Name: label-free identification of lymphocyte subtypes using three-dimensional quantitative phase imaging and machine learning
Uploaded: 2018-11-19T13:00:00
Description: Watch this Scientific Journal Video about Label-Free Identification of Lymphocyte Subtypes Using Three-Dimensional Quantitative Phase Imaging and Machine Learning at JoVE.com

أيد هذا العمل الكوري BK21 + البرنامج, توموكوبي, Inc.، والوطنية بحوث مؤسسة كوريا (2015R1A3A2066550, 2017M3C1A3013923, 2018 ك 000396). يوسف جو تسلم الدعم من الزمالات الرئاسي الكوري واسان منحة العلوم الطبية الحيوية.

رعاية الحيوان وإجراءات تجريبية أجريت تحت الموافقة على "رعاية الحيوان مؤسسية" واللجنة KAIST الاستخدام (KA2010-21 و KA2014-01 KA2015-03). أجريت جميع التجارب في هذه الدراسة وفقا للمبادئ التوجيهية المعتمدة.
1-اللمفاويات في معزل عن الدم الماوس
<ol><li>حالما يتم euthanized ماوس C57BL/6J عن طريق استنشاق أول ?...

نقدم بروتوكول التي تمكن من تحديد أنواع اللمفاويات استغلال المرحلة الكمية 3D تصوير وآله التعلم خالية من التسمية. الخطوات الأساسية لهذا البروتوكول تصوير وميزة اختيار المرحلة الكمية. للتصوير المجسم الأمثل، ينبغي أن تتم مراقبة كثافة الخلايا كما هو موضح أعلاه. الاستقرار الميكانيكي للخلايا مه...

ويمكن تصنيف الخلايا الليمفاوية إلى أنواع فرعية مختلفة بما في ذلك ب، مساعد التائية (CD4 +) والسامة للخلايا (CD8 +) تي تي التنظيمية الخلايا. يحتوي كل نوع اللمفاويات على دوراً مختلفاً في النظام المناعي التكيفي؛ على سبيل المثال، تنتج الخلايا الليمفاوية ب الأجسام المضادة، بينما لمفاوية T كشف المستضدات محددة والقضاء على الخلايا غير الطبيعية، وتنظيم الخلايا الليمفاوية ب. وظيفة اللمفاويات وتنظيم محكم يسيطر عليها والمتعلقة بمختلف الأمراض بما فيها السرطان1،2من أمراض المناعة الذاتية، والعدوى الفيروسية3. وبالتالي، من المهم تحديد أنواع اللمفاويات على فهم أدوارهم الفيزيولوجية المرضية في مثل هذه الأمراض والعلاج المناعي في العيادات.
حاليا، تعتمد أساليب لتصنيف أنواع اللمفاويات على التفاعلات ضد مستضد باستهداف البروتينات الغشاء السطحي محددة أو علامات السطح4. استهداف علامات السطحية طريقة دقيقة ودقيقة لتحديد أنواع اللمفاويات. ومع ذلك، فإنه يتطلب الكواشف باهظة الثمن وإجراءات تستغرق وقتاً طويلاً. وعلاوة على ذلك، فإنه ينطوي على مخاطر تعديل الهياكل بروتين الغشاء وتحوير الوظائف الخلوية.
للتغلب على هذه التحديات، يدخل البروتوكول الموصوفة هنا تحديد أنواع اللمفاويات باستخدام المرحلة الكمية 3D التصوير (كبي) وآله التعلم5خالية من التسمية. هذا الأسلوب يتيح لتصنيف أنواع اللمفاويات على مستوى خلية واحدة استناداً إلى الخصائص المورفولوجية المعلومات المستخرجة من تصوير 3D تسمية خالية من الخلايا الليمفاوية الفردية. خلافا لتقنيات الفحص المجهري الفلورية التقليدية، يستخدم قبي الانكسار (RI) توزيعات (الخصائص البصرية الأصيلة للخلايا الحية والأنسجة) كالتباين الضوئي6،7. وتمثل توموجرامس ري من الخلايا الليمفاوية الفردية المظهرية معلومات محددة لأنواع فرعية من الخلايا الليمفاوية. وفي هذه الحالة، عناصره استخدام 3D توموجرامس ري من الخلايا الليمفاوية الفردية، استخدم خوارزمية تعلم تحت إشراف جهاز.
باستخدام تقنيات مختلفة كبي، توموجرامس ري 3D للخلايا بنشاط استخدمت لدراسة الخلية الفيزيولوجيا المرضية لأنها توفر تسمية مجاناً، كمية التصوير قدرة8،،من910، 11،،من1213. أيضا، يمكن أن توفر توزيعات ري 3D من خلايا فردية المورفولوجية والكيميائية الحيوية والنشاط الحيوي من المعلومات حول الخلايا. 3D ري توموجرامس قد استخدمت سابقا في مجالات أمراض الدم14،15،،من1617،18،الأمراض المعدية19، 20، علم المناعة21، خلية علم الأحياء22،23، التهاب24، السرطان25، علم الأعصاب26،27، علم الأحياء التنموي28، وعلم السموم 29، وعلم الأحياء الدقيقة12،30،،من3132.
على الرغم من أن 3D ري توموجرامس توفير معلومات تفصيلية المورفولوجية والبيوكيميائية للخلايا، أمر يصعب تحقيقه ببساطة التصوير 3D توموجرامس ري5تصنيف الأنواع الفرعية اللمفاويات. منهجياً وكمياً استغلال توموجرامس ري 3D قياس لتصنيف نوع الخلية، ونحن تستخدم خوارزمية تعلم آلة. في الآونة الأخيرة، عدة أعمال أفيد في المرحلة الكمية التي تم تحليل صور خلايا مع مختلف آلة التعلم خوارزميات33، بما في ذلك الكشف عن الكائنات الحية الدقيقة34، تصنيف جنس البكتيرية35 , الآلي 36، الكشف السريع وخاليا من جراثيم الجمرة الخبيثة37، تحليل الخلايا المنوية38، وتحليل لسرطان خلايا39،40، والكشف عن التنشيط بلعم41.
يوفر هذا البروتوكول خطوات تفصيلية القيام بتحديد أنواع اللمفاويات على مستوى الخلية الفردية باستخدام 3D كبي وآله التعلم خالية من التسمية. وهذا يشمل: 1) اللمفاويات في معزل عن الدم الماوس وفرز الخلايا اللمفاوية 2) عن طريق التدفق الخلوي، كبي 3) ثلاثي الأبعاد، استخراج ميزة 4) كمية من 3D ري توموجرامس والتعلم 5) تحت إشراف لتحديد أنواع اللمفاويات.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" style="width:1100px;" width="1099">
	<colgroup>
		<col />
		<col />
		<col />
		<col />
	</colgroup>
	<tbody>
		<tr height="33">
			<td height="33" style="height:33px;width:303px;">Mouse</td>
			<td style="width:175px;">Daehan Biolink</td>
			<td style="width:344px;">C57BL/6J mice&#160;</td>
			<td style="width:279px;">gender and age-matched, 6 &#8211; 8 weeks</td>
		</tr>
		<tr height="33">
			<td height="33" style="height:33px;">Falcon conical centrifuge tube</td>
			<td>ThermoFisher Scientific</td>
			<td>14-959-53A</td>
			<td>15 mL</td>
		</tr>
		<tr height="33">
			<td height="33" style="height:33px;">Phosphate-buffered saline&#160;</td>
			<td>Sigma-Aldrich</td>
			<td>806544-500ML</td>
			<td style="width:279px;"></td>
		</tr>
		<tr height="33">
			<td height="33" style="height:33px;">Ammonium-chloride-potassium lysing buffer&#160;</td>
			<td>ThermoFisher Scientific</td>
			<td>A1049201</td>
			<td style="width:279px;"></td>
		</tr>
		<tr height="33">
			<td height="33" style="height:33px;">RPMI-1640 medium</td>
			<td>Sigma-Aldrich</td>
			<td>R8758</td>
			<td style="width:279px;"></td>
		</tr>
		<tr height="33">
			<td height="33" style="height:33px;">Fetal bovine serum</td>
			<td>ThermoFisher Scientific</td>
			<td>10438018</td>
			<td style="width:279px;"></td>
		</tr>
		<tr height="33">
			<td height="33" style="height:33px;width:303px;">Antibody</td>
			<td style="width:175px;">BD Biosciences</td>
			<td>553140 (RRID:AB_394655)</td>
			<td style="width:279px;">CD16/32 (clone 2.4G2)</td>
		</tr>
		<tr height="33">
			<td height="33" style="height:33px;">Antibody</td>
			<td>BD Biosciences</td>
			<td>555275 (RRID:AB_395699)</td>
			<td>CD3&#949; (clone 17A2)</td>
		</tr>
		<tr height="33">
			<td height="33" style="height:33px;">Antibody</td>
			<td>Biolegnd</td>
			<td>100734 (RRID:AB_2075238)</td>
			<td>CD8&#945; (clone 53-6.7)</td>
		</tr>
		<tr height="33">
			<td height="33" style="height:33px;">Antibody</td>
			<td>BD Biosciences</td>
			<td>557655 (RRID:AB_396770)</td>
			<td>CD19 (clone 1D3)</td>
		</tr>
		<tr height="33">
			<td height="33" style="height:33px;">Antibody</td>
			<td>BD Biosciences</td>
			<td>557683 (RRID:AB_396793)</td>
			<td>CD45R/B220 (clone RA3-6B2)</td>
		</tr>
		<tr height="33">
			<td height="33" style="height:33px;">Antibody</td>
			<td>BD Biosciences</td>
			<td>552878 (RRID:AB_394507)</td>
			<td>NK1.1 (clone PK136)</td>
		</tr>
		<tr height="33">
			<td height="33" style="height:33px;">Antibody</td>
			<td>eBioscience</td>
			<td>11-0041-85 (RRID:AB_464893)</td>
			<td>CD4 (clone GK1.5)</td>
		</tr>
		<tr height="33">
			<td height="33" style="height:33px;">DAPI&#160;</td>
			<td>Roche</td>
			<td>10236276001</td>
			<td style="width:279px;">4,6-diamidino-2-phenylindole</td>
		</tr>
		<tr height="33">
			<td height="33" style="height:33px;">Flow cytometry&#160;</td>
			<td>BD Biosciences</td>
			<td>Aria II or III&#160;</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="33">
			<td height="33" style="height:33px;">Imaging chamber</td>
			<td>Tomocube, Inc.</td>
			<td>TomoDish</td>
			<td style="width:279px;"></td>
		</tr>
		<tr height="33">
			<td height="33" style="height:33px;">Holotomography</td>
			<td>Tomocube, Inc.</td>
			<td>HT-1H</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="33">
			<td height="33" style="height:33px;">Holotomography imaging software</td>
			<td>Tomocube, Inc.</td>
			<td>TomoStudio</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="33">
			<td height="33" style="height:33px;">Image professing software</td>
			<td>MathWorks</td>
			<td>Matlab R2017b</td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

label-free identification of lymphocyte subtypes using three-dimensional quantitative phase imaging and machine learning

يصف لنا هنا بروتوكولا لتحديد الأنواع الفرعية اللمفاويات باستخدام تصوير المرحلة الكمية وآله التعلم خالية من التسمية. تحديد أنواع فرعية اللمفاويات مهم لدراسة علم المناعة، فضلا عن تشخيص وعلاج الأمراض المختلفة. حاليا، تعتمد الأساليب القياسية لتصنيف أنواع اللمفاويات على وسم البروتينات الغشاء محددة عن طريق التفاعلات ضد مستضد. ومع ذلك، هذه التقنيات وصفها تحمل المخاطر المحتملة لتغيير الوظائف الخلوية. البروتوكول هو موضح هنا يتغلب على هذه التحديات عن طريق استغلال التناقضات البصرية الجوهرية تقاس بتصوير ثلاثي الأبعاد الكمية المرحلة وخوارزميه آلة تعلم. قياس الانكسار 3D (RI) توموجرامس من الخلايا الليمفاوية معلومات كمية عن مورفولوجيا 3D وتعمل الخلايا الفردية. ثم يتم تحليل البارامترات الفيزيائية المستخرجة من توموجرامس ري 3D قياس كمي مع خوارزمية تعلم جهاز، مما يتيح تحديد أنواع اللمفاويات على مستوى خلية واحدة خالية من التسمية. قياس توموجرامس ري 3D من الخلايا اللمفية CD4 + T ب و CD8 + T، والتعرف على أنواع الخلايا مع أكثر من 80% الدقة. في هذا البروتوكول، يصف لنا الخطوات التفصيلية لعزل الخلايا اللمفاوية، وتصوير ثلاثي الأبعاد الكمية المرحلة، وآله التعلم لتحديد أنواع اللمفاويات.

الرقم 1 يبين عملية تخطيطية للبروتوكول بأكملها. استخدام الإجراء المعروضة هنا، ونحن عزل ب (n = 149)، خلايا CD4 + T (n = 95)، و CD8 + T (n = 112) لمفاوية. للحصول على معلومات المرحلة والسعة في زوايا مختلفة من الإضاءة، قيست الهولوغرام 2D متعددة لكل اللمفاويات بتغيير زاوية الإض...

Watch this Scientific Journal Video about Label-Free Identification of Lymphocyte Subtypes Using Three-Dimensional Quantitative Phase Imaging and Machine Learning at JoVE.com

Label-Free Identification of Lymphocyte Subtypes Using Three-Dimensional Quantitative Phase Imaging and Machine Learning

يمكننا وصف بروتوكول لتحديد الأنواع الفرعية اللمفاويات باستخدام تصوير المرحلة الكمية وخوارزميه تعلم آلة خالية من التسمية. قياسات توموجرامس 3D الانكسار من الخلايا الليمفاوية يقدم معلومات ثلاثية الأبعاد المورفولوجية والبيوكيميائية للخلايا الفردية، التي ثم يتم تحليل خوارزمية التعلم الآلي للتعرف على أنواع الخلايا.

تحديد أنواع فرعية اللمفاويات باستخدام التصوير ثلاثي الأبعاد الكمية المرحلة خالية من التسمية وآله التعلم

We describe here a protocol for the label-free identification of lymphocyte subtypes using quantitative phase imaging and machine learning. Identification ...

توفر هذه الطريقة بديلاً عن وضع العلامات الفلورية التقليدية وإجراء تحليل قياس الخلايا المتدفق، والذي يستغرق وقتاً طويلاً، ومكلفاً، ويتحمل خطر تغيير الوظيفة الخلوية للعينات. الميزة الرئيسية لهذه التقنية هي التصوير المقطعي لمؤشر الانكسار ثلاثي الأبعاد والتعلم الآلي هي طرق خالية من التسمية والكمية التي تمكن من تحديد الخلايا اللمفاوية بسرعة ودقة. الآثار المترتبة على هذه التقنية تمتد نحو علاج سرطان الدم وأمراض المناعة الذاتية كما يمكن تحديد الخلايا الليمفاوية تكون حاسمة لتشخيص المرض وتطبيق العلاج المناسب.على الرغم من أن هذه الطريقة يمكن أن توفر نظرة ثاقبة في مجموعات الخلايا اللمفاوية، فإنه يمكن أيضا أن تطبق على تحليل الخلايا الأخرى ذات الاهتمام، بما في ذلك البكتيريا. إن البرهان المرئي على تقنية التصوير الكمي ثلاثي الأبعاد أمر بالغ الأهمية، لأنه يسهل تعليمًا واضحًا بكيفية تنفيذ هذه التقنية ويمكن أن يوفر رؤية ثاقبة لتطبيقاتها. تبدأ بجمع كل مجموعة فرعية اللمفاوية عن طريق فرز الخلايا المفلورة المنشطة.للتصوير الأمثل، قم بتخفيف كل عينة خلية إلى تركيز 180 خلية لكل ميكرولتر من متوسط RPMI، وحقن ببطء 120 ميكرولترات من العينة المخففة الأولى في غرفة التصوير. بعد التأكد من عدم وجود فقاعات داخل الغرفة، ضع قطرة من الماء المقطر على العدسة الموضوعية لمجهر المرحلة الكمية ثلاثية الأبعاد، ووضع غرفة التصوير على مرحلة الترجمة من المجهر. ضبط المرحلة بحيث محاذاة العينة مع العدسة الهدف، وانقر التركيز والسطح في علامة التبويب معايرة من منظور المجهر من برنامج التصوير لضبط المواضع المحورية من العدسات الهدف والمكثف، على التوالي.انقر على الوضع التلقائي لمحاذاة العدسات الهدف والمكثف. لتحسين المحاذاة، افتح وضع المسح الضوئي وضبط العدسات يدويًا لمحاذاة نمط جهاز micromirror الرقمي إلى المركز. ثم، العودة إلى الوضع العادي وضبط مرحلة الترجمة لتحديد موقع خلية في مجال العرض.ضبط موضع محوري من عدسة الهدف للعثور على مستوى التنسيق حتى عينة الحدود تصور في الشاشة غير مرئية تقريبا. من المهم ضبط تماما تركيز الخلية لتوليد أفضل 3DRI tomogram. إذا لم يتم التقاط الصورة بشكل صحيح، سيتم إضعاف إعادة الإعمار ثلاثية الأبعاد، مما يؤدي إلى تخطيط صوت صاخب.اضبط مرحلة الترجمة للعثور على موقع بدون خلية وانقر على معايرة لقياس صور ثلاثية الأبعاد 2D متعددة بزوايا إضاءة مختلفة. ضبط مرحلة الترجمة لتحديد موقع خلية في مركز مجال الرؤية. وتحت علامة تبويب الاكتساب، سم العينة التي يتم تصويرها.انقر فوق لقطة ثلاثية الأبعاد لقياس الصور المجسمة للخلايا باستخدام نفس زوايا الإضاءة كما في الصور الثلاثية الأبعاد 2D التي تم قياسها فقط. عندما تظهر البيانات المكتسبة في لوحة إدارة البيانات، انقر بزر الماوس الأيمن فوق البيانات وانقر فوق Process لإعادة بناء مخطط بياني لمؤشر انكسار ثلاثي الأبعاد من الصور الثلاثية الأبعاد ثنائية الأبعاد باستخدام خوارزمية التصوير المقطعي للفك الذي تم تنفيذه في برنامج التصوير. بعد التصوير، في لوحة إدارة البيانات، انقر بزر الماوس الأيمن فوق البيانات وانقر فوق فتح لتصور البيانات.انقر فوق مركز الخلية لإعادة موضعه وانقر فوق مخطط RI على لوحة إدارة البيانات. في علامة التبويب الإعداد المسبق انقر فوق تحميل وانقر نقراً مزدوجاً فوق lymphocyte. xml، وهي دالة نقل محددة مسبقاً مقدمة من برنامج التصوير لتصور المخطط الصوتي وفقاً لتوزيعات 3DRI.قم بتمرير الماوس للتكبير وسحب الخلية لتدويرها في أي اتجاه. للحصول على كمية المورفولوجية والبيوكيميائية ميزة استخراج مكان جميع البيانات اللتوميغرافية في مجلد واحد وتقسيم أنواع الخلايا داخل المجلدات الفرعية الفردية في المجلد الرئيسي. بعد ذلك، افتح ملف استخراج الميزة التكميلية في برنامج التصوير المناسب وحرّر الخط 14 لتعيين مجلد الرسم البياني الذي سيتم استخراج البيانات منه.تحرير سطر 15 لتعيين المجلد الذي يتم استخراج بيانات الميزة حفظ وتنفيذ التعليمات البرمجية. لكل مخطط بياني في مجموعة البيانات، سيحسب الرمز مساحة السطح، وحجم الخلية، والزخرفة، وكثافة البروتين، والكتلة الجافة لكل عتبة مؤشر انكسار. للتعلم تحت إشراف وتحديد استخدام خوارزمية تقسيم عشوائي بسيط في MATLAB لتقسيم عشوائيا البيانات ميزة المستخرجة في تدريب منفصل واختبار مجموعة المجلدات.افتح ملف التدريب التكميلي وحرّل سطر 14 لتعيين مجلد مجموعة التدريب، والخط 16 لتعيين المجلد لحفظ المصنف المدرب، والخط 17 لتعيين اسم ملف للمصنف. ثم تنفيذ التعليمات البرمجية. باستخدام الميزات المحددة لمجموعة التدريب، سوف رمز تدريب مصنف مع خوارزمية جار K أقرب وحفظ المصنف في المجلد المعين.بعد ذلك، افتح ملف الاختبار التكميلي ثلاثة، وحرّر الخطوط من 14 إلى 15 لتعيين المصنف المدرب الذي سيتم اختباره والخط 17 لتعيين مجموعة الاختبار المدربة. ثم تنفيذ التعليمات البرمجية. سيتعرف المصنف على أنواع الخلايا من الخلايا اللمفاوية الفردية في مجموعة الاختبار.هنا ممثل 3D المقدمة إلى اروموجرامات معامل الانكسار من الخلايا الليمفاوية B، CD4 الخلايا اللمفاوية T إيجابية، وD8 الخلايا الليمفاوية T إيجابية مع أنظمة ألوان مختلفة، يتم تعيين وفقا لقيم معامل الانكسار المعين عن طريق برامج التصوير. من قيم معامل الانكسار يمكن حساب الخصائص التشكلية والبيوكيميائية. في هذه التجربة كانت دقة تصنيف الخلايا اللمفاوية T و B 93.15٪ و 89.81٪ لحالات التدريب والاختبار على التوالي.تم تصنيف الخلايا الليمفاوية T إيجابية CD4 وD8 إيجابية إحصائيا، وكانت دقة 87.41٪ و 84.38٪ لمجموعات التدريب والاختبار على التوالي. وأخيرا، كانت دقة مصنف نوع الخلية المتعددة الطبقات 80.65 في المائة و 75.93 في المائة لمراحل التدريب والاختبار على التوالي. إن جودة وعدد الصور ضرورية لنجاح هذه التقنية.كلما كانت جودة الصورة أفضل وكلما ارتفع حجم البيانات ، كلما كانت دقة التعرف أفضل. يمكن استخدام التعلم العميق لتحليل البيانات المعقدة للويموغرامات بشكل كامل ، مما يعزز أداء تحديد الهوية بشكل كبير. وعلاوة على ذلك، يمكن استخدام التصوير الطوري والطور الكمي ثلاثي الأبعاد للتحقيق في مسار الأدوار الفسيولوجية للخلايا اللمفاوية المحددة.بعد تطورها مهدت هذه التقنية الطريق للباحثين في مجالات بيولوجيا الخلايا والطب الحيوي لاستكشاف أمراض محددة ذات أهمية داخل الكائنات الحية المختلفة. والواقع أن أخصائيي المناعة على وجه الخصوص قد يستفيدون من استخدام هذه التكنولوجيا الجديدة لتحديد السكان الذين يهمهم الأمر.

Research

JoVE Journal

Immunology and Infection

Detection of Human Leukocyte Antigen Biomarkers in Breast Cancer Utilizing Label-free Biosensor Technology

الكشف عن خلايا الدم البيضاء الإنسان مستضد المؤشرات الحيوية في سرطان الثدي الاستفادة تسمية خالية جهاز الاستشعار البيولوجي تقنية

According to the American Cancer Society, more than 200,000 women will be diagnosed with invasive breast cancer each year and approximately 40,000 will ...

High-throughput Quantitative Real-time RT-PCR Assay for Determining Expression Profiles of Types I and III Interferon Subtypes

عالية الإنتاجية الكمي في الوقت الحقيقي RT-PCR الفحص لتحديد ملامح التعبير من أنواع الأول والثالث الانترفيرون الأنواع الفرعية

Described in this report is a qRT-PCR assay for the analysis of seventeen human IFN subtypes in a 384-well plate format that incorporates highly specific ...

Detection of Trypanosoma brucei Variant Surface Glycoprotein Switching by Magnetic Activated Cell Sorting and Flow Cytometry

Detection of Trypanosoma brucei Variant Surface Glycoprotein Switching by Magnetic Activated Cell Sorting and Flow Cytometry

الكشف عن<em&gt; المثقبية البروسية</em&gt; التبديل البديل البروتين السكري السطح بواسطة المغناطيسي خلية المنشط فرز والتدفق الخلوي

Trypanosoma brucei, a protozoan parasite that causes both Human and Animal African Trypanosomiasis (known as sleeping sickness and nagana, respectively) ...

Non-invasive In Vivo Fluorescence Optical Imaging of Inflammatory MMP Activity Using an Activatable Fluorescent Imaging Agent

Non-invasive In Vivo Fluorescence Optical Imaging of Inflammatory MMP Activity Using an Activatable Fluorescent Imaging Agent

غير الغازية<em&gt; في فيفو</em&gt; الإسفار التصوير البصري من مب النشاط التهابات باستخدام عامل التصوير الفلورسنت أكتيفاتابل

This paper describes a non-invasive method for imaging matrix metalloproteinases (MMP)-activity by an activatable fluorescent probe, via in vivo ...

Murine Lymphocyte Labeling by 64Cu-Antibody Receptor Targeting for In Vivo Cell Trafficking by PET/CT

Murine Lymphocyte Labeling by 64Cu-Antibody Receptor Targeting for In Vivo  Cell Trafficking by PET/CT

الفئران اللمفاويات وسمها من قبل<sup&gt; 64</sup&gt; النحاس والأجسام المضادة مستقبلات استهداف ل<em&gt; في فيفو</em&gt; الاتجار خلية بواسطة PET / ط م

This protocol illustrates the production of 64Cu and the chelator conjugation/radiolabeling of a monoclonal antibody (mAb) followed by murine lymphocyte ...

Qualitative and Quantitative Analysis of the Immune Synapse in the Human System Using Imaging Flow Cytometry

تحليل نوعي وكمي المشبك محصنة في النظام البشري باستخدام التصوير التدفق الخلوي

The immune synapse is the area of communication between T cells and antigen-presenting cells (APCs). T cells polarize surface receptors and proteins ...

Analysis of Lymphocyte Extravasation Using an In Vitro Model of the Human Blood-brain Barrier

Analysis of Lymphocyte Extravasation Using an In Vitro Model of the Human Blood-brain Barrier

تحليل الخلايا الليمفاوية التسرب باستخدام<em&gt; في المختبر</em&gt; نموذج من الدم في الدماغ الإنسان الحاجز

Lymphocyte extravasation into the central nervous system (CNS) is critical for immune surveillance. Disease-related alterations of lymphocyte ...

Light-sheet Microscopy for Three-dimensional Visualization of Human Immune Cells

النور-ورقة الفحص المجهري للتصور ثلاثي الأبعاد للخلايا المناعية البشرية

In vivo, activation, proliferation, and function of immune cells all occur in a three-dimensional (3D) environment, for instance in lymph nodes or ...

Label-free Neutrophil Enrichment from Patient-derived Airway Secretion Using Closed-loop Inertial Microfluidics

تخصيب خالية من تسمية العَدلات من إفراز مجرى الهواء المستمدة من المريض استخدام حلقة مغلقة ميكروفلويديكس القصور الذاتي

Airway secretions contain a large number of immune-related cells, e.g., neutrophils, macrophages, and lymphocytes, which can be used as a major resource ...

Real-time Imaging and Quantification of Fungal Biofilm Development Using a Two-Phase Recirculating Flow System

التصوير في الوقت الحقيقي والتحديد الكمي للتنمية بيوفيلم الفطرية باستخدام نظام تدفق دائرية ذات مرحلتين

In oropharyngeal candidiasis, members of the genus Candida must adhere to and grow on the oral mucosal surface while under the effects of salivary flow. ...