Immunology and Infection
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तीन आयामी मात्रात्मक चरण इमेजिंग और मशीन लर्निंग का उपयोग करके लिम्फोसाइट उपप्रकारों की लेबल-मुक्त पहचान
Summary November 19th, 2018
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हम मात्रात्मक चरण इमेजिंग और मशीन लर्निंग एल्गोरिथ्म का उपयोग करके लिम्फोसाइट उपप्रकारों की लेबल-मुक्त पहचान के लिए एक प्रोटोकॉल का वर्णन करते हैं । 3 डी अपवर्तन सूचकांक की माप tomograms के लिम्फोसाइटों वर्तमान 3d रूपात्मक और जैव रासायनिक जानकारी व्यक्तिगत कोशिकाओं के लिए है, जो तब सेल प्रकार की पहचान के लिए एक मशीन सीखने के एल्गोरिथ्म के साथ विश्लेषण किया जाता है ।
Transcript
यह विधि पारंपरिक फ्लोरेसेंस लेबलिंग और प्रवाह साइटोमेट्री विश्लेषण प्रक्रिया का विकल्प प्रदान करती है, जो समय लेने वाली, महंगी होती है, और नमूनों के सेलुलर फ़ंक्शन में फेरबदल का जोखिम उठाती है। इस तकनीक का मुख्य लाभ त्रि-आयामी अपवर्तक सूचकांक टोमोग्राफी है और मशीन लर्निंग लेबल-मुक्त और मात्रात्मक तरीके हैं जो तेजी से और सटीक लिम्फोसाइट पहचान को सक्षम करते हैं। इस तकनीक के निहितार्थ रक्त कैंसर और ऑटोइम्यून रोगों की चिकित्सा की ओर विस्तार के रूप में लिम्फोसाइट्स की पहचान रोग निदान और उचित उपचार आवेदन के लिए महत्वपूर्ण हो सकता है ।
हालांकि यह विधि लिम्फोसाइट आबादी में अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकती है, लेकिन इसे बैक्टीरिया सहित ब्याज की अन्य एकल कोशिकाओं के विश्लेषण पर भी लागू किया जा सकता है। 3 डी मात्रात्मक चरण इमेजिंग तकनीक का दृश्य प्रदर्शन महत्वपूर्ण है, क्योंकि यह तकनीक को कैसे अंजाम देना है और इसके अनुप्रयोगों में अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकता है, इसका स्पष्ट निर्देश प्रदान करता है। फ्लोरेसेंस-एक्टिवेटेड सेल सॉर्टिंग द्वारा प्रत्येक लिम्फोसाइट सबसेट एकत्र करके शुरू करें।
इष्टतम इमेजिंग के लिए, प्रत्येक कोशिका नमूने को आरपीएमआई माध्यम के माइक्रोलीटर प्रति 180 कोशिकाओं की एकाग्रता में पतला करें, और धीरे-धीरे पहले पतला नमूने के 120 माइक्रोलीटर को इमेजिंग कक्ष में इंजेक्ट करें। कक्ष के भीतर बुलबुले की कमी की पुष्टि करने के बाद, आसुत पानी की एक बूंद को 3 डी मात्रात्मक चरण माइक्रोस्कोप के उद्देश्य लेंस पर रखें, और इमेजिंग चैंबर को माइक्रोस्कोप के अनुवाद चरण पर रखें। मंच को समायोजित करें ताकि नमूना उद्देश्य लेंस के साथ संरेखित हो, और उद्देश्य और कंडेनसर लेंस की अक्षीय स्थितियों को समायोजित करने के लिए इमेजिंग सॉफ्टवेयर के माइक्रोस्कोप परिप्रेक्ष्य के अंशांकन टैब में फोकस और सतह पर क्लिक करें।
उद्देश्य और कंडेनसर लेंस संरेखित करने के लिए ऑटो मोड पर क्लिक करें। संरेखण को अनुकूलित करने के लिए, स्कैनिंग मोड खोलें और डिजिटल माइक्रोमिरर डिवाइस पैटर्न को केंद्र में संरेखित करने के लिए लेंस को मैन्युअल रूप से समायोजित करें। फिर, सामान्य मोड पर लौटें और दृश्य के क्षेत्र में एक सेल का पता लगाने के लिए अनुवाद चरण को समायोजित करें।
स्क्रीन में कल्पना की गई नमूना सीमा लगभग अदृश्य होने तक फोकल प्लेन को खोजने के लिए ऑब्जेक्टिव लेंस की अक्षीय स्थिति को समायोजित करें। इष्टतम 3डीआरआई टोमोग्राम उत्पन्न करने के लिए सेल के फोकस को पूरी तरह से समायोजित करना महत्वपूर्ण है। यदि छवि को ठीक से नहीं लिया जाता है, तो 3 डी पुनर्निर्माण बिगड़ा होगा, जिसके परिणामस्वरूप शोर टोमोग्राम होगा।
एक सेल के बिना एक स्थान खोजने के लिए अनुवाद चरण को समायोजित करें और अलग-अलग रोशनी कोणों के साथ कई 2D होलोग्राम को मापने के लिए कैलिब्रेट पर क्लिक करें। देखने के क्षेत्र के केंद्र में एक सेल का पता लगाने के लिए अनुवाद चरण को समायोजित करें। और अधिग्रहण टैब के तहत, नमूना छवि जा रहा है नाम ।
2डी होलोग्राम के लिए बस मापा के रूप में एक ही रोशनी कोण का उपयोग कर सेल के होलोग्राम को मापने के लिए 3D स्नैपशॉट पर क्लिक करें । जब डेटा प्रबंधन पैनल में अधिग्रहीत डेटा दिखाई देता है, तो इमेजिंग सॉफ्टवेयर में लागू डेफ्रैक्शन टोमोग्राफी एल्गोरिदम का उपयोग करके 2डी होलोग्राम से 3डी अपवर्तक इंडेक्स टोमोग्राम को पुनर्निर्मित करने के लिए डेटा और क्लिक प्रक्रिया पर सही क्लिक करें। इमेजिंग के बाद, डेटा प्रबंधन पैनल में, डेटा पर सही क्लिक करें और डेटा की कल्पना करने के लिए ओपन पर क्लिक करें।
इसे फिर से स्थापित करने के लिए सेल के केंद्र पर क्लिक करें और डेटा मैनेजर पैनल पर आरआई टोमोग्राम पर क्लिक करें। प्रीसेट टैब पर लोड और डबल क्लिक लिम्फोसाइट पर क्लिक करें। एक्सएमएल, जो 3डीआरआई वितरण के अनुसार टोमोग्राम की कल्पना करने के लिए इमेजिंग सॉफ्टवेयर द्वारा प्रदान किया गया एक पूर्वनिर्धारित स्थानांतरण कार्य है।
माउस को ज़ूम इन करने के लिए स्क्रॉल करें और सेल को किसी भी दिशा में घुमाने के लिए खींचें। मात्रात्मक रूपात्मक और जैव रासायनिक सुविधा निष्कर्षण के लिए सभी टोमोग्राफिक डेटा को एक ही फ़ोल्डर में रखें और मुख्य फ़ोल्डर में व्यक्तिगत सबफोल्डर्स के भीतर सेल प्रकारों को विभाजित करें। इसके बाद, उपयुक्त इमेजिंग सॉफ्टवेयर में पूरक सुविधा निष्कर्षण फ़ाइल खोलें और लाइन 14 को संपादित करें ताकि टोमोग्राम फ़ोल्डर को नामित किया जा सके जहां से डेटा निकाला जाना है।
जिस फोल्डर से निकाले गए फीचर डेटा को सेव करना है और कोड को निष्पादित करना है, उसे नामित करने के लिए लाइन 15 को संपादित करें। डेटासेट में हर टोमोग्राम के लिए कोड सतह क्षेत्र, सेलुलर वॉल्यूम, स्पेरीसिटी, प्रोटीन घनत्व और शुष्क द्रव्यमान प्रति अपवर्तक सूचकांक सीमा की गणना करेगा। पर्यवेक्षित सीखने और पहचान के लिए मटलैब में सरल यादृच्छिक बंटवारे एल्गोरिदम का उपयोग बेतरतीब ढंग से निकाले गए फीचर डेटा को अलग-अलग प्रशिक्षण और परीक्षण सेट फ़ोल्डर्स में विभाजित करने के लिए करें।
प्रशिक्षण सेट फ़ोल्डर, लाइन 16 को प्रशिक्षित वर्गीकरण को बचाने के लिए फ़ोल्डर नामित करने के लिए पूरक प्रशिक्षण फ़ाइल और संपादित लाइन 14 खोलें, और क्लासिफायर के लिए फ़ाइल नाम निर्धारित करने के लिए लाइन 17। फिर कोड निष्पादित करें। प्रशिक्षण सेट की चयनित विशेषताओं का उपयोग करके, कोड कश्मीर निकटतम पड़ोसी एल्गोरिदम के साथ एक क्लासिफायर को प्रशिक्षित करेगा और नामित फ़ोल्डर में क्लासिफायर को बचाएगा।
इसके बाद, पूरक परीक्षण फ़ाइल तीन खोलें, और प्रशिक्षित श्रेणी के निर्धारित करने के लिए प्रशिक्षित वर्गीकरण को नामित करने के लिए 14 से 15 लाइनों को संपादित करें और प्रशिक्षित परीक्षण सेट को नामित करने के लिए 17 लाइन करें । फिर कोड निष्पादित करें। क्लासिफायर टेस्ट सेट में व्यक्तिगत लिम्फोसाइट्स के सेल प्रकारों की पहचान करेगा।
इमेजिंग सॉफ्टवेयर के माध्यम से सौंपे गए अपवर्तक सूचकांक मूल्यों के अनुसार आवंटित विभिन्न रंग योजनाओं के साथ बी लिम्फोसाइट्स, सीडी 4 पॉजिटिव टी लिम्फोसाइट्स और सीडी 8 पॉजिटिव टी लिम्फोसाइट्स के प्रतिनिधि 3 डी प्रदान किए गए अपवर्तक सूचकांक टोमोग्राम दिखाए जाते हैं। अपवर्तक सूचकांक से मात्रात्मक रूपात्मक और जैव रासायनिक सुविधाओं की गणना की जा सकती है। इस प्रयोग में प्रशिक्षण और परीक्षण के मामलों के लिए टी और बी लिम्फोसाइट वर्गीकरण की सटीकता क्रमशः 93.15% और 89.81% थी।
सीडी 4 सकारात्मक और सीडी 8 सकारात्मक टी लिम्फोसाइट्स को सांख्यिकीय रूप से वर्गीकृत किया गया था, और प्रशिक्षण और परीक्षण सेट के लिए क्रमशः सटीकता 87.41% और 84.38% थी। अंत में, प्रशिक्षण और परीक्षण चरणों के लिए क्रमशः मल्टीक्लास, सेल टाइप क्लासिफायर की सटीकता क्रमशः 80.65%और 75.93% थी। इस तकनीक की सफलता के लिए छवियों की गुणवत्ता और संख्या आवश्यक है।
छवि की गुणवत्ता जितनी बेहतर होगी और डेटा की मात्रा उतनी ही अधिक होगी, पहचान की सटीकता उतनी ही बेहतर होगी। डीप लर्निंग का उपयोग टोमोग्राम के जटिल डेटा का पूरी तरह से विश्लेषण करने के लिए किया जा सकता है, जो पहचान प्रदर्शन को अत्यधिक बढ़ाता है। इसके अलावा, फ्लोरेसेंस और 3डी मात्रात्मक चरण इमेजिंग का उपयोग पहचाने गए लिम्फोसाइट्स की शारीरिक भूमिकाओं के मार्ग की जांच करने के लिए किया जा सकता है।
इसके विकास के बाद इस तकनीक ने सेल जीव विज्ञान और बायोमेडिसिन के क्षेत्र में शोधकर्ताओं के लिए विभिन्न जीवों के भीतर रुचि की विशिष्ट बीमारियों का पता लगाने का मार्ग प्रशस्त किया । दरअसल, विशेष रूप से इम्यूनोलॉजिस्ट, ब्याज की आबादी की पहचान करने के लिए इस नई तकनीक का उपयोग करने से लाभ हो सकता है ।
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