Name: ArcturusXT 악기 SIVQ-LCM 프로토콜 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2014-07-23T14:00:00.000+00:00
Duration: 7 min 37 s
Description: 배우세요 SIVQ-LCM 기술을 활용한 레이저 포착 현미절단법으로 조직 특징을 신속하게 식별하고 정밀하게 분리하는 방법을. 이 기술은 대면적 표적 영역의 효율적인 현미절단을 가능하게 하여 분자 분석에 활용됩니다.

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연구는 건강의 국립 연구소의 교내 연구 프로그램, 국립 암 연구소, 암 연구 센터에 의해 부분적으로 지원되었다.

기술 된 프로토콜은 인간 조직 샘플의 사용에 관한 NIH 규칙에 따라 사용 하였다. 1. 조직 준비 <ol><li> 이전 처음으로, 임상 시험 심사위원회 (IRB) 프로토콜에 따라 인간의 조직 표본을 구하십시오. </li><li> 조직 / 세포 블록의 유형 및 대응 처리 방법 [냉동 포르말린 고정 파라핀 - 임베디드 (FFPE), 또는 에탄올 고정 파라핀 (EFPE)]를 선택합니다. 포르말린 고정 에탄올 고정 및 플래시 냉동 한 다음, 최적의 조직학을 제공합니다. 그러나, 고정 조직 처리 방법은 DNA, RNA 및 단백질 양 및 하류 분자 분석을위한 품질에 영향을 미칠 수 있으며 고려되어야한다. </li><li> 선택의 슬라이드 타입 (유리, 막 유리, 금속 프레임 막) 상에 조직 / 셀 블록 섹션을 잘라. SIVQ 분석은 세 가지 슬라이드 타입에 동일하게 작동합니다. 주의하시기 바랍니다 의사의 coverslip 방법 크실렌과 에단 (아래에 설명)슬라이드가 무대에 반전해야하기 때문에 올 금속 프레임 막 슬라이드에 수행 할 수 없습니다. </li><li> 배경에서 관심의 세포를 식별하는 화학 물질 또는 IHC 기반 조직 얼룩을 선택합니다. 그 염색 방법은 또한 DNA, RNA 및 단백질 품질과 조직의 양에 영향을 미칠 수 있습니다. 프로토콜을 진행하기 전에 생체 분자의 초기 품질을 평가하기 위해 염색 후 조직을 테스트합니다. DAB (15), 면역, 빠른 빨강, 드 노보 빨강, 파랑 톨루이딘, 헤 마톡 실린과 에오신 (H &amp; E) (게시되지 않은 데이터)과 면역 조직 화학 (IHC) : SIVQ-LCM은 염색 조직 / 세포 검사 슬라이드에 수행되었습니다. </li></ol> 2. 표본 영상 <ol><li> 로드 미세 절제 장비의 자동화 단계에 슬라이드 및 관련 소프트웨어를 실행합니다. 로드 슬라이드의 위치를​​ 지정하고 캡처 한 이미지 파일을 JPEG 형식으로 저장 될 수 있도록 확인란을 선택합니다. </li><li> 메신저를 최적화연령 매뉴얼 포커스 휠 또는 절개를 통해 기기의 소프트웨어를 사용하여, 스크린에 이미지의 밝기와 초점을 조절함으로써 품질. <ol><li> 해부 기기의 소프트웨어 내에서 이미지 도구를 사용하여 적절하게 램프 밝기와 카메라 게인을 설정합니다. 값의 예는 확산기와, 휘도 = (60) 및 게인 = 220이다. </li><li> 수동으로 또는 소프트웨어의 자동 초점 기능으로 초점을 맞 춥니 다. </li></ol></li><li> 박리 과정에 대한 로드맵을 제공하는 슬라이드의 썸네일 개요 이미지를 캡처. <ol><li> uncoverslipped 슬라이드의 최적의 이미지 품질을 위해 악기의 콘덴서 아래의 확산을 이용하거나, 내화 지수 (의사 커버 슬립)을 개선하기 위해 에탄올, 자일 렌 하나의 작은 양 (~ 30 μL)를 추가합니다. 크실렌을 사용하는 경우, 흄 후드와 보호 실험실 코트, 보안경 및 장갑의 사용을 포함하여, 그들이 독성 및 적절한 안전 대책을 사용해야되어 인식. </li><li> 에탄올, 자일 렌 용액이 완전히 삭제되거나 캡의 중합체가 왜곡 될 때까지 슬라이드의 LCM 캡을 씌우지 마십시오. </li></ol></li><li> 10X, 20X, 또는 40 배 배율로 해부 할 영역의 슬라이드와 이미지를 캡처 이동합니다. 필요한 경우, 이전에 22 설명 등 (마이크로 소프트 오피스 이미지 관리자) 자동 고침과 같은 소프트웨어를 사용하여 이미지를 향상시킬 수 있습니다. 이미지들을 자동 선택 소프트웨어로 다시 가져올 수 있도록 JPEG 형식으로 캡처해야합니다. </li></ol> 이미지 3. 알고리즘 분석 <ol><li> 전송 SIVQ 폴더로 미세 절제 기기에서 이미지를 캡처. 설치 및 해부 기기에 연결된 컴퓨터에 ArcturusXT, 자동 스캔 및 SIVQ 소프트웨어 패키지를 엽니 다. SIVQ 소프트웨어에 액세스 할 경우, 박사 율리시스 Balis (ulysses@med.umich.edu)에 문의하시기 바랍니다. </li><li> 열기 SIVQ과 캡쳐 된 이미지의 관심 (JPEG)을로드합니다. &lt;/ 리&gt; <li> 관심 영역으로 이동 및 / 또는 디스플레이 창 (뷰포트 5 &amp; 6)의 크기를 조정합니다. SIVQ 소프트웨어에서 뷰포트 5는 사전 처리 된 이미지를 도시하고 뷰포트 6은 후 처리 된 이미지 (16)를 나타낸다. </li><li> 반지 벡터와 사용하는 링의 수의 크기를 선택합니다. </li><li> 뷰포트 6에서 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하여 캡처 할 수있는 조건 이미지 기능을 선택합니다. </li><li> 이미지를 분석하는 &quot;검색&quot;을 클릭합니다. </li><li> 두 슬라이드 막대를 사용하여 이미지 일치의 통계적 확률을 조정합니다. 상단 표시 줄에 전체 벡터 특이성을 조정하고 (선택한 &quot;합계&quot;변수에 의해 정의 된 감도) 과도한 포함 영역을 나타낼 수가 초기 검사에서 영역을 제외하는 데 사용됩니다. 반대로, 낮은 슬라이더 스캔이 수행 된 후 매치 것으로 분류된다 증가 영역의 의도로, 감도를 증가시키기 위해 이용된다. 이러한 슬라이더 컨트롤은 모두 요로 감염초기 기준 감도 임계 값으로 LIZE &quot;합계&quot;변수. </li><li> 이미지를 저장하기 위해 (이미지는 현재 C :/ vq_test 폴더 / 갤러리에 저장됩니다) &quot;JPEG로 저장&quot;을 클릭합니다. </li><li> 알고리즘을 사용하여 이미지를 분석합니다. 알고리즘 분석의 출력은 SIVQ-LCM에 사용하는 주석 화상 초래할 필요가있다. 현재, SIVQ 코어 엔진의 현재 버전은 전체 생산 판 (가능한 Q1 2014)의 단순화 된 통합 전체 소프트웨어 개발 키트 (SDK) 및 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스 (API)를 통합 할 것이란 가정 베타 버전 테스트입니다 사용자 생성 공간 필터 및 코어 링 매칭 ​​엔진과 하류 플로 데이터 처리 단계. 이 SDK는 문서의 완전한 세트와 함께 배포됩니다. <ol><li> SIVQ의 히트 맵이 균일 한 붉은 색으로 변경되어 있는지 확인합니다. </li></ol></li><li> 이미지를 내 보냅니다. 그것은 P의 위치 좌표를 다시 삽입하는 것이 필수적입니다원래 해부 악기 이미지에서 파일 헤더에 붙여 HEX 편집기를 사용하여 OST 분석의 JPEG 이미지. 해당 데이터는 &quot;영상의 시작&quot;마커 (를 0xFF, 0xD8)와 제 &quot;양자화 테이블을 정의&quot;마커 (를 0xFF, 0xDB) 사이에서 발견 할 수있다. </li></ol> 4. 미세 절제 <ol><li> 이미지가 SIVQ 분석에 캡처 된 관심 영역의 중심에 LCM 뚜껑을 놓습니다. </li><li> 보정 및 품질 관리 (QC) UV / IR 레이저와 전력, 기간, 레이저의 위치 및 (제조업체에서 권장하는) UV 절단 속도 등의 매개 변수를 최적화 할 수 있습니다. 분석 된 이미지를 다시 가져 오기 전에이 교정을 수행합니다. </li><li> 오픈 AutoScanXT (자동 선택 소프트웨어) 및 C :/ vq_test 폴더 / 갤러리에서 분석 된 이미지를 가져옵니다. </li><li> SIVQ 주석을 인식하고 해부지도를 만들 수있는 자동화 된 선택 소프트웨어를 교육합니다. <ol><li> TRAI를 만들려면닝 파일 SIVQ 분석 이미지의 &quot;빨간 페인트&quot;를 ( &quot;블루 원 &#39;으로 표시) 그 4 개의 영역을 선택합니다. </li><li> 해부 할 수 없습니다 ( &quot;빨간색 사각형&quot;로 표시) 배경 영역을 선택합니다. </li><li> 이후의 사용을 위해 저장 될 수있는 교육 파일을 생성하려면 &quot;분석&quot;버튼을 클릭합니다. </li></ol></li><li> 적절한 적외선 (IR​​) 및 / 또는 자외선 (UV) 레이저를 이용하여 미세 절제를 수행합니다. <ol><li> &quot;라이브&quot;이미지에 선택된 영역을 복사합니다. </li><li> &quot;microdissect&quot;도구 상자에서 적절한 IR 캡처 또는 UV 커팅 버튼을 선택합니다. </li></ol></li><li> 박리가 완료되면, QC 역 LCM 캡을 이동하고 해부 조직 / 세포의 이미지를 캡처. 또 다른 방법은 이전의 QC 역으로 이동하는 슬라이드의 빈 영역에 뚜껑을 배치하는 것입니다, 이것은 사용자가 다양한 배율의 사진을 촬영 할 수 있습니다. </li><li>더 효율을 올려 평가하는 미세 절제 한 후 그 조직 영역의 이미지를 캡처합니다. </li><li> 원하는 세포가 성공적으로 해부 한 경우, ArcturusXT 소프트웨어의 &quot;현재 단계&quot;버튼을 클릭 스트림 분석을위한 분자 추출 과정을 시작하기 위해 LCM 캡을 제거합니다. </li></ol>

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</ol>

마이클 R. Emmert 벅 레이저 캡처 미세 절제를 포함하는 NIH 개최 특허에 발명자이며 NIH 기술 이전 프로그램을 통해 로열티 기반의 지불을받습니다.

우리는 FFPE 인간의 유방 조직에서 면역 염색 상피 세포를 microdissect하는 SIVQ-LCM의 응용 프로그램에 대한 프로토콜을 제시한다. 그러한 SIVQ 같은 이미지 분석 알고리즘의 사용은, 실습의 microdissection 처리에 요구되는 시간을 감소시킨다. 작업자의 시간과 노력은 일반적으로 그 세포의 정확한 해부 대한 속도 제한 단계이기 때문에이 필드에 대한 잠재적으로 중요한 발전이다. 그것은 가능성이 아니라 다른 상업적으로 이용 가능한 미세 절제 장비에 SIVQ과 다른 알고리즘을 적용 할 수있을 것입니다하지만, 본 프로토콜에서는, 우리는 특별히 ArcturusXT 계기로 우리의 절차를 적용. 효율을 향상시킬뿐 아니라,이 새로운 방법은 비 - 병리학 전문가 사용자는 미세 절제를 수행 할 수있다. 최종적으로, 미세 절제 프로세스를 구동 알고리즘의 사용은 O 식별 세포에서 사용자 주관성을 제거하여 사이트 간에서보다 재현성을 가능하게 할 수있다<html> F 관심. ...

원래 1990 년대 중반에 개발 된 레이저 캡처 미세 절제 (LCM)는 정밀 현미경 시각화 1, 2를 통해 조직 학적 조직 섹션에서 특정 셀 또는 셀 영역을 캡처 할 수 있도록합니다. 조직 부스러기 대 LCM의 분자량 분석을 비교하는 많은 연구 방법 3-12의 값을 나타낸다. 또한, 13, 14를 볼 사용할 수있는 기술에 대한 3 개의 비디오 프로토콜 출판물이있다. 관심의 대상이 이종 조직 절편 때, 또는 세포의 큰 숫자가 같은 단백질 체학과 같은 특정 다운 스트림 응용 프로그램에 필요한에있는 분산 된 세포 집단이다 그러나, 검증 된 값에도 불구하고, LCM은 지루하고 힘든 될 수 있습니다. 인간의 연산자에 배치 부담이 LCM 공정 (15)를 안내하는 강력한 이미지 분석 알고리즘을 결합하여 LCM을위한 반자동 절개 접근법을 개발하기 위해 우리를 안내했다. &lt;미시간 대학과 공동으로 P 클래스 = &quot;jove_content&quot;&gt;, NIH에서 우리 연구소 확장 이전에 개발에 고유의 조직 선택 과정을 반 자동화 할 수 있도록하는 방식으로 공간적으로 불변 벡터 양자화 (SIVQ) 알고리즘을보고 따라서 마음의 병리학 자 또는 생명 과학자와 함께 사용할 수있는 도구를 만들고, 미세 절제를 유도. 공간적으로 불변 벡터 양자화 (SIVQ) 사용자가 단순히 통계 임계 값을 조정, 전체 조직 학적 이미지를 검색하는 데 사용할 수있는 반지 벡터 (술어 이미지 기능)을 만들 관심의 조직 학적 특징에 &quot;클릭&quot;할 수있는 알고리즘 로 16-21했습니다. 결과 열 맵은 초기 조건의 이미지 기능에 경기의 질을 표시하고 이후 단일 색상 LCM 악기로 가져올 수 있습니다 (빨간색) 주석지도로 변환된다. 자동 선택 소프트웨어, AutoScanXT은 다음을 기준으로지도를 그리는 데 사용되는SIVQ의 주석이 조직 샘플에서 표적 세포의 포착을 안내하기에. 아래의 자세한 프로토콜은 미세 절제 워크 플로우에 SIVQ의 구현을 설명합니다.

<table><tbody><tr><td>양전하 유리 슬라이드</td><td>Thermo Scientific</td><td>4951Plus-001</td><td></td></tr><tr><td>Xylenes, ACS 시약, &ge; 98.5% 자일렌 + 에틸벤젠 기초&nbsp;</td><td>시그마 알드리치</td><td>247642</td><td>주의: 적절한 안전 절차를 사용하십시오.</td></tr><tr><td>에틸 알코올, USP 200 프루프, 무수</td><td>The Warner-Graham Company</td><td>6.505E+12</td><td>주의: 적절한 안전 절차를 사용하십시오.</td></tr><tr><td>Arcturus CapSure 매크로 LCM Caps</td><td>Life Technologies</td><td>LCM0211</td><td></td></tr><tr><td>ArcturusXT 레이저 미세해부 기기</td><td>Life Technologies</td><td>ARCTURUSXT</td><td></td></tr><tr><td>AutoScanXT 소프트웨어</td><td>Life Technologies</td><td></td><td>ArcturusXT 레이저 미세해부 장치용 선택적 이미지 분석 프로그램입니다. 이것은 SIVQ-LCM에 필요한 소프트웨어입니다.</td></tr><tr><td>SIVQ(Spatially Invariant Vector Quantization)</td><td>미시간</td><td></td> 대학교 <td>이 도구 모음은 학술 협력을 위해 공개적으로 사용할 수 있습니다. SIVQ 알고리즘에 대한 액세스는 Dr. Ulysses Balis [Ulysses@med.umich.edu]에게 문의하십시오.</td></tr></tbody></table>

arcturusxt 악기 sivq-lcm 프로토콜

SIVQ-LCM Protocol for the ArcturusXT Instrument

SIVQ-LCM은 자동화하고 전통적인, 사용자에 의존하는 레이저 해부 과정을 간소화 새로운 방법론이다. 그것에는 진보, 신속하게 사용자 정의 레이저 해부 플랫폼 기술을 만드는 것을 목표로하고있다. 이보고에서는, ArcturusXT 기기에 이미지 분석 소프트웨어 공간적 불변 벡터 양자화 (SIVQ)의 통합을 설명한다. ArcturusXT 시스템은 특정 세포 또는 넓은 지역의 해부를 허용, 적외선 (IR​​) 및 자외선 (UV) 레이저 모두 포함되어 있습니다. 주된 목표는 속도, 정확도, 및 샘플 처리량을 증가시키는 레이저 절개의 재현성을 향상시키는 것이다. 이 새로운 접근 방식은 동물 연구와 임상 워크 플로우에있는 인체 조직 모두의 미세 절제를 용이하게한다.

FFPE 인간의 유방 조직 섹션은 표준 IHC 프로토콜 23을 사용 AE1/AE3를 아세포 면역 염색 하였다. 염색 후, 조직 슬라이드 ArcturusXT 스테이지 상에 배치하고, 전술 한 바와 같이 SIVQ-LCM 프로토콜이 개시되었다. 조직이 미세 절제를위한 coverslipped 할 수는 없으므로, IHC 염색 된 세포 + 외형 (도 1a)를 분별하기 어렵다. 따라서, 더 나은 인덱스 매칭 및 개선 된 이미지를 제공하기 위해, 크실렌은 의사 - 커버 슬립 (15) (도 1B)를 만들기 위해 조직 절편에 첨가 하였다. JPEG 이미지는 다음 의사 coverslipped 영역의 캡처 및 알고리즘 분석을위한 SIVQ으로 수입되었다. 사용자가 선택한 조건 이미지 기능 (어두운 갈색 DAB의 얼룩) 이미지 (그림 1C)을 분석 할 수 SIVQ 알고리즘을 시작했다. SIVQ의 히트 맵은 다음 자동 선택 ...

SIVQ-LCM은 레이저 캡처의 microdissection (LCM) 프로세스를 구동하는, 컴퓨터 알고리즘 공간적 불변 벡터 양자화 (SIVQ)를 마구 혁신적인 접근법이다. SIVQ-LCM의 흐름은 크게 연구와 임상 모두에서 응용 프로그램과 함께, 미세 절제의 속도와 정확성을 향상시킵니다.

ArcturusXT 악기 SIVQ-LCM 프로토콜

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

이 절차의 전반적인 목표는 공간 불변 벡터 양자화(spatially invariant, vector quantization, SIVQ) 이미지 분석을 레이저 캡처 미세절단술(laser capture MICRODISSECTION, LCM)과 결합하여 관심 있는 조직 특징을 식별하고 빠르게 표적 미세절단을 수행하는 것입니다. 이는 먼저 SIVQ를 위해 표적 조직의 이미지를 캡처함으로써 이루어집니다. 그 다음 SIVQ 분석을 수행하며, 생성된 SIVQ 주석을 미세절단 장치로 가져와 처리합니다.최종적으로, 분석 대상 세포는 후속 분자 분석을 위해 S-I-V-Q-L-C-M으로 분리할 수 있습니다. 기존 방법과 비교하여 이 기술의 주요 장점은, S-I-V-Q-L-C-M을 통해 기존의 레이저 캡처 미세 절제술로는 어렵고 시간이 많이 소요되었을 넓은 표적 영역의 선택 및 미세 절제 과정을 효율화할 수 있다는 점입니다. 본 실험실의 임상 펠로우인 Avi Rosenberg 박사가 분석 대상 조직 표본의 이미징 절차를 시연하겠습니다.먼저, 마이크로디섹션 장치의 전동 스테이지에 슬라이드를 적재하고 관련 소프트웨어를 실행합니다. 그런 다음, 적재된 슬라이드의 위치를 지정하는 해당 체크 박스를 선택하고 캡처된 이미지 파일이 JPEG 형식으로 저장되는지 확인합니다. 화면의 이미지 밝기와 초점을 조절하여 이미지 품질을 최적화합니다.다음으로, inspect 도구 상자를 사용하여 디퓨저를 장착하고 램프 밝기를 60으로, 카메라 게인을 20으로 설정하십시오. overview 창에서 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하여 'remember settings'를 선택하고 저장하십시오. 해부 과정의 가이드라인을 제공하기 위해 슬라이드의 썸네일 overview 이미지를 캡처하십시오.배율을 조정하여 관심 영역을 찾습니다. 그런 다음, 캡처된 이미지의 알고리즘 분석을 위해 해당 영역의 이미지를 캡처합니다. 우선 캡처한 이미지들을 SIVQ 폴더로 전송하십시오.그 다음 SIVQ를 열고 캡처한 관심 이미지를 불러옵니다. 관심 영역으로 이동하여 이미지 배율을 조정하지 않은 상태에서 뷰포트 5와 6 디스플레이 창의 크기를 조정합니다. 그런 다음 분석에 사용할 링 벡터의 크기와 링의 개수를 선택합니다.뷰포트 6 창에서 캡처할 예측 이미지 기능을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고, heat map을 선택한 다음, 이미지를 분석하기 위해 scan to X를 클릭하십시오. 그런 다음 두 개의 가로 슬라이딩 바 중 상단 바를 사용하여 전체 벡터 특이도를 조정하십시오. 스캔이 완료된 후 하단 바를 사용하여 민감도를 높이십시오.일치하는 것으로 분류되는 영역을 넓히려면, heat map 라디오 버튼의 체크를 해제하여 SIVQ heat map이 균일한 빨간색으로 변경되도록 하고 paint size를 키우십시오. save picture 버튼을 클릭하여 이미지를 저장합니다. 그런 다음 BMP 출력물을 JPEG 파일 형식으로 변환하십시오.그 후 헥스 에디터를 사용하여, 이미지 마커의 시작 부분과 첫 번째로 정의된 양자화 테이블 마커 사이에서 발견된 위치 좌표를 미세 절제 전 원래의 절단 장비 이미지에서 가져와 분석 후의 JPEG 파일 헤더에 다시 기록합니다. 레이저 캡처 미세절제(laser capture MICRODISSECTION 또는 LCM) 캡을 SIVQ 분석을 위해 이미지가 캡처된 관심 영역의 중심에 배치하십시오. 다음으로, UV 및 적외선 레이저를 교정한 후 전력 지속 시간, 레이저 위치, UV 절단 속도를 포함한 파라미터를 최적화하십시오.그 다음 자동 선택 소프트웨어를 실행하고 분석된 이미지를 불러옵니다. 자동 선택 소프트웨어가 SIVQ 주석을 인식하도록 학습시키기 위해 새로운 분석 파일을 생성합니다. 이제 SIVQ 분석 이미지에서 파란색 사각형으로 표시된 배경 영역을 선택하십시오.그런 다음 빨간색 원으로 표시된 관심 영역(ROI)을 선택하고 learn을 클릭하여 학습 파일을 생성합니다. 선택한 영역을 라이브 이미지로 복사합니다. 미세절단을 시작하려면 microdisect 툴박스를 선택하고 적절한 적외선 캡처 또는 UV 절단 버튼을 선택하십시오.절편 분리가 완료되면 LCM 캡을 품질 관리 스테이션으로 이동하여 분리된 시료의 이미지를 캡처합니다. 마지막으로, 원하는 시료가 성공적으로 분리되었다면 현재 스테이지 버튼을 클릭하고 LCM 캡을 제거하여 다운스트림 분석을 위한 분자 추출 절차를 시작합니다. 본 대표 실험에서는 표준 면역 조직 화학 프로토콜을 사용하여 포르말린 고정 파라핀 매립 인간 유방 조직 절편을 cytokeratin AE1, AE3로 면역 염색하였습니다.이 조직은 미세해부를 위해 커버글라스를 덮을 수 없으므로, 면역조직화학 염색된 세포를 시각적으로 확인하기 어려울 수 있습니다. 따라서 굴절률을 더 잘 맞추고 이미지를 개선하기 위해, 조직 절편에 자일렌(xylenes)을 첨가하여 가상 커버글라스를 형성하였습니다. 이후 가상 커버글라스가 적용된 영역의 JPEG 이미지를 캡처하여 알고리즘 분석을 위해 SIVQ로 가져왔습니다.사용자가 진갈색 DAB 염색으로 관찰되는 예측 이미지 특징을 선택하였으며, 이미지 분석을 위해 SIVQ 알고리즘이 시작되었습니다. 이후 SIVQ 히트맵은 자동 선택 소프트웨어가 인식할 수 있는 적색 도료로 변환되었고, 자일렌을 증발시켰습니다. 그런 다음 SIVQ 히트맵을 자동 선택 소프트웨어로 불러왔습니다.마지막으로, 표시된 세포들을 적외선 레이저로 절제하였습니다. 그 후 LCM 캡을 미세절단 장치의 품질 관리 스테이션으로 이동시켜 절단 성공 여부를 육안으로 확인하였습니다. 남은 조직 또한 검사하였으며, SIVQ 히트맵을 다시 불러왔습니다.미세절제술의 효율성을 추가로 확인하기 위해, S-I-V-Q-L-C-M 숙달 후에는 슬라이드당 단 몇 분 만에 작업을 완료할 수 있으며, 이를 통해 다양한 하위 분석 기술에 필요한 농축된 입력물을 빠르게 제공할 수 있습니다. 이 영상을 시청한 후에는 S-I-V-Q-L-C-M을 미세절제술 워크플로우에 어떻게 적용하는지에 대해 충분히 이해하게 될 것입니다.

sivq-lcm-protocol-for-the-arcturusxt-instrument

Research

연구

JoVE Journal

Biology

생물학

여기에서 우리는 빠른 브릴 루앙 분광계를 구축 할 수있는 프로토콜을 제시한다. 실제로 묘화 위상 어레이 계단식 (VIPA) 탈론 이상 1,000 배 빠른 전통적인 주사 패브리 페롯보다 분광계 측정 속도를 달성한다. 이러한 개선은 생체 내에서 낮은 전력 레벨에서 조직 및 생체 재료의 브릴 리언 분석하는 수단을 제공한다.

브릴 루앙 산란 분석을위한 고속 서브 GHz의 분광계

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여러 색상과 고속에서 구조화 조명 TIRF 현미경에 가이드

X 선 스펙트럼은 고온 플라즈마에 풍부한 정보를 제공합니다. 이 원고는 공간적으로 토카막 플라즈마 중간 원자 번호 원소의 수소와 헬륨 등의 이온을 확인하는 데 사용되는 X 선 분광계 이미징 높은 파장 해상도의 동작을 제공합니다.

하이 온도 플라즈마 진단으로 사용하기 위해 X 선 영상 크리스탈 분광학 적용

소각 X 선 산란 (SAXS)에 의한 단백질의 용액 구조의 결정은 단 분산 샘플을 필요로한다. 여기에서는, 샘플 준비 및 데이터 수집 간의 최소 지연을 보장하기 위해 두 가지 가능성을 제시 : 온라인 크기 배제 크로마토 그래피 (SEC) 및 온라인 이온 교환 크로마토 그래피 (IEC).

SAXS 빔라인에 온라인 크기 배제 및 이온 교환 크로마토 그래피

펨토초 시간 해결에 대한 신호 생성 및 최적화, 측정, 데이터 수집 및 데이터 처리에 대한 세부 정보가 설명되어 있습니다. 톨루엔에서 β-카로틴의 흥분 상태 역학에 대한 근적외선 자극 라만 연구가 대표적인 응용 분야로 나타났다.

기능성 π-컨쥬게이트 시스템의 초고속 시간 해결 근거리 자극 라만 측정

소수 종, 광원, 산소 공실 및 기타 포인트/라인/평면도 결함으로부터 정보를 안정적으로 추출하는 사고 전자 빔 흔들림 조건하에서 전자 채널링 현상을 활용하여 불순물 및 화학 상태의 사이트 점유율을 추정하기 위한 정량적 미세 분석 방법의 일반적인 개요를 제공합니다.

전자 채널링 강화 마이크로 분석에 의한 결정재료의 기능적 도팬츠/점 결함의 정량적 원자사이트 분석

여기서, 우리는 다이아몬드 광원에서 빔 라인 I23에 진공 엔드 스테이션으로 결정의 극저온 샘플 준비 및 전송을위한 프로토콜을 제시, 긴 파장 대식차 X 선 결정학 실험.

다이아몬드 광원에서 빔라인 I23의 진공 장거리 결정예 촬영을 위한 샘플 준비 및 전송 프로토콜

이온 이동성 분광법 (IMS)은 생체 분자의 특성화를위한 질량 분광법에 대한 흥미로운 보완물이며, 특히 이성체에 민감하기 때문입니다. 이 프로토콜은 분자의 분리 및 그 단편의 이동성 프로파일의 생성을 허용하는 탠덤 IMS (IMS/IMS) 실험을 설명합니다.

탠덤 이온 이동성 실험을 위한 순환 이온 이동성 분광계 사용

이 논문은 동일한 현미경 플랫폼에 통합 된 자극 된 라만 산란 (SRS)과 일관된 스토크스 라만 산란 (CARS)의 해상도, 감도 및 이미징 대비를 직접 비교합니다. 결과는 CARS가 더 나은 공간 분해능을 가지며, SRS는 더 나은 콘트라스트와 스펙트럼 분해능을 제공하며, 두 방법 모두 비슷한 감도를 가지고 있음을 보여줍니다.

화학 이미징을 위한 하이퍼스펙트럼 자극 라만 산란 및 일관된 안티스토크스 라만 산란 현미경의 직접 비교

여기에서 우리는 폴리머 안정제를 사용하여 바닥 상태 및 과도 흡수 스펙트럼에서 현저하게 감소된 산란을 나타내는 금속-유기 프레임워크(MOF) 현탁액을 제조합니다. 이러한 MOF 서스펜션을 통해 프로토콜은 해석 가능한 데이터를 생성하기 위해 MOF를 분광법으로 특성화하는 다양한 지침을 제공합니다.

금속-유기 프레임워크에 대한 분광 측정을 수행하기 위한 기술 가이드

배우세요 SIVQ-LCM 기술을 활용한 레이저 포착 현미절단법으로 조직 특징을 신속하게 식별하고 정밀하게 분리하는 방법을. 이 기술은 대면적 표적 영역의 효율적인 현미절단을 가능하게 하여 분자 분석에 활용됩니다.

ArcturusXT 악기 SIVQ-LCM 프로토콜

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