بروتوكول SIVQ-LCM لالصك ArcturusXT
Summary
SIVQ-LCM هو نهج المبتكرة التي يسخر خوارزمية الكمبيوتر، مكانيا ثابتة ناقل تكميم (SIVQ)، لدفع التقاط الليزر تسليخ مجهري (LCM) العملية. سير العمل SIVQ-LCM يحسن كثيرا من سرعة ودقة تسليخ مجهري، مع تطبيقات في كل من البحوث والمرافق الصحية.
Abstract
SIVQ-LCM هو منهجية جديدة بأتمتة ويبسط عملية تشريح الليزر التي تعتمد على المستخدم أكثر تقليدية. انها تهدف الى خلق المتقدمة، تخصيص بسرعة منصة تكنولوجيا تشريح الليزر. في هذا التقرير، ونحن تصف التكامل بين برامج تحليل الصور الثابتة مكانيا ناقل تكميم (SIVQ) على الصك ArcturusXT. يحتوي على نظام ArcturusXT كلا من الأشعة تحت الحمراء (IR) والأشعة فوق البنفسجية (UV) ليزر، مما يسمح للخلية معينة أو تشريح منطقة واسعة. الهدف الرئيسي هو تحسين السرعة والدقة، واستنساخ تشريح الليزر لزيادة الإنتاجية عينة. هذا النهج رواية يسهل تسليخ مجهري كل من الحيوانات والأنسجة البشرية في مجال البحوث وسير العمل السريري.
Introduction
وضعت أصلا في منتصف 1990s، التقاط الليزر تسليخ مجهري (LCM) تمكن المستخدم من التقاط أدق خلايا معينة أو المناطق الخلوية من قسم الأنسجة النسيجية عن طريق التصور المجهرية 1، 2. العديد من الدراسات المقارنة بين التحليل الجزيئي للLCM مقابل الورطات الأنسجة توضيح قيمة الأسلوب 3-12. بالإضافة إلى ذلك، هناك ثلاثة منشورات بروتوكول الفيديو على التكنولوجيا المتوفرة للعرض 13، 14. ومع ذلك، على الرغم من قيمته ثبت، ويمكن أن تكون مملة LCM وشاقة عندما يكون الهدف من الفائدة هو السكان الخلية المتفرقة في قسم الأنسجة غير المتجانسة، أو عندما يطلب أعداد كبيرة من الخلايا للتطبيقات المصب محددة مثل البروتينات. العبء الملقى على عاتق المشغل الإنسان أدت بنا إلى وضع نهج تشريح شبه الآلي للLCM من خلال الجمع بين قوية خوارزمية تحليل الصور لتوجيه عملية LCM 15.
<ع الطبقة = "jove_content"> وبالتعاون مع جامعة ميتشيغان، مختبرنا في المعاهد الوطنية للصحة مددت وضعت سابقا وذكرت ثابتة مكانيا ناقلات تكميم (SIVQ) خوارزمية بطريقة تسمح لها شبه أتمتة عملية الاختيار الأنسجة الذاتية لل تسترشد تسليخ مجهري، وبالتالي إتاحة أداة مع الطبيب الشرعي أو عالم الحياة في الاعتبار. ثابتة مكانيا ناقلات تكميم (SIVQ) هو خوارزمية التي تسمح للمستخدم ببساطة "فوق" على ميزة النسيجية التي تهم إنشاء عصابة ناقلات (ميزة صورة أصلية) التي يمكن استخدامها للبحث في صورة النسيجية بأكمله، وضبط عتبة الإحصائية حسب الحاجة 16-21. خريطة الحرارة الناتجة يعرض نوعية المباريات إلى ميزة الصورة الأصلية الأولية ويتم تحويلها لاحقا إلى لون واحد (الأحمر) خريطة الشرح التي يمكن استيرادها إلى الصك LCM. ثم يتم استخدام البرنامج الاختيار الآلي، AutoScanXT، لرسم خريطة مقرهاعلى الشرح SIVQ في توجيه القبض على الخلايا المستهدفة من عينة الأنسجة. يصف بروتوكول مفصلة أدناه تنفيذ SIVQ في سير العمل تسليخ مجهري.Protocol
Representative Results
Discussion
نقدم بروتوكول لتطبيق SIVQ-LCM إلى microdissect الخلايا الظهارية immunostained من FFPE أنسجة الثدي البشري. استخدام خوارزمية تحليل الصور، مثل SIVQ، يقلل من كمية التدريب العملي على الوقت اللازم لعملية تسليخ مجهري. هذا يمثل تقدما مهما محتملا للحقل منذ وقت مشغل والجهد هو عادة الحد من معدل خط…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
وأيد هذه الدراسة في جزء من برنامج بحوث جماعية من المعاهد الوطنية للصحة، والمعهد الوطني للسرطان، ومركز أبحاث السرطان.
Materials
| Positive Charged Glass Slides | Thermo Scientific | 4951Plus-001 | |
| Xylenes, ACS reagent, ≥98.5% xylenes + ethylbenzene basis | Sigma Aldrich | 247642 | CAUTION: PLEASE USE PROPER SAFETY PROCEDURES. |
| Ethyl Alcohol, U.S.P. 200 Proof, Anhydrous | The Warner-Graham Company | 6.505E+12 | CAUTION: PLEASE USE PROPER SAFETY PROCEDURES. |
| Arcturus CapSure Macro LCM Caps | Life Technologies | LCM0211 | |
| ArcturusXT Laser Microdissection Instrument | Life Technologies | ARCTURUSXT | |
| AutoScanXT Software | Life Technologies | An optional image analysis program for the ArcturusXT Laser Microdissection Device. This is software is required for SIVQ-LCM. | |
| Spatially Invariant Vector Quantization (SIVQ) | University of Michigan | This tool suite is publicly available for academic collaborations. For access to the SIVQ algorithm, please contact Dr. Ulysses Balis [Ulysses@med.umich.edu] |
References
- Bonner, R. F., et al. Laser capture microdissection: molecular analysis of tissue. Science. 278, 1481-1483 (1997).
- Emmert-Buck, M. R., et al. Laser capture microdissection. Science. 274, 998-1001 (1996).
- Edwards, R. A. Laser capture microdissection of mammalian tissue. J Vis Exp. (8), (2007).
- El-Serag, H. B., et al. Gene expression in Barrett’s esophagus: laser capture versus whole tissue. Scandinavian journal of gastroenterology. 44, 787-795 (2009).
- Espina, V., et al. Laser-capture microdissection. Nature. 1, 586-603 (2006).
- Harrell, J. C., Dye, W. W., Harvell, D. M., Sartorius, C. A., Horwitz, K. B. Contaminating cells alter gene signatures in whole organ versus laser capture microdissected tumors: a comparison of experimental breast cancers and their lymph node metastases. Clinical & experimental metastasis. 25, 81-88 (2008).
- Rodriguez-Canales, J., et al. Optimal molecular profiling of tissue and tissue components: defining the best processing and microdissection methods for biomedical applications. Methods in molecular biology. 980, 61-120 (2013).
- Silvestri, A., et al. Protein pathway biomarker analysis of human cancer reveals requirement for upfront cellular-enrichment processing. Laboratory investigation; a journal of technical methods and pathology. 90, 787-796 (2010).
- Eberle, F. C., et al. Immunoguided laser assisted microdissection techniques for DNA methylation analysis of archival tissue specimens. The Journal of molecular diagnostics : JMD. 12, 394-401 (2010).
- Kim, H. K., et al. Distinctions in gastric cancer gene expression signatures derived from laser capture microdissection versus histologic macrodissection. BMC medical genomics. 4, 48 (2011).
- Klee, E. W., et al. Impact of sample acquisition and linear amplification on gene expression profiling of lung adenocarcinoma: laser capture micro-dissection cell-sampling versus bulk tissue-sampling. BMC medical genomics. 2, 13 (2009).
- Zheng, J., Garg, S., Wang, J., Loose, D. S., Hauer-Jensen, M. Laser capture microdissected mucosa versus whole tissue specimens for assessment of radiation-induced dynamic molecular and pathway changes in the small intestine. PloS one. 8, e53711 (2013).
- Boone, D. R., Sell, S. L., Hellmich, H. L. Laser capture microdissection of enriched populations of neurons or single neurons for gene expression analysis after traumatic brain injury. J Vis Exp. (74), (2013).
- Iyer, E. P., Cox, D. N. Laser capture microdissection of Drosophila peripheral neurons. J Vis Exp. (39), (2010).
- Hipp, J., et al. SIVQ-aided laser capture microdissection: A tool for high-throughput expression profiling. Journal of pathology informatics. 2, 19 (2011).
- Hipp, J. D., Cheng, J. Y., Toner, M., Tompkins, R. G., Balis, U. J. Spatially Invariant Vector Quantization: A pattern matching algorithm for multiple classes of image subject matter including pathology. J Pathol Inform. 2, 13 (2011).
- Hipp, J., et al. Optimization of complex cancer morphology detection using the SIVQ pattern recognition algorithm. Anal Cell Pathol (Amst). , (2011).
- Hipp, J., et al. Integration of architectural and cytologic drive n image algorithms for prostate adenocarcinoma identification. Analytical cellular pathology. 35, 251-265 (2012).
- Hipp, J., et al. Automated area calculation of histopathologic features using SIVQ. Anal Cell Pathol (Amst. 34, (2011).
- Cheng, J., et al. Automated vector selection of SIVQ and parallel computing integration MATLAB: Innovations supporting large-scale and high-throughput image analysis studies. Journal of pathology. 2, 37 (2011).
- Roy Chowdhuri, S., et al. Semiautomated laser capture microdissection of lung adenocarcinoma cytology samples. Acta Cytol. 56, 622-631 (2012).
- Hipp, J., et al. Image Microarrays (IMA): Digital Pathology’s Missing Tool. Journal of pathology. 2, (2011).
- Hanson, J. C., et al. Expression microdissection adapted to commercial laser dissection instruments. Nature. 6, 457-467 (2011).
