高內(nèi)涵——自動化智能化的上皮細胞管腔結構分析方案
MDCK細胞在生長的過程中會發(fā)生細胞極化的過程，單層細胞放射狀圍繞中心腔隙排列，形成特定三維結構，一些極化機制也首先在MDCK細胞模型中得到了印證，因此它是一個很好的研究上皮細胞極化和管腔結構形成的簡化系統(tǒng)，目前已廣泛應用于相關領域的研究。
圖1：MDCK細胞管腔結構形成示意圖
然而由于生長方式的特殊性，同一個視野中的不同管腔結構有可能位于不同的層面上，因此在以往的實驗中想要對這樣的樣本進行高通量成像是一個很大的挑戰(zhàn)，往往需要手動對每一個管腔結構進行單獨拍攝，并在后期做圖像分析，而使用高內(nèi)涵成像分析技術則將這一繁復的操作過程變得自動化和智能化。
Step 1.智能預掃
使用高內(nèi)涵的智能預掃功能，可以先在低倍（5×）下對整孔進行全局掃描，拍攝的同時軟件根據(jù)算法確定視野中每個空腔結構的定位和范圍，剔除不含目的結構視野。
圖2：Optically section in Z → Max. project medial planes
Step2.精細層掃
然后再自動轉(zhuǎn)換至高倍（20×或63×），分別對含有空腔結構的視野進行高分辨率的精細層掃，以確保位于不同層面的空腔結構都能夠獲取到圖像。
圖3：Detect polarity orientation → Calculate lumen number
Step3.統(tǒng)計分析
最后使用高內(nèi)涵的分析功能模塊對細胞的極性變化和形成的管腔數(shù)量直接進行統(tǒng)計分析。
圖4：Phenotype binning
總結
圖5：細胞極化和管腔數(shù)量分析示意圖
MDCK細胞團培養(yǎng)24-72h后進行染色，對不同Z軸層面(共8層，每層間隔2μm)成像后采用最大投影模式進行顯示和分析，應用機器自學習模塊對細胞極化進行自動檢測，并在此基礎上計算形成的內(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胞3D培養(yǎng)中不規(guī)則分散樣本的定位成像問題，簡化了成像流程，為樣本中特殊結構的自動化成像和分析提供了高效的解決方案。
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參考文獻
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