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双擎驱动 洞见多维 | 基于CytoFLEX mosaic的40色全光谱免疫表型分析方案

点击次数:69 更新时间:2025-11-24
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星空电竞官网入口下载生命科学研究团队成功将40色全光谱流式细胞术应用于人外周血免疫细胞的深度表型分析,进一步拓展了高维流式在免疫研究中的应用边界。该方案基于经典OMIP-69[1,2]面板进行优化,结合CytoFLEX LX流式细胞分析仪和CytoFLEX mosaic 88光谱检测模块,实现了对CD4?/CD8? T细胞、调节性T细胞、B细胞、NK细胞、树突状细胞等关键免疫群体的精准识别与功能分析。


实验采用专有的混合泊松算法,有效降低光谱重叠干扰,确保信号解析的精准度,实现了稳健的光谱解析,为复杂免疫图谱的构建提供了可靠工具。本研究证明了CytoFLEX mosaic在适配已发表panel方面的可靠性和灵活性,有助于快速、标准化地实施复杂的免疫表型分析,减少设置时间并最大限度地减少操作不一致性。




荧光染料选择与方案设计




本方案中选择的大多数荧光染料基于先前发表的OMIP-69中所使用的染料,进行的替换主要是由于抗体的可获得性。值得注意的是,我们加入了RealBlue?(荧光染料,这些染料在原始方案设计时不可用,用以替代性能稍差的荧光团。这些替换经过仔细选择,以在最小化对整体性能影响的前提下,保持方案的完整性(图1)。使用相似性指数(图2)对具有独特发射光谱的荧光染料进行了量化。相似性指数≤ 0.98的荧光染料对被认为足够独特,可以共同使用。


为确保荧光染料之间的兼容性,我们使用了复杂度指数,该指数测量了荧光染料之间的累积光谱干扰,同时考虑了溢出和自发荧光效应。较低的复杂度指数表明光谱重叠减少,解析数据的分辨率提高。最终方案的复杂度指数低至40.3。


荧光染料对中具有相似光谱的,如BB515/FITC、BV421/SuperBright436和Alexa Fluor 647/SparkNIR 685,被包含在方案中,并通过选择合适的标志物、调整抗体用量以及使用泊松混合解析算法来谨慎管理,以减少信号重叠。


选择ViaKrome 808进行活性评估是因为其独特的近红外光谱特征,这最大限度地减少了与其他荧光染料的干扰,使其与多色流式细胞术方案广泛兼容。


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图1:40种荧光染料的光谱特征。所有光谱均已归一化至峰值通道以便直接比较,并使用CytExpert for Spectral软件进行可视化


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图2:相似性指数。解析矩阵在设门于细胞的样本上制备,并用于解析40色多色样本。本方案中使用的选定荧光染料的相似性指数,其复杂度得分为40.3,使用CytExpert for Spectral软件生成




设门策略与数据分析




图3解释了如何使用手动设门来识别主要细胞群体。所有预期的细胞群和表型均被准确检测到。


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图3(上下滑动阅览):手动设门策略。用于识别主要免疫细胞亚群的设门策略通过箭头说明绘图之间的关系,并通过编号标签对应下面描述的人群。在排除双联体和碎片后,嗜碱性粒细胞(1)被鉴定为CD45?CD123?HLA-DR?。淋巴细胞和单核细胞(2)根据FSC-A和SSC-A特性设门。单核细胞(3)根据CD14和CD16表达进一步分为经典(CD14??CD16?)、中间(CD14??CD16?/low)和非经典(CD14?CD16?)亚群。从淋巴细胞门(2)中,区分出三个群体:CD3?TCRγδ?、CD3?TCRγδ?和CD3?TCRγδ?(4)。CD3?TCRγδ?亚群(5)根据CD45RA和CCR7表达进一步表征。CD3?TCRγδ?群体被分为CD3?CD56?(NK T样)和CD3?CD56?亚群(6),并使用CD2和CD8表达对NK T样细胞进行额外分类(7)。从CD3?TCRγδ?门中,鉴定出CD4?、CD8?、CD4?CD8?和CD4?CD8? T细胞(8)。调节性T细胞(Tregs)从CD4?群体中通过CD127low和CD25high表达设门,并使用CD39和CD45RA进一步表征(9)。使用CCR7、CD45RA、CD27和CD28定义CD4?和CD8? T细胞的记忆和效应亚群(10, 11)。B细胞在CD3?TCRγδ?群体中被鉴定为CD19?和/或CD20?(12)。它们被进一步分类为IgD?CD27?(初始B细胞)、IgD?CD27?(未转换记忆B细胞)和IgD?CD27?亚群。IgD?CD27?群体根据CD20表达细分为浆母细胞和IgD?记忆B细胞,并在记忆区室内评估了IgG和IgM表达(13)。自然杀伤(NK)细胞被定义为CD3?TCRγδ?HLA-DR?,并分类为早期(CD56??CD16?)、成熟(CD56?CD16?)和终末(CD56?CD16?)亚群(14)。树突状细胞(DCs, 15)被鉴定为CD3?CD19?CD56?CD14?HLA-DR?,并进一步分离为浆细胞样树突状细胞(CD123?)和经典树突状细胞(CD11c?)。CD11c? DCs进一步分为CD16?和CD16?亚群,然后使用CD1c和CD141表达进行分类。最后,固有淋巴样细胞(ILCs, 16)被定义为CD3?CD19?CD20?CD14?CD123?CD127?,并根据CD2和CD4表达进一步分亚群。所有呈现的数据均来自一个有代表性的健康供体。


图4显示了通过优化活/死染色前的洗涤条件改善CXCR3和CXCR5染色。


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图4(上下滑动阅览):通过优化活/死染色前的洗涤条件改善CXCR3和CXCR5染色。顶行(A–F):裂解的血样用PBS洗涤,然后用ViaKrome 808染色进行活/死鉴别,随后用含1% FBS的PBS洗涤进行荧光标志物染色。图B和图C分别显示CXCR5和CXCR3的单染对照。图D显示在无蛋白缓冲液中用ViaKrome单染的活/死细胞;图E显示CD3?CD4? T细胞,图F显示多色样本中CXCR5和CXCR3表达降低。底行(G-L):在ViaKrome染色前,细胞用含1% FBS的PBS洗涤,这恢复了CXCR5和CXCR3的表达并改善了细胞回收率。图H和图I显示CXCR5和CXCR3的单染对照,图J显示在存在1% FBS的情况下单染ViaKrome 808,区分活细胞和死细胞的能力没有降低,图K显示CD3?CD4? T细胞,图L显示多色样本中恢复的CXCR5和CXCR3表达。注意:测试了多个变量,包括不同批次和货号的ViaKrome染料、CXCR5和CXCR3抗体以及FBS。然而,关键的改进是在ViaKrome染色前使用1% FBS洗涤观察到的。


为了分析复杂的免疫谱数据,我们采用了Cytobank分析平台上降维和聚类算法的分析流程。fcs文件使用混合泊松解析算法进行预处理,然后上传到Cytobank平台云端进行分析。


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图5:使用t-SNE-CUDA降维进行基于机器学习的血细胞分析。A) 每个图谱按单个标志物通道着色,颜色强度标尺(显示在每个图的右侧)代表相应标志物的相对表达水平。 B) 密度图提供了六名供体中观察到的独特模式的可视化表示。


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图6:FlowSOM聚类与手动设门群体的对比




结论




本研究成功对40色OMIP-69方案进行了精简与优化,使其适用于高通量免疫表型分析,能够全面解析主要免疫细胞亚群。数据采集在配备CytoFLEX mosaic 88光谱检测模块的CytoFLEX LX流式细胞仪上完成,该平台以其高分辨率和灵活性,实现了全光谱检测性能。通过混合泊松算法进行光谱解析,有效降低了发射光谱重叠带来的干扰,确保了信号的精准分离。实验结果表明,解析出的细胞群体与参考文献1高度一致,并通过设门策略成功验证了解析效果与表型识别的准确性。


为深入挖掘此高维数据集的价值,我们进一步应用了t-SNE(CUDA加速的)降维与FlowSOM无监督聚类功能。在Cytobank平台上,这些算法即便使用默认设置,也能实现与手动设门相媲美的免疫群体自动识别,提供了一种更客观、可扩展的分析方案。


综上所述,CytoFLEX mosaic光谱流式分析仪结合本分析流程,充分展现了其在高效实施复杂多色方案方面的强大能力,仅需最小化优化即可获得可靠数据


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参考文献

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[1] Park LM, Lannigan J, Jaimes MC. OMIP-069: Forty-color full spectru flow cytometry panel for deep immunophenotyping of major cell subsets in human peripheral blood. Cytometry A 2020;97:1044-51.

[2] Park LM, Lannigan J, Low Q, et al. OMIP-069 version 2: Update to the 40-color full spectrum flow cytometry panel for deep immunophenotyping of major cell subsets in human peripheral blood. Cytometry A 2024;105:791-9.



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