23 июля 2014 г.
SIVQ-НОК является инновационным подходом, который использует компьютерную алгоритм пространственно инвариантные квантования (SIVQ), для привода микродиссекции лазерного захвата (НОК) процесса. Рабочий процесс SIVQ-НОК значительно улучшает скорость и точность микродиссекции, с приложениями как в научно-исследовательских и клинических условиях.
Общая цель этой процедуры заключается в использовании пространственно-инвариантного, векторного квантования или анализа изображений SIVQ в сочетании с лазерным захватом MICRODISSECTION или LCM для идентификации представляющих интерес особенностей тканей и быстрого выполнения направленной микродиссекции. Это достигается путем предварительного получения изображений целевой ткани для SIVQ. Затем выполняется анализ SIVQ, и аннотация SIVQ импортируется в устройство для микродиссекции для обработки.
В конечном счете, представляющие интерес клетки могут быть выделены с помощью S-I-V-Q-L-C-M для последующего молекулярного анализа. Основное преимущество этого метода перед существующими методами заключается в том, что S-I-V-Q-L-C-M оптимизирует процесс выбора и микродиссекции больших целевых областей, которые в противном случае были бы сложными и трудоемкими при использовании традиционных методов микродиссекции с лазерным захватом. Демонстрировать процедуру будет доктор Ави Розенберг, клинический сотрудник нашей лаборатории, для визуализации образцов тканей, представляющих интерес.
Сначала загрузите предметные стекла на моторизованный столик прибора для микродиссекции и запустите соответствующее программное обеспечение. Затем установите соответствующие флажки для обозначения положения загруженных слайдов и убедитесь, что захваченные файлы изображений будут сохранены в формате JPEG. Отрегулируйте яркость и фокусировку изображения на экране, чтобы оптимизировать качество изображения.
Далее, используя набор инструментов для осмотра, поверните рассеиватель внутрь и установите яркость лампы 60 и усиление камеры два 20. В окне обзора щелкните правой кнопкой мыши, чтобы выбрать, запомнить настройки и сохранить. Сделайте обзорное изображение предметного стекла на миниатюре, чтобы составить план для процесса вскрытия.
Отрегулируйте увеличение и найдите интересующую область. Затем сделайте снимок области для алгоритмического анализа полученных изображений. Начните с переноса изображений в папку SIVQ.
Затем откройте SIVQ и загрузите интересующее вас изображение. Перейдите к интересующей области и отрегулируйте размер окна просмотра пяти и шести окон дисплея без регулировки увеличения изображения. Затем выберите размер вектора кольца и количество колец, которые будут использоваться для анализа.
Щелкните правой кнопкой мыши на объекте изображения, который должен быть захвачен в окне просмотра из шести окон, выберите тепловую карту, а затем нажмите кнопку сканирования до X, чтобы проанализировать изображение. Затем используйте верхнюю из двух горизонтальных скользящих полос для настройки общей векторной специфичности. Используйте нижнюю планку для повышения чувствительности после обработки кожи.
Чтобы увеличить область, классифицированную как совпадающая, снимите флажок с радиобокса тепловой карты, чтобы убедиться, что тепловая карта SIVQ изменена на равномерный красный цвет, и увеличьте размер краски. Сохраните изображение, нажав кнопку «Сохранить изображение». Затем преобразуйте вывод BMP в формат файла JPEG.
Затем с помощью шестнадцатеричного редактора перезагрузите позиционные координаты, найденные между началом маркера изображения и первым определенным маркером таблицы квантования, в заголовок файла JPEG после анализа из исходного изображения прибора для вскрытия перед началом микровскрытия. Поместите колпачок лазерного захвата MICRODISSECTION или колпачок LCM в центр области интереса, где были получены изображения, для анализа SIVQ. Затем, после калибровки УФ- и ИК-лазеров, оптимизируйте параметры, включая продолжительность мощности, расположение лазера и скорость УФ-резки.
Затем откройте программу автоматического выбора и импортируйте проанализированное изображение. Создание нового файла анализа для обучения программного обеспечения автоматического выбора распознаванию аннотации SIVQ. Теперь выделите области фона, которые отмечены синими квадратами анализируемого изображения SIVQ.
Затем выберите интересующие регионы или R OIS, отмеченные красными кружками, и нажмите кнопку «Научиться», чтобы создать обучающий файл. Скопируйте выделенные области в живое изображение. Чтобы начать микродиссекцию, выберите набор инструментов микродиссекции и выберите соответствующие кнопки инфракрасного захвата или ультрафиолетовой резки.
После завершения вскрытия переместите колпачок LCM на станцию контроля качества и сделайте снимок препарированного образца. Наконец, если желаемые образцы были успешно препарированы, нажмите кнопку «Настоящая стадия» и снимите колпачок LCM, чтобы начать процедуру молекулярной экстракции для последующего анализа. В этом репрезентативном эксперименте срез ткани молочной железы человека, интегрированный в формалин, был иммуноокрашен на цитокератин АЕ один, АЕ 3 с использованием стандартного иммуногистохимического протокола.
Поскольку эта ткань не может быть покрыта для микродиссекции, иммуногистохимически окрашенные клетки может быть трудно оценить визуально. Таким образом, для лучшего сопоставления индекса и улучшения изображения, ксилолы были добавлены в срез ткани для создания псевдопокровного слипа. Затем было получено изображение в формате JPEG области псевдообложки и импортировано в SIVQ для анализа алгоритма.
Пользователь выбрал предикатное изображение, наблюдаемое как темно-коричневое пятно DAB, и для анализа изображения был запущен алгоритм SIVQ. Затем тепловая карта SIVQ была преобразована в красную краску, которая распознается программным обеспечением для автоматического выбора, и ксилолам было позволено испариться. Затем тепловая карта SIVQ была импортирована в программное обеспечение для автоматического выбора.
Наконец, выделенные клетки были препарированы с помощью инфракрасного лазера. Затем колпачок LCM перемещался на станцию контроля качества прибора для микродиссекции и подвергался визуальному осмотру для оценки успешности вскрытия. Оставшаяся ткань также была осмотрена, и тепловая карта SIVQ была повторно импортирована.
Чтобы еще больше подтвердить эффективность микродиссекции, после освоения S-I-V-Q-L-C-M может быть выполнен за считанные минуты на одном слайде, быстро обеспечивая обогащенный ввод для различных последующих аналитических методов. После просмотра этого видео у вас должно сложиться хорошее понимание того, как внедрить S-I-V-Q-L-C-M в рабочий процесс микродиссекции.
Просмотрите полный транскрипт и получите доступ к тысячам научных видео
SIVQ-LCM — это новая методика, объединяющая пространственно-инвариантное векторное квантование (SIVQ) с лазерной микродиссекцией (LCM) для повышения эффективности микродиссекции тканей. Данный метод позволяет быстро и точно изолировать клетки для молекулярного анализа, что делает его ценным как для исследовательских, так и для клинических целей.
SIVQ-LCM объединяет передовые методы анализа изображений с автоматизированной лазерной захватной микродиссекцией, что позволяет быстро, воспроизводимо и высокопроизводительно изолировать специфические популяции клеток из сложных тканей. Эта возможность устраняет основные трудности при подготовке образцов для молекулярного профилирования, обеспечивая надежную валидацию мишеней и последующий поиск биомаркеров. Автоматизация и точность платформы повышают достоверность прогнозов и операционную эффективность на всех этапах фундаментальных и трансляционных исследований.
SIVQ-LCM объединяет в себе методы визуализации тканей, аннотации признаков и автоматизированной микродиссекции, обеспечивая связь между этапами первичного поиска и трансляционными исследованиями.