उच्च परिभाषा फूरियर पैथोलॉजी सुधार की दिशा में मानव ऊतक वर्गों के अवरक्त (एफटी-आईआर) स्पेक्ट्रोस्कोपी इमेजिंग रूपांतरण

* These authors contributed equally
Medicine
 

Cite this Article

Copy Citation | Download Citations

Sreedhar, H., Varma, V. K., Nguyen, P. L., Davidson, B., Akkina, S., Guzman, G., Setty, S., Kajdacsy-Balla, A., Walsh, M. J. High-definition Fourier Transform Infrared (FT-IR) Spectroscopic Imaging of Human Tissue Sections towards Improving Pathology. J. Vis. Exp. (95), e52332, doi:10.3791/52332 (2015).

Please note that all translations are automatically generated.

Click here for the english version. For other languages click here.

Abstract

उच्च परिभाषा फूरियर इन्फ्रारेड (एफटी-आईआर) स्पेक्ट्रोस्कोपी इमेजिंग जैव रासायनिक जानकारी संबद्ध कर दिया है कि विस्तृत चित्र प्राप्त करने के लिए एक उभरती हुई दृष्टिकोण है रूपांतरण। ऊतक के फुट आईआर इमेजिंग मध्य अवरक्त के विभिन्न क्षेत्रों तो उपस्थिति और संरचना से संबंधित हो सकता है कि (जैसे, सी = हे, दर्पण, राष्ट्रीय राजमार्ग) कोशिकाओं या ऊतक के भीतर विभिन्न रासायनिक बांड द्वारा अवशोषित कर रहे हैं कि सिद्धांत पर आधारित है biomolecules के (जैसे, लिपिड, डीएनए, ग्लाइकोजन, प्रोटीन, मज्जा)। एक फुट आईआर छवि में, छवि के भीतर हर पिक्सेल तो सेल प्रकार या रोग-प्रकार वर्गीकरण के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है कि कोशिकाओं के जैव रासायनिक स्थिति के बारे में जानकारी दे सकते हैं कि एक पूरे इन्फ्रारेड (आईआर) स्पेक्ट्रम शामिल हैं। इस पत्र में, हम बताते हैं: एक फुट आईआर प्रणाली का उपयोग करते हुए मानव ऊतकों से आईआर छवियों को प्राप्त करने के लिए कैसे, उच्च परिभाषा इमेजिंग क्षमताओं के लिए अनुमति देते हैं, और कैसे फुट आईआर छवियों कल्पना करने के लिए मौजूदा इंस्ट्रूमेंटेशन संशोधित करने के लिए कैसे। हम तो फुट आईआर के कुछ अनुप्रयोगों पेशविकृति के लिए उदाहरण के रूप में जिगर और गुर्दे का उपयोग कर। एफटी-आईआर इमेजिंग रोग प्रक्रियाओं के हिस्से के रूप biomolecular के परिवर्तन में नए अंतर्दृष्टि देने की दिशा में एक पूरी तरह से लेबल से मुक्त गैर perturbing मार्ग में कोशिकाओं और ऊतकों से जैव रासायनिक जानकारी प्राप्त करने के लिए एक उपन्यास मार्ग प्रदान करने में रोमांचक अनुप्रयोगों रखती है। साथ ही, यह जैव रासायनिक जानकारी संभावित रोग निदान के कुछ पहलुओं के उद्देश्य और स्वचालित विश्लेषण के लिए अनुमति दे सकते हैं।

Introduction

आईआर स्पेक्ट्रोस्कोपी 1930 के दशक के बाद से किसी न किसी रूप में उपलब्ध एक विश्लेषणात्मक उपकरण किया गया है; हालांकि, यह केवल फुट आईआर साथ ऊतक इमेजिंग के क्षेत्र में विस्फोट किया है कि पिछले एक दशक के भीतर किया गया है। कारण बड़े फोकल प्लेन ऐरे की उपलब्धता (FPA) आम तौर पर आईआर संवेदनशील डिटेक्टरों एक के हजारों है जो डिटेक्टरों के लिए डाटा अधिग्रहण का 1) वृद्धि की गति: ऊतक इमेजिंग के लिए फुट आईआर में प्रगति के तीन प्रमुख घटनाक्रम से एक बड़े हिस्से में संचालित किया गया है , उन्नत प्रसंस्करण एल्गोरिदम और बड़े hyperspectral डेटा को संभालने के लिए कम्प्यूटेशनल शक्ति के 2, 2) विकास 3 सेट, और फुट आईआर इमेजिंग सिस्टम के 3) मॉडलिंग स्थानिक संकल्प 4,5 अधिकतम करने के लिए। ऊतकों 17 से बिंदु स्पेक्ट्रा या नक्शे प्राप्त करने के लिए कदम है कि विवरण प्रकृति प्रोटोकॉल कागज के अलावा कई उच्च गुणवत्ता और हाल ही में 6-16 फुट आईआर स्पेक्ट्रोस्कोपी के क्षेत्र की समीक्षा करने के बहुत व्यापक लेख, किया गया है। इस पत्र में, हम prot पर ध्यान दिया जाएगाocol उच्च परिभाषा क्षमताओं के साथ एक संशोधित फुट आईआर प्रणाली में एक 128 x 128 FPA डिटेक्टर का उपयोग ऊतकों की छवियों को प्राप्त करने के लिए।

एफटी-आईआर इमेजिंग लंबा होने के कारण हर पिक्सेल जैव रासायनिक जानकारी का खजाना है, जिसमें छवियों को प्राप्त करने की क्षमता के लिए सेल और ऊतक इमेजिंग के लिए एक संभावित वांछनीय उपकरण होने के लिए सुझाव दिया गया है। एफटी-आईआर इमेजिंग एक नमूने में अलग जैवअणुओं मात्रात्मक मध्य अवरक्त के विभिन्न क्षेत्रों को अवशोषित करेंगे कि सिद्धांत पर आधारित है; यह एक 'जैव रासायनिक फिंगरप्रिंट' की व्युत्पत्ति के लिए अनुमति देता है। इस फिंगरप्रिंट विभिन्न प्रकार की कोशिकाओं और रोग राज्यों के बीच परिवर्तन करने के लिए कई अध्ययनों में दिखाया गया था। दाग और immunohistochemical मार्कर कल्पना और निदान और उपचार के विकल्प मार्गदर्शन करने के लिए उपयोग किया जाता है कि सेल प्रकार और ऊतक संरचनाओं की पहचान करने के लिए इस्तेमाल किया जा करने की जरूरत है, जहां पारंपरिक विकृति व्यवहार में विपरीत, फुट आईआर से छवियों ऊतक के निहित जैव रसायन के आधार पर बनते हैं। वर्तमान techniqनिदान के लिए धुंधला ऊतक के UE समय लेने वाली है, श्रमसाध्य, विनाशकारी है, और फुट आईआर यह प्रक्रिया तेजी से गैर विनाशकारी, अत्यधिक स्वचालित है, और अधिक उद्देश्य बनाने की क्षमता प्रदान करता है, जबकि रोगविज्ञानी के व्यक्तिपरक विशेषज्ञता की आवश्यकता है। इसके अलावा, फुट आईआर पारंपरिक धुंधला तकनीक का उपयोग करते हुए आसानी से सुलभ नहीं हो सकता है कि अतिरिक्त जैव रासायनिक जानकारी प्राप्त करने के लिए एक उपन्यास मार्ग प्रदान करता है।

हाल के वर्षों में सबसे रोमांचक अग्रिमों में से एक अब सेल प्रकार के और व्यापक रोग निदान के लिए महत्वपूर्ण हैं कि ऊतक संरचनाओं के दृश्य और लक्षण वर्णन के लिए अनुमति दे सकते हैं कि उच्च संकल्प इमेजिंग दृष्टिकोण की उपलब्धता के लिए किया गया है। इन तकनीकों में से एक कई बहुत ही रोमांचक पढ़ाई उसके आवेदन 19-25 दिखाने के साथ, उच्च संकल्प इमेजिंग 18 के लिए अनुमति देता है जो एक उच्च अपवर्तक सूचकांक का एक ठोस विसर्जन लेंस (एसआईएल) को शामिल किया गया है जो तनु कुल Reflectance (एटीआर) एफटी-आईआर है। इसके अलावा, यह Wके रूप में हाल ही में एटीआर इमेजिंग के साथ जुड़े वृद्धि हुई स्थानिक संकल्प endothelial और स्तन कैंसर के निदान के लिए 26 की एक प्रमुख घटक के रूप में है, जो स्तन के ऊतकों में myoepithelial कोशिकाओं के दृश्य और वर्गीकरण के लिए अनुमति दे सकते हैं कि प्रदर्शन किया। एटीआर इमेजिंग बहुत ही उपयोगी है, इस तकनीक फुट आईआर छवियों के लिए फार्म ऊतक के साथ संपर्क बनाने के लिए एसआईएल की आवश्यकता है; इसलिए, इसके उपयोग के लिए कुछ हद तक ऊतकों के बड़े क्षेत्रों जल्दी imaged किया जाना चाहिए जहां ऊतक विकृति के लिए सीमित है।

एक दूसरा दृष्टिकोण आईआर के एक उज्ज्वल स्रोत के रूप में एक सिंक्रोटॉन का उपयोग करता है कि एक मौजूदा फुट आईआर प्रणाली के लिए एक उच्च बढ़ाई उद्देश्य युग्मन के द्वारा प्रदर्शन किया गया था, यह पूरी तरह से 0.54 एक्स 0.54 माइक्रोन का एक प्रभावी पिक्सेल आकार के साथ एक FPA और छवि रोशन करने के लिए संभव है। हमें पारंपरिक फुट आईआर प्रणालियों 4 का उपयोग resolvable नहीं किया गया है कि स्तन और प्रोस्टेट ऊतकों में महत्वपूर्ण संरचनाओं कल्पना करने के लिए इस अनुमति दी। आईआर छवि स्थानिक resolutio में इन नाटकीय बढ़ जाती है जबकिएन इसके उपयोग के कारण एक सिंक्रोटॉन की आवश्यकता तक ही सीमित रह गए, रोमांचक थे। इसके बाद, एक इष्टतम प्रणाली को भी उच्च परिभाषा इमेजिंग एक सिंक्रोटॉन स्रोत की आवश्यकता के बिना एक 1.1 एक्स 1.1 माइक्रोन पिक्सेल आकार के साथ क्षमताओं बल्कि एक पारंपरिक globar आईआर स्रोत 5 उपयोग करने के लिए अनुमति दे सकता है कि डिजाइन किया गया था। इस अनुच्छेद में, हम कई आईआर उद्देश्यों (15x, 36x, और 74X) का उपयोग कर शोर अनुपात करने के लिए एक स्वीकार्य संकेत के साथ ऊतकों के विवर्तन सीमित आईआर इमेजिंग के लिए अनुमति देने के लिए एक मौजूदा वाणिज्यिक फुट आईआर इमेजिंग प्रणाली को संशोधित करने के लिए कैसे दिखा। तीन उद्देश्यों के साथ प्रभावी पिक्सेल आकार है 5.5 एक्स 5.5 माइक्रोन (15x), 2.2 एक्स 2.2 माइक्रोन (36x) और 1.1 एक्स 1.1 माइक्रोन (74X)। हम तो जिगर और गुर्दे की बायोप्सी 27 में बीमारी का पता लगाने के लिए स्थानिक संकल्प में लाभ के महत्व के कुछ उदाहरण दे।

Protocol

1. ऊतक छवियाँ एक फुट आईआर माइक्रोस्कोप की स्थापना और हासिल करना

  1. धारा एक सूक्ष्म का उपयोग कर एक आईआर संगत स्लाइड करने पर चार माइक्रोन मोटाई में एक formalin तय आयल एम्बेडेड ऊतक ब्लॉक। वैकल्पिक रूप से, खंड एक cryostat का उपयोग कर एक आईआर संगत स्लाइड पर चार माइक्रोन मोटाई में एक तरल नाइट्रोजन में जमे हुए ऊतक।
    नोट: आमतौर पर, एक धारावाहिक अनुभाग भी एक गिलास स्लाइड पर अधिग्रहण किया जाएगा और या immunohistochemical दाग (जैसे Haematoxylin और eosin (एच एंड ई) के रूप में) एक विशेष के साथ दाग। इसके अलावा, सुसंस्कृत सेल लाइनों आईआर संगत स्लाइड्स पर उगाया जा सकता है। आईआर संगत स्लाइड प्रसारण विधा इमेजिंग के लिए प्रतिबिंब मोड इमेजिंग (जैसे, MirrIR स्लाइड, सोना) या आईआर पारदर्शी स्लाइड्स के लिए आईआर चिंतनशील स्लाइड्स हो सकता है (उदाहरण के लिए, BAF 2, सीएएफ) 2।
  2. सिस्टम से वायुमंडलीय पानी निकालने के लिए शुष्क हवा या सूखी नाइट्रोजन गैस का उपयोग फुट आईआर खुर्दबीन और स्पेक्ट्रोमीटर शुद्ध। एक पूरी तरह से purg सुनिश्चित करने के लिए इमेजिंग से पहले कम से कम 45 मिनट तक प्रतीक्षा करेंई।
  3. कूल FPA डिटेक्टर दोनों (79 कश्मीर के लिए) और तरल नाइट्रोजन का उपयोग फुट आईआर खुर्दबीन में आंतरिक एमसीटी डिटेक्टर। डिटेक्टरों लगभग हर 6 घंटा शांत।
    चेतावनी! तरल नाइट्रोजन एक क्रायोजेनिक तरल पदार्थ है और ठंड जलता है, शीतदंश और संलग्न रिक्त स्थान asphyxiation में पैदा कर सकता है।
  4. एफटी-आईआर इमेजिंग के लिए माइक्रोस्कोप के मंच पर नमूना स्लाइड माउंट।
  5. दृश्य प्रकाश सुनिश्चित करें तो या तो दूरबीन या (एक वास्तविक समय ऊतक के दृश्य छवि प्रदान करता है) नमूना कब्जा प्रोग्राम का उपयोग "पर" और है, नमूना पर ध्यान केंद्रित।
  6. इस तरह के समर्थक प्रस्तावों के रूप में बंडल सॉफ्टवेयर पैकेज खोलें और 'लीजिए' पर क्लिक करें, फिर 'निदान' और उसके बाद का चयन 'संरेखित स्पेक्ट्रोमीटर' पर क्लिक करें। स्पेक्ट्रोमीटर आंतरिक डिटेक्टर को किरण पथ बाधित नहीं दी जाए।
  7. 'इमेजिंग सेटअप' पर क्लिक करें।
  8. 'इलेक्ट्रॉनिक्स' टैब में, सा तहत 'उपयुक्त' स्पीड 'का चयनmpling अनुपात (UDR) 'और' सिस्टम के आधार पर फिल्टर 'सेटिंग।
    नोट: इस उदाहरण में, सेटिंग, UDR = 4 और फिल्टर = कोई स्पीड = 2.5 kHz है।
  9. 'ऑप्टिक्स' टैब में 'मिड-आईआर स्रोत', 'ओपन एपर्चर' और '100% किरण attenuator' का चयन कर रहे हैं कि सुनिश्चित करते हैं।
  10. 'ऑप्टिक्स' टैब 'जमीन' के रूप में, का चयन 'डिटेक्टर' में प्रणाली, जांच करने के लिए, 'वाम' के रूप में 'माइक्रोस्कोप डिटेक्टर', और फिर प्रकार के आधार पर 'संप्रेषण' या 'ऑप्टिक्स मोड' के अंतर्गत 'Reflectance' का चयन का इस्तेमाल किया जा रहा स्लाइड।
  11. 'लांसर कंट्रोल' विंडो खुल जाएगा, जो सेटअप क्लिक करें।
    नोट: प्रतिबिंब मोड 1.12 और 1.13 में और प्रसारण विधा 1.14-1.16 के निर्देशों का पालन करने के लिए निर्देशों का पालन करें। प्रतिबिंब और पारेषण दोनों के लिए 1.17 से जारी रखें।
  12. प्रतिबिंब मोड के लिए, और# 8216; कच्चा 'लांसर कंट्रोल' पर क्लिक करें '। मंच नियंत्रण जॉयस्टिक का प्रयोग और फुट आईआर interferogram छवि (शीर्ष सही छवि) के लाइव देखें देख रहा है, स्लाइड पर एक क्षेत्र को साफ करने के लिए कदम।
  13. लगभग 8000 की गिनती के लिए एकीकरण के समय को समायोजित करें। अगला, संरचना के साथ ऊतक का एक टुकड़ा, एक ऊतक के अधिमानतः किनारे लगाने के लिए मंच ले जाते हैं, और छवि का ध्यान बिल्कुल सही। बदले 'गर्मी' और ध्यान केंद्रित में सुधार करने के लिए एक छवि के रूप में मदद करने के लिए 'कंट्रास्ट' विकल्प है, इस आईआर डेटा पर कोई प्रभाव नहीं पड़ेगा। 1.18 से जारी रखें।
  14. 'रॉ' पर 'लांसर कंट्रोल' क्लिक में संचरण मोड, के लिए। मंच नियंत्रण जॉयस्टिक का प्रयोग और फुट आईआर interferogram छवि (शीर्ष सही छवि) के लाइव देखें देख रहा है, स्लाइड के एक क्षेत्र को साफ करने के लिए कदम।
  15. लगभग 8000 की गिनती के लिए एकीकरण के समय को समायोजित करें।
  16. इसके maximu के लिए मायने रखता है की संख्या में वृद्धि करने के लिए ध्यान केंद्रित / कंडेनसर उद्देश्य नीचे समायोजित करेंएम। यह दिखने में गाऊसी और अपेक्षाकृत एक समान है कि यह सुनिश्चित करने के लिए लांसर नियंत्रण में नीचे सही छवि का आकार देखो। लगभग 8000 की गिनती के लिए फिर से एकीकरण के समय को समायोजित करें।
    नोट: फुट आईआर interferogram छवि में पिक्सल के किसी भी सफेद कर देते हैं, एकीकरण के समय को कम।
  17. संरचना के साथ ऊतक का एक टुकड़ा, एक ऊतक के अधिमानतः बढ़त मिल और छवि का ध्यान केंद्रित करने के लिए सही मंच ले जाएँ। वैकल्पिक रूप से, ध्यान केंद्रित में सुधार करने के लिए एक छवि के रूप में मदद करने के लिए गर्मी और इसके विपरीत विकल्पों को बदलने, लेकिन आईआर डेटा पर कोई प्रभाव नहीं पड़ेगा।
  18. मंच नियंत्रण जॉयस्टिक का प्रयोग, स्लाइड के एक क्षेत्र को साफ करने के लिए कदम। 'जांचना' बटन दबाएँ। सुनिश्चित करें कि 'रेंज (oor) से बाहर' मूल्य कम से कम 50 है और 'उच्च प्रवाह' और 'कम फ्लक्स' की गिनती के बीच के अंतर को कम से कम 4000 मायने रखता है।
  19. दो बार 'ठीक है' का चयन करें। प्रकाशिकी टैब में चयन करें; 'डिटेक्टर' = 'एमसीटी', 'माइक्रोडिटेक्टर '=' राइट सामना 'और फिर क्लिक करें' सेटअप '। इस बिंदु पर स्क्रीन पर एक फुट आईआर interferogram हो जाएगा। 'Centerburst खोजें' पर क्लिक करें। 'ठीक है' पर क्लिक करें।
  20. 'ऑप्टिक्स' टैब में, 'डिटेक्टर' = 'जमीन', 'माइक्रोस्कोप डिटेक्टर' = 'सेटअप' 'वाम' और चयन reselect।
  21. लांसर नियंत्रण में - छवि एक साफ क्षेत्र पर अब भी है सुनिश्चित करने और फिर 'जांचना' पर क्लिक करें। 'ठीक है' पर क्लिक करें।
  22. अगला, वातावरण, सिस्टम और स्लाइड से absorbance के लिए सही करने के लिए एक पृष्ठभूमि फुट आईआर छवि इकट्ठा। 'इलेक्ट्रॉनिक्स' टैब पर जाएं और 4 सेमी -1 या 8 सेमी -1 ऊतक के लिए आम तौर पर, एक उपयुक्त वर्णक्रमीय संकल्प का चयन करें।
  23. 'पृष्ठभूमि' टैब पर जाएं और 'सह जोड़ने के लिए स्कैन' में 128 टाइप करें। 'नई फ़ाइल ...' बटन का चयन करें और उचित गुना में पृष्ठभूमि फ़ाइल जगहएर। Mosaicing 1. क्लिक करें 'पृष्ठभूमि' से एक है सुनिश्चित करने के लिए 'इमेजिंग' टैब की जाँच करें, खत्म और जहां फाइल को बचाने के लिए की पुष्टि के लिए स्कैन के लिए प्रतीक्षा करें। पृष्ठभूमि फुट आईआर छवि पर एक क्षेत्र पर क्लिक करें और स्पेक्ट्रम की जाँच करें।
  24. नमूने के एक बड़े मोज़ेक छवि लेने के लिए, 'इमेजिंग' टैब का चयन करें और आप प्राप्त करना चाहते हैं मोज़ेक आकार के लिए एक्स और वाई तख्ते की संख्या डालें।
  25. 'सेटअप' पर क्लिक करें और लांसर नियंत्रण में रुचि के क्षेत्र को खोजने के लिए लाइव आईआर दृश्य का उपयोग करें। एक मोज़ेक ले रही है, तो ब्याज के क्षेत्र के बीच में रहते फ़ीड केंद्र। 'ठीक है' पर क्लिक करें। 'इलेक्ट्रॉनिक्स' टैब पर जाएं और (ऊतक के लिए दो और 16 स्कैन के बीच आम तौर पर एक मूल्य) के सह जोड़ने के लिए स्कैन की संख्या लिखें। 'स्कैन' पर क्लिक करें।
  26. यह ध्यान केंद्रित लग रहा है यह सुनिश्चित करने के लिए स्क्रीन पर एकत्र फुट आईआर छवि की जाँच करें। उस स्थान से एक आईआर स्पेक्ट्रम ऊपर लाने के लिए और यह शोर करने के लिए एक स्वीकार्य संकेत है करने के लिए लग रहा है कि जांच करने के लिए छवि पर क्लिक करें। एकुईनमूने के एक दृश्य छवि पुनः।
  27. छवि बचाने के लिए और इस तरह के पर्यावरण-आईडीएल के रूप में आवश्यक प्रारूप, के लिए निर्यात।

2. उच्च परिभाषा क्षमताओं के लिए एक फुट आईआर माइक्रोस्कोप अनुकूल

नोट: अधिकांश फुट आईआर सिस्टम लगभग एक उद्देश्य 15x बढ़ाई और 0.5 संख्यात्मक एपर्चर (एनए) से लैस हैं। उच्च परिभाषा मोड में छवि के लिए, एक आईआर संगत 36x या 74X उद्देश्य विवर्तन सीमित इमेजिंग क्षमताओं देने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है।

  1. काउंटर दक्षिणावर्त unscrewing द्वारा सिस्टम के 15x उद्देश्य निकालें।
  2. अपनी जगह में 36x या 74X उद्देश्य या तो भाड़ में। का उपयोग करने से पहले उद्देश्य संरेखित करें। नमूने के लिए पर्याप्त उद्देश्य के करीब लाने के लिए लेंस विस्तार ट्यूबों का प्रयोग करें।
  3. नए उद्देश्य के तहत ऊतक प्लेस और दूरबीन या नमूना कब्जा कार्यक्रम का उपयोग दृश्य प्रकाश का उपयोग करते हुए ध्यान केंद्रित।
    नोट: उच्च परिभाषा इमेजिंग प्रसारण विधा में किया जाना चाहिए। के बहुत करीब काम दूरीएसई उद्देश्यों (1-2 मिमी) और ध्यान देने की बहुत उथले गहराई नमूना छूने के बिना उद्देश्य कम करने के लिए समय ले रही है, धीरे धीरे और सावधानी से ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता है।
  4. 1.6-1.11 निर्देशों का पालन करें।
    नोट: काफी ध्यान केंद्रित करने के लिए और अधिक कठिन और डिटेक्टर तक पहुँचने में बहुत कम प्रकाश होने की वजह से, निम्नलिखित प्रोटोकॉल 1.14 के आधार पर निकाला जाता है।
  5. संचरण मोड में, 'कच्चे' पर क्लिक करें। मंच नियंत्रण जॉयस्टिक का प्रयोग और फुट आईआर interferogram छवि (शीर्ष सही छवि) के लाइव देखें देख रहा है, ऊतक करने के लिए कदम और (एक किनारे पर आदर्श) ध्यान केंद्रित।
    नोट: यह इसलिए (इन विकल्पों कोई आईआर डेटा पर प्रभावित किया है) ध्यान केंद्रित में सुधार करने के लिए एक छवि के रूप में मदद करने के लिए 'गर्मी' और 'कंट्रास्ट' विकल्प को समायोजित मुश्किल हो सकता है।
  6. एक बार जब मंच नियंत्रण जॉयस्टिक और स्लाइड के एक क्षेत्र को साफ करने के लिए जी आईआर देखें चाल का उपयोग कर, ध्यान केंद्रित किया। लगभग 8000 की गिनती के लिए एकीकरण के समय को समायोजित करें। करने के उद्देश्य से ध्यान केंद्रित नीचे समायोजित करेंइसकी अधिकतम करने के लिए मायने रखता है की संख्या में वृद्धि। लगभग 8000 की गिनती के लिए फिर से एकीकरण के समय को समायोजित करें।
  7. संरचना के साथ ऊतक का एक टुकड़ा, एक ऊतक के अधिमानतः किनारे लगाने के लिए मंच ले जाएँ, और छवि का ध्यान बिल्कुल सही।
  8. उच्च संकल्प में एक छवि मोजैकिंग हैं, सही mosaicing के लिए दूरी पार की आवश्यकता सही आंदोलन की अनुमति के लिए मंच समायोजित करें। मंच दूरी सेटिंग्स को बदलने के लिए, लांसर नियंत्रण में 'सेटअप मंच' के लिए जाने के लिए और सही मोजैकिंग के लिए अनुमति देने के लिए क्षैतिज और ऊर्ध्वाधर संरेखण सेटिंग्स समायोजित करें।
  9. स्लाइड के एक क्षेत्र को साफ करने के लिए मंच नियंत्रण जॉयस्टिक चाल का उपयोग करना। 'जांचना' बटन दबाएँ। रेंज (oor) मूल्य से यह सुनिश्चित करने के लिए दोनों 36x और 74X उद्देश्यों के लिए कम से कम 50 है। उच्च प्रवाह और कम फ्लक्स मूल्यों के बीच का अंतर 74X उद्देश्य के लिए कम से कम 1000 मायने रखता है और 36x उद्देश्य के लिए 2,000 मायने रखता है सुनिश्चित करें।
  10. 1.19-1.27 जारी रखें। 1.23 में स्कैन की संख्या और1.25 पृष्ठभूमि छवि के लिए लगभग 256 स्कैन और ऊतक छवि के लिए 16-128 स्कैन करने के लिए कम संकेत की वजह से समायोजित करने की आवश्यकता होगी।

3. visualizing और वर्गीकृत आईआर स्पेक्ट्रल डेटासेट्स

नोट: इस खंड में, हम कल्पना और इस तरह के पर्यावरण + आईडीएल के रूप में सॉफ्टवेयर भू-स्थानिक छवि प्रसंस्करण का उपयोग करने और विश्लेषण करने के वर्णक्रम छवियों से डेटा निकालने के लिए चर्चा करेंगे कि कैसे, हालांकि इस प्रक्रिया ऐसे में MATLAB, ऐसे CytoSpec के रूप में मुफ्त सॉफ्टवेयर के रूप में किसी भी वैकल्पिक सॉफ्टवेयर के लिए बहुत समान है या साधन डेवलपर स्वयं के सॉफ्टवेयर। आईआर डेटा पर प्रदर्शन किया जा सकता है कि कुछ अलग वर्णक्रमीय प्रसंस्करण तकनीकों हैं।

  1. ओपन भू-स्थानिक इमेज प्रोसेसिंग और विश्लेषण सॉफ्टवेयर और आईआर डेटा फ़ाइल को लोड।
  2. "स्पेक्ट्रल उपकरण" का चयन करके आईआर डेटा के लिए एक आधारभूत सुधार एल्गोरिथ्म लागू करें और नीचे स्क्रॉल और "Absorbance स्पेक्ट्रा" पर क्लिक करें। एक पॉप-अप मेनू का निरीक्षण करें और चुनें "आधारभूत correction "
    नोट: आधारभूत सुधार की वजह से बिखरने के लिए डेटा से एक आधारभूत ऑफसेट ढलान निकाल देंगे
  3. स्पेक्ट्रा के एक परिभाषित क्षेत्र के तहत एक निश्चित वर्णक्रमीय शिखर (आमतौर पर एमाइड मैं (1650 सेमी -1) या एमाइड द्वितीय (1550 सेमी -1)) या क्षेत्र के लिए डेटा ratioing द्वारा, स्पेक्ट्रल सामान्यीकरण प्रदर्शन करते हैं। "Absorbance स्पेक्ट्रा" मेनू विकल्प के अंतर्गत "सामान्य स्पेक्ट्रा" का चयन करके यह मत करो।
    नोट: स्पेक्ट्रा में कोई मतभेद असली जैव रासायनिक मतभेद नहीं है और मोटाई की वजह से या नमूनों के बीच घनत्व मतभेद रहे हैं इतना है कि स्पेक्ट्रल सामान्य बनाने में किया जाता है।
  4. आवश्यक 28 अगर स्पेक्ट्रा से शोर को दूर करने के लिए एक शोर में कमी एल्गोरिथ्म का उपयोग करें।
    । आधारभूत सुधार, वर्णक्रमीय सामान्य और शोर में कमी सबसे सॉफ्टवेयर में निर्मित स्वचालित एल्गोरिदम होने के साथ प्राप्त किया जा सकता है जिसके द्वारा उपलब्ध एकाधिक दृष्टिकोण हैं इसके अलावा, के लिए सही होगा कि दृष्टिकोण के एक उभरते नंबर रहे हैं ध्यान दें:विस्तार 29-42 में चर्चा की गई है, जो वर्णक्रमीय aberrations के; हालांकि, समुदाय अभी तक आवश्यक हैं इनमें से जिस पर सहमत नहीं है।
  5. (आमतौर पर 900 से 4,000 सेमी से एक वर्णक्रमीय रेंज -1 की) छवि के भीतर एकत्र सभी आईआर आवृत्तियों की एक सूची को ध्यान से देखें। चयनित आवृत्ति पर ऊतक की एक छवि का निरीक्षण करने के लिए विशिष्ट biomolecules के अनुरूप है कि आवृत्तियों पर क्लिक करें।
    1. उदाहरण के लिए, नमूने में प्रोटीन का वितरण निरीक्षण करने के लिए 1650 सेमी -1 बैंड पर क्लिक करें। वैकल्पिक रूप से नमूने में न्यूक्लिक एसिड का वितरण निरीक्षण करने के लिए 1080 सेमी -1 बैंड पर क्लिक करें। 1650 सेमी wavenumber प्रयोग -1।
  6. अलग biomolecular के घटकों के दृश्य के लिए अनुमति देगा कि आदि वर्णक्रमीय शिखर ऊंचाई अनुपात, शिखर क्षेत्र अनुपात कंप्यूटिंग से अतिरिक्त छवियों बनाएँ। 'स्पेक्ट्रल उपकरण' पर क्लिक करें और फिर चुनें या तो 'पीक ऊंचाई अनुपात' या 'छवि क्षेत्र की गणना करें'चित्र बनाने के लिए।
  7. Brightfield छवियों को दर्शाता है कि एक अलग पूरे स्लाइड इमेजर प्रणाली का उपयोग दाग है जो इसी आसन्न ऊतक खंड स्कैन करें। आईआर छवि के साथ, एक दृश्य छवि कार्यक्रम के साथ दाग ऊतक के डिजिटल छवि को ले आओ।
  8. राइट ब्याज की एक क्षेत्र में छवि पर क्लिक करें और 'जेड' प्रोफ़ाइल का चयन करें। यह चयनित पिक्सेल पर वर्णक्रमीय जानकारी देंगे।
  9. इस तरह के सेल प्रकार, रोग राज्यों की तुलना के रूप में कई वर्गों से कई पिक्सल के आईआर स्पेक्ट्रा को देखो। 'हित के क्षेत्रों' (आरओआई) उपकरण का उपयोग करने के लिए छवि पर मार्क विशिष्ट पिक्सल। इस प्रदर्शन करने के लिए, सही छवि पर क्लिक करें और 'आरओआई उपकरण' का चयन करें। सामान्य उदाहरण, Dysplasia, और कैंसर कक्षाओं के लिए, लेबल किया जा रहे हैं कि कक्षाओं बनाएँ। 'बिंदु' - तो फिर, 'आरओआई प्रकार' का चयन करें। तब के लिए पिक्सल का चयन करें और आईआर छवि पर उचित पिक्सल पर आकर्षित करने के लिए वर्ग का चयन करें। औसत स्पेक्ट्रा च निकालेया 'औसत लागत पर लाभ' उपकरण का उपयोग कर वर्गों में से प्रत्येक।
  10. रेखांकन सॉफ्टवेयर में की साजिश रचने के द्वारा प्राप्त स्पेक्ट्रा की तुलना करें।

Representative Results

एफटी-आईआर इमेजिंग ब्याज की आईआर आवृत्ति के आधार पर अलग विरोधाभासों दे सकते हैं कि ऊतक के आईआर छवियों की व्युत्पत्ति के लिए अनुमति देता है। इसके अलावा, एक आईआर छवि में, हर पिक्सेल प्रकार की कोशिकाओं या रोग राज्यों (चित्रा 1) के जैव रासायनिक गुणों के बारे में जानकारी दे सकते हैं, जो विभिन्न biomolecules करने के लिए इसी विभिन्न चोटियों के साथ, पूरे आईआर स्पेक्ट्रम के शामिल हैं। इधर, लेकिन हम और अधिक उन्नत स्वचालित वर्गीकरण पर प्रदर्शन किया जा सकता है इस तरह के बायेसियन वर्गीकरण, रैंडम वन, कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क, और hierarchal क्लस्टर विश्लेषण के रूप में अतिरिक्त एल्गोरिदम 3,43-50, का उपयोग संभव है, वर्गों के बीच वर्णक्रमीय हस्ताक्षर तुलना करने के लिए कैसे पता चला है डाटा। देखरेख वर्गीकरण दृष्टिकोण प्रकार की कोशिकाओं या रोग राज्यों की स्वचालित पहचान के लिए अनुमति देने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है कि एक क्लासिफायरफ़ाइल के निर्माण के लिए अनुमति देगा। Unsupervised वर्गीकरण दृष्टिकोण स्वाभाविक रूप से अलग होने वाली के लिए देखने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता हैऊतक में ferences या जैव रासायनिक विचरण के कारण कोशिकाओं।

एफटी-आईआर इंस्ट्रूमेंटेशन, Cassegrain उद्देश्यों का उपयोग इमेजिंग मोड के लिए आईआर अपारदर्शी छिद्र का उपयोग कर एक बिंदु / मानचित्रण मोड में मापने का उपयोग कर या तो संचरण मोड में इकट्ठा करने के उद्देश्य या एक उद्देश्य के साथ युग्मित एक रोशन उद्देश्य से, पिछले कुछ दशकों में विकसित किया गया है illuminates और प्रतिबिंब मोड में इकट्ठा (चित्रा 2) दोनों है। यह हाल ही में संचरण मोड में इकट्ठा करने के उद्देश्य एकत्र आईआर छवियों 4,5 के स्थानिक संकल्प में काफी वृद्धि की ओर जाता है कि विवर्तन सीमित आईआर इमेजिंग के लिए अनुमति देने के लिए एक उच्च बढ़ाई और संख्यात्मक एपर्चर उद्देश्य के लिए बाहर बंद किया जा सकता है कि प्रदर्शन किया गया। अब हम उदाहरण के लिए, गुर्दे, ग्लोमेरुली के कार्यात्मक इकाइयों प्रकार की कोशिकाओं और ऊतकों संरचनाओं की पहचान कर सकते हैं के रूप में ऊतक इमेजिंग के लिए स्थानिक संकल्प के क्षेत्र में प्रगति के लिए घर में रूपांतरित का उपयोग कर, महत्वपूर्ण महत्व का कर दिया गया हैएफटी-आईआर सिस्टम (चित्रा 3)।

उच्च परिभाषा फुट आईआर इमेजिंग असामान्य क्षेत्रों की पहचान करने और विभिन्न प्रकार की कोशिकाओं के बीच जैव रासायनिक मतभेद की पहचान के लिए जांच की जानी ऊतकों की विस्तृत चित्र के लिए अनुमति देता है। एक जिगर ऊतक कोर में, यह dysplasia और गैर dysplastic सिरोसिस (चित्रा 4) के दो अलग-अलग क्षेत्रों में विभाजित है कि फाइब्रोसिस घुसपैठ की हेपाटोसाइट्स और क्षेत्रों की कल्पना करना संभव है। हम जिगर की बीमारी की वजह से मुश्किल मामलों में उपयोग के लिए स्वचालित नैदानिक ​​उपकरण बनाने की दिशा में यह शोषण करने के लिए काम कर रहे हैं।

महत्वपूर्ण बात है, वृद्धि हुई स्थानिक संकल्प अब हमें ऊतकीय परिवर्तन स्पष्ट कर रहे हैं इससे पहले कि रासायनिक रोग से संशोधित किया जा सकता है कि विशिष्ट ढांचागत सुविधाओं को अलग करने की अनुमति दे सकते हैं। उदाहरण के लिए, हम पहले, ऐसे बोमन कैप्सूल, mesangium, केशिकागुच्छीय तहखाने झिल्ली और ट्यूबलर तहखाने झिल्ली के रूप में गुर्दे केशिकागुच्छीय संरचनाओं में जैव रासायनिक परिवर्तनों की पहचान करने पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं रोगविज्ञानी द्वारा की पहचान की परिवर्तन (चित्रा 5) मनाया जा सकता है। विशेष रूप से, हम मौजूदा तकनीक सफल हस्तक्षेप के लिए एक प्रारंभिक काफी फैशन में परिवर्तन की पहचान करने में विफल जहां प्रत्यारोपण के रोगियों में मधुमेह अपवृक्कता और जीर्ण अस्वीकृति की प्रगति के साथ जुड़े परिवर्तन की पहचान करने में रुचि रखते हैं।

चित्रा 1
(ए) एच एंड ई (बी) में जिगर बायोप्सी और एक ही मूल के धारावाहिक अनुभाग की आईआर absorbance के की छवियों से कोर दाग 3286 सेमी -1 और (सी) 2603 की एक जिगर कोर से चित्रा 1 फुट आईआर छवियों और स्पेक्ट्रम। छवि विभिन्न ढांचागत सुविधाओं पर प्रकाश डाला जो सेमी -1,। लेबल वाले महत्वपूर्ण चोटियों के साथ (डी) के ऊतकों की विशिष्ट आईआर स्पेक्ट्रम,। स्केल बार = 100 माइक्रोन।fig1large.jpg "लक्ष्य =" _blank "> इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

चित्रा 2
चित्रा 2. प्रकाशिकी योजनाबद्ध ब्यौरा फुट आईआर खुर्दबीन ऑपरेशन मोड। (ए) संचरण मोड में, नमूना नीचे उद्देश्य के माध्यम से उजागर कर रहा है, और नमूना के माध्यम से गुजर प्रकाश शीर्ष उद्देश्य से एकत्र किया जाता है। प्रतिबिंब मोड (बी), शीर्ष उद्देश्य दोनों नमूना रोशन करने के लिए और परिलक्षित प्रकाश इकट्ठा करने के लिए कार्य करता है। नीचे उद्देश्य नहीं किया जाता है। यह आंकड़ा का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

चित्रा 3
एडवेंचर्स चित्रा 3. तुलना2925 सेमी -1 एनए के साथ। (ए) 15x इकट्ठा करने के उद्देश्य = 0.5 (5.5 एक्स 5.5 माइक्रोन पिक्सेल आकार) में एक गुर्दा ग्लोमेर्युल्स के फुट आईआर छवियों पर टी माइक्रोस्कोप उद्देश्यों। एनए के साथ (बी) 36x एकत्रित उद्देश्य = 0.5 (2.2 एक्स 2.2 माइक्रोन पिक्सेल आकार)। एनए के साथ उद्देश्य का संग्रह (सी) 74X 0.65 (1.1 एक्स 1.1 माइक्रोन पिक्सेल आकार) =। स्केल बार = 50 माइक्रोन। इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

चित्रा 4
चित्रा एक जिगर कोर में फाइब्रोसिस और हेपाटोसाइट्स के बीच 4. स्पेक्ट्रल मतभेद। जिगर बायोप्सी से (ए) एच एंड ई दाग कोर। (बी) एफटी-आईआर में स्कैन एक सीरियल अनुभाग कोर (36x उद्देश्य सेटअप) की छवि। (सी) प्रतिनिधिresentative (ए) में तीर द्वारा संकेत ऊतक के क्षेत्रों से लिया हेपाटोसाइट्स और फाइब्रोसिस के स्पेक्ट्रा, और (बी)। स्केल बार = 100 माइक्रोन। इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

चित्रा 5
उच्च परिभाषा फुट आईआर इमेजिंग के उपयोग के माध्यम से गुर्दे ऊतक बायोप्सी सुविधाओं की चित्रा 5. भेदभाव। सुविधाओं के साथ (ए) आवधिक एसिड शिफ़ दाग अनुभाग में लेबल निकाला जाता था। (बी) एक ही ऊतक के एक धारावाहिक अनुभाग के सीएच 2 असममित खींच क्षेत्र (36x उद्देश्य सेटअप) के उच्च परिभाषा फुट आईआर छवि। (सी) (ए) रासायनिक अलग करने के लिए सक्षम होने के लिए (बी) में फुट आईआर छवि का उपयोग कर निकाला में लेबल सुविधाएँऊतक के चार सुविधाओं ferentiate। स्केल बार = 50 माइक्रोन। इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

Discussion

एफटी-आईआर विकृति में निदान के मौजूदा मानक में सुधार लाने में एक महत्वपूर्ण भूमिका है करने की क्षमता के साथ, ऊतक वर्गों के लेबल से मुक्त जैव रासायनिक इमेजिंग के लिए एक उभरती हुई साधन है। विकृति के लिए वर्तमान सोने के मानक के ऊतकों, आयल में एम्बेडेड, formalin में तय, biopsied कई बार sectioned, और कई दाग के साथ दाग किए जाने की आवश्यकता है। एक उच्च प्रशिक्षित रोगविज्ञानी आत्मगत नेत्रहीन एक निदान का निर्धारण करने के लिए ऊतक संरचना और सेलुलर आकारिकी का आकलन करने के लिए है। यहाँ हम वर्गों का एक ही प्रकार से उच्च संकल्प आईआर छवियों को इकट्ठा करने और प्रकार की कोशिकाओं और रोग राज्यों के बीच रासायनिक मतभेद की जांच करने के कम्प्यूटेशनल दृष्टिकोण से कुछ पर चर्चा करने के लिए कैसे दिखा।

इस प्रोटोकॉल के भीतर महत्वपूर्ण कदम ऊतकों को बहुत सावधानी से ध्यान केंद्रित कर रहे हैं कि यह सुनिश्चित करने के लिए कर रहे हैं और प्रणाली है कि अच्छी तरह से बहुत ही उच्च गुणवत्ता स्पेक्ट्रोस्कोपी डेटा सुनिश्चित करने के लिए calibrated है। प्रणाली स्थापित करने के लिए जब देखभाल विशेष रूप से criti है काल उच्च बढ़ाई उद्देश्यों के साथ काम कर रहा है। समस्या निवारण करने में सहायता करने के लिए, निम्न सूची का सामना करना पड़ा संभावित कठिनाइयों के कुछ शामिल किया गया है;

समस्या: प्रतिबिंब में इमेजिंग जब कम आईआर तीव्रता। समाधान: चिंतनशील कोटिंग स्लाइड के गलत साइड पर हो सकता है के रूप में आईआर स्लाइड उन्मुखीकरण की जाँच करें।

समस्या: लांसर नियंत्रण में कम संकेत / लाल चेतावनी के संकेत। समाधान: LN2 साथ कूल डिटेक्टरों। तरल नाइट्रोजन से कार्य करने के लिए FPA डिटेक्टरों के लिए आवश्यक है और समय-समय पर सबसे ऊपर होने की आवश्यकता है।

समस्या: वेग त्रुटि / आंदोलन त्रुटियों। समाधान: स्पेक्ट्रोमीटर रीसेट और कंपन को कम। कंपन interferometer में चलती दर्पण परेशान करने के लिए प्रेरित करेगा।

समस्या: डेटा में जल वाष्प के spikes। समाधान: सिस्टम पर शुद्ध बढ़ाने के लिए और हवा से नमूना की रक्षा करना।

समस्या: अमान्य centerburst। समाधान: फिर centerburst का पता लगाएं।

e_content "> समस्या:। संचरण में कम फ्लक्स अंतर है, ध्यान केंद्रित भले ही समाधान:। आईआर प्रकाश नमूना पर एक बिंदु पर ध्यान केंद्रित किया जा रहा है के रूप में नीचे कंडेनसर समायोजित यह घटित होगा।

इस पत्र में, हम संचरण या transflectance मोड में या तो ऊतकों के उच्च परिभाषा आईआर छवियों को प्राप्त करने के तरीके पर ध्यान केंद्रित किया है। एफटी-आईआर इमेजिंग की प्रकृति, ऐसे सब्सट्रेट के प्रकार, निर्धारण तकनीक, नमूना मोटाई, वर्णक्रमीय संकल्प, interferometer दर्पण गति आदि इन मानकों का प्रभाव है, के रूप में डाटा अधिग्रहण करने के लिए किया जा सकता है कि कई संशोधनों, यह है कि वहाँ है हाल ही में 4,5,17,51 व्यापक विस्तार से चर्चा की गई।

एटीआर मोड 10,24,26 में इमेजिंग सहित और उच्च संकल्प आईआर इमेजिंग के लिए अनुमति देने के लिए, nanoscale थर्मल दृष्टिकोण 52,53 का उपयोग कर इमेजिंग प्रणाली के लिए किया जा सकता है कि संशोधनों के एक नंबर रहे हैं। उच्च संकल्प आईआर इमेजिंग के साथ मुख्य सीमा तिवारी यह है किssues (आमतौर पर चार माइक्रोन मोटाई) के माध्यम से पारित करने के लिए सावधानी से तैयार और आईआर के लिए काफी पतली होना चाहिए। इसके अलावा, पारेषण और reflectance फुट आईआर इमेजिंग के कारण पानी से आईआर के absorbance के लिए सूखी हो नमूने की आवश्यकता है। हालांकि, फुट आईआर इमेजिंग कि में, अन्य तकनीकों से अधिक महत्वपूर्ण लाभ है यह कर सकते हैं ऊतक के बहुत तेजी से छवि बड़े क्षेत्रों अमीर और विस्तृत जैव रासायनिक जानकारी पाने जबकि। एक लेबल से मुक्त फैशन में जैव रासायनिक जानकारी प्राप्त कि अन्य इसी तरह की तकनीक रमन स्पेक्ट्रोस्कोपी, हालांकि डाटा अधिग्रहण के समय छवियों को प्राप्त करने के लिए बहुत धीमी है शामिल हैं। नई रमन इमेजिंग दृष्टिकोण प्रेरित रमन प्रकीर्णन (एसआरएस) और सुसंगत Antistokes रमन प्रकीर्णन (कार) सहित उभर रहे हैं; हालांकि, वे पहुँच सीमित वर्णक्रमीय रेंज या एकल आवृत्ति इमेजिंग है।

डाटा अधिग्रहण, स्थानिक संकल्प, और कम्प्यूटेशनल दृष्टिकोण की उपलब्धता की गति में प्रगति फुट आईआर imag बनाने में जबरदस्त मूल्य की गई हैपैथोलॉजी में एक नई इमेजिंग उपकरण के रूप में अनुवाद के लिए एक और अधिक व्यावहारिक दृष्टिकोण आईएनजी। स्थानिक संकल्प में हाल के अग्रिमों के कारण पारंपरिक फुट आईआर इमेजिंग सिस्टम का उपयोग कर ढूढने नहीं किया जा रहा कुंजी प्रकार की कोशिकाओं के लिए ऊतक विकृति के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण हो गया है। रेड्डी एट अल द्वारा हाल ही में कागज। एक फुट आईआर इमेजिंग प्रणाली 5 का इष्टतम स्थानिक संकल्प प्राप्त करने के लिए एक आदर्श व्यवस्था करने के लिए मॉडल दिखाया है कि कैसे। इस अखबार में प्रस्तुत गुर्दे ऊतक उदाहरण केशिकागुच्छीय संरचनाओं (चित्रा 3 और चित्रा 5) से जैव रासायनिक जानकारी निकालने के क्रम में उच्च स्थानिक संकल्प के महत्व को दर्शाता है। भविष्य में, क्वांटम झरना लेजर के रूप में बहुत उज्ज्वल आईआर प्रकाश स्रोतों में नए अग्रिमों 54-57, 3 डी वर्णक्रमीय इमेजिंग 58, और nanoscale आईआर प्रौद्योगिकी के क्षेत्र में सफलताओं 52,53,59,60 हो सकता है कि अनुसंधान के रोमांचक नए रास्ते पकड़ ऊतक इमेजिंग के भविष्य में बहुत बड़ा प्रभाव।

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Cary 600 Series FT-IR system Agilent Multiple configurations  Alternate FT-IR imaging systems exist
Adjustable ReflX Objective 74X/0.65 NA IR Edmund Optics 66-592
Adjustable ReflX Objective 36X/0.5 NA IR Edmund Optics 66-586
MirrIR slide Kevley Technologies CFR For FT-IR reflection-mode measurements
Barium Fluoride slides International Crystal Laboratories Multiple sizes For FT-IR transmission-mode measurements
Calcium Fluoride slides International Crystal Laboratories Multiple sizes For FT-IR transmission-mode measurements
Dry Nitrogen/Dry Air gas Multiple gas suppliers Multiple sizes
Hexane Sigma Aldrich Multiple sizes For deparafinizing tissue
Liquid Nitrogen Multiple cryogenic liquid suppliers Multiple sizes
ENVI-IDL software Exelis-Vis Other software packages available
Whole slide Imager Scanscope (Aperio) or Nanozoomer (Hamamatsu) To image stained slides

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Lewis, E. N., et al. Fourier transform spectroscopic imaging using an infrared focal-plane array detector. Anal Chem. 67, (19), 3377-3381 (1995).
  2. Dorling, K. M., Baker, M. J. Rapid FTIR chemical imaging: highlighting FPA detectors. Trends Biotechnol. 31, (8), 437-438 (2013).
  3. Fernandez, D. C., Bhargava, R., Hewitt, S. M., Levin, I. W. Infrared spectroscopic imaging for histopathologic recognition. Nat Biotechnol. 23, (4), 469-474 (2005).
  4. Nasse, M. J., et al. High-resolution Fourier-transform infrared chemical imaging with multiple synchrotron beams. Nat Methods. 8, (5), 413-416 (2011).
  5. Reddy, R. K., Walsh, M. J., Schulmerich, M. V., Carney, P. S., Bhargava, R. High-definition infrared spectroscopic imaging. Appl Spectrosc. 67, (1), 93-105 (2013).
  6. Walsh, M. J., Bhargava, R. Chapter 10; Infrared spectroscopic imaging: an integrative approach to pathology. Nanobiophotonics. McGraw Hill. (2010).
  7. Walsh, M. J., Reddy, R. K., Bhargava, R. Label-Free Biomedical Imaging With Mid-IR Spectroscopy. Ieee J Sel Top Quant. 18, (4), 1502-1513 (2012).
  8. Matthaus, C., et al. Chapter 10: Infrared and Raman microscopy in cell biology. Methods Cell Biol. 89, 275-308 (2008).
  9. Walsh, M. J., et al. IR microspectroscopy: potential applications in cervical cancer screening. Cancer Lett. 246, (1-2), 1-11 (2007).
  10. Kazarian, S. G., Chan, K. L. ATR-FTIR spectroscopic imaging: recent advances and applications to biological systems. Analyst. 138, (7), 1940-1951 (2013).
  11. Sahu, R. K., Mordechai, S. Spectral signatures of colonic malignancies in the mid-infrared region: from basic research to clinical applicability. Future Oncol. 6, (10), 1653-1667 (2010).
  12. Kendall, C., et al. Vibrational spectroscopy: a clinical tool for cancer diagnostics. Analyst. 134, (6), 1029-1045 (2009).
  13. Steiner, G., Koch, E. Trends in Fourier transform infrared spectroscopic imaging. Anal Bioanal Chem. 394, (3), 671-678 (2009).
  14. Biswas, S., Walsh, M. J., Bhargava, R. Ch. 16. Challenges and Advances in Computational Chemistry and Physics. 14, 475-504 (2014).
  15. Bhargava, R. Infrared Spectroscopic Imaging: The Next Generation. Appl Spectrosc. 66, (10), 1091-1120 (2012).
  16. Malek, K., Wood, B. R., Bambery, K. R. Ch. 15. Challenges and Advances in Computational Chemistry and Physics. 14, 419-473 (2014).
  17. Martin, F. L., et al. Distinguishing cell types or populations based on the computational analysis of their infrared spectra. Nat Protoc. 5, (11), 1748-1760 (2010).
  18. Sommer, A. J., Tisinger, L. G., Marcott, C., Story, G. M. Attenuated Total Internal Reflection Infrared Mapping Microspectroscopy Using an Imaging Microscope. Appl Spectrosc. 55, (3), 252-256 (2001).
  19. Glassford, S. E., Byrne, B., Kazarian, S. G. Recent applications of ATR FTIR spectroscopy and imaging to proteins. Biochim Biophys Acta. 1834, (12), 2849-2858 (2013).
  20. Andanson, J. M., Chan, K. L., Kazarian, S. G. High-throughput spectroscopic imaging applied to permeation through the skin. Appl Spectrosc. 63, (5), 512-517 (2009).
  21. Kuimova, M. K., Chan, K. L., Kazarian, S. G. Chemical imaging of live cancer cells in the natural aqueous environment. Appl Spectrosc. 63, (2), 164-171 (2009).
  22. Chan, K. L., Kazarian, S. G. Attenuated total reflection-Fourier transform infrared imaging of large areas using inverted prism crystals and combining imaging and mapping. Appl Spectrosc. 62, (10), 1095-1101 (2008).
  23. Gajjar, K., et al. Diagnostic segregation of human brain tumours using Fourier-transform infrared and/or Raman spectroscopy coupled with discriminant analysis. Anal Methods. 5, 89-102 (2012).
  24. Holton, S. E., Walsh, M. J., Bhargava, R. Subcellular localization of early biochemical transformations in cancer-activated fibroblasts using infrared spectroscopic imaging. Analyst. 136, (14), 2953-2958 (2011).
  25. Gulley-Stahl, H. J., Bledsoe, S. B., Evan, A. P., Sommer, A. J. The advantages of an attenuated total internal reflection infrared microspectroscopic imaging approach for kidney biopsy analysis. Appl Spectrosc. 64, (1), 15-22 (2010).
  26. Walsh, M. J., Kajdacsy-Balla, A., Holton, S. E., Bhargava, R. Attenuated total reflectance Fourier-transform infrared spectroscopic imaging for breast histopathology. Vib Spectrosc. 60, 23-28 (1016).
  27. Investigating the Biochemical Progression of Liver Disease Through Fibrosis, Cirrhosis, Dysplasia and Hepatocellular Carcinoma using Fourier Transform Infrared Spectroscopic Imaging. Sreedhar, H., et al. Biomedical Vibrational Spectroscopy VI: Advances in Research and Industry, 89390J (2014).
  28. Reddy, R. K., Bhargava, R. Accurate histopathology from low signal-to-noise ratio spectroscopic imaging data. Analyst. 135, (11), 2818-2825 (2010).
  29. Bassan, P., et al. The inherent problem of transflection-mode infrared spectroscopic microscopy and the ramifications for biomedical single point and imaging applications. Analyst. 138, (1), 144-157 (2013).
  30. Bassan, P., et al. FTIR microscopy of biological cells and tissue: data analysis using resonant Mie scattering (RMieS) EMSC algorithm. Analyst. 137, (6), 1370-1377 (2012).
  31. Bassan, P., et al. Resonant Mie scattering in infrared spectroscopy of biological materials--understanding the 'dispersion artefact'. Analyst. 134, (8), 1586-1593 (2009).
  32. Bassan, P., et al. RMieS-EMSC correction for infrared spectra of biological cells: extension using full Mie theory and GPU computing. J Biophotonics. 3, (8-9), 609-620 (2010).
  33. Bassan, P., et al. Resonant Mie scattering (RMieS) correction of infrared spectra from highly scattering biological samples. Analyst. 135, (2), 268-277 (2010).
  34. Bassan, P., et al. Reflection contributions to the dispersion artefact in FTIR spectra of single biological cells. Analyst. 134, (6), 1171-1175 (2009).
  35. Davis, B. J., Carney, P. S., Bhargava, R. Theory of mid-infrared absorption microspectroscopy: II. Heterogeneous samples. Anal Chem. 82, (9), 3487-3499 (2010).
  36. Davis, B. J., Carney, P. S., Bhargava, R. Theory of midinfrared absorption microspectroscopy: I. Homogeneous samples. Anal Chem. 82, (9), 3474-3486 (2010).
  37. Kohler, A., et al. Estimating and correcting mie scattering in synchrotron-based microscopic fourier transform infrared spectra by extended multiplicative signal correction. Appl Spectrosc. 62, (3), 259-266 (2008).
  38. Miljkovic, M., Bird, B., Lenau, K., Mazur, A. I., Diem, M. Spectral cytopathology: new aspects of data collection, manipulation and confounding effects. Analyst. 138, (14), 3975-3982 (2013).
  39. Miljkovic, M., Bird, B., Diem, M. Line shape distortion effects in infrared spectroscopy. Analyst. 137, (17), 3954-3964 (2012).
  40. Bird, B., Miljkovic, M., Diem, M. Two step resonant Mie scattering correction of infrared micro-spectral data: human lymph node tissue. J Biophotonics. 3, (8-9), 597-608 (2010).
  41. Mohlenhoff, B., Romeo, M., Diem, M., Wood, B. R. Mie-type scattering and non-Beer-Lambert absorption behavior of human cells in infrared microspectroscopy. Biophys J. 88, (5), 3635-3640 (2005).
  42. Bambery, K. R., Wood, B. R., McNaughton, D. Resonant Mie scattering (RMieS) correction applied to FTIR images of biological tissue samples. Analyst. 137, (1), 126-132 (2012).
  43. Kwak, J. T., Reddy, R., Sinha, S., Bhargava, R. Analysis of variance in spectroscopic imaging data from human tissues. Anal Chem. 84, (2), 1063-1069 (2012).
  44. Trevisan, J., Angelov, P. P., Carmichael, P. L., Scott, A. D., Martin, F. L. Extracting biological information with computational analysis of Fourier-transform infrared (FTIR) biospectroscopy datasets: current practices to future perspectives. Analyst. 137, (14), 3202-3215 (2012).
  45. Trevisan, J., et al. Measuring similarity and improving stability in biomarker identification methods applied to Fourier-transform infrared (FTIR) spectroscopy. J Biophotonics. 7, (3-4), 254-265 (2014).
  46. Bhargava, R., Fernandez, D. C., Hewitt, S. M., Levin, I. W. High throughput assessment of cells and tissues: Bayesian classification of spectral metrics from infrared vibrational spectroscopic imaging data. Biochim Biophys Acta. 1758, (7), 830-845 (2006).
  47. Menze, B. H., et al. A comparison of random forest and its Gini importance with standard chemometric methods for the feature selection and classification of spectral data. BMC bioinformatics. 10, 213 (2009).
  48. Kelly, J. G., et al. Biospectroscopy to metabolically profile biomolecular structure: a multistage approach linking computational analysis with biomarkers. J Proteome Res. 10, (4), 1437-1448 (2011).
  49. Bird, B., et al. Infrared micro-spectral imaging: distinction of tissue types in axillary lymph node histology. BMC Clin Pathol. 8, 8 (2008).
  50. Baker, M. J., et al. Investigating FTIR based histopathology for the diagnosis of prostate cancer. J Biophotonics. 2, (1-2), 104-113 (2009).
  51. Baker, M. J., et al. Using Fourier transform IR spectroscopy to analyze biological materials. Nat Protoc. 9, (8), 1771-1791 (2014).
  52. Katzenmeyer, A. M., Aksyuk, V., Centrone, A. Nanoscale Infrared Spectroscopy: Improving the Spectral Range of the Photothermal Induced Resonance Technique. Anal Chem. 85, (4), 1972-1979 (2013).
  53. Dazzi, A., et al. AFM-IR: combining atomic force microscopy and infrared spectroscopy for nanoscale chemical characterization. Appl Spectrosc. 66, (12), 1365-1384 (2012).
  54. Kole, M. R., Reddy, R. K., Schulmerich, M. V., Gelber, M. K., Bhargava, R. Discrete frequency infrared microspectroscopy and imaging with a tunable quantum cascade laser. Anal Chem. 84, (23), 10366-10372 (2012).
  55. Vrancic, C., et al. Continuous glucose monitoring by means of mid-infrared transmission laser spectroscopy in vitro. Analyst. 136, (6), 1192-1198 (2011).
  56. Mid-infrared microspectroscopic imaging with a quantum cascade laser. Yeh, K., Schulmerich, M., Bhargava, R. Next-Generation Spectroscopic Technologies VI, 8726, 87260E (2013).
  57. Brandstetter, M., Volgger, L., Genner, A., Jungbauer, C., Lendl, B. Direct determination of glucose, lactate and triglycerides in blood serum by a tunable quantum cascade laser-based mid-IR sensor. Appl. Phys. B. 110, (2), 233-239 (2013).
  58. Martin, M. C., et al. 3D spectral imaging with synchrotron Fourier transform infrared spectro-microtomography. Nat Meth. 10, (9), 861-864 (2013).
  59. Kwon, B., et al. Infrared microspectroscopy combined with conventional atomic force microscopy. Ultramicroscopy. 116, 56-61 (2012).
  60. Marcott, C., et al. Nanoscale infrared (IR) spectroscopy and imaging of structural lipids in human stratum corneum using an atomic force microscope to directly detect absorbed light from a tunable IR laser source. Exp Dermatol. 22, (6), 419-421 (2013).

Comments

0 Comments


    Post a Question / Comment / Request

    You must be signed in to post a comment. Please or create an account.

    Usage Statistics