Multiplex Immunohistochemistry를 사용하여 임신 초기의 uNK 세포 아형을 특성화하기 위한 이미지 분석

먼저 적절한 항체로 염색한 후 자궁내막 조직 절편을 이미지화합니다. 다중 스펙트럼 영상을 가져오려면 소프트웨어 인터페이스에서 File(파일)로 이동한 다음 Open image(이미지 열기)로 이동합니다. Select Fluorophores(형광단 선택)를 클릭하고 형광단을 혼합 해제할 적절한 스펙트럼 라이브러리를 선택한 다음 OK(확인)를 클릭하여 확인합니다.

AF 스포이드 도구를 사용하여 자가형광 스펙트럼을 분리하여 AF 이미지에서 대표적인 조직 영역을 샘플링하고 4개의 세포 표면 마커에 레이블을 지정하고 식별을 위해 특정 색상을 할당합니다. 이미지 준비 또는 모두 준비를 클릭하여 준비를 마칩니다. 조직 분할의 경우, 상피, 기질 및 공백 영역을 포함하여 조직 유형당 3-5개의 영역을 수동으로 묘사합니다.

필요에 따라 영역과 매개변수를 조정하여 훈련 데이터 세트를 개선하여 조직 구조를 식별하는 소프트웨어의 정확도를 높일 수 있습니다. segment cells(세그먼트 셀)에서 Nuclei and Membrane(핵) 및 Membrane(멤브레인)을 선택합니다. DAPI를 선택하여 세포핵을 식별하고 배경 잡음 없이 모든 세포핵을 검출하도록 강도 설정을 조정합니다.

CD16, CD49A 및 CD56 신호를 선택하여 멤브레인을 찾고 핵 분할을 지원합니다. 핵 구성 요소 분할 기능을 사용하여 밀접하게 위치한 핵을 구별할 수 있습니다. 표현형 분석에서 세포 표현형을 위해 CD56, CD49A, CXCR4 및 CD16 마커를 채택합니다.

Add 버튼을 사용하여 셀을 각 마커를 양수 또는 음수로 표현하는 것으로 분류할 수 있습니다. 훈련 과정에서 각 표현형에 대해 최소 5개의 세포를 수동으로 레이블링합니다. 세포 표현형을 구성한 후 소프트웨어는 각 세포에 대한 표면 마커의 발현을 표시합니다.

추가 분석을 위해 데이터를 스프레드시트로 내보냅니다. 새로운 분류 전략은 CD49A 및 CXCR4의 발현을 기반으로 4개의 NK 세포 아형을 식별했습니다.