. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Characterizing+heterogeneous+cellular+responses+to+perturbations%5BTitle%5D)+AND+%22Proc.+Natl.+Acad.+Sci.+U.S.A%22%5BJournal%5D)">Characterizing heterogeneous cellular responses to perturbations.</a> Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 105, 19306-19311 (2008).</li>
<li>Wolf, D. E., Samarasekera, C., Swedlow, J. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Quantitative+analysis+of+digital+microscope+images%5BTitle%5D)+AND+%22Methods+Cell.+Biol%22%5BJournal%5D)">Quantitative analysis of digital microscope images.</a> Methods Cell. Biol. 81, 365-396 (2007).</li>
<li>Zwier, J. M., Van Rooij, G. J., Hofstraat, J. W., Brakenhoff, G. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Image+calibration+in+fluorescence+microscopy%5BTitle%5D)+AND+%22J+Microsc%22%5BJournal%5D)">Image calibration in fluorescence microscopy.</a> J Microsc. 216, 15-24 (2004).</li>
<li>Shamir, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Wndchrm+-+an+open+source+utility+for+biological+image+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Source+Code+Biol.+Med%22%5BJournal%5D)">Wndchrm - an open source utility for biological image analysis.</a> Source Code Biol. Med. 3, 13(2008).</li>
<li>Hamilton, N. A., Wang, J. T., Kerr, M. C., Teasdale, R. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Statistical+and+visual+differentiation+of+subcellular+imaging%5BTitle%5D)+AND+%22BMC+Bioinform%22%5BJournal%5D)">Statistical and visual differentiation of subcellular imaging.</a> BMC Bioinform. 10, 94(2009).</li>
<li>Huang, K., Murphy, R. F. Automated classification of subcellular patterns in multicell images without segmentation into single cells. IEEE Int. Symp. Biomed. Imag. Macro Nano, 2004 Apr 15-18, 2, 1139-1142 (2004).</li>
</ol>

יש המחברים אין לחשוף.

זרימת העבודה המתוארת כאן מאפשרת אפיון והשוואה של תמונות מיקרוסקופיה מהירים וקל. אנחנו הראשונים הוכיחו עד כמה זרימת עבודה זו יכולה לעזור אופטימיזציה של ניסוי, למשל על ידי ביצוע בקרת איכות במהירות בתמונות במיקרוסקופ. בשלב בא, שהראינו את הפוטנציאל שלה לניתוח נתונים הקרנת תפוקה גבוהה: היינו יכול סמים קבוצה המבוססים על מנגנון הפעולה שלהם. הקבצה של תרופות הייתה דומה לזה שנמצא בשיטות מורכבות יותר 6, למרות שPhenoRipper היה סדרי הגודל יותר מהר. <p class="jove_content" style=...

במהלך העשור האחרון, התקדמות מהירה בטכנולוגיית הדמיה נתנו מעבדות רבות את היכולת לבצע מיקרוסקופיה תפוקה גבוהה. האתגר כעת עבר מאחד לאחד של הדמיה של ניתוח. איך אנחנו יכולים לאפיין, להשוות, ולחקור את סיקור של פנוטיפים אך עדינים מורכבים שנוצרו על ידי מסך הדמיה תפוקה גבוהה טיפוסי? מספר פלטפורמות דימוי ניתוח ואינפורמטיקה נתן ארגזי כלים מתוחכמים משתמשי 1-3 לחילוץ מידע ביולוגי מאוספים גדולה של תמונות. עם זאת, רבי מכשולים משמעותיים להישאר בניתוח נתונים ממסכים מבוסס תמונת תפוקה גבוהה. קשיים כרוכים בבחירת אפיונים מתאימים של התמונות וכוונון עדין של פרמטרים אלגוריתמיים (למערכת של עניין) לעתים קרובות לגרום להתקנה פעמים רבות, במיוחד עבור משתמשים ללא מומחיות דימוי ניתוח. בפרט, פילוח תא, התהליך של זיהוי תאים בודדים בתמונת n, היא צוואר בקבוק עיקרי בעניין זה. פילוח יכול להיות רגיש מאוד לפרמטרים ניסיוניים כגון סוג תא, צפיפות תאים וביו סמנים, ולעתים קרובות דורש התאמה חוזרת ונשנית לערכת נתונים גדולה. מסיבות אלה, ניתוח תמונה הוא לעתים קרובות צעד עצמאי, מסוף שבוצע על ידי מומחים ולא חלק משולב של זרימת העבודה הניסיונית. זה מונע את מחזור המשוב המהיר בין הניתוח וניסוי, חלק חיוני של פיתוח assay. כאן אנו מתארים זרימת עבודה חלופית כי הוא מותאם למיקרוסקופ פלואורסצנטי תפוקה גבוהה ומונעת הרבה מהקשיים האמורים לעיל. לשם כך, אנו עושים שימוש 4 PhenoRipper, פלטפורמת תוכנה בקוד פתוח לחיפוש וניתוח של תמונות מיקרוסקופ מהירים. באופן משמעותי, PhenoRipper נמנע רבים מהאתגרים כרוכים בפילוח תא על ידי לא מנסה לזהות תאים בודדים. במקום זאת, PhenoRipper מחלק תמונות לתוך פיקסלבלוקים של גודל subcellular ומאפיינים את הדמויות במונחים של בלוקים שהם מכילים. באופן ספציפי, PhenoRipper פרופילי לוקים במונחים של-מבוסס colocalization סמן תכונות ומזהה באופן אוטומטי 4 הסוגים לחסום הנציג ביותר בתמונות אימונים. PhenoRipper לאחר מכן מקצה לכל בלוק סוג בלוק נציג הדומה ביותר, ולבסוף מאפיין תמונות המבוססות על סוגים בלוקים שהם מכילים. בהשוואה ליותר יחידה מבוסס תאי גישות מסורתיות, גישה זו דורשת כוונון עדין ומומחיות מינימאליים. ככזה, משתמשים רק צריכים להגדיר שני פרמטרים: גודל הבלוק ועוצמת סף (להשליך חלקי noncellular של תמונה), אשר שניהם נקבעים עם משוב גרפי. חשוב מכך, זרימת העבודה שתוארה כאן הוכח 4 בקנה מידה בקלות לערכות נתונים גדולים בהרבה, שבו המהירות והכוונון עדין מינימאלי מספקת זמן גדול ורווחי אמינות. בפועל, אנו מוצאים כי יישום זהמקק מפחית את הזמן הנדרש הן להתקנה ולהפעלתו על ידי צווים שונים של גודל 4. התפוקה העיקרית של PhenoRipper היא ייצוג חזותי של דמיון תמונה, המאפשרת למשתמש לזהות קבוצות של תנאי ניסוי שגורמים לתאים להציג פנוטיפים דומים. יש הקבוצות PhenoRipper מוצאת בדרך כלל &quot;interpretability ביולוגי&quot; דומה לאלה שנוצרו על ידי יותר, שיטות מבוססות תאי זמן רב 4. בפועל, זה אומר כי לעתים קרובות, בתוך חצי שעה של ביצוע ניסוי מיקרוסקופ פלואורסצנטי 96 היטב טיפוסי, הנסיין ללא ניסיון דימוי ניתוח לפני יכול לקבל קריאת נתונים אמינות לגבי הביצועים של הניסוי שלו או שלה. הנסיין אז יכול להתחיל לחקור את יחסי הגומלין בין תנאי ניסוי שונים ומתייחס ליחסים אלה פנוטיפים תמונה. אנו מדגימים זרימת עבודה זו לכאן על ידי ניתוח ההשפעותשל תרופות בכיתות מכניסטית מובחנות בתאי הלה מוכתמים עבור סמני DNA וcytoskeletal. תמונות של תאים שטופלו באותה הכיתה של תרופות קובצו יחד, ותמונות באיכות ירודה (חפצים מכתים, מתוך תאי מיקוד וכן הלאה) הופיעו כחריגים, מה שהופך אותם קלים לזהות ואפשרות למחוק. בעוד זרימת עבודה זו היא שימושית עבור מספר רב של מבחני המבוסס על תמונה, יש מצבים רבים שבם בבירור בגישה שונה עלולה להיות יותר אינפורמטיבי. לדוגמא, הפלט מPhenoRipper הוא בעיקר השוואה היחסית של דפוסי הקרינה על פני תנאי ניסוי. אם אפיון מוחלט של תכונת תא בודדת ספציפית נדרש במקום (לדוגמא מספר הכתמים בתא), יידרש-מבוסס תא בודד ניתוח. עם זאת, גם בסוג זה של מצב, PhenoRipper עשוי לזהות שינויים בפנוטיפים תא בודד האלה, ולכן להיות כלי שימושי עבור opti assaymization.

<table><tbody><tr><td>DMEM, גלוקוז גבוה</td><td>Invitrogen</td><td>11965</td><td>גלוקוז גבוה, סמן L-גלוטמין</td></tr><tr><td>Hoechst 33342</td><td>Invitrogen</td><td>H1399</td><td>כתם DNA, דילול 1:2,000 של 5 מ"ג/מ"ל מלאי</td></tr><tr><td>סמן פלואידין-Alexa Fluor 488</td><td>Invitrogen</td><td>A12379</td><td>פלוטוקסין מצומד, דילול 1:200</td></tr><tr><td>נוגדן ראשוני ואלפא;-טובולין</td><td>Sigma</td><td>T9026</td><td>בטן ראשונית, עכבר חד שבטי, דילול 1:200</td></tr><tr><td>אנטיוודי משני נגד עכבר TRITC</td><td>ג'קסון</td><td>115-025-166</td><td>בטן משנית מצומדת, 0.5 מ"ג ב-1 מ"ל PBS + 1 מ"ל גליצרול</td></tr><tr>ריכוז<td>אלדוסטרון</td><td></td><td></td><td>בשימוש: 0.2 &mu; M</td></tr><tr>ריכוז<td>Apicidin</td><td></td><td></td><td>בשימוש: 20 &mu; M</td></tr><tr><td>ריכוז קולכיצין</td><td></td><td></td><td>בשימוש: 0.16 &mu; M</td></tr><tr><td>ריכוז קורטיזול</td><td></td><td></td><td>בשימוש: 0.2 &mu; M</td></tr><tr><td>ריכוז דקסמתזון</td><td></td><td></td><td>בשימוש: 0.2 &mu; M</td></tr><tr><td>ריכוז Docetaxel</td><td></td><td></td><td>בשימוש: 0.2 &mu; </td></tr><tr>ריכוז M<td>M344</td><td></td><td></td><td>בשימוש: 20 &mu; ריכוז M</td></tr><tr><td>MS-275</td><td></td><td></td><td>בשימוש: 5 &mu; M</td></tr><tr><td>ריכוז נוקודזול</td><td></td><td></td><td>בשימוש: 0.3 &mu; M</td></tr><tr><td>ריכוז פרדניזולון</td><td></td><td></td><td>בשימוש: 0.2 &mu; </td></tr><tr>ריכוז<td>M RU486</td><td></td><td></td><td>בשימוש: 0.2 &mu; </td></tr><tr>ריכוז<td>M Scriptaid</td><td></td><td></td><td>בשימוש: 70 &mu; M</td></tr><tr><td>ריכוז טקסול</td><td></td><td></td><td>בשימוש: 0.3 &mu; M</td></tr><tr><td>טריכוסטטין ריכוז A</td><td></td><td></td><td>בשימוש: 0.2 &mu; M</td></tr><tr><td>ריכוז Vinorelbine</td><td></td><td></td><td>בשימוש: 0.3 &mu; מ</td></tr></tbody></table>

ראפיד ניתוח וחקירה של תמונות מיקרוסקופ פלואורסצנטי

Rapid Analysis and Exploration of Fluorescence Microscopy Images

למרות התקדמות מהירה במיקרוסקופיה תפוקה גבוהה, מבחני מבוססי תמונת כמותית עדיין להוות אתגר משמעותי. בעוד מגוון רחב של כלים לניתוח תמונה מיוחדים זמין, רוב זרימות עבודה המבוססת על דימוי ניתוח מסורתי עקומות תלולות למידה (לכוונון עדין של פרמטרים ניתוח) ולגרום לזמני אספקה ​​ארוכים בין ההדמיה וניתוח. בפרט, פילוח תא, התהליך של זיהוי תאים בודדים בתמונה, הוא צוואר בקבוק עיקרי בעניין זה. כאן אנו מציגים חלופי,-ללא פילוח תא זרימת עבודה המבוססת על PhenoRipper, פלטפורמת תוכנה בקוד פתוח המיועדת לניתוח והבדיקה של תמונות מיקרוסקופיה מהירים. הצינור שהוצג כאן הוא מותאם לתמונות מיקרוסקופיה immunofluorescence של תרביות תאים ודורש התערבות משתמש מינימאלית. תוך חצי שעה, PhenoRipper יכול לנתח נתונים מניסוי 96 היטב טיפוסי וליצור פרופילי תמונה. משתמשים יכוליםאז מבחינה ויזואלית לחקור את הנתונים שלהם, לבצע בקרת איכות בניסוי שלהם, להבטיח תגובה להפרעות וסמנו את שחזור של משכפל. זה מקל על מחזור משוב מהיר בין הניתוח וניסוי, שהוא חיוני במהלך assay אופטימיזציה. פרוטוקול זה שימושי לא רק כניתוח ראשון לעבור לבקרת איכות, אלא גם יכול לשמש כפתרון קצה לקצה, במיוחד להקרנה. זרימת העבודה המתוארת כאן מאזניים לערכות נתונים גדולים כמו אלה שנוצרו על ידי מסכי תפוקה גבוהה, והוכחה תנאי ניסוי קבוצה על ידי פנוטיפ מדויק על פני טווח רחב של מערכות ביולוגיות. ממשק PhenoBrowser מספק מסגרת אינטואיטיבי כדי לחקור את חלל פנוטיפי ומתייחס מאפייני תמונה להסברים ביולוגיים. יחדיו, הפרוטוקול המתואר כאן יוריד את החסמים לאימוץ ניתוח כמותי של מסכי מבוססי תמונה.

כאן אנו בדקנו את היכולת של זרימת עבודה זו לסמים קבוצה המבוססת על מנגנון הפעולה שלהם. תאי הלה היו זורעים ב30 בארות של צלחת 384 גם ומוכתם עבור ה-DNA / אקטין / α-טובולין. הנוגדנים הספציפיים הראשוניים, נוגדנים משני fluorescently שכותרתו, וכתמי ניאון אחרים שהיו בשימוש מפורטים בטבלה של חומרים. טופלו ולס עם 15 תרופות המשתייכות לשלוש כיתות מכניסטית (מעכב deacetylase היסטון, microtubule מיקוד ו-DNA מזיק) ל24 שעות וצלם באמצעות מיקרוסקופ epifluorescence בהגדלה 20X אובייקטיבי. שישה עשר תמונות...

כאן אנו מתארים זרימת עבודה עבור מהירות ניתוח ולחקור את האוספים של תמונות מיקרוסקופ פלואורסצנטי באמצעות PhenoRipper, פלטפורמת דימוי ניתוח שפותחה לאחרונה.

Despite rapid advances in high-throughput microscopy, quantitative image-based assays still pose significant challenges. While a variety of specialized ...

המטרה הכללית של הליך זה היא להשתמש בפלטפורמה לניתוח תמונות כדי לנתח ולחקור במהירות תמונות של מיקרוסקופיה פלואורסצנטית. דבר זה מושג תחילה על ידי זריעת תאים בתוך פלטה, הוספת הפרעות (perturbations) לכל באר ודגירה של הפלטה. לאחר מכן נרכשות תמונות באמצעות מיקרוסקופ פלואורסצנט אוטומטי, והתמונות נטענות באופן חצי-אוטומטי לפלטפורמת ניתוח התמונות pheno ripper באמצעות הכלי pheno loader.לאחר הגדרת פרמטרי הניתוח, pheno ripper מזהה באופן אוטומטי סוגי בלוקים חוזרים בתמונות ומייצר פרופילים פנוטיפיים עבור כל תמונה, אותם ניתן לבחון באמצעות ה-pheno browser. בסופו של דבר, ה-cluster gram הסופי מציג קשרים בין תנאים שונים למאפייני התמונה, מה שמאפשר השוואה של פנוטיפים מורכבים אך עדינים שנוצרו על ידי סריקת הדימוג ברזולוציה גבוהה (high throughput imaging screen). היתרון המרכזי של טכניקה זו על פני שיטות קיימות הדורשות זיהוי אוטומטי של תאים בודדים הוא שהיא מהירה בהרבה וקלה יותר לשימוש.שיטה זו יכולה לסייע במתן מענה לשאלות מפתח בתחום הביו-רפואי, כגון האופן שבו תרופות שונות משפיעות על תהליכים תאיים. הליך זה מתחיל בתרבית תאים ובקיבוע תאים כפי שמתואר בפרוטוקול הכתוב; צבע את התאים המקובעים באמצעות הנוגדנים הראשוניים הספציפיים, נוגדנים משניים המסומנים פלואורסצנטית וצבעים פלואורסצנטיים נוספים שניתן למצוא בפרוטוקול הכתוב. לאחר צביעת התאים, רכוש תמונות באמצעות מיקרוסקופ פלואורסצנציה אפי (epi fluorescence microscope).בדוגמה זו, השתמשנו בהגדלה של 20x עם מצלמה של one by one camera.Benning. רכשנו 16 תמונות עבור כל באר, ובסך הכל 480 תמונות. כדי לנתח את התמונות, ראשית, הורד והתקן את pheno ripper מ-pheno ripper.הפעל את pheno ripper. כדי להתחיל בניתוח תמונות ולטעון תמונות ומטא-נתונים נלווים באופן חצי-אוטומטי, לחץ על file structure כדי לגשת ל-pheno loader בתוך pheno loader. בחר את הספריה המכילה את סט נתוני התמונות וציין את סיומת הקבצים של התמונות במידת הצורך.סננו קבצים שאינם משמשים לניתוח. לחצו על define markers כדי להגדיר את הביומרקרים ששימשו בניסוי ולקשר אותם לתמונות. באופן ספציפי, לחצו על קובץ תמונה ולאחר מכן בחרו חלק מנתיב הקובץ המזהה באופן ייחודי את הביומרקרים.לבסוף, הזינו שם עבור כל סמן ביולוגי. השלב הבא הוא ללחוץ על define metadata. כדי לשייך מידע לכל תמונה, לחצו על קובץ תמונה ולאחר מכן בחרו חלק מנתיב הקובץ המזהה את פרטי התמונה.יקפוץ חלון המבקש שם לקבוצה. הזן שם. חברי הקבוצה שהופקו משם הקובץ יוצגו בטבלת הקבוצה.ניתן להשתמש במידע זה במהלך ויזואליזציה של תוצאות הניתוח. כדי להוסיף מידע נוסף שאינו מופיע בשם הקובץ, לחצו על כפתור הוספת מידע נוסף, לאחר מכן בחרו ב"הוספת קבוצת מטא-נתונים" והזינו את שם הקבוצה הנוספת. לאחר מכן הזינו כל ערך עבור הקבוצה שהוגדרה מראש; אין הגבלה על מספר הקבוצות הנוספות שניתן להוסיף.לבסוף, לחצו על create metadata file כדי להפיק הערות נתונים (annotation) קריאות עבור pheno ripper, ובחרו בשדה המטא-דאטה המגדיר את החזרות (replicates) בניסוי כדי למנוע דגימה כפולה. עבור מערך נתונים המכיל חזרות, קיבוצן יחד עשוי לשפר את הביצועים. לאחר מכן, לחצו על set parameters כדי להגדיר את הפרמטרים הדרושים לעיבוד מערך הנתונים.הפרמטרים להגדרה נמצאים בפנל השמאלי. הפנל הימני מציג את התוצאות. דוגמה של מערך הנתונים.לחצו על החצים השמאלי או הימני כדי לעבור בין תמונות שונות ובחרו ערך סף מתאים כדי לזהות באופן גס את החלקים התאיים של התמונות. ערך הסף מחושב מראש על ידי PhenoRipper, אך ניתן להתאימו כדי לשפר את ההדגשה של האזורים התאיים באמצעות סרגל הגלילה שנמצא בחלק העליון של התמונה.אם הסף שנבחר אינו יעיל עבור כל התמונות, יש להנמיך את הסף כך שייכלל אזורים שאינם תאיים, במקום להשמיט אזורים תאיים. לאחר מכן, בחרו גודל בלוק מתאים הנמדד בפיקסלים כדי לחלק את התמונה לרשת של בלוקים. התאימו את גודל הבלוק כך שיתקבל ממוצע של 20 עד 30 בלוקים לתא, והנחו את הרשת על התמונה.לחצו על תיבת הסימון שלפני שדה גודל הבלוק (block size). אם התמונות במقياس אוטומטי (auto scaled) אינן מציגות סמנים בעצימויות יחסיות רצויות, או אם יש להסיר סמנים מהניתוח, השתמשו באפשרות התאמת עצימות הערוץ (adjust channel intensity) כדי לזהות אזורים תאיים בתת-קבוצה של סמנים. בחרו באפשרות ברירת המחדל עבור הערוצים המשמשים לסף (threshold).בחירות של פרמטרים אחרים הן בדרך כלל מספקות, אך במידת הצורך, יש להתאימם. באמצעות אפשרויות הניתוח המתקדמות, הרץ את הניתוח על ידי לחיצה על pheno rip בפאנל האפליקציה הראשי. Pheno ripper יזהה באופן אוטומטי סוגי בלוקים חוזרים בתמונות.פרופילים פנוטיפיים ייוצרו עבור כל תמונה על בסיס החלקים של סוגי הבלוקים השונים שבה. ניתן לחקור את הקשרים בין הפרופילים הפנוטיפיים של התמונות באמצעות ה-pheno browser. ממשק ה-pheno browser מורכב מארבעה פאנלים.הפאנל השמאלי העליון הוא ייצוג גרפי של הדמיון היחסי בין תמונות ותנאים ניסיוניים שונים. שני הפאנלים מימין מציגים תמונות לדוגמה של התנאים שנבחרו. הפאנל האחרון משווה בין הפרופילים הפנוטיפיים של התנאים שנבחרו.ראשית, בטלו את הקיבוץ (grouping) מתפריט עיבוד הנתונים כדי לבחון תמונות בודדות. לאחר מכן, לחצו על נקודות החריגים (outlier points) בתרשים הפיזור והסירו תמונות באיכות נמוכה. הגדירו איזה שדה במטא-דאטה מגדיר יחידת השוואה בסיסית.לדוגמה, כדי להשוות בין תרופות, קבצו יחד תמונות בעלות אותו ערך בשדה המטא-דאטה drug. כעת כל נקודה מייצגת תרופה בודדת; באמצעות תפריט תצוגת הנתונים, צבעו או תייגו את הנקודות על בסיס המטא-דאטה הזמין כדי לסייע בפרשנות. המרחק בין הנקודות משקף את הדמיון הפנוטי היחסי של התנאים הניסיוניים התואמים.נקודות קרובות יותר מעידות על דמיון רב יותר. ניתן לסובב את התרשים התלת-ממדי על ידי סימון תיבת הבחירה של הסיבוב. גרור את העכבר על פני הגרף תוך לחיצה ממושכת על לחצון העכבר השמאלי.בחר שתי נקודות שונות כדי להשוות ביניהן באופן ישיר. לוחות התמונות יציגו תמונות לדוגמה עבור כל אחת מהן, ולוח תרשים העמודות יציג את סוגי הבלוקים המבדילים בצורה הטובה ביותר בין שתי הנקודות. הפעל את ה-cluster gram מתפריט ה-cluster gram כדי לקבל מבט גלובלי יותר על הקשר בין סוגי הבלוקים לתנאי הניסוי, על ידי קיבוץ של סוגי הבלוקים והתנאים יחד.ייצוג זה מדגיש את הפנוטיפים התאיים המבדילים בצורה הטובה ביותר בין קבוצות של תנאים. Pheno ripper שימש לניתוח תאי hela שצבעו פלורוצנטית עבור DNA Acton ו-alpha tubulin, ואשר דגמו לאחר טיפול עם מעכבי histone deacetylase, תרופות המכוונות למיקרוטובוליים ותרופות הגורמות לנזק ל-DNA. סף הרקע של תמונות אלו נקבע ל-5% וגודל הבלוק ל-20 פיקסלים; ניתוח של סט נתונים זה ארך כ-10 דקות במחשב שולחני סטנדרטי.ממשק הדפדפן של pheno שימש לבחינת התוצאות. הדמיון הפנוטי היחסי בין התמונות מוצג באמצעות סקאלינג רב-ממדי (multidimensional scaling). כל נקודה מייצגת תמונה בודדת, הצבועה לפי מנגנון הפעולה של התרופה.תרשים זה מראה כי ניתן להשתמש בפרופילים פנוטיפיים כדי לקבץ תרופות לפי מנגנון הפעולה שלהן. ניתן היה לזהות בקלות ארטיפקטים של דימות, כגון צביעת נקביים ומסגרות ריקות, מכיוון שהם בלטו כערכים חריגים ברורים. Clustergram של הנתונים מקשר בין קיבוץ זה לבין הפרופילים הפנוטיפיים המוצגים כאן.כל שורה מייצגת תרופה בודדת וכל עמודה מייצגת סוג בלוק. ערכי גווני האפור משקפים את הפרופילים הפנוטיפיים. ערך בהיר יותר מעיד על שבר גבוה יותר של סוג בלוק זה; צבירה היררכית מפרידה במידה רבה בין התרופות השונות לפי מחלקת התרופה.ברגע שהטכניקה תשלט, ניתן לבצעה בתוך 10 דקות אם היא מבוצעת כראוי. לאחר ביצוע פרוצדורה זו, ניתן לבצע שיטות אחרות כגון IRA profiling. הדבר יסייע במתן מענה לשאלות נוספות, כגון השפעתם של גנים שונים על מסלולים דומים.

rapid-analysis-and-exploration-of-fluorescence-microscopy-images

Research

JoVE Journal

Biology

ביולוגיה

פתחנו פלטפורמת תוכנה שמנצלת Imaris Neuroscience, ImarisXT וMATLAB כדי למדוד את השינויים במורפולוגיה של צורה מוגדרת נלקחה מפלואורסצנטי confocal תלת ממדי של תאים בודדים. זו גישה חדשנית יכולה לשמש כדי לכמת את השינויים בצורת התא בא הפעלה קולטנית ולכן מייצגת כלי נוסף אפשרי לגילוי סמים.

כלי אנליטי שמכמת שינויי מורפולוגיה תאיים מתמונות פלואורסצנציה תלת ממדים

Autophagy היא תהליך בכל מקום שמאפשר לתאים לבזות ולמחזר חלבונים ואת האברונים. אנו מיישמים מיקרוסקופ פלואורסצנטי המתקדם כדי להמחיש ולכמת קטנים, אבל שינויים מהותיים, פיסיים הקשורים לאינדוקציה של autophagy, כולל הקמת וההפצה של autophagosomes וlysosomes, ומיזוגם בautolysosomes.

ניתוח כמותי של Autophagy באמצעות מיקרוסקופ פלואורסצנטי 3D מתקדם

אנו מציגים פרוטוקול פשוט להשיג סרטי הקרינה מיקרוסקופיה של תאי שמרים גדלו, וחבילת תוכנה מבוססת GUI כדי לחלץ את נתוני זמן סדרת תא בודד. הניתוח כולל שושלת אוטומטית והקצאת זמן החלוקה משולבת עם בדיקה חזותית ואוצרות ידני של נתונים מסומנים.

רכישת זמן לשגות סרטים הקרינה של שמרים להנץ וניתוח Dynamics תא בודד באמצעות שתלי

מוצגים הוא עבודה אינפורמטיקה גמישה המאפשרת ניתוח מבוסס תמונת ריבוב של תאים שכותרתו fluorescently. העבודה מכמתת סמנים גרעיניים וcytoplasmic ומחשבה טרנסלוקציה סמן בין תאים אלה. נהלים מסופקים ההפרעות של תאים באמצעות siRNA ומתודולוגיה אמינה לגילוי סמן על ידי immunofluorescence העקיף בפורמטי 96-היטב.

זרימת עבודה עבור גבוהה תוכן, כימות תא יחידה של פלורסנט סמנים מUniversal מיקרוסקופים נתונים, הנתמכים על ידי תוכנות קוד פתוחות

כימות מדויק של אירועי סחר בשלפוחית מספק לעתים קרובות תובנות מפתח לגבי תפקידים של חלבונים ספציפיים והשפעות של מוטציות. מאמר זה מציג שיטות לשימוש ב-pHluorin סופר-אקליפטי, וריאנט GFP רגיש ל-pH, ככלי לכימות אירועים אנדוציטיים בתאים חיים באמצעות מיקרוסקופ פלואורסצנטי כמותי וציטומטריית זרימה.

יישומים של pHluorin עבור כמותי, קינטי וניתוח תפוקה גבוהה של אנדוציטוזה שמרים הנצה

אנו מציגים ניתוח תוכן בקוד פתוח גבוה (HCA) מכשיר ניצול הדמית חי קרינה אוטומטי (FLIM) עבור assaying אינטראקציות חלבון באמצעות תהודת העברת אנרגית פורסטר (סריג) readouts המבוסס. רכישת נתונים עבור מכשיר openFLIM-HCA זו נשלטת על ידי תוכנות שנכתבו ב μManager וניתוח נתונים מבוצע FLIMfit.

ניתוח תוכן גבוה קוד פתוח ניצול מיקרוסקופי הדמית חי קרינה האוטומטית

כאן נתאר פילוח אוטומטיות של רקמות fluorescently עם תוויות עבור פרוטוקול על שקופיות באמצעות מערכת ניתוח תוכן גבוהה widefield (WHCAS). פרוטוקול זה יש יישומים נרחב בכל תחום אשר מערבת את כימות של סמני פלורסנט ברקמות ביולוגיות, לרבות מדעי הביולוגיה, הנדסה רפואית, מדעי הבריאות.

סריקת שקופיות אוטומטיים, פילוח ברקמות שכותרתו Fluorescently באמצעות מערכת ניתוח Widefield גבוהה-תוכן

הדמיה ספקטרלית הפך פתרון אמין לזיהוי והפרדה של אותות מרובים של זריחה במדגם אחד והוא יכול בקלות להבחין אותות של עניין מרקע או פלואורסצנטית אוטומטי. עירור-סריקת הדמיה hyperקטרראלית משפרת בטכניקה זו על ידי הפחתת הזמן הדרוש לרכישת תמונה תוך הגברת היחס האות לרעש.

עירור-סריקת מיקרוסקופ היפרספקטקטרלי ביעילות אותות זריחה להפלות

אנו מציגים זרימת עבודה זמינה בחופשיות שנבנתה לחיפוש מהיר וניתוח מדויק של גופים סלולריים בתאי תא ספציפיים בתמונות מיקרוסקופית הקרינה. זרימת עבודה ידידותית למשתמש זו מיועדת לתוכנה הפתוחה בקוד הפתוח אייסי ומשתמשת גם בפונקציות ImageJ. הצינור הוא במחיר סביר ללא ידע בניתוח תמונה.

מנתח מבנה משנה: זרימת עבודה ידידותית למשתמש לחקר מהיר וניתוח מדויק של גופים סלולריים בתמונות מיקרוסקופ פלואורסצנטית

כאן, מוצג פרוטוקול לחילוץ וקיטלוג אופטי של חתימות פלואורסצנטיות תאיות מולדות (כלומר, אוטופלואורסצנטיות תאית) מכל תא חי בודד המופץ במרחב תלת מימדי. שיטה זו מתאימה לחקר חתימת הפלואורסצנטיות המולדת של מערכות ביולוגיות מגוונות ברזולוציה של תא אחד, כולל תאים מחיידקים, פטריות, שמרים, צמחים ובעלי חיים.

שחזור חתימות פלואורסצנטיות מולדות חד-תאיות על ידי מיקרוסקופיה קונפוקלית

זרימת עבודה מיקרופלואידית נגישה בקוד פתוח מוצגת לניתוח מקביל של שימור פלסמיד בחיידקים. על ידי שימוש במיקרוסקופ פלואורסצנטי כדי לכמת נוכחות פלסמיד במיקרו-מושבות חד-תאיות בתוך מיקרו-טיפות ג'ל, שיטה זו מספקת אלטרנטיבה מדויקת, נגישה וניתנת להרחבה לספירת צלחות מסורתית.

ניתוח יציבות פלסמיד עם מיקרופלואידיקה טיפתית בקוד פתוח

חקור ניתוח מהיר של תמונות מיקרוסקופ פלואורסצנטי לפרופילים פנוטיפיים באמצעות פלטפורמת PhenoRipper. שיטה זו מאפשרת חקר הבדלים פנוטיפיים עדינים בסקרים בקיבול גבוה.

ראפיד ניתוח וחקירה של תמונות מיקרוסקופ פלואורסצנטי

גלה סרטונים נוספים