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磁性活细胞分拣 (MACS): 胸腺 T 淋巴细胞的分离

Overview

资料来源: 穆尼尔·西尔万1,2,3,佩尔切特·蒂鲍特1,2,3,苏菲·诺沃4,雷切尔·戈卢布1,2,3
1法国巴黎巴斯德研究所免疫学系淋巴病系
2 INSERM U1223, 巴黎, 法国
3巴黎迪德罗大学,索邦巴黎城,大提琴巴斯德,巴黎,法国
4流式细胞测定,细胞学和生物标志物 UtechS,转化科学中心,巴斯德研究所,法国巴黎

预防病原体取决于免疫系统的监测。该系统很复杂,包括许多细胞类型,每种类型都有特定的功能。这种复杂的组成能够对大量病原体和损伤进行免疫反应。适应性免疫允许对特定病原体作出特定反应。负责这种免疫的大多数细胞是淋巴细胞(B细胞和T细胞)。通常,B细胞对细胞外感染(如细菌感染)作出反应,T细胞对细胞内感染(如病毒感染)作出反应。淋巴细胞群中不同类型的细胞可以通过它们表达的细胞表面蛋白和/或分泌细胞因子的面板的组合来表示。

磁性分选允许使用磁性特性和一个或多个细胞表面蛋白的表达来丰富目标细胞群(1,2)。此技术包括三个步骤。首先,细胞用磁珠孵育,磁珠与一个或多个单克隆特异性抗体结合。表达与这些抗体结合的表面蛋白的细胞附着在磁珠上。然后,用磁铁捕获目标细胞群。最后,目标细胞从磁铁中洗脱。最后,获得两个分拣产品,一个包含未标记的细胞,第二个包含与磁珠结合的目标细胞。列可用于提高磁分拣效率。在列中,非磁性元素延长细胞穿过列的路径。因此,细胞流减慢,促进细胞捕获的磁铁。

Figure 1
图1:磁分离的原理表示。双核白细胞被染色的抗CD3生物素化抗体。洗涤后,链球菌(SAV)耦合珠子在抗CD3抗体上专门固定生物链。(1) 单元格在列中传输。(2) 磁体不保留未标记的细胞,而CD3阳性细胞则保留在柱中。最后,将柱与磁体分离,(3)CD3阳性细胞在介质中洗脱。请点击此处查看此图的较大版本。

有两种类型的磁性分拣 (3)。在正排序中,感兴趣的细胞被磁珠捕获。在负排序中,通过捕获携带相应抗体的磁珠来去除不需要的细胞。这种MACS技术允许目标细胞的良好富集,并将器官中回收的细胞的百分比从1-20%提高到60-98%。分拣后,有必要用不同的方法(例如流式细胞测定)验证细胞纯度和分拣。MACS 技术是丰富目标人群的理想,用于其他实验,如细胞培养或细胞周期分析。

在本实验练习中,我们演示如何分离胸腺白细胞,然后使用磁细胞分选技术从混合物中丰富胸腺CD3阳性细胞。

Procedure

1. 准备

  1. 开始之前,戴上实验室手套和适当的防护服。
  2. 清洗所有解剖工具,首先用洗涤剂,然后用70%乙醇,然后用干净的纸巾擦干。
  3. 准备 200 mL 的汉克平衡盐溶液 (HBSS), 含有 2% 的胎儿小牛血清 (FCS)。

2. 解剖

  1. 将安乐死小鼠固定在解剖板上。
  2. 使用剪刀和钳子进行纵向腹腔切除术进入胸腔。
  3. 取出心脏,进入位于心脏上方的胸腺。然后,识别胸腺,由两个白色叶组成,位于心脏上方的胸腔。
  4. 使用钳子小心地分离胸腺,并将其放在培养皿与 5 mL 的 HBSS 2% FCS。

3. 免疫细胞分离

  1. 将胸腺放在40μm细胞滤网上,放在同一个培养皿上。用柱塞粉碎胸腺,使其在同一菜中分离。
  2. 分离胸腺和液体转移到15 mL离心管中。<

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Results

在此协议中,CD3阳性细胞通过磁细胞分拣从胸腺白细胞中富集(图1)。在磁细胞富集CD3阳性细胞之前,CD3阳性细胞占胸腺细胞总数的53.6%(图2,顶部面板)。磁细胞富集后,CD3阳性细胞的百分比增加到95%(图2,底部面板)。因此,MACS是一种简单、快速、高效的细胞浓缩技术,用于从细胞悬浮混合物中丰富所需的细胞群。

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Application and Summary

磁分离技术是方便快速地对目标细胞群进行分类的常用方法。使用T细胞特异性抗体和磁珠,我们丰富了样品中的T细胞频率。实验结束时的纯度取决于初始细胞悬浮液中目标细胞的百分比。磁细胞分类后获得的细胞可用于各种用途,如细胞转移或细胞周期分析。另一种排序方法,使用流细胞测定法,可用于丰富细胞。这种技术在细胞分类后具有非常高的纯度,但它需要更多的步骤,需要更多的时?...

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Tags

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0:03

Concepts

2:33

Preparation of Materials and Dissection

3:39

Immune Cell Isolation

5:22

Magnetic Labeling of Immune Cells

6:59

Magnetic Separation of CD3-Positive Cells

7:48

Evaluation of Target-Cell Enrichment by Flow Cytometry

9:00

Data Analysis

此集合中的视频:

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