2014년 7월 23일
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.
이 절차의 전반적인 목표는 공간 불변, 벡터 양자화 또는 SIVQ 이미지 분석을 레이저 캡처 MICRODISSECTION 또는 LCM과 함께 사용하여 관심 있는 조직 특징을 식별하고 유도 현미해부를 신속하게 수행하는 것입니다. 이는 먼저 SIVQ에 대한 표적 조직의 이미지를 캡처하여 수행됩니다. 그런 다음 SIVQ 분석이 수행되고 SIVQ 주석이 처리를 위해 현미해부 장치로 가져옵니다.
궁극적으로, 관심 세포는 다운스트림 분자 분석을 위해 S-I-V-Q-L-C-M으로 분리할 수 있습니다. 기존 방법에 비해 이 기술의 주요 장점은 S-I-V-Q-L-C-M이 기존의 레이저 캡처 미세 해부 기술로는 까다롭고 시간이 많이 소요되는 넓은 표적 영역을 선택하고 미세 해부하는 프로세스를 간소화한다는 것입니다. 이 절차를 시연하는 것은 우리 실험실의 임상 펠로우인 Avi Rosenberg 박사가 관심 있는 조직 표본을 이미지화하는 것입니다.
먼저 슬라이드를 현미해부 기기의 전동 스테이지에 로드하고 관련 소프트웨어를 실행합니다. 그런 다음 로드된 슬라이드의 위치를 지정하기 위한 적절한 확인란을 선택하고 캡처된 이미지 파일이 JPEG 형식으로 저장되도록 합니다. 화면에서 이미지의 밝기와 초점을 조정하여 이미지 품질을 최적화합니다.
그런 다음 inspect 도구 상자를 사용하여 디퓨저를 켜고 램프 밝기를 60으로, 카메라 게인을 20으로 설정합니다. 개요 창에서 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하여 선택하고 설정을 기억하고 저장합니다. 슬라이드의 썸네일 개요 이미지를 캡처하여 해부 프로세스에 대한 로드맵을 제공합니다.
배율을 조정하고 관심 영역을 찾습니다. 그런 다음 캡처된 이미지의 알고리즘 분석을 위해 해당 영역의 이미지를 캡처합니다. 먼저 이미지를 SIVQ 폴더로 전송합니다.
그런 다음 SIVQ를 열고 관심 있는 캡처된 이미지를 로드합니다. 관심 영역으로 이동하여 이미지의 배율을 조정하지 않고 뷰포트 5개 및 6개 디스플레이 창의 크기를 조정합니다. 그런 다음 분석에 사용할 고리 벡터의 크기와 고리 수를 선택합니다.
뷰포트 6 창에서 캡처할 설명 이미지 기능을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 히트 맵을 선택한 다음 X로 스캔을 클릭하여 이미지를 분석합니다. 그런 다음 두 개의 수평 슬라이딩 바 중 위쪽을 사용하여 전체 벡터 특이성을 조정합니다. 하단 바를 사용하여 피부 시술 후 감도를 높입니다.
일치하는 것으로 분류된 영역을 늘리려면 히트 맵 라디오 상자를 선택 취소하여 SIVQ 히트 맵이 균일한 빨간색으로 변경되었는지 확인하고 페인트 크기를 늘립니다. 사진 저장 버튼을 클릭하여 이미지를 저장합니다. 그런 다음 BMP 출력을 JPEG 파일 형식으로 변환합니다.
그런 다음 헥스 편집기를 사용하여 이미지 마커의 시작과 첫 번째로 정의된 양자화 테이블 마커 사이에 있는 위치 좌표를 마이크로 해부를 시작하기 전에 원본 해부 기기 이미지에서 분석 후 JPEG의 파일 헤더로 다시 리드합니다. 레이저 캡처 MICRODISSECTION 또는 LCM 캡을 SIVQ 분석을 위해 이미지가 캡처된 관심 영역의 중앙에 놓습니다. 다음으로, UV 및 적외선 레이저를 보정한 후 출력 지속 시간, 레이저 위치 및 UV 절단 속도를 포함한 매개변수를 최적화합니다.
그런 다음 자동 선택 소프트웨어를 열고 분석된 이미지를 가져옵니다. 자동 선택 소프트웨어가 SIVQ 주석을 인식하도록 훈련시키기 위한 새 분석 파일을 생성합니다. 이제 SIVQ 분석된 이미지의 파란색 사각형으로 표시된 배경 영역을 선택합니다.
그런 다음 관심 영역 또는 빨간색 원으로 표시된 R OIS를 선택하고 learn을 클릭하여 훈련 파일을 생성합니다. 선택한 영역을 라이브 이미지에 복사합니다. 현미해부를 시작하려면 현미해부 도구 상자를 선택하고 적절한 적외선 캡처 또는 UV 절단 버튼을 선택합니다.
해부가 완료된 후 LCM 캡을 품질 관리 스테이션으로 옮기고 절개된 표본의 이미지를 캡처합니다. 마지막으로, 원하는 표본이 성공적으로 절개되었으면 현재 단계 버튼을 클릭하고 LCM 캡을 제거하여 다운스트림 분석을 위한 분자 추출 절차를 시작합니다. 본 대표적인 실험에서는 표준 면역조직화학 프로토콜을 이용하여 포르말린 고정 파라핀 매립된 인체 유방 조직 절편을 사이토케라틴 AE 1, AE 3에 대한 면역염색하였다.
이 조직은 현저해부를 위해 커버를 덮을 수 없기 때문에 면역조직화학적으로 염색된 세포는 육안으로 보기 어려울 수 있습니다. 따라서 더 나은 인덱스 매칭과 개선된 이미지를 제공하기 위해 조직 섹션에 크실렌을 추가하여 의사 커버 슬립을 생성했습니다. 그런 다음 의사 커버 슬립 영역의 JPEG 이미지를 캡처하고 알고리즘 분석을 위해 SIVQ로 가져왔습니다.
사용자는 짙은 갈색 DAB 염색으로 관찰된 술어 이미지 기능을 선택하고 이미지 분석을 위해 SIVQ 알고리즘을 시작했습니다. 그런 다음 SIVQ 히트 맵을 자동 선택 소프트웨어가 인식하는 빨간색 페인트로 변환하고 크실렌을 증발시켰습니다. 그런 다음 SIVQ 히트 맵을 자동 선택 소프트웨어로 가져왔습니다.
마지막으로, 강조 표시된 세포를 적외선 레이저로 해부했습니다. 그런 다음 LCM 캡을 현미해부 기기의 품질 관리 스테이션으로 옮기고 육안으로 검사하여 해부의 성공 여부를 평가했습니다. 나머지 조직도 검사하고 SIVQ 히트 맵을 다시 가져왔습니다.
미세해부의 효율성을 추가로 확인하기 위해, 마스터링되면 S-I-V-Q-L-C-M을 슬라이드당 몇 분 만에 빠르게 완료할 수 있으며, 다양한 다운스트림 분석 기술에 대한 풍부한 입력을 제공할 수 있습니다. 이 동영상을 시청한 후에는 미해부 워크플로우에 S-I-V-Q-L-C-M을 구현하는 방법을 잘 이해하게 될 것입니다.
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SIVQ-LCM은 공간 불변 벡터 양자화(SIVQ)와 레이저 캡처 미세절제술(LCM)을 통합하여 조직 미세절제의 효율성을 높인 새로운 기술입니다. 이 방법은 분자 분석을 위한 세포의 신속하고 정밀한 분리를 가능하게 하여, 연구 및 임상 적용 모두에서 가치가 높습니다.
SIVQ-LCM은 고급 이미지 분석과 자동화된 레이저 캡처 미세 절제술을 통합하여, 복잡한 조직으로부터 특정 세포군을 신속하고 재현 가능하며 고처리량으로 분리할 수 있게 합니다. 이러한 기능은 분자 프로파일링을 위한 시료 준비 과정의 주요 병목 현상을 해결하여, 강력한 타겟 검증 및 하위 바이오마커 발굴을 지원합니다. 이 플랫폼의 자동화와 정밀도는 발굴 및 중개 연구 파이프라인 전반에 걸쳐 예측 신뢰도와 운영 효율성을 향상시킵니다.
SIVQ-LCM은 조직 이미징, 특징 주석 생성 및 자동 미세해부의 접점에 위치하여 초기 발견과 중개 연구 워크플로우를 연결합니다.