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Cell DIVE超多標組織成像分析系統
Cell DIVE超多標組織成像分析系統是一種經驗證的系統，盡可能保證組織完整度的前提下，通過循環染色成像（染色-成像-漂白）的方法，在單細胞層級對單個組織樣本的100多種生物標志物進行成像與分析，從而提供蛋白層面定性和定量的結果。該系統包含：370+經驗證的抗體資源庫、對組織樣品盡可能保護的可定制化設計的染色方案，設計精密的成像系統，和簡單易用的采集和分析軟件。
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Cell DIVE工作流程
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方案特點
zhuanli的循環染色成像技術，可在保證組織完整度的前提下，實現一張切片100+生物標志物進行定性和定量分析。
全流程采用商業化的試劑耗材，極大節省成本。
開放性、開源性，可根據實驗目的靈活設計實驗方案。
兼容性，可兼容已經驗證過的抗體。
下游搭配Aivia分析軟件，識別、圈選與分割感興趣的細胞或區域，進行細胞計數、表型分析、空間距離分析等。
小鼠中腦冠狀切片；
13個biomarker成像：Beta-Tubulin，CNPase，FUS，HUD，IBA1，LC3A，MAP2，GFAP，Vimentin，SMA，NEUN，SORLA，DAPI；
同一張胰腺癌切片上的3組生物標記物成像（27個Biomarker成像，DAPI作為核定位）
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科研成果發表（部分）
1.Deep learning-based automated pipeline for blood vessel detection and distribution analysis in multiplexed prostate cancer images. Karageorgos GM, Cho S, McDonough E, Chadwick C, et al. Front. Bioinform. (2024)
2.A single cell atlas of frozen shoulder capsule identifies features associated with inflammatory fibrosis resolution. Ng,M.T.H.,Borst, R.Gacaferi, H. et al. Nat Commun (2024).
3.3D reconstruction of skin and spatial mapping of immune cell density, vascular distance and effects of sun exposure and aging. Ghose, S., Ju, Y., McDonough, E. et al. Commun Biol (2023).
STELLARIS白激光共聚焦平臺
STELLARIS 是一款創新設計的激光共聚焦成像系統，它通過整合白光激光（WLL）、聲光分光器（AOBS），Power HyD 檢測器，及熒光壽命模塊TauSense大大地增強了熒光成像的靈活性和質量。
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技術原理
(A)11色微珠(名義直徑0.8微米)樣本的原始圖像，以及(B)使用STELLARIS集成的染料分離工具獲得的圖像。AF 405(藍色),AF 532(灰色),AF 594(橙色),AF 750(青色)，AF 488(淺綠色),AF 555(黃色),AF 647(洋紅色),AF 790(紅色),AF 514(綠色),AF 568(紫色),AF700(淺黃色)。
白激光：隨著生物研究對同時觀察多重事件的需求日增，傳統共聚焦顯微技術在多色標記實驗中面臨光譜重疊引起的限制。STELLARIS 白激光的高度可調性能夠精確匹配樣本染料的光譜特性，優化了多色實驗的清晰度與精確度，可以通過單次成像實現11色，并且沒有串色的干擾，突破傳統固定激光器在多色成像上的限制。
熒光壽命：傳統熒光成像受限于熒光類型和光譜范圍，而STELLARIS共聚焦平臺可升級熒光壽命技術，通過記錄分子在激發態停留的平均時間，來區分微環境中不同的組成部分。熒光壽命與熒光物質的自身結構和所處的微環境（如極性、粘度等）有關，而與激發光強度、熒光團濃度等因素無關，是一種非常好的技術來探究腫瘤微環境中的pH值、離子濃度等。通過結合熒光壽命的維度，幫助科研工作者產生更多的新洞見。
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方案特點
激發光譜自由，譜線連續可調，適用各種染料。
來自整個光譜的單一激發譜線，譜線間快速切換。
無串色干擾，多標記一次成像。
通過熒光壽命，分離激發光譜重疊的標記。
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應用案例
基于熒光壽命的活體NE-115細胞多色成像。
肌動蛋白:LifeAct-mNeonGreen(左圖:黃色,右圖:紅色);線粒體:MitoTracker Green(左圖:黃色,右圖:綠色);細胞核:NUC Red(左圖:灰色，右圖:藍色);和微管蛋白:SiR-tubulin(左圖:灰色,右圖:洋紅色)。
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科研成果發表（部分）
1.LRRK2 is required for CD38-mediated NAADP-Ca(2+) signaling and the downstream activation of TFEB (transcription factor EB) inimmune cells. Nabar NR, Heijjer CN, Shi CS, Hwang IY, Ganesan S, Karlsson MCI, Kehrl JH. Autophagy. (2022)
2.Phosphatidic acid suppresses autophagy through competitive inhibition by binding GAPC (glyceraldehyde-3-phosphate dehydrogenase)and PGK (phosphoglycerate kinase) proteins. Guan B, Jiang YT, Lin DL, Lin WH, Xue HW. Autophagy. (2022)
3.Molecular sensors reveal the mechano-chemical response of Phytophthora infestans walls and membranes to mechanical andchemical stress. Michels L, Bronkhorst J, Kasteel M, de Jong D, Albada B, Ketelaar T, Govers F, Sprakel J. Cell Surf. (2022)
4.PICASSO allows ultra-multiplexed uorescence imaging of spatially overlapping proteins without reference spectra measurements.Seo, J., et al., Nat. Comm., (2022).
5.IBEX: A versatile multiplex optical imaging approach for deep phenotyping and spatial analysis of cells in complex tissues. Radtke, A.J. et al., PNAS. (2020).
LMD激光顯微切割系統
激光顯微切割（Laser Microdissection，LMD）是一種適用于精確制備樣品的技術。在許多研究領域，它是獲得純凈的、單一的后續實驗起始材料的先決條件。在基因組學、轉錄組學、蛋白質組學、代謝組學、微陣列、二代測序、生物芯片等領域中，需要使用這項高精度技術以進行有意義的分析。
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LMD技術流程
第一步
界定觀察與切割區域
第二步
棱鏡沿著設定的界限精確地引導激光束
第三步
借助重力來采集切割物
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方案特點
重力收集，無污染無接觸的收集方式。
激光束移動，切割精度高(0.07um)，滿足高倍物鏡下切割要求如單細胞，甚至染色體切割。
高通量收集，適配96/384/1536孔等不同通量的多孔板，保證單細胞收集高效又便捷。
基于正置顯微鏡，從THUNDER高分辨率成像到精確收集，可以在同一臺THUNDER-LMD一體機實現，減少組織轉移的風險。
聯用Aivia分析軟件，識別與圈選感興趣的細胞或區域。
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實驗流程（深度視覺蛋白質組學）
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