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Research Article
Sachin S. Surwase*1,2,3, Xin Ming M. Zhou*3,4, Kathryn M. Luly1,2,3, Qingfeng Zhu5,6,7, Niki Talebian6, Robert A. Anders5,6,7,8,9, Jordan J. Green1,2,3,5,8,9,10,11,12, Stephany Y. Tzeng1,2,3, Joel C. Sunshine1,3,4,5,6,8,9
1Department of Biomedical Engineering,Johns Hopkins University, 2Translational Tissue Engineering Center,Johns Hopkins University, 3Johns Hopkins Translational ImmunoEngineering Center,Johns Hopkins University, 4Department of Dermatology,Johns Hopkins University, 5Department of Oncology,Johns Hopkins University, 6Department of Pathology,Johns Hopkins University, 7Convergence Institute,Sidney Kimmel Comprehensive Cancer Center Johns Hopkins University School of Medicine, 8Bloomberg Kimmel Institute for Cancer Immunotherapy, Sidney Kimmel Comprehensive Cancer Center,Johns Hopkins University School of Medicine, 9Sidney Kimmel Comprehensive Cancer Center,Johns Hopkins University School of Medicine, 10Institute for Nanobiotechnology,Johns Hopkins University, 11Departments of Neurosurgery and Ophthalmology,Johns Hopkins University School of Medicine, 12Departments of Materials Science & Engineering and Chemical & Biomolecular Engineering,Johns Hopkins University
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Erratum Notice
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Retraction Notice
The article Assisted Selection of Biomarkers by Linear Discriminant Analysis Effect Size (LEfSe) in Microbiome Data (10.3791/61715) has been retracted by the journal upon the authors' request due to a conflict regarding the data and methodology. View Retraction Notice
이 프로토콜은 쥐 FFPE 흑색종 조직의 DNA 바코드 기반 이미징을 위한 다중 면역형광 항체 패널을 설계하기 위한 단계별 가이드를 제공합니다. 또한 쥐 흑색종 종양 면역 미세환경에 대한 공간 단백질체학 통찰력을 생성하기 위해 오픈 소스 도구를 사용하는 이미지 분석 파이프라인에 대해 설명합니다.
여기에 제시된 것은 조직 미세환경의 공간 단백질체학을 분석하는 Co-Detection-by-indEXing을 기반으로 하는 새로운 DNA-바코드 기반 멀티플렉스 이미징 기술입니다. 성공적인 이미징을 위해서는 잘 설계되고 적절하게 검증된 항체 패널의 레퍼토리가 필요하지만, 현재 포르말린 고정 파라핀 포매(FFPE) 샘플에 대한 항체는 거의 없습니다. FFPE는 갓 동결된 표본에 비해 광범위한 가용성, 취급 및 보관 용이성, 조직 마이크로어레이(TMA)를 만들 수 있는 능력과 같은 몇 가지 이점을 제공합니다. 여기에서는 종양 미세환경 재프로그래밍을 위한 면역학적 신호를 암호화하는 플라스미드 DNA를 전달하는 나노입자로 처리된 쥐 흑색종 모델로부터 FFPE 조직을 시각화하고 분석하기 위한 항체 패널을 개발하기 위한 프로토콜을 제시합니다. 또한 조직에 주석을 달고, 세포를 분할하고, 단백질체학 데이터를 처리하고, 세포 집단을 표현형화하고, 공간 메트릭을 정량화하기 위한 오픈 소스 컴퓨팅 도구를 사용하는 이미지 분석 파이프라인에 대해서도 설명합니다. 이 프로토콜은 쥐 FFPE에서 항체 패널을 설계하고 복잡한 조직 미세환경의 공간 단백질체학에 대한 새로운 통찰력을 생성하기 위한 응용 프로그램을 제공합니다.
피부 흑색종은 가장 흔한 피부암으로, 진단 시점과 1차 진료에 따라 전 세계적으로 다양한 질병과 사망률을 보입니다1. 지난 10년 동안 흑색종에 대한 생물학적 이해가 높아짐에 따라 고형 종양을 치료하기 위한 새로운 암 모델 개발이 촉진되었습니다2. 최근 면역요법이 부상하면서 내인성 면역 체계의 활성화에 기초한 암 치료의 혁신적인 개념이 생겨났습니다 3,4.
종양 미세환경(TME)은 매우 복잡하며 다양한 면역세포, 암 관련 섬유아세포, 주피세포, 내피 세포 및 다양한 조직 상주 세포로 구성되어 있습니다5. TME를 연구하기 위해 과거에는 유세포 분석 및 단세포 염기서열분석과 같은 여러 기술이 적용되었는데, 이는 종양 조직을 파괴하는 데 필요하기 때문에 공간적 맥락을 손상시킵니다. 면역형광(IF) 및 면역조직화학(IHC)과 같은 기존 현미경 이미징을 통해 샘플 조직을 파괴하지 않고 단백질 바이오마커를 시각화할 수 있습니다. 그러나 이러한 접근법은 2개 또는 3개의 바이오마커로 제한되며 복잡한 TME 6 내의 공간적 및 구조적 관계에 대한 완전한 이해를 제공할 수 없습니다.
이러한 문제를 해결하기 위해, 복잡한 TME를 공간적으로 시각화하기 위해 여러 멀티플렉스 이미징 기술이 개발되었다 7,8,9,10. 그 중 하나는 DNA 올리고뉴클레오티드 접합 항체11을 기반으로 PhenoCycler 시스템으로 이름이 변경된 CoDetection-by-in-DEXing입니다. 이 시스템은 인간 표본에 대한 100개 이상의 바이오마커에 대한 단일 세포 이미징 및 분석을 제공할 수 있습니다. 그러나 쥐 표본, 특히 포르말린 고정 파라핀 포매드(FFPE) 샘플을 시각화하고 분석할 수 있는 인벤토리 항체는 거의 없습니다12. FFPE는 취급 및 보관의 용이성, 시간 경과에 따른 잘 보존된 형태, 그리고 가장 중요한 것은 단일 슬라이드에서 여러 표본을 시각화할 수 있는 조직/종양 마이크로어레이(TMA)를 준비할 수 있는 기능과 같은 신선 냉동(FF) 보존에 비해 여러 가지 이점을 제공합니다. 우리는 최근 쥐 FFPE CODEX/PhenoCycler 항체 패널을 설계 및 개발하여 유전적으로 재프로그래밍된 쥐 흑색종 표본13의 공간 단백질체학을 시각화하고 분석하는 데 성공적으로 적용했습니다.
이 프로토콜의 전반적인 목표는 쥐 FFPE 항체 패널을 설계하기 위한 단계별 가이드를 제공하고 항체-바코드 접합, 조직 염색 및 이미징 프로세스를 설명하는 것입니다. 또한 QuPath 및 R 패키지와 같은 오픈 소스 도구를 활용하는 상세한 이미지 분석 파이프라인을 제공합니다. 이 프로토콜을 따른 후 연구원들은 맞춤형 접합 항체 패널을 설계하고, Phenocycler-Fusion 장치를 사용하여 다중 이미징을 수행하고, 흑색종 TME의 공간 단백질체학에 대한 새로운 통찰력을 얻는 방법을 배우게 됩니다. 또한 이 프로토콜은 다양한 종양 면역 미세환경을 연구하기 위해 조정될 수 있으며 기존 공간 전사체학 기술과 결합될 수 있습니다.
모든 동물 작업은 존스 홉킨스 동물 관리 및 사용 위원회(Johns Hopkins Animal Care and Use Committee)가 정한 지침에 따라 승인된 프로토콜 번호 MO18M388 및 MO21M384를 사용하여 수행되었습니다.
1. 항체 선택
2. 항체 접합 및 확인
3. 쥐 FFPE 표본 준비
4. FFPE 조직 염색 및 이미징
5. 조직 주석 및 세포 세분화
6. 단백질체학 데이터 전처리 및 정규화
7. 클러스터링 및 표현형 분석
8. 표현형 분류 재매핑 및 품질 관리 수행
9. 밀도 정량화 및 공간 분석
여기에서는 쥐 FFPE 조직에 대한 항체 패널을 설계하고, 다중 면역형광 이미징을 수행하고, 단백질체학 정량화 및 공간 관계를 위한 이미지를 분석하기 위한 프로토콜을 제시합니다. 검증된 패널에는 흑색종 세포(SOX10), 백혈구(CD45), T 세포(CD3, CD4, CD8, FOXP3), B 세포(CD20), 대식세포 및 아형(F4/80, CD68, CD86, CD163, CD206), 수지상 세포(CD11c), NK 세포(NK1.1) 및 내피 세포(CD31)를 시각화하기 위한 마커를 제공하는 27개의 항체가 포함되어 있습니다. 전체 패널에는 다른 면역 집단(CD11b, CD38), 증식 활성(Ki67), T 세포 기능(T-bet, Eomesodermin, granzyme B), 항원 발현(LMP2, beta-2 microglobulin, MHC II) 및 관문 발현(TIM3, LAG3, PD-L1)에 대한 마커도 포함되어 있습니다12. 대표적인 겔 전기영동 이미지는 그림 4와 같이 DNA 올리고뉴클레오티드 바코드가 캐리어가 없는 항체에 성공적으로 접합되었음을 확인합니다. 이 단계는 화학 반응만 확인하며, 이미지 확인은 관심 조직에서 멀티플렉스 이미징 장치로 이러한 항체를 확인한 후에만 수행할 수 있습니다. 패널13에서 27개의 마커 모두의 검증된 이미지를 보려면 다음 참조를 참조하십시오. 종양내 4-1BBL/IL-12 나노입자 주사와 전신 항-PD1로 처리된 3개의 쥐 흑색종 조직 절편을 염색하는 주요 계통 마커의 융합 이미지가 그림 5에 제시되어 있습니다. 이 섹션은 이 프로토콜에서 후속 이미지 분석에 사용되었습니다.
조직 주석, 세포 세분화 및 단백질체학 데이터 전처리 후, 이전에 단일 세포 전사체 및/또는 단백질체학 분석에 적용된 두 가지 클러스터링 알고리즘을 비교합니다17,18. 표현형화된 집단에 대한 발현 프로파일은 두 가지 접근 방식 모두에 대해 그림 6에 제시되어 있습니다. 우리는 FlowSOM이 대식세포 아형과 같은 유사한 세포 집단 간의 차이를 식별하기 위해 더 넓은 범위의 강도 값(~0.7 대 ~0.5)을 제공한다는 것을 보여줍니다. Seurat는 클러스터링 중에 Louvain 알고리즘을 적용하여 29개의 클러스터를 생성했습니다(보충 그림 1). 이에 비해 FlowSOM은 자기 조직화 맵을 적용했으며 100개의 클러스터를 생성할 수 있습니다(보충 그림 2). 클러스터 수가 많을수록 표현형에 더 많은 시간이 필요하지만, 이 후자의 FlowSOM 접근 방식은 유사한 세포 집단을 분류할 때 더 많은 뉘앙스를 제공합니다. 질적으로, FlowSOM은 동일한 시야에서 Seurat 표현형과 비교할 때 더 많은 종양내 대식세포를 M1 또는 M2 아형으로 분류할 수 있음을 알 수 있습니다(그림 7). 대식세포 밀도를 정량화할 때도 동일한 결과가 나타나는데, FlowSOM은 Seurat에 비해 M1 및 M2 대식세포의 밀도가 더 높고(그림 8A-B) 그 결과 다른/분류되지 않은 대식세포의 밀도가 현저히 낮아졌습니다(p = 0.0028; 그림 8C). 그럼에도 불구하고 두 가지 분석 접근 방식은 CD4 T 세포, CD8 T 세포 및 내피 세포와 같은 다른 세포 집단 밀도를 설명할 때도 유사한 결과를 생성했습니다(그림 8D-F).
또한 클러스터링 및 표현형 분석 후의 다운스트림 공간 분석 결과를 제시합니다. 그림 9 는 이 프로토콜을 사용하여 생성할 수 있는 몇 가지 공간 메트릭을 보여 줍니다. 모든 표현형 집단에 비해 M2 대식세포와 NK 세포는 4-1BBL/IL-12 나노입자 및 항-PD1 처리 후 AMD가 가장 높았습니다(그림 9A). 마찬가지로, 종양내 CD8 T 세포와 M1 대식세포 간의 NMS는 CD8 T 세포와 M2 대식세포 간의 NMS보다 훨씬 높았습니다(그림 9B). 또한, M2 대식세포는 종양내 CD8 T 세포를 둘러싼 100μm 인근에서 ~1%를 기여한 반면, M1 대식세포는 이러한 인근의 9%-13%를 차지했습니다(그림 9C). 이러한 결과를 종합해 볼 때, 4-1BBL/IL-12 치료 요법은 종양 관련 대식세포를 M1 아형으로 편극화하고 M2 대식세포를 종양 면역 미세환경에서 배제했습니다.

그림 1: FFPE 조직 염색 및 이미징 워크플로우 요약. 쥐 FFPE 조직은 2일간의 사전 염색(1일차) 및 염색 후(2일차) 공정을 시작하기 전에 밤새 조직을 베이킹하는 것으로 시작하는 사전 염색 절차를 사용하여 처리되었습니다. 마지막으로, 장치로 이미징하기 전에 리포터 플레이트를 준비했습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 2: 오픈 액세스 디지털 병리학 소프트웨어 QuPath의 조직 주석 스크린샷. 종양 경계(빨간색)에서 SOX10+ 멜라닌 세포의 분포에 따라 종양 내 구획을 정의하기 위해 전체 조직 주석을 그리고(녹색), 복제하고 최소화했습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 3: QuPath의 StarDist 알고리즘을 사용한 세포 세분화 및 표현형 분류 검토를 위한 품질 관리 프로세스. (A) 이미지 탭으로 이동하여 멀티플렉스 면역형광 이미지의 픽셀 너비와 높이를 확인합니다. (B) 분류를 다시 매핑한 후 아무 셀(노란색으로 강조 표시됨)을 두 번 클릭하여 클러스터 할당 및 표현형을 확인합니다. 패널 마커를 켜거나 끄면 이 분류 방법이 정확한지 확인할 수 있습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 4: 항체-DNA 바코드 접합 확인의 대표적인 겔 이미지. 단백질 겔 전기영동은 중쇄 부위의 추가 밴드에 의해 관찰되는 DNA 올리고뉴클레오티드 바코드와의 항체 접합을 확인합니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 5: 전신 항-PD1을 이용한 4-1BBL/IL-12 나노입자의 종양내 주사로 치료한 B16F10 옆구리 종양의 DNA 바코드 기반 멀티플렉스 이미징. 패널의 마커가 표시되지 않음: CD11b, CD20, CD38, TIM3, LAG3, T-bet, Eomesodermin, granzyme B, Ki67, LMP2, beta-2 microglobulin, MHC II, PD-L1. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 6: 표현형화된 세포 집단의 단백질체학 발현 히트맵. (A) Seurat 클러스터링 및 표현형 분석 접근 방식은 (B) FlowSOM 클러스터링 및 표현형에 비해 약간 더 작은 범위의 마커 발현 값을 생성합니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 7: FlowSOM 표현형은 더 넓은 범위의 다양한 대식세포 아형을 식별합니다. 상단 패널은 동일한 시야에 대한 Seurat(왼쪽) 및 FlowSOM(오른쪽) 대식세포 표현형을 보여줍니다. 하단 패널은 동일한 시야에서 주요 대식세포 계통 마커의 다중 면역 형광 이미지를 보여줍니다. 모든 스케일 바는 20μm입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 8: 클러스터링/표현형 분석 후 서로 다른 세포 집단의 종양 내 밀도 비교. 종양내 (A) M1 대식세포, (B) M2 대식세포, (C) 기타 대식세포, (D) CD4 T 세포, (E) CD8 T 세포 및 (F) 내피 세포에 대한 밀도 비교가 표시됩니다. 오차 막대는 평균의 표준 오차(SEM)이며, 유의성은 쌍을 이루지 않은 t-검정(**p ≤ 0.01)을 사용하여 검정되었습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 9: 4-1BBL/IL-12 종양내 나노입자 주사 및 전신 항-PD1로 치료한 3개의 옆구리 종양에 대한 종양내 공간 메트릭 프로파일링. (A) 종양내 표현형 집단 간의 평균 최소 거리의 히트맵. 측정 단위는 μm입니다. (B) 주요 종양내 표현형 쌍 간의 정규화된 혼합 점수. (C) 종양내 CD8 T 세포 집단 주변 100μm 반경 내 이웃 조성의 분석. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
| 항체 | 희석 | 노출 시간(ms) |
| 삭스-10 | 50 | 450 |
| CD8 | 100 | 450 |
| CD3 | 100 | 450 |
| 폭스P3 | 50 | 350 |
| CD4 | 50 | 450 |
| MHC-II | 100 | 450 |
| PDL1 | 50 | 450 |
| CD45 | 100 | 450 |
| 기-67 | 100 | 300 |
| F4/80 | 100 | 150 |
| CD20 | 100 | 450 |
| NK1.1/CD161 | 50 | 450 |
| CD206 | 100 | 450 |
| CD68 | 100 | 450 |
| 그랑자임-B | 50 | 450 |
| CD86 | 100 | 150 |
| CD31 | 100 | 450 |
| CD11C | 50 | 450 |
| CD11b | 50 | 450 |
| EOMES | 50 | 450 |
| 팀-3 | 50 | 300 |
| CD38 | 50 | 200 |
| 지연3 | 50 | 450 |
| CD163 | 50 | 200 |
| T-벳 | 50 | 300 |
| LMP2 | 100 | 100 |
| 베타2 MG | 200 | 50 |
표 1: 항체 희석 및 노출 시간 설정.
보충 그림 1: Seurat 클러스터링 후 생성된 초기 단백질체학 발현 히트맵. 이 그림을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.
보충 그림 2: FlowSOM 클러스터링 후 생성된 초기 단백질체학 발현 히트맵. 이 그림을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.
J.C.S.는 Emerson Collective LLC와 미국 국립보건원(National Institutes of Health)의 재정적 지원을 인정합니다. J.J.G.는 또한 미국 국립보건원(National Institutes of Health)의 자금 지원도 인정합니다. J.C.S.는 Palleon Pharmaceuticals Inc.와 관계를 맺고 있으며, 여기에는 기금 지원금이 포함됩니다. S.Y.T. 및 J.J.G.는 주식 또는 주식과 관련된 OncoSwitch Therapeutics와 관계를 맺고 있습니다. S.Y.T., J.J.G., J.C.S. 및 K.M.L.은 특허 출원 중입니다. 다른 모든 저자는 이 논문에 제시된 연구에 영향을 미친 것으로 인식될 수 있는 경쟁적인 재정적 이해관계나 개인적 관계를 알려진 바가 없다고 진술합니다.
이 프로토콜은 쥐 FFPE 흑색종 조직의 DNA 바코드 기반 이미징을 위한 다중 면역형광 항체 패널을 설계하기 위한 단계별 가이드를 제공합니다. 또한 쥐 흑색종 종양 면역 미세환경에 대한 공간 단백질체학 통찰력을 생성하기 위해 오픈 소스 도구를 사용하는 이미지 분석 파이프라인에 대해 설명합니다.
J.C.S.는 저자의 경력을 발전시킨 공로로 Dermatology Foundation과 Dermatopathology Career Development Award를 인정합니다. 저자는 컴퓨터 분석 기술에 대한 도움을 준 미국 국립 암 연구소(National Cancer Institute)의 암 데이터 과학 연구소(Cancer Data Science Laboratory)의 Hsin-Pei Lee에게 감사를 표합니다. 이 연구는 Emerson Collective와 National Institutes of Health(R37CA246699, P41EB028239 및 R01CA228133)로부터 자금을 지원받았습니다. 또한 존스 홉킨스 종양학 조직 서비스(OTS) 핵심은 미국 국립보건원(P30CA006973)의 지원을 받습니다.
| 16% 파라포름알데히드(PFA) | 전자현미경 과학 | PN# 15710 | 조직 염색 과정에서 필요 |
| 50kDa MWCO 필터 | 밀리포어 | UFC505096 | 25kDa 및 100kDa로 인해 고장이 발생합니다. |
| 아코야 바코드와 기자 | 아코야 바이오사이언스 | 다양 한 | 각 바코드는 50ug의 보균자 없는 항체를 접합하는 데 사용할 수 있으며 두 개의 리포터 바이알과 함께 제공됩니다. |
| 항체 접합 키트 | 아코야 바이오사이언스 | 7000009 | 접합 키트는 맞춤형 바코드 접합 항체를 만드는 데 사용됩니다. 각 키트에는 10개의 접합에 충분한 시약이 들어 있습니다. 키트는 4 °에 저장된 하나의 하위 키트 상자로 구성됩니다. C 및 -20°C에 보관된 하나의 하위 키트 상자. 4 ° C 서브킷에는 필터 차단 용액, 환원 용액 2, 접합 용액, 정제 용액 및 항체 저장 용액이 포함됩니다. -20 &g; C 서브킷에는 환원 솔루션 1이 포함되어 있습니다. |
| 베타2MG | 앱캠 | AB214769 | |
| CD11b | CST | #41028 | |
| CD11C | CST | #39143SF | |
| CD163 | 중부 표준시 | #68922BF | |
| CD20 | CST | #45839 | |
| CD206 | 중부 표준시 | #87887 | |
| CD3 | CST | #24581 | |
| CD31 | CST | #92841 | |
| CD38 | CST | #68336BF | |
| CD4 | 앱캠 | AB271945 | |
| CD45 | CST | #98819 | |
| CD68 | 중부 표준시 | #29176 | |
| CD8 | 인비트로젠 | #14-0808-82 | |
| CD86 | 중부 표준시 | #20018 | |
| 디메틸 설폭사이드 | 아반토르/VWR | BDH1115-4LP | |
| EOMES | 앱캠 | AB222226 | |
| Eppendorf PCR 튜브 | 에펜도르프 | E0030124286 | 필수 매장 5 & 겔 전기영동에 의한 접합 확인을 위한 L 접합 항체 |
| 에탄올 200 프루프 | |||
| F4/80 | CST | # 25514 | |
| 폭스P3 | CST | #72338 | |
| 그란-B | 중부 표준시 | #79903SF | |
| 가열 오븐 | |||
| 하이브리드화 챔버 | 항체 칵테일로 조직을 염색하는 데 사용됩니다. | ||
| 과산화수소 | 시그마 | #216763 | 표백액 제조에 필요 |
| 인스턴트 냄비 압력솥 또는 Decloaking Chamber ARC | 인스턴트 팟 또는 바이오케어 의료 | ||
| 키-67 | 아코야 바이오사이언스 | ||
| LAG3 | CST | #80282BF | |
| LMP2 | 앱캠 | AB243556 | |
| 메탄올 | |||
| MHC-II | e바이오사이언스 | #14-5321-82 | |
| NK1.1 | 중부 표준시 | #24395SF | |
| 핵 염색 | 아코야 바이오사이언스 | 7000003 | |
| PDL1 | CST | #85095 | |
| 연어 정자 DNA, 전단 (10 mg/mL) | 인비트로젠 | AM9680 | 리포터 플레이트 준비 단계에서 분석 시약(Akoya)의 대안으로 사용할 수 있습니다. |
| SOX-10 | 아브캠 | AB245760 | |
| PhenoCycler-Fusion용 염색 키트 | 아코야 바이오사이언스 | 7000017 | PhenoCycler-Fusion 샘플 키트에는 전체 슬라이드 이미징을 위한 플로우 셀과 함께 PhenoCycler 바코드와 접합된 항체를 사용하여 조직 염색에 필요한 완충액 및 시약이 포함되어 있습니다. 각 키트는 10개의 PhenoCycler-Fusion 실험에 충분합니다. 4 °에 저장된 하나의 서브킷으로 구성됩니다. C, -20 °에서 또 다른 온도; C, 실온에 보관된 10개의 플로우 셀 패키지. 서브킷은 4 ° C에는 수화 완충액, 염색 완충액, 저장 완충액, N 차단제 및 J 차단제가 포함되어 있습니다. -20 > C에는 G 차단제, S 차단제 및 고정 시약이 포함되어 있습니다. |
| 티베팅 | CST | #53753 | |
| 팀-3 | 중부 표준시 | #72911 | |
| UltraPure DNase/RNase가 없는 증류수 | 인비트로젠 | 10977015 | 항체 접합 중 바코드를 용해하는 데 필요 |