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$$\longrightharp{xx}$$,
Questo protocollo viene illustrato l'utilizzo di una piattaforma basata su tallone immunodosaggio per quantificare contemporaneamente profili di cytokine da campioni biologici utilizzando un citometro a flusso. I campioni biologici utilizzati in questo esempio sono stati surnatanti delle cellule da splenocytes del topo che aveva in precedenza stato incubato in varie condizioni di attivazione, anche se il formato di test è stato convalidato anche per l'uso con campioni di siero o plasma.
Dati generati dai test vengono utilizzati per costruire curve standard per tutti gli analiti nel pannello "multiplex". Il software di analisi dati classifica ciascun analita specifico basato su un unico tallone dimensioni e intensità APC e quantifica li utilizzando un reporter di PE. Le gamme dinamiche, come pure la sensibilità del dosaggio è dimostrati quando tracciati su scala log-log nella Figura 2A. Il software utilizza i dati di analisi e un algoritmo di adattamento curva 5-parametro per calcolare con precisione non solo le concentrazioni degli analiti in utente fornito campioni biologici, ma anche i limiti di rilevazione su entrambe le estremità alta e bassa di tutte le curve standard (tabella 1 ). Il formato descritto in questo protocollo fornisce anche precisione dosaggio estremamente robusto. In Figura 2B e 2C dati sono presentati raffigurante la variabilità intra-analisi di ciascun analita. Due concentrazioni di proteina standard separato (alta e bassa) sono state analizzate in un saggio con 16 replicati per ciascun campione. Figura 2 e 2D rappresentano la variabilità inter-dosaggio degli analiti di destinazione da tre saggi indipendenti. Come con gli esperimenti di precisione intra-saggio, alte e basse concentrazioni standard sono state analizzate con 3 replica in ciascuno degli esperimenti indipendenti. Minima variabilità nella concentrazione calcolata delle proteine target è chiaramente visibile.
Al fine di dimostrare l'utilità di analisi cytometric basati su tallone a interrogare i profili di espressione di citochine, splenocytes del topo sono stati incubati in varie condizioni di attivazione. Oltre a un controllo non stimolato, cellule inoltre sono state incubate con LPS, gli anticorpi anti-CD3/anti-CD28, o phorbol 12-myristate 13-acetato e ionomicina. Surnatanti della cultura delle cellule sono stati raccolti 48h successive e analizzati utilizzando il pannello di citochina Mouse T helper. I risultati di quantificazione da questo esperimento sono rappresentati nella Figura 3 , e l'effetto delle condizioni di stimolazione sulle concentrazioni di citochina è chiaramente delineato.
I risultati descritti sopra sono tipici, fintanto che lo sperimentatore ha buona pratica di laboratorio e segue il protocollo del test fornito. Fonti di errore in questo formato di dosaggio possono sorgere da deviazioni in tempi di incubazione, volumi di reagente, lavare, o da impostazioni non corrette di PMT sul citometro a flusso utilizzato per analizzare i campioni. In Figura 4A uno scatter plot da un saggio di successo Mostra 2 popolazioni distinte della perla che sono chiaramente definiti. Questo può essere contrapposto alla Figura 4B, dove la scarsa aderenza lavaggio e protocollo hanno portato ad aggregati di perlina che confondono le due popolazioni. Inoltre, come testimoniano i detriti nel quadrante inferiore sinistro, citometro totale eventi sono stati esportati per analisi anziché il formato preferito di gated eventi solo. Corretto citometro istituito è fondamentale per la generazione di dati affidabili in questo test. In Figura 4 corretto PMT impostazioni consentono per la risoluzione di ciascuno degli 6 analiti nel canale di classificazione di APC. Impostazioni non corrette di PMT si tradurrà in dati simili a quello presentato in Figura 4 dove il canale APC ha popolazioni perlina con intensità sovrapposti di classificazione. Questo invaliderà il dosaggio dato che sarà Impossibile calcolare le concentrazioni di analita senza popolazioni ben definite di perline di dosaggio.

Figura 2: campi di curva Standard e precisione dosaggio. (A) una curva standard rappresentativa generata utilizzando il pannello di citochina Mouse T helper. Una curva standard deve essere eseguita ogni dosaggio. (B-C) Precisione intra-dosaggio. Due campioni con differenti concentrazioni di proteine bersaglio (alta e bassa) sono stati analizzati in un saggio con 16 replicati per ciascun campione. I dati sono rappresentati come la media + deviazione standard. (D-E) Precisione inter-dosaggio. Due campioni con differenti concentrazioni di proteine bersaglio (alta e bassa) sono stati analizzati in tre esperimenti indipendenti con 3 ripetizioni per ogni campione. I dati sono rappresentati come la media + deviazione standard. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figura 3: quantificazione dei risultati rappresentante. Splenocytes del topo (1 x 106 cellule) sono state coltivate a 37 ° C + 5% CO2 in varie condizioni: stimolate, LPS (100 ng/mL), αCD3 (1 µ g/mL-rivestita) + αCD28 (1 µ g/mL solubile), PMA (20 ng/mL) + ionomicina (500 ng/mL). Surnatanti sono stati raccolti dopo 48 h poi quantificato utilizzando il pannello di citochina Mouse T helper. Profili di espressione differenziale di citochina in risposta a condizioni di stimolazione sono chiaramente visibili. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figura 4: risultati da successo vs saggi infruttuosi. (A) saggi di successo avrà popolazioni distinte della perla per le popolazioni di microsfere. (B) analisi esito negativo avrà separazione della popolazione povera, perlina aggregazioni e troppi eventi raccolti. (C) saggi di successo sono chiaramente definiti intensità nel canale di fluorescenza di classificazione che sono facili da cancello e quantificare. (D) analisi esito negativo verranno hanno scarsamente separati e intensità di classificazione che si sovrappongono più popolazioni di perlina, rendendo difficile la quantificazione. Molti di questi errori possono essere evitati attraverso un'attenta aderenza al protocollo di dosaggio. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
| Curva standard | Sensibilità (pg/mL) |
| Analita | Formula adatta | CURRICULUM VITAE | R2 | Min. | Max. |
| IFN-Γ | 5-P.log(4.43, 14.40, 0.54, 9.11, 0.01) | 1,77% | 0.99 | 2.1 | 18105.0 |
| IL-5 | 5-P.log(4.36, 12.68, 0.64, 5.73, 0.36) | 1,32% | 1 | 1.9 | 14514.0 |
| TNF-Α | 5-P.log(4.36, 11.63, 0.79, 5.45, 0.37) | 1,48% | 0.99 | 1.9 | 20109.0 |
| -2 | 5-P.log(4.46, 12.62, 0.78, 5.07, 0.34) | 1,34% | 1 | 1.9 | 25109.0 |
| IL-6 | 5-P.log(4.58, 11.66, 0.64, 5.77, 0.37) |
TD>1.70%
0.99
2.0
7022.0
IL-4
5-P.log(4.27, 12.23, 0.62, 5.72, 0.36)
1,36%
1
2.0
13273.0
IL-10
5-P.log(4.67, 11.65, 1.20, 6.28, 0.61)
1.81%
0.99
2.2
5190.0
IL-9
5-P.log(4.32, 13.86, 0.86, 5.90, 0.45)
1.82%
1
1.9
12602.0
IL-17A
5-P.log(4.06, 14.03, 0.47, 6.52, 0.32)
0,99%
1
2.0
12285.0
IL-17F
5-P.log(4.52, 12.15, 0.61, 5.52, 0.34)
0.92%
1
2.0
14841.0
IL 21
5-P.log(4.90, 8.03, 1.77, 4.74, 1.11)
0,79%
1
9,0
12943.0
IL-22
5-P.log(4.57, 12.56, 0.63, 6.06, 0.39)
1.16%
1
2.0
6408.0
IL-13
5-P.log(4.40, 11.44, 0.22, 3.19, 1.45)
1.11%
1
2.1
16728.0
Tabella 1: adattamento della curva Standard e sensibilità del test. Il software di analisi di dati è stato utilizzato per generare le curve standard per tutti gli analiti contenute nell'analisi della multisala. Questa analisi completamente automatizzata applica una curva di parametro 5 robusta algoritmo di montaggio per gli standard di serie di diluizione del dosaggio e fu anche utilizzata per definire la sensibilità del test utilizzando i limiti teorici di rilevazione.