Name: ArcturusXT楽器のSIVQ-LCMプロトコル (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2014-07-23T14:00:00.000+00:00
Duration: 7 min 37 s
Description: 学ぼうSIVQ-LCM技術による組織マイクロディセクションの効率化方法。空間不変ベクトル量子化とレーザー捕捉マイクロディセクションを組み合わせ、迅速かつ正確な細胞分離と下流の分子解析を実現します。

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研究は、米国立衛生研究所、国立癌研究所、癌研究センターの学内研究プログラムによって部分的にサポートされていました。

記載されたプロトコルは、ヒト組織試料の使用に関するNI​​Hルールに従って使用した。 1。組織標本<ol><li>開始する前に、治験審査委員会（IRB）のプロトコルに従って、ヒト組織標本を得る。 </li><li>組織/セルブロックとそれに対応する処理方法[ホルマリン固定パラフィン包埋（FFPE）、冷凍、またはエタノール固定パラフィン包埋（EFPE）]の種類を選択します。ホルマリン固定はエタノール固定および急速冷凍した後、最適な組織像を提供しています。しかしながら、固定および組織処理方法は、下流の分子分析のためにDNA、RNA、およびタンパク質の量と質に影響を与えることができると考えるべきである。 </li><li>選択したスライド型（ガラス、膜、ガラス、または金属フレーム膜）上に組織/細胞ブロック切片を切った。 SIVQ分析は、すべての3のスライド型に対しても同様に動作します。ご注意ください擬似カバースリップ法キシレンとイーサンに（後述）スライドステージ上で反転されなければならないのでオールメタルフレームメンブレンスライド上で行うことができない。 </li><li>背景から目的の細胞を識別するために、化学またはIHCベースの組織染色を選択します。その染色方法はまた、DNA、RNA、および蛋白質および組織の量に影響を与えることができます。プロトコルを実行する前に、生体分子のベースラインの質を評価するために染色した後、組織をテストします。 DAB 15、免疫蛍光で免疫組織化学（IHC）、ファストレッド、 デノボレッド、トルイジンブルー、ヘマトキシリンおよびエオシン（H＆E）（未発表データ）：SIVQ-LCMを用いて染色した組織/細胞診スライド上で行われた。 </li></ol> 2。試料イメージング<ol><li>負荷は顕微解剖機器の電動ステージ上にスライドさせると関連するソフトウェアを起動します。ロードされたスライドの位置を指定し、撮影された画像ファイルはJPEG形式で保存されるべきであることを確認するためのチェックボックスをオンにします。 </li><li> IMを最適化年齢マニュアルフォーカスホイールまたは切開具のソフトウェアを介してのいずれかを用いて、画面上の画像の明るさ、焦点を調整することにより品質。 <ol><li>解剖器のソフトウェア内の画像のツールボックスを使用して、適切にランプの明るさやカメラのゲインを設定します。値の例は、ディフューザと、明るさ= 60とゲイン= 220である。 </li><li>手動で、またはソフトウェアでのオートフォーカス機能でピント合わせ。 </li></ol></li><li>解剖プロセスのためのロードマップを提供するために、スライドのサムネイルの概要イメージをキャプチャします。 <ol><li> uncoverslippedスライドの最適な画像品質を得るには、測定器、凝縮器下のディフューザーを使用する、または、耐火インデックス（擬似カバースリップ）を向上させるために、エタノールまたはキシレンのどちらかを少量（〜30μl）を加える。キシレンを使用する場合は、換気フード、保護白衣、アイゴーグル、手袋の使用を含め、これらは有毒で、適切な安全対策を使用しなければならないしていることに注意してください。 </li><li>エタノールまたはキシレン溶液が完全にクリアされたか、キャップ上のポリマーが歪みますまで、スライド上のLCMキャップを置かないでください。 </li></ol></li><li>スライドを移動して、10X、20X、40Xまたは倍率で解剖されるべき領域の画像をキャプチャします。必要に応じて、以前に22を説明したように（マイクロソフトオフィスピクチャーマネージャーで）などの自動修正などのソフトウェアを使用してイメージを高める。画像は、彼らが自動化された選定ソフトに再インポートできるようにJPEG形式でキャプチャする必要があります。 </li></ol>画像の3。アルゴリズムの解析<ol><li>転送はSIVQフォルダに顕微解剖機器からの映像を捕獲した。解剖器に接続されたコンピュータ上でArcturusXT、オートスキャンとSIVQソフトウェアパッケージをインストールして開きます。 SIVQソフトウェアへのアクセスのために、博士はユリシーズバリス（ulysses@med.umich.edu）までお問い合わせください。 </li><li>オープンSIVQ、目的の撮影した画像（JPEG）をロードします。&lt;/李&gt; <li>関心のある領域に移動し、/または表示窓（ビューポート5および6）のサイズを調整します。 SIVQソフトウェアでは、ビューポート5は、前処理画像を示すとビューポート6は、後処理画像16を示している。 </li><li>リングベクトルと、使用するリングの数のサイズを選択します。 </li><li>ビューポート6でそれを右クリックしてキャプチャされる述語画像特徴を選択します。 </li><li>画像を分析する「スキャン」をクリックしてください。 </li><li> 2つのスライドバーを利用した画像マッチングの統計的確率を調整します。上部のバーには、全体のベクトル特異性を調整し、（選択された「統計」変数で定義されている感度の）過度含ま面積を表すことができ、初期スキャンから地域を除外するために使用されている。逆に、下側スライダーは、スキャンが実行された後に試合であると分類された領域の増大を意図して、感度を高めるために利用される。これらのスライダコントロールの両方がUTI初期ベースライン感度閾値としてリゼ &quot;統計&quot;変数。 </li><li>画像を保存するには、（画像は現在C :/ vq_testフォルダ/写真に保存されている）「JPEGとして保存」をクリックしてください。 </li><li>アルゴリズムを用いて画像を分析します。アルゴリズム解析の出力はSIVQ-LCMに使用されるための注釈画像をもたらす必要がある。現在、SIVQコアエンジンの現在のバージョンは、フル生産バージョン（利用可能Q1 2014）の単純化された統合のための完全なソフトウェア開発キット（SDK）、アプリケーション·プログラミング·インターフェース（API）を組み込むことを見込んでベータ版テスト中ユーザが生成した空間フィルタと、コアリングマッチングエンジン下流ワークフローデータ処理ステップ。このSDKには、ドキュメントの完全なセットと一緒に配布されます。 <ol><li> SIVQヒートマップを均一赤色に変化していることを確認します。 </li></ol></li><li>画像をエクスポートします。これは、Pに位置座標を再埋め込むことが不可欠であるオリジナルの解剖計器イメージからファイルヘッダに貼り付けることが進エディタを使用して、OST分析JPEG画像。適切なデータ」は、画像の開始」マーカー（0xFFの、0xD8）と第「量子化テーブルを定義する「マーカー（0xFFの、0xDB）との間で見つけることができる。 </li></ol> 4。マイクロダイセクション<ol><li>画像はSIVQ解析のために捕獲された関心領域の中心にLCMキャップを置きます。 </li><li>キャリブレーションと品質管理（QC）、UV / IRレーザーとパワー、継続時間、レーザーの位置、および（メーカーが推奨するように）、UVカット速度を含むパラメータを最適化します。解析された画像を再インポートする前に、これらのキャリブレーションを実行します。 </li><li>オープンAutoScanXT（自動化された選択ソフトウェア）およびc :/ vq_testフォルダ/写真から解析された画像をインポートします。 </li><li> SIVQ注釈を認識し、解剖マップを作成するための自​​動化された選択ソフトウェアを訓練。 <ol><li> TRAIを作成するには寧ファイル、SIVQ解析された画像の「赤ペンキ」に（「青い円」でマーク）は、対象の4領域を選択する。 </li><li>解剖されるべきではなく、（「赤い四角」でマーク）背景領域を選択します。 </li><li>その後の使用のために保存することができ、トレーニングファイルを生成するために、「分析」ボタンをクリックしてください。 </li></ol></li><li>適切な赤外線（IR）および/または紫外線（UV）レーザを使用したマイクロダイセクションを行う。 <ol><li> 「ライブ」画像に、選択した領域をコピーします。 </li><li> 「顕微解剖」ツールボックスで、適切なIRキャプチャやUVカットのボタンを選択します。 </li></ol></li><li>切開が完了した後、QC局にLCMキャップを移動させ、解剖した組織/細胞の画像を取り込む。別のアプローチは、これは、ユーザが様々な倍率で撮影することができ、従来QCステーションに移動するスライドの空白領域上にキャップを配置することである。 </li><li>効率をさらに引き上げる評価するためにマイクロダイセクション後に、関心のある組織領域の画像をキャプチャします。 </li><li>所望の細胞が正常に解剖されている場合は、下流の分析のための分子の抽出手順を開始するArcturusXTソフトウェアで「現段階」ボタンをクリックし、LCMキャップを取り外します。 </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>
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<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>
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<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>

マイケル·R·エマート、バックにはレーザーキャプチャーマイクロダイセクションをカバーするNIH-保有する特許に関する発明者であり、NIH技術移転プログラムを通じてロイヤルティ報酬を受け取る。

私たちは、FFPEヒト乳房組織から免疫染色上皮細胞を顕微解剖するSIVQ-LCMの適用のためのプロトコルを提示する。例えばSIVQなどの画像解析アルゴリズムの使用は、実践的な顕微解剖処理に要する時間の量を減少させる。オペレータの時間と労力は、通常、目的の細胞の正確な解剖のための律速段階であるので、これはフィールドの潜在的に重要な進歩である。それは可能性が高いだけでなく、他の市販のマイクロダイセクションの楽器にSIVQや他のアルゴリズムを適合させることが可能になりますが、本プロトコルでは、我々は具体的には、ArcturusXT機器に私たちの手順を適応。効率を改善することに加えて、この新しいアプローチは、非組織病理学の専門家であるユーザーは、顕微解剖を行うことを可能にし得る。最後に、顕微解剖プロセスを駆動するためのアルゴリズムの使用は、細胞のOを識別する際にユーザの主観を除去することによって、サイトからのより大きな再現性を可能にすることができる<html> Fの関心。 SIVQは組織学を含む画像の主題の複数のクラスに広い適応性を示すが、それは高効率の初回通過前景選択としてではなく、む...

もともと、1990年代半ばに開発されたレーザーキャプチャーマイクロダイセクション（LCM）は、正確に微小な可視化1、2を介して組織学的組織切片から特定 ​​の細胞または細胞領域をキャプチャすることを可能にする。組織の擦り傷に対してLCMの分子分析を比較する多くの研究は、方法3-12の値を示している。また、13、14を表示するために利用可能な技術の3つのビデオプロトコルの出版物があります。関心対象の標的が不均一組織切片中の分散細胞集団である場合、又は多数の細胞は、例えばプロテオミクスのような特定のダウンストリームアプリケーションに必要とされるときが、その実証された値にもかかわらず、LCMは、退屈で面倒であることができる。人間のオペレータの負担は、LCMプロセス15をガイドするために強力な画像解析アルゴリズムを組み合わせることで、LCMのための半自動化された解剖的なアプローチを開発するために私たちを導いた。 &lt;ミシガン大学と共同で、Pクラスは= &quot;jove_content&quot;&gt;、NIHの研究室では、拡張され、以前に開発され、固有の組織選択プロセスを半自動化することを可能にするための方法で空間的に不変ベクトル量子化（SIVQ）アルゴリズムを報告したこのように念頭に置いて、病理学者や生命科学者で利用可能なツールとなり、マイクロダイセクションを導いた。空間的に不変ベクトル量子化（SIVQ）は、ユーザーが単純に統計的閾値の調整、全体の組織学的画像を検索するために使用することができ、リングベクトル（述語画像特徴）を作成し、目的の組織学的な特徴を「クリック」することを可能にするアルゴリズムです16〜21を必要に応じて実行します。得られた熱マップは初期述語画像特徴との一致の品質を表示し、その後に、LCM機器にインポートすることができ、単一の色（赤）の注釈マップに変換されます。自動化された選択ソフトウェア、AutoScanXTは、次に基づいてマップを描画するために使用されるSIVQの注釈に組織サンプルからの標的細胞の捕捉を案内する。以下の詳細なプロトコルは、マイクロダイセクションワークフローにSIVQの実装について説明します。

<table><tbody><tr><td>正に帯電したガラススライドThermo</td><td>Scientific</td><td>4951Plus-001</td><td></td></tr><tr><td>キシレン、ACS試薬、&ge;キシレン98.5%+エチルベンゼンベース&nbsp;</td><td>シグマ・アルドリッチ</td><td>247642</td><td>注意:適切な安全手順を使用してください。</td></tr><tr><td>エチルアルコール、USP 200プルーフ、無水ワー</td><td>ナーグラハム</td><td>カンパニー6.505E + 12</td><td>注意:適切な安全手順を使用してください。</td></tr><tr><td>Arcturus CapSure Macro LCM Caps</td><td>Life Technologies</td><td>LCM0211</td><td></td></tr><tr><td>ArcturusXT レーザーマイクロダイセクション機器</td><td>ライフテクノロジー</td>ズ <td>ARCTURUSXT</td><td></td></tr><tr><td>AutoScanXT ソフトウェア</td><td>ライフテクノロジー</td><td></td>ズ <td>ArcturusXTレーザーマイクロダイセクションデバイス用のオプションの画像解析プログラムです。SIVQ-LCMに必要なソフトウェアです。</td></tr><tr><td>空間不変ベクトル量子化 (SIVQ)</td><td>ミシガン</td><td></td>大学 <td>このツール スイートは、学術的なコラボレーションのために公開されています。SIVQアルゴリズムへのアクセスについては、Ulysses Balis博士[Ulysses@med.umich.edu]にお問い合わせください。</td></tr></tbody></table>

arcturusxt楽器のsivq-lcmプロトコル

SIVQ-LCM Protocol for the ArcturusXT Instrument

SIVQ-LCMは、より伝統的な、ユーザ依存レーザー解剖プロセスを自動化し、合理化する新たな方法論である。それは、高度な、急速にカスタマイズ可能なレーザー解剖プラットフォーム技術の創出を目指しています。本稿では、ArcturusXT機器に画像解析ソフトウエア空間的に不変ベクトル量子化（SIVQ）の統合について説明します。 ArcturusXTシステムは、特定の細胞や大面積の解剖を可能に赤外線（IR）、紫外線（UV）レーザーの両方が含まれています。主要な目標は、速度、精度、およびサンプルスループットを向上させるレーザー解剖の再現性を改善することである。この新しいアプローチは、研究と臨床のワークフローで動物およびヒト組織の両方のマイクロダイセクションを容易にします。

FFPEヒト乳房組織切片は、標準的なIHCプロトコール23を用いてサイトケラチンAE1/AE3に対して免疫染色した。染色後、組織スライドはArcturusXTステージ上に置き、上記のようにSIVQ-LCMプロトコルが開始した。組織顕微解剖のためにカバースリップすることができないので、+ IHC染色された細胞は、視覚的に（ 図1A）を識別することは困難である。これにより、より良好な屈折率整合および改善された画像を提供するために、キシレン擬似カバーガラス15（ 図1B）を作成するために組織切片に添加した。 JPEG画像は、擬似的なカバーガラス面積がキャプチャされ、アルゴリズム解析のためのSIVQにインポートされました。ユーザーが選択した述語画像特徴（ダークブラウンのDAB染色）は画像（ 図1C）を分析するためにSIVQアルゴリズムを開始した。 SIVQのヒートマップは、その後、自動化された選択ソフトウェア（ 図1によって認識されている「赤ペンキ」に変換されたD）...

SIVQ-LCMは、レーザーキャプチャーマイクロダイセクション（LCM）のプロセスを駆動するために、コンピュータアルゴリズム、空間的に不変ベクトル量子化（SIVQ）を活かした革新的なアプローチである。 SIVQ-LCMのワークフローを大幅に研究と臨床現場の両方でアプリケーションと、マイクロダイセクションの速度と精度を向上させます。

ArcturusXT楽器のSIVQ-LCMプロトコル

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

本手順の目的は、空間不変ベクトル量子化（SIVQ）画像解析をレーザーキャプチャーマイクロダイセクション（LCM）と組み合わせて使用し、目的の組織的特徴を同定し、迅速に標的マイクロダイセクションを行うことです。まず、SIVQ用の標的組織の画像をキャプチャします。次にSIVQ解析を実行し、得られたSIVQアノテーションをマイクロダイセクション装置にインポートして処理を行います。最終的に、目的の細胞をS-I-V-Q-L-C-Mで単離し、下流の分子解析に利用することができます。既存の手法に対するこの技術の主な利点は、従来のレーザーキャプチャーマイクロダイセクション法では困難で時間がかかる広範囲のターゲット領域の選択およびマイクロダイセクションのプロセスを、S-I-V-Q-L-C-Mが効率化できる点にあります。本手順のデモンストレーションは、当研究室の臨床フェローであるDr.Avi Rosenbergが、目的の組織標本のイメージングを用いて行います。まず、マイクロダイセクション装置の電動ステージにスライドをセットし、対応するソフトウェアを起動します。次に、セットしたスライドの位置を指定するための適切なチェックボックスを選択し、キャプチャされた画像ファイルがJPEG形式で保存されるように設定します。画面上の画像の明るさとフォーカスを調整し、画質を最適化します。次に、インスペクトツールボックスを使用してディフューザーを挿入し、ランプ輝度を60、カメラゲインを20に設定します。概要ウィンドウで右クリックし、[設定を記憶]を選択して保存します。解剖プロセスのロードマップとするため、スライドのサムネイル概要画像をキャプチャします。倍率を調整し、目的の領域を探します。次に、キャプチャした画像のアルゴリズム解析のため、その領域の画像を撮影します。まず、画像をSIVQフォルダに転送してください。次にSIVQを開き、キャプチャした目的の画像を読み込みます。関心領域に移動し、画像の倍率を変更せずに、ビューポート5および6ディスプレイウィンドウのサイズを調整します。その後、解析に使用するリングベクトルのサイズとリング数を選択します。ビューポート6ウィンドウ上でキャプチャする述語画像特徴を右クリックし、「heat map」を選択してから、「scan to X」をクリックして画像を解析します。次に、2本の水平スライドバーのうち上のバーを使用して、全体のベクトル特異性を調整します。スキャン実行後、下のバーを使用して感度を上げます。一致と判定される領域を広げるには、ヒートマップのラジオボタンのチェックを外し、SIVQヒートマップが均一な赤色に変わったことを確認してから、ペイントサイズを大きくします。[save picture]ボタンをクリックして画像を保存し、その後、BMP出力をJPEGファイル形式に変換します。次に、ヘキサエディタを使用して、画像の開始マーカーから最初の定義済み量子化テーブルマーカーの間にある位置座標を読み取り、マイクロダイセクションを開始する前に、元の解剖装置の画像から解析後のJPEGのファイルヘッダーに書き込みます。レーザーキャプチャーマイクロダイセクション（LCM）キャップを、SIVQ解析のために画像がキャプチャされた関心領域の中心に配置します。次に、UVレーザーと赤外線レーザーを校正した後、出力時間、レーザー位置、UV切断速度を含むパラメータを最適化します。次に、自動選択ソフトウェアを開き、解析済みの画像をインポートします。自動選択ソフトウェアにSIVQアノテーションを認識させるため、新しい解析ファイルを作成します。ここで、SIVQ解析済み画像の青い四角でマークされた背景領域を選択します。次に、赤色の円で示された関心領域（ROI）を選択し、「learn」をクリックしてトレーニングファイルを生成します。選択した領域をライブ画像にコピーします。マイクロダイセクションを開始するには、マイクロダイセクションツールボックスを選択し、適切な赤外線キャプチャボタンまたはUV切断ボタンを選択してください。切除が完了した後、LCMキャップを品質管理ステーションに移動させ、切除した検体の画像をキャプチャします。最後に、目的の検体が正常に切除されていれば、[present stage]ボタンをクリックしてLCMキャップを取り外し、ダウンストリーム解析のための分子抽出操作を開始します。この代表的な実験では、標準的な免疫組織化学プロトコルを用いて、ホルマリン固定パラフィン包埋されたヒト乳腺組織切片をcytokeratin AE1およびAE3で免疫染色しました。この組織はマイクロダイセクションのためにカバーガラスを被せることができないため、免疫組織化学染色された細胞を視覚的に確認することが困難な場合があります。そのため、屈折率の整合性を高め、画像を改善させる目的で、組織切片にキシレンを添加して擬似カバーガラスを作成しました。その後、この擬似カバーガラスを被せた領域のJPEG画像をキャプチャし、アルゴリズム解析のためにSIVQにインポートしました。ユーザーによって、濃褐色のDAB染まりとして観察される述語画像特徴が選択され、画像解析のためにSIVQアルゴリズムが開始されました。続いて、SIVQヒートマップを自動選択ソフトウェアで認識可能な赤色塗料に変換し、キシレンを蒸発させました。その後、SIVQヒートマップを自動選択ソフトウェアにインポートしました。最後に、ハイライトした細胞を赤外線レーザーで切出した。その後、LCMキャップをマイクロダイセクション装置の品質管理ステーションに移動させ、切出が成功したかを目視で確認した。残りの組織についても同様に確認を行い、SIVQヒートマップを再度インポートした。マイクロダイセクションの効率をさらに確認してください。S-I-V-Q-L-C-Mを習得すれば、1スライドあたり数分で完了させることができ、さまざまなダウンストリーム解析手法に向けて濃縮された入力サンプルを迅速に提供することが可能です。このビデオを視聴することで、マイクロダイセクションのワークフローにS-I-V-Q-L-C-Mをどのように組み込むかについて、十分に理解できるはずです。

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ArcturusXT楽器のSIVQ-LCMプロトコル

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