Configuração rápida de microarray de tecido e imagem de área lado a lado no microscópio de imagem de feixe de íons multiplexado usando a interface Tile/SED/Array
September 15th, 2023
A imagem de feixe de íons multiplexada (MIBI) é frequentemente usada para obter imagens de microarrays de tecido e áreas de tecido contíguas lado a lado, mas o software atual para configurar esses experimentos é complicado. A interface tile/SED/array é uma ferramenta gráfica intuitiva e interativa desenvolvida para simplificar e acelerar drasticamente a configuração de execução do MIBI.
A imagem de feixe de íons multiplexada, ou MIBI, é uma técnica para visualizar a expressão de proteínas em tecidos histológicos em dezenas de proteínas simultaneamente. Usando o MIBI, os pesquisadores podem identificar, localizar e caracterizar células em seus ambientes de tecidos nativos. Um gargalo importante na operação do instrumento MIBI é a configuração de campos de visão, ou FOVs, para imagens.
Os FOVs são áreas de 200 por 200 mícrons a 800 por 800 mícrons na lâmina que os usuários posicionam para cobrir as regiões de interesse do tecido. O posicionamento de FOVs para grandes áreas contíguas de tecido e grandes microarrays de tecido é difícil de manejar usando a interface do fabricante. Desenvolvemos a interface tile/SED/array para ajudar os usuários a posicionar rapidamente um grande número de FOVs usando uma interface gráfica intuitiva e interativa.
View the full transcript and gain access to thousands of scientific videos
Visão Geral
Este estudo aborda o desafio de configurar campos de visão (FOVs) em imagens de feixe de íons multiplexadas (MIBI) para microarranjos de tecidos e áreas de tecido contíguas. A pesquisa introduz uma ferramenta gráfica intuitiva chamada interface de matriz SED em mosaico, que simplifica e acelera significativamente o processo de configuração da execução MIBI.
Principais Componentes do Estudo
Área de Pesquisa
- Imagens de feixe de íons multiplexadas (MIBI)
- Microarranjos de tecidos
- Otimização de configuração de imagem
Contexto
- Compreensão da expressão de proteínas em tecidos histológicos
- Necessidade de posicionamento eficaz de FOVs para imagens
- Desafios com interfaces existentes para MIBI
Métodos Utilizados
- Desenvolvimento da interface de matriz SED em mosaico (TSAI)
- Interface gráfica do usuário para posicionamento de FOVs
- Ferramentas web para coregistro e manipulação de imagens
Principais Resultados
- Eficiência aprimorada na configuração de FOVs para imagens de tecidos
- Redução do erro do usuário durante a aquisição de imagens
- Visualização aprimorada de tecido histológico
Conclusões
- O estudo demonstra uma nova abordagem para otimizar a configuração da execução MIBI
- Destaca a importância de ferramentas intuitivas no avanço da pesquisa em imagem biológica
