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新手福利——流式细胞仪数据采集与分析

2020-12-23 17:32 作者:艾美捷  | 我要投稿

一、数据采集及显示

将前向散射光检测器、侧向散射光检测器及荧光检测器收集的光信号转换成电压脉冲后,再通过模数转换器转换成为计算机能够储存处理的数字信号。流式细胞仪的数据以FSC标准格式存储,该标准由“分析细胞学协会”制定。根据FSC标准,数据存储格式应包括三个文件:样本获取文件,数据设置文件和数据分析结果。

数据采集存储完毕后,细胞亚群可以几种不同格式显示。单参数如FSC或FITC(FL1)可使用直方图,横轴表示荧光通道,纵轴表示在该通道内收集到的细胞数量(如图1)。处在同一通道的每一细胞符合该通道的信号值,而且具有相同的信号密度。通道右侧信号的荧光强度明显高于左侧,越靠右侧荧光亮度越强。双参数可在二维散点图中同时显示,X轴显示通道1(FL1),Y轴显示通道2(FL2)。三维图通过X,Y,Z三个轴分别显示每个通道的细胞量(如图1)。

 

图1 流式数据分析图

 

二、设门

通过设门的方法可以定义细胞亚群的区域(如图2)。如,血样本是混合细胞群,如果想单独分析淋巴球细胞,可根据FSC或细胞大小,在FSC,SSC的散点图中设门,其数据结果只反映淋巴细胞亚群的荧光特性。

 

图2 全血样本中淋巴细胞亚群的数据分析图

 

三、细胞亚群的数据分析

门内细胞亚群的数据结果可在随后的图中显示。我们可以通过单参数直方图,二维点图和三维图来分析结果。单参数直方图可定位边界,二维点图可设置象限标志。如果需要,还可以建立数据统计表以输出结果。

直方图可直观的显示单个参数的细胞数量。阴性对照用于决定直方图中单参数的左右边界(如图3)。

 

图3 阴性对照峰M1(NORM001)和CD3 FITC阳性峰(NORM002)

 

图4 直方图统计结果

图4的统计结果表明,整个事件共记录了6000个细胞,门内淋巴细胞2891个。其中M1(阴性)细胞为619个,M2(CD3阳性)细胞为2272个。淋巴细胞亚群CD3阳性百分含量的统计结果为,M2:Gated = 2272/2891 = 78.59%

二维散点图以双参数显示结果,每个点表示一个或多个细胞。图5左图为阴性对照图,用于设定阴性对照边界,将全图划分为四个象限,以区分阴性细胞、单阳性细胞及双阳性细胞。左下象限(Lower left,LL)为双阴性细胞,左上象限(Upper left,UL)为Y轴阳性细胞(CD19 PE),右下象限(Lower right,LR)为X轴阳性细胞(CD3 FITC),右上象限(Upper right,UR)为双阳性细胞(CD19+/CD3+)。

 

图5 阴性对照组(NORM001)和CD3 FITC/CD19 PE双染样本(NORM002) 

图6 二维散点图统计结果

 

如图6所示,淋巴细胞亚群双阳性细胞(CD19+/CD3+)的百分含量为:296/2839 = 10.43%

除了划定象限,分析细胞亚群散点图的另一个方法是划定区域,也就是设门,即在门中在设门。我们可以用不同形状的绘图工具定义所选区域(如图7);然后统计该区域内指定细胞亚群的百分含量。在图8中,R4门内为CD4+,CD3-的淋巴细胞亚群,其结果为:40/2866 = 1.40%

 

图7 CD3 FITC/CD4 PE双染样本分析图

 

 

图8 CD3 FITC/CD4 PE双染样本数据统计结果

 

这种门内设门的方法在分析不同的供体细胞时存在一个缺陷,因为如果事先定义好细胞亚群的区域或边界,在随后的文件中,下一个样本的细胞亚群位置会发生变化,这就需要操作者重新调整区域或边界位置。为避免这种情况的发生,可以采用一种称为集群分析(cluster analysis)的新方法。该方法的特点是会随着整个细胞亚群的移动而移动,自动变换区域或边界到相应的细胞亚群位置(如图9)。

 

 

图9 使用Attractors分析软件时二维点图的前后变化比较

 

四、流式细胞仪的其他数据分析

上面提到的这些分析方法通常适用于计算离散细胞群的百分含量,对于分析单克隆细胞株分子是否呈阳性并不适用。因为单克隆细胞株是单个细胞群,在大多数情况下,既不是100%阴性,也不是100%阳性,所以我们通过几何均值法和中位法统计细胞荧光密度和阳性率。如果样本的统计结果远远大于阴性对照组,那么我们认为其结果是阳性的,两者间的差异越大,说明细胞的表达越高,阳性率越高。如图10所示,左图为单细胞群的散射光信号,右图为阴性对照组和两种不同抗体染色样本的峰叠加图。每个峰的几何均值分别为2,5和20(从左至右)。

 

图10 单细胞株分析图

 

除检测阳性率,几何均值法和中位法还用于分子(接合子)定量分析。QuantiCALCTM软件就是使用中值法计算每个细胞的抗体结合位点数。如图11所示,Y轴上的圆圈代表从标准曲线获取的信息,用于计算每个细胞的接合点位数。

 

图11 QuantiCALC分析每个细胞的抗体结合位点数

 

此外,可以使用ModFit LTTM软件进行DNA定量分析。因为DNA峰(G0/G1期,S期和G2,M期)不是离散的,所以一般对曲线以下的面积进行积分,以得到每个细胞亚群的百分含量结果(如图12)。

 

 

图12 细胞周期的DNA直方图


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