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SARS-CoV-2触发促纤维化巨噬细胞反应的诱导机理
作者：德尔塔 日期：2022-04-13
当前COVID-19新冠病毒肆虐全球并且不断产生突变毒株，目前尚未开发出针对COVID-19肺炎的有效疗法，给人类健康和世界经济造成巨大损失。COVID-19感染患者会出现致命的并发症，如重症肺炎、急性呼吸窘迫综合症（ARDS）、脓毒性休克、心律失常和急性心脏损伤等病症，COVID-19 引起的ARDS与长期呼吸衰竭和高死亡率有关，但肺损伤的机制基础仍未完全明确。 近日来自德国柏林柏林夏里特医学院等合作单位的研究人员在Cell杂志发表题为”SARS-CoV-2 infection triggers profibrotic macrophage responses and lung fibrosis”的研究论文，揭示了促纤维化巨噬细胞在ARDS患者肺纤维化中的作用机制和功能。 研究人员使用单细胞基因组学、免疫组织学和电子显微镜分析了两组COVID-19急性呼吸窘迫综合征患者的肺部免疫反应和肺部病理学差异，描述了在 COVID-19 ARDS 期间获得促纤维化转录表型的CD163单核细胞生成巨噬细胞的积累过程。 通过将mRNA水平及基于Phenoptics Opal多重蛋白检测分析数据整合，揭示了 COVID-19 相关巨噬细胞与特发性肺纤维化中鉴定的促纤维化巨噬细胞群之间的显著相似性，COVID-19 造成的ARDS 与肺纤维化的临床、影像学、组织病理学和超微结构特征显著相关。 将人的单核细胞感染 SARS-CoV-2病毒，而不是甲型流感病毒或病毒 RNA 类似物，足以在体外诱导产生类似的促纤维化表型。研究结果表明 SARS-CoV-2 触发促纤维化巨噬细胞的反应和纤维增殖性 ARDS有着显著相关性，这对于COVID-19的新型**方案开发具有重要意义。 为了进一步研究肺巨噬细胞群与纤维化反应的关联，研究人员分析了来自致命 COVID-19 患者的尸检肺组织样本。使用单细胞测序结合多色荧光分析，基于典型标记基因表达鉴定了 15 个不同的肺细胞群。作者发现巨噬细胞表型与周细胞、平滑肌细胞、成纤维细胞和肌成纤维细胞中描述的相似。成纤维细胞和肌成纤维细胞在 COVID-19 中显示出 ECM 蛋白编码基因的强烈上调，表明强烈的纤维化反应。进一步
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9色免疫荧光区分免疫表型，用于预测三阴性乳腺癌生存率的又一报道
作者：德尔塔 日期：2022-04-13
三阴乳腺癌(TNBC)缺乏表达雌激素受体(ER)、孕激素受体(PR),或人类表皮生长因子受体2 (HER2),占所有确诊乳腺癌的10-15%, 且预后差，5年内复发风险高。PD-L1是患者选择免疫**的重要生物标志物，TNBC肿瘤免疫微环境(TIME)中PD-L1表达细胞的详细空间特征可能会进一步加深我们对不同PD-L1+细胞表型的重要贡献，及其与结果关联的理解。 多重免疫荧光(mIF)代表了一种先进的检测方式，使用独特的光谱成像技术识别肿瘤免疫微环境的多标记免疫表型，为深入研究肿瘤微环境中的空间特征提供了可能性。大量转化医学研究者也对其方法学的可靠性和稳定性进行了验证，证实了多色免疫荧光和免疫组织化学(IHC)技术定量的一致性。[1,2] Yeong 等人[1]对比了使用传统IHC定量PD-L1表达和多色免疫荧光下PD-L1的定量一致性，证实了mIHC/IF同时检测和量化多个抗体克隆的PD-L1标记，并允许准确评估肿瘤和免疫细胞,是一种非常有前景的临床研究工具。 用mIHC/IF标记的TNBC组织切片的代表性图像 来自澳大利亚的Millar教授团队[3]进一步研究了TNBC患者中表达PD-L1的免疫细胞的表型，并确定它们与总生存期(OS)和乳腺癌特异性生存期(BCSS)的关系。研究中收集了来自悉尼圣乔治医院(n = 244)的TNBC患者样本进行了回顾性研究，使用基于Akoya Biosciences Vectra Polaris™平台的多重免疫荧光(mIF)技术评估CD3、CD8、CD20、CD68、PD-1、PD-L1、FOXP3和泛细胞角蛋白(pan-CK)及DAPI的9色荧光染色，使用InForm 软件进行了光谱拆分和样本自发荧光的去除，使用QuPath进行定量分析。 CD3、CD8、CD20、CD68、PD-1、PD-L1、FOXP3、泛细胞角蛋白(pan-CK)和DAPI的9色染色和HE的对比。 9色免疫荧光的详细染色方案 统计分析显示对比整体群体，在接受化疗的病人 (HR 0.56, 95% CI 0.33–0.95, p = 0.030)中，高CD68+ PD-L1+基质细胞计数与改善预后相关。尤其是在乳腺癌特异性生存期的预测上，可以显著提供仅使用PD-L1单一数据预测的准确性(HR 0.47, 95% CI 0.25–0.88
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基于多重免疫荧光(mIF)技术的空间表型特征用以开发新一代生物标志物
作者：德尔塔 日期：2022-04-13
越来越多的研究表明，基于多重免疫荧光(mIF)技术的空间表型特征正在用以开发新一代生物标志物，它使用多重抗体面板在完整组织样本中通过所处环境中的功能和状态来描述肿瘤和免疫细胞的特征。不同的细胞密度模式和相互作用构成的细胞间肿瘤微环境中(TME)已被证明可以对疾病结果和免疫**反应高度预测。 在《空间表型特征：表征实体肿瘤和预测免疫**反应的新型生物标志物》白皮书中介绍了基于mIF的空间表型特征作为新一代生物标志物发现的案例，意义和价值。 目前，只有少数经FDA批准的生物标志物鉴定的患者对PD-1/PD-L1检查点抑制剂**表现出阳性反应，而且，并不是所有测试结果呈阴性的人最后都表现很差。这种不确定性使得本可以受益的患者无法得到**，增加了**无效的癌症护理成本，阻碍了下一代免疫疗法的发展。 基于多重免疫荧光(mIF)的技术的空间表型特征，是新一代病理工作流程，可生成有关癌症样本的定量和可重复的见解，具有预测价值和临床洞见方面的潜在价值，可能在不久的将来进入常规临床实践中的标准工具。 设定新的预测值标准 空间表型的核心是一种被称为多重免疫荧光(mIF)的技术，这是新一代病理工作流程，可生成有关癌症样本的定量和可重复的见解。Lu等人发表在《JAMA Oncology》上的一项多种诊断技术的meta分析显示，在预测谁将对PD-1/PD-L1免疫**产生反应方面，mIF比目前广泛使用的技术PD-L1 IHC、基于下一代测序的肿瘤突变负荷(TMB)和基因表达谱(GEP)具有更高的预测价值。 mIF：揭示PD-1/PD-L1阻断反应的新见解 多项研究表明，使用基于mIF的平台检测PD-L1表达，可以获得更量化、更准确的结果，提高预测能力。此外，mIF允许与其他标记物同时检测PD-L1表达，从而产生比单独使用每个标记物更高的预测值。 Vanhersecke等人在一项对11种不同肿瘤类型的泛癌研究中证明了这一点，其中PD-L1表达分析与三级淋巴结构(TLS)和CD8+淋巴细胞密度的测量配对。使用结合CD4、CD8、CD20、CD21和CD23的mIF分析来
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超多重免疫荧光技术推动肿瘤微环境精准研究
作者：德尔塔 日期：2022-04-13
肿瘤微环境（tumor microenvironment, 简称TME）, 主要由肿瘤细胞，及其周围的免疫和炎症细胞，肿瘤相关的成纤维细胞，这些细胞和附近的间质组织，微血管, 以及各种细胞因子和趋化因子构成一个复杂的综合系统。 肿瘤微环境是肿瘤赖以生存的环境。肿瘤细胞在生长过程中需通过血管供应养分。肿瘤浸润免疫细胞可能具有抗肿瘤或促肿瘤功能，这两类细胞在肿瘤进展的不同阶段扮演着不同的角色。抗肿瘤免疫细胞主要由效应性T细胞、自然杀伤(NK)细胞、树突状细胞(DC)、M1极化的巨噬细胞和N1极化的中性粒细胞组成，可直接发挥杀伤肿瘤细胞的作用。而促肿瘤免疫细胞，主要由调节性T细胞(Tregs)和髓源性抑制细胞(MDSCs)组成，通过抑制免疫系统促进肿瘤生长。成纤维细胞作为肿瘤微环境中数量最丰富的一类细胞，是肿瘤微环境的重要组成成分，它不仅可维持肿瘤微环境的架构，还可为肿瘤供应养分。 在肿瘤微环境研究中，对肿瘤组织的组织结构，肿瘤细胞和各种免疫细胞相关标记物的研究，有助于我们更精准的了解肿瘤微环境的构成。但是既往的免疫组化，传统免疫荧光等技术能够在同一张组织切片中标记的靶标分子十分有限，不能够在组织原位上对大量肿瘤细胞和免疫细胞的标记物进行分析，而连续切片可能导致细胞空间异位，不能很好的观察肿瘤微环境中各种细胞之间的空间位置关系。 今年《Frontiers in Immunology》上发表的一篇方法学文章，详述了利用CODEX技术，对肿瘤微环境中的免疫调节相关蛋白进行超多重免疫标记和组织成像，实现了对8个皮肤T细胞淋巴瘤（cutaneous T cell lymphoma，简称CTCL)患者样本的56种标记物染色。 这56个标记物包含结构标记，肿瘤标记，免疫细胞标记，反应有功能的细胞的增殖状态标记和免疫调节相关标记物。下图展示了在一个组织芯片上56个标记物中的7个重要标记物的表达情况。其中，研究人员使用cytokeratin标记上皮细胞，cytokeratin标记基质层，CD31标记血管细胞，Ki-67标记细胞增殖状态，CD3标记T细
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表面计量学简介-原理、方法与应用
作者：德尔塔 日期：2022-04-13
表面计量学简介 本报告简要讨论了几种常用于评估表面形貌（也称表面结构或表面光洁度）的重要计量方法和标准定义。随着纳米技术、薄涂层以及电路和装置小型化的出现，表面计量学已经成为一个极其重要的科学和工程领域。其从微米级和亚微米级特征的角度研究表面形貌的精确、代表性表征。这些特征构成了表面的波纹度、粗糙度和层次。形貌在确定许多现代技术、组件、部件和产品（例如电机、涂层、电子设备等）所用材料的机械、热、光学和电气性能方面起着至关重要的作用。 作者 · James DeRose , Ph.D. 1 · James DeRose，博士1 · Albert S. Laforet , M.S. 1 · Albert S. Laforet，理科硕士1 · David R. Barbero , PhD · David R. Barbero，博士 · 1 Leica Microsystems 主题和标签 表面计量学 质量保证 · 金相学 · 计量学 · 质量保证 · 扫描电子显微镜（SEM） · 表面计量学 什么是表面计量学？它为什么有用？ 表面计量学是测量表面的特征（规则图案、不规则性、粗糙度、波纹度、关键尺寸等）。表面形貌（也称为表面纹理或光洁度）在很大程度上决定了其机械和物理性质，例如摩擦、粘附、氧化、导热性和导电性等。形貌对于先进技术和设备（高级涂层、轴承、热、光学和电子/半导体装置）所用的材料很重要。例如，较大的表面粗糙度通常会增加两个接触部件之间的摩擦力。部件之间的摩擦力变大会导致更快的磨损和更短的寿命。半导体表面微小不规则性的形成可引起电荷局部化和非均匀电学性质。 由于氧化、表面张力、污染或加工，表面区域的性能通常而与主体区域不同，表面区域可大致定义为材料表层的前100个原子层。例如，机械或化学抛光或蚀刻等材料制备方法会导致表面缺陷和粗糙。由于用于制备表面的大多数工艺（机械或化学）会导致缺陷和不规则性，因此需要计量仪器和方法来评估表面形貌，并确定其对设备性质（包括性能、可靠性和使用寿命）的影响。 表面计量学方法用于检查和测量表面不同长度尺度和空间频率的
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Phenoptics助力人胚胎骨髓血细胞和免疫细胞形成机制研究
作者：德尔塔 日期：2022-04-13
Nature 亮点 近日，来自英国剑桥大学、牛津大学及纽卡斯尔大学等单位的研究人员对产前人胚胎骨髓中的血液系统和免疫系统如何发育进行了首次多组学深入分析，发现在短短几周时间里许多血细胞和免疫细胞类型均产生于发育中的骨髓组织，包括阻止细菌感染的关键性白细胞。该研究结果以标题"Blood and immune development in human fetal bone marrow and Down syndrome"在线发表于2021年9月29日的顶级学术期刊《Nature》。 血细胞有一定的寿命，红细胞的寿命平均约120天，白细胞的寿命为数天、数周或数年。血细胞不断地衰老和死亡，由新生的血细胞不断补充，使外周血循环中血细胞数量和质量保持动态平衡，这一过程称为造血。 根据胚胎发育过程中造血中心的转移，可把出生前的造血相继分为3个阶段：卵黄囊造血期，肝造血期和骨髓造血期，从胚胎后期至生后终身，骨髓成为人体最大的造血器官，约占体重的4％－6％，但是目前尚不清楚骨髓中的造血过程是如何持续进行的，在人类出生后的一生中产生的血细胞和免疫细胞如何发挥功能仍是未解之谜。 来自英国剑桥大学、牛津大学及纽卡斯尔大学等单位的研究人员对产前人胚胎骨髓中的血液系统和免疫系统如何发育进行了首次多组学深入分析，发现在短短几周时间里许多血细胞和免疫细胞类型均产生于发育中的骨髓组织，包括阻止细菌感染的关键性白细胞。 这项研究是人类细胞图谱(Human Cell Atlas, HCA)计划的一部分，旨在绘制人体的每一种细胞类型，以改变我们对健康、感染和疾病的认识，为血液系统和免疫系统在骨髓中如何发育的重要参考。人类的血液系统和免疫系统通常能保护我们免受感染和疾病的侵袭，但它们偶尔也会出错导致免疫缺陷和恶性肿瘤，比如白血病即是白细胞功能异常的恶性疾病，如何探究背后的生物学机制尤为重要。 研究中作者使用了单细胞多组学联合分析的技术思路，包括Phenoptics多重免疫荧光分析，流式细胞分析，单细胞基因测序等工具全方位的展示了骨髓造血
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空间表型分析探索滤泡性淋巴瘤早期临床失败的潜在机制
作者：德尔塔 日期：2022-04-13
滤泡性淋巴瘤(Follicular lymphoma, FL)是最常见的惰性非霍奇金淋巴瘤，在临床上存在明显的异质性。一些患者可能进展为早期淋巴瘤或转化为侵袭性淋巴瘤，通常为弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)，预后较差。滤泡淋巴瘤国际预后指数(FLIPI)，可用于评估患者风险和预测预后，但不能预测区分哪些患者无法达到EFS12/EFS24（12个月或24个月内无发病症状），即早期失败。目前为止，尚未找到生物标志物可以辅助预测患者是否可以实现EFS12/EFS24。 基于肿瘤微环境在癌症**中的重要作用，梅奥诊以及来自美国、意大利、法国中心研究团队提出肿瘤微环境中细胞的表型和分布可以预测早期失败，并且将这些数据整合到临床预后模型中可以改善滤泡性淋巴瘤患者的风险分层的假设。为此，研究人员结合CyTOF和CODEX技术对肿瘤内免疫表型进行描绘和鉴别，发现滤泡内CD4表达的缺乏可以预测滤泡性淋巴瘤的早期失败，结合FLIPI系统可以提高高危患者的识别。 研究中共评估了496名患者，通过组织芯片对样本中的CD4、CD8、FOXP3、CD32b、CD14、CD68、CD70、SIRP-α、TIM3、PD-1和PD-L1进行的检测。先单独评估免疫组化检查结果的预后价值，然后再联合FLIPI进行评估，证实了滤泡内CD4 +表达的缺乏是滤泡性淋巴瘤的独立预后因素。 滤泡内CD4 +表达的缺乏是滤泡性淋巴瘤的独立预后因素 研究团队进一步使用了CODEX 和CyTOF技术。从生物学验证的角度，对患者的肿瘤免疫表型特征和空间定位进行了分析。获得CODEX实验数据后，结合机器学习算法对单细胞进行识别，同时标记每个蛋白标志物的表达强度和空间定位。通过无监督聚类，鉴定出14个细胞亚群，包括12个免疫细胞群，一个血管细胞群和一个未定义的细胞群。 鉴别出细胞表型后，使用T-SNE进行降维数据可视化。结合免疫荧光图像发现，CD3+ CD8+ T细胞大多位于滤泡外；CD3+ CD4+ CD45RO+ 记忆性T细胞主要集中在滤泡内，CD3+ CD4+ CD45RO- 非记忆性T细胞则在滤泡外聚集。 为了更深入地了解肿瘤细胞
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HistoOne病理学服务推动转化和临床研究
作者：德尔塔 日期：2022-04-13
HistoOne AB是一家位于瑞典乌普萨拉的新兴病理学服务提供商，它在原位分析技术方面拥有广泛的经验。最近他们的第一份科学出版物描述了通过使用Akoya Biosciences的Phenoptics解决方案之一Vectra Polaris成像系统对2732名患者的16种实体瘤的肿瘤间质部分进行了客观量化。我们采访了HistoOne AB的主要负责人和创始人Artur Mezheyeuski博士，了解更多关于这个新组织的信息，以及它为推进实验和转化研究提供的病理学服务。 Q：你们提供哪些病理学服务，这些服务是如何支持研究人员的实验或临床研究的？ A：HistoOne是一家成立于2020年的新公司，我们已经组建了一个国际病理学家团队，专门为研究团体和公司提供专业援助。我们提供专业的染色解释、评估和定量，考虑到组织复杂性和个别研究项目的具体需求。我们同时提供图像管理(例如，去除假象、坏死、无关区域等)和质量控制，作为进一步图像分析的做准备。我们的支持实际上超越了传统的病理学专业知识，还包括图像分析，特别关注多重免疫组化或免疫荧光和空间分析。 目前，我们正在建立一个完整的染色管线作为服务。我们的目标是为客户提供一个完整的解决方案，可以将他们的想法转化为数据，包括从多重免疫组化或免疫荧光染色到扫描、图像分析、数据生成和解释的每一个步骤。 Artur Mezheyeuski博士 “通过多重多重免疫组化或免疫荧光，研究人员现在有了一种工具，可以同时分析多个标记物的共表达。” Q：为什么多重免疫组化或免疫荧光是免疫病理学的重要工具？ A：我认为有几个重要方面。通过多重免疫组化或免疫荧光，研究人员现在有了一种工具，可以同时分析多个标记物的共表达。这对于正确识别不同表型、不同功能、不同激活状态的细胞亚群具有重要意义。例如，在我们最近的研究中，只有通过两种巨噬细胞标记物的共表达，我们才能确定在五种肿瘤类型中具有高预测能力的特定巨噬细胞亚群。 另一个重要方面是应用空间分析的可能性。随着单细胞测序作为分子生物学工具的
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空间分析与单细胞RNA测序结合构建人类乳腺的单细胞空间多组学图谱
作者：德尔塔 日期：2022-04-13
人类细胞图谱的任务是创建所有人类细胞的综合参考地图，以描述和定义健康和疾病的细胞基础。 来自加州大学欧文分校生物化学助理教授Kai Kessenbrock博士，是人类乳腺细胞图谱项目的联合首席研究员，其项目旨在用单细胞和空间分辨率绘制人类乳腺组织中存在的所有细胞类型和状态。 来了解下他的团队是如何将空间分析与单细胞RNA测序结合起来构建人类乳腺的空间分辨率单细胞多组学图谱的。 图片来自Kessenbrock博士演讲报告 每个细胞都不是一座孤岛 细胞被嵌入一个复杂的三维微环境中，由细胞外基质和其他类型的细胞组成，可能与感兴趣的细胞形成紧密的细胞间相互作用。乳腺上皮系统由嵌入乳腺内富含脂肪组织的导管上皮网络组成。该系统包含几个不同的感兴趣的区域，包括小叶单位、结缔组织、导管和脂肪组织。 Kessenbrock博士的实验室正在研究不同阶段的乳腺组织，包括正常稳态、早期肿瘤发生、免疫细胞受到肿瘤微环境的抑制、肿瘤细胞开始转移的癌症免疫。 单细胞水平分析使我们能够识别和描述以前未被发现的不同的细胞群。 该团队此前使用了大量分析工具，包括Western blot、定量PCR和大量RNA测序。这些方法可以分析数万到数百万个细胞，但提供的细胞群体的平均值可能会错过细胞群子集中的底层细胞状态。Kessenbrock博士强调，单细胞水平分析使其能够识别和描述以前未被发现的不同细胞群。 他的目标不仅是在单个细胞水平上描述每个细胞类型，而且还要了解它们在组织中的位置。他们使用的策略包括分离细胞和进行单细胞RNA测序，以观察细胞在组织中的维持方式。然而，该团队也对了解组织内局部维持的间充质细胞类型的谱系感兴趣。 构建人类乳腺的空间分辨率单细胞多组学图谱 Kessenbrock博士指出，在人类个体的生命周期中，从青春期到怀孕、哺乳期、更年期，乳房都要经历相当剧烈的重建。这是非常明显的组织重组阶段。因此，密切关注每一个被剖析的样本是很重要的。该项目的最终目标是建立一个更
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间充质干细胞的成脂诱导分化实操指南
作者：德尔塔 日期：2022-04-13
在大多数干细胞实验研究中，诱导分化成骨细胞、脂肪细胞、软骨细胞已经成为鉴定其分化潜能的金标准。 上期我们分享了成骨诱导分化的操作（点这里回顾），本期轮到成脂诱导分化操作啦！ 成脂诱导分化 脂肪组织由脂肪细胞组成，对保持能量和代谢平衡非常重要。脂肪组织有两种，一种为白色脂肪组织（WAT），主要分布在皮下和内脏，内脏白色脂肪与肥胖、病理验证和胰岛素抵抗相关，皮下白色脂肪则可提高葡萄糖耐受性；另一种为棕色脂肪组织（BAT），主要呈离散状分布在脊椎旁、锁骨和肾上腺，功能是产热。这两种脂肪组织有相同的分化特征，都是由间充质干细胞分化而来。 体外诱导成脂分化的鉴定 1.检测成脂诱导后细胞的胞浆中的油滴（脂肪滴）。脂肪滴经油红O染色后在显微镜下呈现显著的红色，未分化细胞则无明显颜色。通过统计各样品中成脂分化细胞的百分比来对成脂分化强弱加以表征对比。 2.MSC成脂分化后有明显的成脂特征性基因表达，如LPL、PPARγ等。可使用RT-PCR通过对相关基因表达量的测量，对比不同实验组别的成脂分化差异。 OriCell®人脂肪间充质干细胞成脂诱导分化油红O染色效果 OriCell®小鼠脂肪间充质干细胞成脂诱导分化油红O染色效果 OriCell®小鼠骨髓间充质干细胞成脂诱导分化油红O染色效果 实操走起 01 所需材料 1. OriCell® 间充质干细胞成脂诱导分化试剂盒（套装内A、B液成分含基础培养基、优级胎牛血清、成脂诱导添加物；油红O染色液、明胶） 2. OriCell® Phosphate-Buffered Saline (1×PBS)（货号：PBS-10001） 02 诱导分化操作步骤 （注：A、B液配置方法详见产品说明书） 1.加1mL 0.1%明胶到六孔板中，摇匀，使其能均匀覆盖各孔底面。 2. 将铺有0.1%明胶的六孔板放置在超净台或CO2培养箱至少30min。 3. 30min后吸去明胶即可用于接种细胞，或等待六孔板晾干再接种。 4. 将待诱导的间充质干细胞按照 2×104cells/cm2的细胞密度接种于六孔板中，每孔加入2mL普通完全培养基。 5.
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缺氧条件下HIF-1α在辐射敏感性和辐射诱导旁观者效应中的作用
作者：德尔塔 日期：2022-04-13
文章题目：The Roles of HIF-1α in Radiosensitivity and Radiation-Induced Bystander Effects Under Hypoxia 缺氧条件下HIF-1α在辐射敏感性和辐射诱导旁观者效应中的作用 文章出处：Front Cell Dev Biol, 2021, 9: 637454. 复旦大学放射医学研究所，上海 工作站使用情况：Invivo2 400 使用气体浓度：低氧（0.1% O2） 摘要：辐射诱导的旁观者效应(RIBE)可能对放射**有潜在影响，然而低氧肿瘤细胞的放射生物学影响和潜在机制仍有待确定。使用两种人类肿瘤细胞系，肝癌HepG2 细胞和胶质母细胞瘤T98G 细胞进行实验，研究发现，在常氧和低氧条件下，在未照射的旁观者细胞（旁观者细胞与经x 光照射的细胞共培养或用从经x 光照射的细胞中收获的条件培养基处理）中观察到微核形成增加和细胞存活率降低；低氧肿瘤细胞的放射敏感性低于常氧细胞，在低氧条件下旁观者细胞诱发的微核率与常氧条件下测得的相似，表明RIBE 在低氧细胞整体放射损伤中更显著。当低氧细胞在照射前和照射过程中用二甲基亚砜(一种活性氧清除剂)或氨基胍(一种一氧化氮合酶抑制剂)处理时，旁观者效应部分减弱。此外，当仅用siRNA HIF-1α预处理低氧旁细胞时，RIBE 稍有降低，但如果用siRNA HIF-1α处理受照射细胞，低氧RIBE 显著降低。此外，缺氧诱导因子-1α的表达可与其他下游效应分子如葡萄糖转运蛋白1 (GLUT-1)、血管内皮生长因子(VEGF)和碳酸酐酶(CA9)在低氧辐照细胞中的表达相关。然而，来自辐射细胞的条件培养基降低了旁观者细胞中HIF-1α的表达。目前的结果表明，在低氧条件下，辐照的 HepG2 和T98G 细胞通过增加HIF-1α的表达降低放射敏感性，并通过降低HIF-1α的表达和调节其下游靶基因在辐照细胞和旁观者细胞中诱导旁观者效应。 FIGURE 2 | Micronucleus induction in non-irradiated bystander cells of HepG2 and T98G under hypoxic and normoxic conditions. The bystander cells were either co-cultured with irradiated conspecific cells
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通过%Occupied&%Pass Filter散点图优化NovaSeq6000和iSeq100上样浓度
作者：德尔塔 日期：2022-04-13
NovaSeq™6000和iSeq™ 100测序平台使用的是有一定数量纳米孔的patterned flowcell，文库在孔中进行簇生成。正是由于这一特点，当比较同一测序平台的测序结果时，不同批次测序之间的原始簇密度是相同的。为了优化NovaSeq™ 6000和iSeq™100测序平台的上样浓度，可以通过Sequencing Analysis View™ (SAV)软件绘制% Occupied和% Pass Filter的散点图来确定测序时上样浓度属于过低、最佳，还是过高。 若要查看“% Occupied”数据，NovaSeq™6000需要SAV版本在v2.4.5以上，iSeq™ 100则需要SAV 版本在v2.4.7以上。SAV安装程序可以从 Sequencing Analysis Viewer Support 页面下载：https://support.illumina.com/sequencing/sequencing_software/sequencing_analysis_viewer_sav.html 关于如何创建% Occupied和% Pass Filter散点图的视频教程可以在这里找到 ↓↓↓↓ 注:% Occupied这一指标不适用于Illumina其他测序平台的数据。 绘制% Occupied和% Pass Filter的散点图 01 将运行数据加载到SAV中，并选择Imaging选项卡： 02 从工具栏中选择散点图绘图工具，弹出一个绘图窗口 03 在窗口右侧的Data选项卡中，“X Values”选择“% Occupied”，“Y Values”选择“% Pass Filter”。散点图将自动生成。 评估散点图 上样浓度过低： 从图的左下到右上，点落在一条斜率为正的直线上，% Occupied和% Pass Filter的变化幅度较大。 最佳上样浓度: 在散点图中，点聚集为一堆具有正斜率的点，% Occupied和% Pass Filter的变化幅度较小。 上样浓度过高: 点有一些轻微的负斜率、接近垂直，并且% Occupied高达90以上， % Pass Filter的变化幅度较大。 如果散点图显示上样浓度过低或者过高，则需要分别提高或降低上样浓度，以达到最佳上样浓度。如果散点图显示的是最佳上样浓度，那么在未来测序时类似大小的同一类型的文库可继续使用此上样浓度。 扫描二维码查看参考技术文档：Cluster Optimization Overview Guide
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冻干玫瑰花制作实验原理、流程及具体步骤
作者：德尔塔 日期：2022-04-13
情人节还在送花束吗?来看看这些精美绝伦的鲜花礼盒吧～ 你是我温暖的手套，冰冷的啤酒，带着阳光味道的衬衫，日复一日的美梦。 这里荒芜一片寸草不生，你来了，在这走了一遭，奇迹般万物开始生长，这地方叫我的心。 近几年，随着科技的发展出现了冻干技术，冻干技术凭借其它干燥方法无法比拟的优点，越来越受到人们的青睐，目前已经广泛应用于医药、生物制品、食品、活性物质等各大领域，其应用规模还在不断快速扩大，真空冷冻干燥必将成为21世纪的重要应用技术。 听起来如此高大上的冻干技术，是如何冻干玫瑰花的呢?下面来跟小编一起看看玫瑰花的冻干过程。 【新芝学堂】冻干玫瑰花实验流程： 准备新鲜的玫瑰花，用新芝双频DTS系列/扫频DTY系列超声波清洗机预洗娇艳欲滴的玫瑰花 把玫瑰花放入新芝超声波清洗机网篮中进行自然晾干 将花取出放入新芝冻干机SCIENTZ-50F/A中进行冻干 冻干结束，将花取出 外形 冻干玫瑰，外观不干裂，不收缩，保持玫瑰原有的外形。 冻干玫瑰前后对比图，基本保持原有外形 色泽 冻干玫瑰花，色泽艳丽。 香味 冻干技术只单纯的去除水分，保留了玫瑰本身95%以上的营养。就像把玫瑰浓缩了一样，因此，冻干墨红玫瑰的味道比烘干保存的玫瑰更加浓郁馨香。 营养成份 冻干的玫瑰花，其组织结构、营养成分基本不变，特别是生理活性成分保留率高。 采用冻干技术保存的玫瑰花不易褪色、香味不会消失、花形完整无损，营养保存较高。 冷冻干燥的基本过程： 从冻干的基本概念，到发展历史。从预冻、一次干燥、二次干燥以及其他辅助步骤，我们来详细了解下。 1、冷冻干燥 冷冻干燥也叫冻干，是一个干燥过程，湿的产品先被冷冻成固体，随后通过将其暴露在低的水分分压下，溶剂直接通过升华变为气相，整个过程不经过液相。 2、冻干过程(原理) 3、冻干过
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巨噬细胞RAW264.7培养经验分享
作者：德尔塔 日期：2022-04-13
巨噬细胞属免疫细胞，是研究细胞吞噬、细胞免疫和分子免疫学的重要对象，RAW264.7（小鼠单核巨噬细胞白血病细胞）就是科学实验中常用到的细胞系，其来源为雄性Abelson鼠科白血病病毒诱导的肿瘤。RAW264.7培养有许多注意事项，在培养过程中容易出现细胞形态改变（长出伪足）、消化困难、生长缓慢等问题。由于细胞的生长状态对实验数据是存在较大影响的，所以今天就来和大家分享一下RAW264.7细胞培养的经验。 一、细胞的形态与特点 RAW264.7细胞一般为圆形或椭圆形，小而透亮。因为其具有较强的吞噬能力，并在吞噬抗原后释放趋化因子，促使细胞分化出伪足，粘附攀爬能力也因此增强。若细胞吞噬抗原过多、培养环境恶劣就会促使细胞呈现出梭形、长梭形，镜下观察就会发现细胞形态变为梭形且面积变大，不再是具有细长伪足的类圆形小细胞。这也是出现消化困难的一个主要原因。 二、培养注意事项 1、由于RAW264.7细胞易有不同形态，传代时就会发现形态变为梭形的细胞很难消化下来，轻敲培养皿细胞不会脱落，用力吹打又容易对细胞产生较大损伤，因此要尽量避免细胞发生形态改变。即在接种细胞时保持一个适中的传代密度，避免其向终末细胞分化，因为一旦细胞发生分化变为长形是无法恢复的，这是培养RAW264.7细胞时最需要注意的问题。 2、RAW264.7细胞喜欢连片生长，正常状态下应该是一小片一小片的分布在培养皿中，片片之间不相连接，等到长到更多更密的时才会连成大片，但同时也会叠加成层，容易出现部分细胞飘起无法贴壁的问题。所以，要关注好细胞的汇合程度，控制好细胞的生长速度，不能等到叠加成层时才去传代。 3、RAW264.7细胞传代后贴壁时间较短，半小时左右绝大部分细胞就能够贴下去，刚贴壁时细胞呈圆形，折光度很好，镜下观察如小珍珠状一个个地散落于培养皿中。生长一段时间后，部分细胞会变成类似四角形，伸出伪足之类的。这个时候就是在提醒你注意传代了，此时无论汇合度如何都需要进行传代了，因为形
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基于多传感器系统和超像素分类的麦穗图像分割技术对谷粒产量的研究
作者：德尔塔 日期：2022-04-13
Plant Phenomics | 基于多传感器系统和超像素分类的麦穗图像分割 谷粒产量是育种家们最关心的性状之一，能够直接体现小麦育种过程中的经济价值。除此以外，随着传感器技术的发展和计算机算力的提高，在整个生育期内以非破坏性方式从冠层中提取大量数据有了实现的可能，从而为使用其他判定标准（如辐射利用效率等）改进品种选择的流程奠定了技术基础。目前，已有相关研究对田间高分辨率图像获取和多传感器系统的应用做出有益尝试。 近日，Plant Phenomics在线发表了题为Wheat Ear Segmentation Based on a Multisensor System and Superpixel Classification的研究论文。 小麦穗数与最终的谷粒产量息息相关，且一些病害（如赤霉病等）仅在麦穗上发作。因此，对麦穗的自动化分割测量穗密度或针对不同器官分别提取相关植物性状的重要步骤，也是小麦图像分析中的关键一环，且由于麦穗间的重叠以及发育阶段、品种或光照条件的不同，此项工作具有相当大的挑战性。 基于卷积神经网络（CNN）的深度学习是目前最先进的计算机视觉分析工具之一，在RGB图像中的麦穗计数任务中有着良好的表现。但是，CNN需要大量的数据集和时间来完成训练，且其底层过程难以被解释，在实际的部署中还需要较为繁琐的步骤。为了规避CNN的缺点，已有很多研究提出了其他用于麦穗检测和计数的方法，但它们的数据的时间跨度往往不大，在分割性能方面也缺乏充分的评估。 为了解决上述痛点，该文章旨在提出一种简单快速、可训练的方法，代替CNN用于抽穗到成熟期小麦穗部图像的分割（Figure 1）：利用RGB和多光谱相机采集的数据，提取其中的超像素特征并分类。该文使用了不同施肥水平下的两个品种，采集从抽穗到成熟期间的图像，训练了三个分类器。其中，效果**的分类器为支持向量机（SVM），达到了94%的分类准确率（Figure 4）。然而，仅通过超像素分类精度难以充分评估像素级分割的实际效果。因此，作者提出了另一种评估方法来评价整个工作流
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