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高內(nèi)涵——自動(dòng)化智能化的上皮細(xì)胞管腔結(jié)構(gòu)分析方案

閱讀:568      發(fā)布時(shí)間:2019-6-20
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MDCK細(xì)胞在生長(zhǎng)的過(guò)程中會(huì)發(fā)生細(xì)胞極化的過(guò)程,單層細(xì)胞放射狀圍繞中心腔隙排列,形成特定三維結(jié)構(gòu),一些極化機(jī)制也首先在MDCK細(xì)胞模型中得到了印證,因此它是一個(gè)很好的研究上皮細(xì)胞極化和管腔結(jié)構(gòu)形成的簡(jiǎn)化系統(tǒng),目前已廣泛應(yīng)用于相關(guān)領(lǐng)域的研究。 

圖1:MDCK細(xì)胞管腔結(jié)構(gòu)形成示意圖

然而由于生長(zhǎng)方式的特殊性,同一個(gè)視野中的不同管腔結(jié)構(gòu)有可能位于不同的層面上,因此在以往的實(shí)驗(yàn)中想要對(duì)這樣的樣本進(jìn)行高通量成像是一個(gè)很大的挑戰(zhàn),往往需要手動(dòng)對(duì)每一個(gè)管腔結(jié)構(gòu)進(jìn)行單獨(dú)拍攝,并在后期做圖像分析,而使用高內(nèi)涵成像分析技術(shù)則將這一繁復(fù)的操作過(guò)程變得自動(dòng)化和智能化。

Step 1.智能預(yù)掃

使用高內(nèi)涵的智能預(yù)掃功能,可以先在低倍(5×)下對(duì)整孔進(jìn)行全局掃描,拍攝的同時(shí)軟件根據(jù)算法確定視野中每個(gè)空腔結(jié)構(gòu)的定位和范圍,剔除不含目的結(jié)構(gòu)視野。

 

圖2:Optically section in Z → Max. project medial planes

Step2.精細(xì)層掃

然后再自動(dòng)轉(zhuǎn)換至高倍(20×或63×),分別對(duì)含有空腔結(jié)構(gòu)的視野進(jìn)行高分辨率的精細(xì)層掃,以確保位于不同層面的空腔結(jié)構(gòu)都能夠獲取到圖像。

 

圖3:Detect polarity orientation → Calculate lumen number

Step3.統(tǒng)計(jì)分析

后使用高內(nèi)涵的分析功能模塊對(duì)細(xì)胞的極性變化和形成的管腔數(shù)量直接進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。

 

圖4:Phenotype binning

總結(jié)

 

圖5:細(xì)胞極化和管腔數(shù)量分析示意圖。MDCK細(xì)胞團(tuán)培養(yǎng)24-72h后進(jìn)行染色,對(duì)不同Z軸層面(共8層,每層間隔2μm)成像后采用大投影模式進(jìn)行顯示和分析,應(yīng)用機(jī)器自學(xué)習(xí)模塊對(duì)細(xì)胞極化進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè),并在此基礎(chǔ)上計(jì)算形成的內(nèi)腔數(shù)量。

由此可以看出高內(nèi)涵可以很好的解決上皮細(xì)胞3D培養(yǎng)中不規(guī)則分散樣本的定位成像問(wèn)題,簡(jiǎn)化了成像流程,為樣本中特殊結(jié)構(gòu)的自動(dòng)化成像和分析提供了的解決方案。

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參考文獻(xiàn)

1. Roman-Fernandez, et al. Complex polarity: building multicellular tissues through apical membrane traffic. Traffic 17, 1244–1261(2016).

2. O'Brien, et al. Opinion: building epithelial architecture: insights from three-dimensional culture models. Nat. Rev. Mol. Cell Biol. 3, 531–537 (2002).

3. Rodriguez-Boulan, et al. Organization and execution of the epithelial polarity programme. Nat. Rev. Mol. Cell Biol. 15, 225–242(2014).

4. álvaro Román-Fernández, et al. The phospholipid PI(3,4)P2 is an apical identity determinant. Nat Commun. 9: 5041(2018).

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