Name: SIVQ-LCM protocollo per lo strumento ArcturusXT (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2014-07-23T14:00:00.000+00:00
Duration: 7 min 37 s
Description: Impara la tecnica SIVQ-LCM per la microdissezione laser di tessuti con analisi delle immagini SIVQ. Questo metodo migliora velocità e precisione nell'isolamento cellulare per analisi molecolari in ambito di ricerca e clinico.

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Lo studio è stato sostenuto in parte dal programma di ricerca intramurale del National Institutes of Health, National Cancer Institute, Center for Cancer Research.

Il protocollo descritto è stato assunto alle norme NIH sull&#39;uso di campioni di tessuto umano. 1. Tissue Preparazione <ol><li> Prima di iniziare, di ottenere campioni di tessuto umani secondo Institutional Review Board (IRB) protocolli. </li><li> Scegliere il tipo di blocco tessuti / cellule e il corrispondente metodo di lavorazione [fissato in formalina e incluso in paraffina (FFPE), congelati, o etanolo-fisso incluso in paraffina (EFPE)]. Fissazione in formalina fornisce istologia ottimale, seguito da etanolo fissazione e flash congelati. Tuttavia, la fissazione e del tessuto metodi di lavorazione possono influenzare il DNA, RNA, e la quantità di proteine ​​e di qualità per l&#39;analisi molecolare a valle e devono essere considerati. </li><li> Tagliare le sezioni di blocco di tessuto / cellule sul vetrino tipo (vetro, vetro membrana o membrana struttura in metallo) di scelta. Analisi SIVQ funziona altrettanto bene su tutti e tre i tipi di diapositive. Si prega di notare che il metodo pseudo-coprioggetto (descritto di seguito) con xileni e Ethanolo non può essere eseguita sui vetrini membrana struttura in metallo poiché il vetrino deve essere invertita sulla scena. </li><li> Selezionare una macchia tessuto-chimica o basata su IHC per identificare le cellule di interesse dallo sfondo. Si noti che i metodi di colorazione possono anche influenzare DNA, RNA, e la qualità e quantità del tessuto proteina. Testare il tessuto dopo colorazione per valutare la qualità di base di biomolecole prima di procedere con il protocollo. SIVQ-LCM è stata eseguita su vetrini di tessuto / citologici colorati con: immunoistochimica (IHC) con DAB 15, immunofluorescenza, rosso veloce, de novo rosso, blu di toluidina, e ematossilina ed eosina (H &amp; E) (dati non pubblicati). </li></ol> 2. Campione Imaging <ol><li> Caricare scivola sul palco motorizzato dello strumento microdissezione e lanciare il software relativo. Selezionare le caselle di controllo per indicare le posizioni dei vetrini caricati e assicurare che i file immagine catturati devono essere salvati in formato jpeg. </li><li> Ottimizzare l&#39;imqualità età regolando la luminosità e la messa a fuoco dell&#39;immagine sullo schermo, utilizzando la ruota messa a fuoco manuale o tramite software dello strumento di dissezione. <ol><li> Utilizzo degli immagine nel software dello strumento dissezione, impostare la luminosità della lampada e la fotocamera guadagno adeguato. I valori di esempio sono luminosità = 60 e il guadagno = 220, con il diffusore. </li><li> Mettere a fuoco manualmente o con la funzione autofocus nel software. </li></ol></li><li> Catturare un&#39;immagine panoramica miniatura della diapositiva per fornire una tabella di marcia per il processo di dissezione. <ol><li> Per una qualità d&#39;immagine ottimale di uno scivolo uncoverslipped, utilizzare il diffusore sotto il condensatore sullo strumento, o, aggiungere una piccola quantità (~ 30 ml) di etanolo o xileni a migliorare l&#39;indice refrattario (pseudo-vetrino). Quando si utilizza xileni, essere consapevoli del fatto che sono devono essere utilizzate misure di sicurezza tossici e propri, compreso l&#39;uso di una cappa aspirante e camice protettivo, occhiali e guanti. </li><li> NON collocare il tappo LCM sulla diapositiva fino a quando la soluzione di etanolo o xileni ha completamente eliminato o il polimero sul tappo sarà distorta. </li></ol></li><li> Passare il vetrino e catturare le immagini delle aree da sezionati a 10X, 20X, 40X o ingrandimento. Se necessario, migliorare l&#39;immagine con software come Correzione automatica (in Microsoft Office Picture Manager), come descritto in precedenza 22. Le immagini devono essere acquisite in formato jpeg per consentire loro di essere re-importati nel software di selezione automatica. </li></ol> 3. Algoritmo analisi dell&#39;immagine <ol><li> Trasferimento immagini catturate dallo strumento microdissezione alla cartella SIVQ. Installare e aprire i pacchetti software ArcturusXT, scansione automatica e SIVQ sul computer collegato allo strumento dissezione. Per l&#39;accesso al software SIVQ, si prega di contattare il Dott. Ulisse Balis (ulysses@med.umich.edu). </li><li> Aprire SIVQ e caricare l&#39;immagine catturata (jpeg) di interesse. &lt;/ Li&gt; <li> Passare alla zona di interesse e / o regolare le dimensioni delle finestre di visualizzazione (viewport 5 &amp; 6). Nel software SIVQ, Viewport 5 mostra l&#39;immagine di pre-elaborazione e Viewport 6 mostra l&#39;immagine post-processing 16. </li><li> Scegliere la dimensione del vettore anello e il numero di anelli da utilizzare. </li><li> Selezionare la funzione immagine predicato di essere catturato facendo clic destro su di esso nella Viewport 6. </li><li> Fare clic su &quot;scan&quot; per analizzare l&#39;immagine. </li><li> Regolare la probabilità statistica di immagine abbinamento con le due barre di scorrimento. La barra superiore regola la specificità complessiva vettore, ed è utilizzato per escludere area dalla scansione iniziale (con sensibilità come definito dalla variabile selezionato &quot;Stat&quot;) che può rappresentare eccessivo zona compresa. Al contrario, il dispositivo di scorrimento inferiore è utilizzata per aumentare la sensibilità, dopo aver eseguito una scansione, con l&#39;intento di Superficie crescente che è classificato come una corrispondenza. Entrambi questi controlli a cursore UtiLize la variabile &quot;Stat&quot; come soglia iniziale sensibilità di base. </li><li> Per salvare l&#39;immagine, fare clic su &quot;salva come jpeg&quot; (immagine viene salvato in c :/ vq_test cartella / foto). </li><li> Analizzare l&#39;immagine con l&#39;algoritmo. L&#39;output dell&#39;analisi algoritmo deve generare un&#39;immagine commentato per poter essere utilizzato in SIVQ-LCM. Allo stato attuale, la versione attuale del motore di base SIVQ è in versione beta test con l&#39;aspettativa che la versione di produzione completa (disponibile Q1 2014) incorporerà un kit di sviluppo software completo (SDK) e l&#39;interfaccia di programmazione delle applicazioni (API) per l&#39;integrazione semplificata di filtri spaziali generati dagli utenti e valle fasi di elaborazione dei dati di flusso di lavoro con il motore principale anello di corrispondenza. Questo SDK sarà distribuito con una serie completa di documentazione. <ol><li> Assicurarsi che il heatmap SIVQ viene modificato in un colore rosso uniforme. </li></ol></li><li> Esportare l&#39;immagine. È essenziale incorporare nuovamente le coordinate posizionali nella post-analisi delle immagini jpeg utilizzando un editor HEX per incollare nell&#39;intestazione del file dall&#39;immagine originale strumento di dissezione. I dati appropriati possono essere trovati tra &quot;Start dell&#39;Immagine&quot; marcatore (0xFF, 0xD8) e la prima &quot;Definisci quantizzazione Table&quot; marcatore (0xFF, 0xDB). </li></ol> 4. Microdissezione <ol><li> Posizionare il tappo LCM al centro della regione di interesse, in cui sono stati catturati immagini per l&#39;analisi SIVQ. </li><li> Calibrare e Controllo Qualità (QC) i laser UV / IR e ottimizzare i parametri, tra cui il potere, la durata, sedi laser, e la velocità di taglio UV (come consigliato dal costruttore). Eseguire queste calibrazioni prima di ri-importare l&#39;immagine analizzata. </li><li> Aprire AutoScanXT (software di selezione automatica) e importare l&#39;immagine analizzata da c :/ vq_test cartella / foto. </li><li> Addestrare il software di selezione automatica per riconoscere l&#39;annotazione SIVQ e creare la mappa dissezione. <ol><li> Per creare un traifile di ning, selezionare quattro regioni di interesse (contrassegnate da &quot;cerchi blu&quot;) in merito alla &quot;vernice rossa&quot; dell&#39;immagine analizzata SIVQ. </li><li> Selezionare le aree di sfondo (contrassegnate da &quot;piazze rosse&quot;) che non devono essere sezionato. </li><li> Fare clic sul pulsante &quot;Analizza&quot; per generare il file di allenamento, che può essere salvato per usi successivi. </li></ol></li><li> Eseguire microdissezione usando l&#39;appropriato infrarossi (IR) e / o con raggi ultravioletti (UV) laser. <ol><li> Copiare le aree selezionate sulla immagine &quot;live&quot;. </li><li> Nella casella degli strumenti &quot;microdissect&quot;, selezionare i pulsanti di taglio UV cattura IR appropriato o. </li></ol></li><li> Dopo la dissezione è completa, spostare il tappo LCM alla stazione di controllo di qualità e catturare un&#39;immagine dei sezionato tessuti / cellule. Un altro approccio è quello di mettere il tappo su un&#39;area vuota della diapositiva prima di passare alla stazione QC, questo permette all&#39;utente di scattare foto a vari ingrandimenti. </li><li>Acquisire un&#39;immagine dell&#39;area tessuto di interesse dopo microdissezione per valutare ulteriormente sollevamento efficienza. </li><li> Se le cellule desiderati sono stati sezionati con successo, fare clic sul pulsante &quot;fase attuale&quot; nel software ArcturusXT e rimuovere il tappo LCM di avviare il procedimento di estrazione molecolare per l&#39;analisi a valle. </li></ol>

<ol><li>Bonner, R. F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Laser+capture+microdissection%3A+molecular+analysis+of+tissue%5BTitle%5D)+AND+%22Science%22%5BJournal%5D)">Laser capture microdissection: molecular analysis of tissue.</a> Science. 278, 1481-1483 (1997).</li>
<li>Emmert-Buck, M. R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Laser+capture+microdissection%5BTitle%5D)+AND+%22Science%22%5BJournal%5D)">Laser capture microdissection.</a> Science. 274, 998-1001 (1996).</li>
<li>Edwards, R. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Laser+capture+microdissection+of+mammalian+tissue%5BTitle%5D)+AND+%22J+Vis+Exp%22%5BJournal%5D)">Laser capture microdissection of mammalian tissue.</a> J Vis Exp. (8), (2007).</li>
<li>El-Serag, H. B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Gene+expression+in+Barrett%27s+esophagus%3A+laser+capture+versus+whole+tissue%5BTitle%5D)+AND+%22Scandinavian+journal+of+gastroenterology%22%5BJournal%5D)">Gene expression in Barrett's esophagus: laser capture versus whole tissue.</a> Scandinavian journal of gastroenterology. 44, 787-795 (2009).</li>
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<li>Rodriguez-Canales, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Optimal+molecular+profiling+of+tissue+and+tissue+components%3A+defining+the+best+processing+and+microdissection+methods+for+biomedical+applications%5BTitle%5D)+AND+%22Methods+in+molecular+biology%22%5BJournal%5D)">Optimal molecular profiling of tissue and tissue components: defining the best processing and microdissection methods for biomedical applications.</a> Methods in molecular biology. 980, 61-120 (2013).</li>
<li>Silvestri, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Protein+pathway+biomarker+analysis+of+human+cancer+reveals+requirement+for+upfront+cellular-enrichment+processing%5BTitle%5D)+AND+%22Laboratory+investigation%3B+a+journal+of+technical+methods+and+pathology%22%5BJournal%5D)">Protein pathway biomarker analysis of human cancer reveals requirement for upfront cellular-enrichment processing.</a> Laboratory investigation; a journal of technical methods and pathology. 90, 787-796 (2010).</li>
<li>Eberle, F. C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Immunoguided+laser+assisted+microdissection+techniques+for+DNA+methylation+analysis+of+archival+tissue+specimens%5BTitle%5D)+AND+%22The+Journal+of+molecular+diagnostics+%3A+JMD%22%5BJournal%5D)">Immunoguided laser assisted microdissection techniques for DNA methylation analysis of archival tissue specimens.</a> The Journal of molecular diagnostics : JMD. 12, 394-401 (2010).</li>
<li>Kim, H. K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Distinctions+in+gastric+cancer+gene+expression+signatures+derived+from+laser+capture+microdissection+versus+histologic+macrodissection%5BTitle%5D)+AND+%22BMC+medical+genomics%22%5BJournal%5D)">Distinctions in gastric cancer gene expression signatures derived from laser capture microdissection versus histologic macrodissection.</a> BMC medical genomics. 4, 48(2011).</li>
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<li>Zheng, J., Garg, S., Wang, J., Loose, D. S., Hauer-Jensen, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Laser+capture+microdissected+mucosa+versus+whole+tissue+specimens+for+assessment+of+radiation-induced+dynamic+molecular+and+pathway+changes+in+the+small+intestine%5BTitle%5D)+AND+%22PloS+one%22%5BJournal%5D)">Laser capture microdissected mucosa versus whole tissue specimens for assessment of radiation-induced dynamic molecular and pathway changes in the small intestine.</a> PloS one. 8, e53711(2013).</li>
<li>Boone, D. R., Sell, S. L., Hellmich, H. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Laser+capture+microdissection+of+enriched+populations+of+neurons+or+single+neurons+for+gene+expression+analysis+after+traumatic+brain+injury%5BTitle%5D)+AND+%22J+Vis+Exp%22%5BJournal%5D)">Laser capture microdissection of enriched populations of neurons or single neurons for gene expression analysis after traumatic brain injury.</a> J Vis Exp. (74), (2013).</li>
<li>Iyer, E. P., Cox, D. N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Laser+capture+microdissection+of+Drosophila+peripheral+neurons%5BTitle%5D)+AND+%22J+Vis+Exp%22%5BJournal%5D)">Laser capture microdissection of Drosophila peripheral neurons.</a> J Vis Exp. (39), (2010).</li>
<li>Hipp, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((SIVQ-aided+laser+capture+microdissection%3A+A+tool+for+high-throughput+expression+profiling%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+pathology+informatics%22%5BJournal%5D)">SIVQ-aided laser capture microdissection: A tool for high-throughput expression profiling.</a> Journal of pathology informatics. 2, 19(2011).</li>
<li>Hipp, J. D., Cheng, J. Y., Toner, M., Tompkins, R. G., Balis, U. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Spatially+Invariant+Vector+Quantization%3A+A+pattern+matching+algorithm+for+multiple+classes+of+image+subject+matter+including+pathology%5BTitle%5D)+AND+%22J+Pathol+Inform%22%5BJournal%5D)">Spatially Invariant Vector Quantization: A pattern matching algorithm for multiple classes of image subject matter including pathology.</a> J Pathol Inform. 2, 13(2011).</li>
<li>Hipp, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Optimization+of+complex+cancer+morphology+detection+using+the+SIVQ+pattern+recognition+algorithm%5BTitle%5D)+AND+%22Anal+Cell+Pathol+%28Amst%29%22%5BJournal%5D)">Optimization of complex cancer morphology detection using the SIVQ pattern recognition algorithm.</a> Anal Cell Pathol (Amst). , (2011).</li>
<li>Hipp, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Integration+of+architectural+and+cytologic+drive+n+image+algorithms+for+prostate+adenocarcinoma+identification%5BTitle%5D)+AND+%22Analytical+cellular+pathology%22%5BJournal%5D)">Integration of architectural and cytologic drive n image algorithms for prostate adenocarcinoma identification.</a> Analytical cellular pathology. 35, 251-265 (2012).</li>
<li>Hipp, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Automated+area+calculation+of+histopathologic+features+using+SIVQ%5BTitle%5D)+AND+%22Anal+Cell+Pathol+%28Amst%22%5BJournal%5D)">Automated area calculation of histopathologic features using SIVQ.</a> Anal Cell Pathol (Amst. 34, (2011).</li>
<li>Cheng, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Automated+vector+selection+of+SIVQ+and+parallel+computing+integration+MATLAB%3A+Innovations+supporting+large-scale+and+high-throughput+image+analysis+studies%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+pathology%22%5BJournal%5D)">Automated vector selection of SIVQ and parallel computing integration MATLAB: Innovations supporting large-scale and high-throughput image analysis studies.</a> Journal of pathology. 2, 37(2011).</li>
<li>Roy Chowdhuri, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Semiautomated+laser+capture+microdissection+of+lung+adenocarcinoma+cytology+samples%5BTitle%5D)+AND+%22Acta+Cytol%22%5BJournal%5D)">Semiautomated laser capture microdissection of lung adenocarcinoma cytology samples.</a> Acta Cytol. 56, 622-631 (2012).</li>
<li>Hipp, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Image+Microarrays+%28IMA%29%3A+Digital+Pathology%27s+Missing+Tool%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+pathology%22%5BJournal%5D)">Image Microarrays (IMA): Digital Pathology's Missing Tool.</a> Journal of pathology. 2, (2011).</li>
<li>Hanson, J. C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Expression+microdissection+adapted+to+commercial+laser+dissection+instruments%5BTitle%5D)+AND+%22Nature%22%5BJournal%5D)">Expression microdissection adapted to commercial laser dissection instruments.</a> Nature. 6, 457-467 (2011).</li>
</ol>

Michael R. Emmert-Buck è un inventore sui brevetti NIH-detenuti che coprono cattura microdissezione laser e riceve pagamenti basati free attraverso il Programma di trasferimento NIH Technology.

Vi presentiamo un protocollo per l&#39;applicazione di SIVQ-LCM per microdissect cellule epiteliali immunostained da FFPE tessuto mammario umano. L&#39;uso di un algoritmo di analisi di immagine, come SIVQ, riduce la quantità di hands-on tempo necessario per il processo di microdissezione. Questo è un avanzamento potenzialmente importante per il campo da tempo e fatica dell&#39;operatore è tipicamente il fattore limitante per la dissezione precisa di cellule di interesse. Nel presente protocollo, abbiamo specificamente ...

Originariamente sviluppato a metà degli anni 1990, microdissezione laser (LCM) permette all&#39;utente di catturare con precisione le cellule specifiche regioni o cellulari da una sezione di tessuto istologico via visualizzazione microscopica 1, 2. Molti studi confrontando analisi molecolare di LCM contro graffi tessuto illustrano il valore del metodo 3-12. In aggiunta, ci sono tre pubblicazioni protocollo video sulla tecnologia che sono disponibili per la visualizzazione 13, 14. Tuttavia, nonostante il suo valore dimostrato, LCM può essere noioso e laborioso quando il bersaglio di interesse è una popolazione cellulare dispersa in una sezione di tessuto eterogeneo, o quando un gran numero di cellule sono necessari per successivi utilizzi specifici come proteomica. L&#39;impatto con l&#39;operatore umano ci ha portato a sviluppare un approccio dissezione semi-automatico per LCM combinando un algoritmo di analisi di immagine potente per guidare il processo LCM 15. &lt;p class = &quot;jove_content&quot;&gt; In collaborazione con l&#39;Università del Michigan, il nostro laboratorio presso il NIH ha esteso il già sviluppato e riportato spazialmente invariante quantizzazione vettoriale algoritmo (SIVQ) in modo tale da consentirgli di semi-automatizzare il processo di selezione del tessuto intrinseco guidata microdissezione, rendendo così disponibile uno strumento con il patologo o scienziato vita in mente. Spazialmente invariante quantizzazione vettoriale (SIVQ) è un algoritmo che permette all&#39;utente di semplice &quot;click&quot; su una caratteristica istologica di interesse per creare un vettore anello (caratteristica immagine predicato) che può essere utilizzato per verificare l&#39;intera immagine istologica, regolando la soglia statistica se necessario 16-21. La mappa di calore risultante mostra la qualità di partite alla funzione iniziale dell&#39;immagine predicato e viene successivamente convertito in un singolo colore (rosso) annotazione mappa che può essere importato nello strumento LCM. Il software di selezione automatica, AutoScanXT, viene poi utilizzato per disegnare una mappa basatasulla nota di SIVQ guidare la cattura delle cellule bersaglio del campione di tessuto. Il protocollo dettagliato di seguito descrive l&#39;implementazione del SIVQ nel flusso di lavoro microdissezione.

<table><tbody><tr><td>Vetrini in vetro caricati positivi</td><td>Thermo Scientific</td><td>4951Plus-001</td><td></td></tr><tr><td>xileni, reagente ACS, &ge; 98,5% xileni + etilbenzene base&nbsp;</td><td>Sigma Aldrich</td><td>247642</td><td>ATTENZIONE: SI PREGA DI UTILIZZARE LE CORRETTE PROCEDURE DI SICUREZZA.</td></tr><tr><td>Alcool etilico, U.S.P. 200 Proof, anidro</td><td>The Warner-Graham Company</td><td>6.505E+12</td><td>ATTENZIONE: SI PREGA DI UTILIZZARE ADEGUATE PROCEDURE DI SICUREZZA.</td></tr><tr><td>Arcturus CapSure Macro LCM Caps</td><td>Life Technologies</td><td>LCM0211</td><td></td></tr><tr><td>ArcturusXT Laser Microdissection Instrument</td><td>Life Technologies</td><td>Software ARCTURUSXT</td><td></td></tr><tr><td>AutoScanXT</td><td>Life Technologies</td><td></td><td>Un programma opzionale di analisi delle immagini per il dispositivo di microdissezione laser ArcturusXT. Questo è il software necessario per SIVQ-LCM.</td></tr><tr><td>Quantizzazione vettoriale spazialmente invariante (SIVQ)</td><td>Università del Michigan</td><td></td><td>Questa suite di strumenti è disponibile al pubblico per collaborazioni accademiche. Per accedere all'algoritmo SIVQ, si prega di contattare il Dr. Ulysses Balis [Ulysses@med.umich.edu]</td></tr></tbody></table>

sivq-lcm protocollo per lo strumento arcturusxt

SIVQ-LCM Protocol for the ArcturusXT Instrument

SIVQ-LCM è una nuova metodologia che automatizza e semplifica il più tradizionale, il processo di dissezione laser user-dipendente. Esso mira a creare un avanzato, la tecnologia della piattaforma dissezione laser rapidamente personalizzabile. In questo rapporto, descriviamo l&#39;integrazione del software di analisi dell&#39;immagine spazialmente invarianti quantizzazione vettoriale (SIVQ) sullo strumento ArcturusXT. Il sistema ArcturusXT contiene sia un infrarossi (IR) e ultravioletti (UV) laser, consentendo cella specifica o grandi dissezioni zona. Lo scopo principale è quello di migliorare la velocità, la precisione e la riproducibilità della dissezione laser per aumentare la produttività del campione. Questo nuovo approccio facilita la microdissezione sia di tessuti umani nella ricerca e flussi di lavoro clinici e animale.

Una sezione di tessuto mammario umano FFPE è stato immunostained per citocheratina AE1/AE3 utilizzando un protocollo IHC standard 23. Dopo la colorazione, la diapositiva tessuto è stato posto sul piatto ArcturusXT e il protocollo SIVQ-LCM è stato avviato come descritto sopra. Poiché il tessuto non può essere coprioggetto per microdissezione, le cellule colorate + IHC possono essere difficili da distinguere visivamente (Figura 1A). Così, per fornire una migliore corrispondenza dell&#39;indice ...

SIVQ-LCM è un approccio innovativo che sfrutta un algoritmo informatico, spazialmente invarianti quantizzazione vettoriale (SIVQ), a guidare il processo di microdissezione laser (LCM). Il flusso di lavoro SIVQ-LCM migliora notevolmente la velocità e la precisione di microdissezione, con applicazioni sia nella ricerca e cliniche.

SIVQ-LCM protocollo per lo strumento ArcturusXT

SIVQ-LCM is a new methodology that automates and streamlines the more traditional, user-dependent laser dissection process.&#160;It aims to create an ...

L'obiettivo generale di questa procedura è utilizzare l'analisi dell'immagine mediante quantizzazione vettoriale invariante nello spazio, o SIVQ, in combinazione con la MICRODISSEZIONE CON LASER o LCM, per identificare caratteristiche tissutali di interesse ed eseguire rapidamente una microdissezione mirata. Questo viene realizzato acquisendo innanzitutto immagini del tessuto bersaglio per l'analisi SIVQ. Successivamente si esegue l'analisi SIVQ e l'annotazione SIVQ viene importata nel dispositivo di microdissezione per l'elaborazione.Alla fine, le cellule di interesse possono essere isolate mediante S-I-V-Q-L-C-M per analisi molecolari successive. Il vantaggio principale di questa tecnica rispetto ai metodi esistenti è che S-I-V-Q-L-C-M semplifica il processo di selezione e microdissezione di ampie aree bersaglio che altrimenti sarebbero difficili e dispendiose in termini di tempo con le tradizionali tecniche di microdissezione laser. A illustrare la procedura sarà il dottor Avi Rosenberg, borsista clinico nel nostro laboratorio, per l'analisi delle specie di tessuto di interesse.Per prima cosa, caricare i vetrini sullo stage motorizzato dello strumento di microdissezione ed avvia

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Alta velocità sub-GHz spettrometro per l&#39;analisi di Brillouin Scattering

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spettri a raggi X offrono una ricchezza di informazioni sui plasmi ad alta temperatura. Questo manoscritto presenta il funzionamento di una risoluzione elevata lunghezza d'onda spazialmente l'imaging spettrometro a raggi X utilizzato per visualizzare ioni a idrogeno ed elio-come elementi di numero atomico medio in un plasma tokamak.

L&#39;applicazione di X-ray Imaging cristallo Spettroscopia per l&#39;uso come ad alta temperatura del plasma di diagnostica

La determinazione della struttura in soluzione di una proteina da piccolo angolo X-ray Scattering (SAXS) richiede campioni monodisperse. Qui, vi presentiamo due possibilità per garantire ritardi minimi tra la preparazione del campione e l'acquisizione dei dati: in linea cromatografia dimensione esclusione (SEC) e in linea cromatografia a scambio ionico (IEC).

In linea Size-esclusione e cromatografia a scambio ionico su una SAXS Beamline

Vengono descritti i dettagli di generazione e ottimizzazione del segnale, misurazione, acquisizione dei dati e gestione dei dati per uno spettrometro Raman stimolato a IR risolto al tempo del femtosecondo. Uno studio Raman stimolato vicino all'infrarosso sulle dinamiche di stato eccitato del carotene z nel toluene è mostrato come un'applicazione rappresentativa.

Ultrafast Time-resolved Near-IR Stimulated Raman Measurements of Functional .

Forniamo una descrizione generale dei metodi quantitativi di microanalisi per stimare le occupazioni del sito delle impurità e dei loro stati chimici sfruttando i fenomeni di canalizzazione elettronica in condizioni di oscillazione del fascio di elettroni incidente, che estraggono in modo affidabile informazioni da specie minoritarie, elementi leggeri, posti vacanti di ossigeno e altri difetti punti / linea / planari.

Analisi quantitativa del sito atomico dei difetti funzionali dei droganti/punti nei materiali cristallini mediante microanalisi potenziata dal canale elettronico

Qui, presentiamo un protocollo per la preparazione di campioni criogenici e il trasferimento di cristalli nella stazione finale del vuoto sulla beamline I23 a Diamond Light Source, per esperimenti di cristallografia macromolecolare a raggi X a lunga lunghezza d'onda.

Protocollo di preparazione e trasferimento dei campioni per cristallografia a lunghezza d'onda lunga sotto vuoto su Beamline I23 presso Diamond Light Source

La spettrometria di mobilità ionica (IMS) è un interessante complemento alla spettrometria di massa per la caratterizzazione delle biomolecole, in particolare perché è sensibile all'isomeria. Questo protocollo descrive un esperimento IMS (IMS/IMS) in tandem, che permette l'isolamento di una molecola e la generazione dei profili di mobilità dei suoi frammenti.

Utilizzo di uno spettrometro ciclico per la mobilità ionica per esperimenti di mobilità ionica tandem

Questo documento confronta direttamente la risoluzione, la sensibilità e i contrasti di imaging dello scattering Raman stimolato (SRS) e dello scattering Raman anti-Stokes coerente (CARS) integrati nella stessa piattaforma del microscopio. I risultati mostrano che CARS ha una migliore risoluzione spaziale, SRS offre migliori contrasti e risoluzione spettrale ed entrambi i metodi hanno una sensibilità simile.

Confronto diretto tra lo scattering Raman stimolato iperspettrale e la microscopia a dispersione raman coerente anti-Stokes per l'imaging chimico

Qui, utilizziamo uno stabilizzatore polimerico per preparare sospensioni metallo-organica (MOF) che mostrano una dispersione marcatamente ridotta nei loro spettri di assorbimento transitorio e dello stato fondamentale. Con queste sospensioni MOF, il protocollo fornisce varie linee guida per caratterizzare spettroscopicamente i MOF per produrre dati interpretabili.

Una guida tecnica per l'esecuzione di misure spettroscopiche su strutture metallo-organiche

Impara la tecnica SIVQ-LCM per la microdissezione laser di tessuti con analisi delle immagini SIVQ. Questo metodo migliora velocità e precisione nell'isolamento cellulare per analisi molecolari in ambito di ricerca e clinico.

SIVQ-LCM protocollo per lo strumento ArcturusXT

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