肿瘤研究与分析
非肿瘤细胞中鉴定肿瘤(Discriminate tumor from non-tumor cells)
鉴定肿瘤实体、阶段分期(Characterize tumor entities and staging)
探索肿瘤亚群(Discover tumor subpopulations)
确定相关的生物分子(Identify relevant biomolecules)
患者te定药物筛选(Patient specific drug screening)
5、参数
5.1)BioRam光谱仪
激光器:波长785 nm的超灵敏激光器
通光效率大于30%
光谱范围: 100nm-3400nm,光谱分辨率:1cm-1
空间分辨率:横向0.5微米,纵向2微米
低波数:200 cm-1,100 cm-1,50 cm-1,10 cm-1供选择
软件:应用于PC或Mac的创新软件,自动化系统控制(包括电动显微镜激光控制快门联锁系统及配置的用户界面)
5.2)计算机及主机
CPU:1GHZ以上;内存:500MB 以上;硬盘 80G以上
6、系统组成:
6.1).带电动扫描的数字化倒置光学显微镜(带荧光、明场)
①电动扫描台:X / Y范围:110x70mm;分辨率>0.5微米,Z焦距范围:10毫米;位置噪音25纳米;速度可达25mm/秒
②LED合成器的明视场照明:波长:367、386、455、464、500、530、590、629纳米
③电动滤光块转换:位置数6
④彩色摄像机
⑤载片样品架
⑥35mm培养皿
⑦酶标板
⑧电动滤光块转换:位置数6
⑨激动物镜转换装置包括20倍和60长工作距离物镜
6.2). 温度控制切不受污染的活生物样品腔室
6.3).配备超灵敏CCD相机的光谱仪
①光谱仪:频率范围-100 - 3500波数。you化的785纳米波长激光
②1024x127像素安道尔DU401 A-BR-DD的CCD摄像头,26X26微米像素近红外深层you化消耗传感器,珀耳帖冷却至-80℃
6.4).拉曼激光器
TOPTICA激光DL DFB,785纳米波长,80毫瓦的输出功率,激光等级3B
6.5).显微镜和拉曼光谱仪的数字控制器
①显微镜、激光、光谱仪、CCD相机的系统控制器
②创新的硬件组件实现大的系统稳定性
③液晶显示器27“
④立于平台的图形用户界面(Mac或PC)
⑤适用生物医学数据采集软件
⑥自动数据采集和串口的测量
⑦胶粘剂样品测点,即使高精度搬迁样品重装
⑧可视化和示范的显微图像与相关的光谱数据
⑨显微镜图像数据存储和光谱数据的工程管理
6.6).CellTool生物医学增强的项目和数据处理软件
①光谱数据处理(平滑,缩放,基线校正和更多)
②数据集的处理和存储
③数据可视化
可选配置
系统可选配置 |
物镜(Objectives): |
20倍物镜:
Objective 20x: variable working distance 6,6 to 7,8 mm; numerical
aperture 0,45; cover glass correction from 0 to 2 mm
0,6; cover glass correction from 0 to 2 mm |
40倍物镜:
可变工作距离2mm、7m、4mm;数字孔径
Objektive 40x: variable working distance 2,7 to 4 mm; numerical aperture |
60倍物镜:
Objektive 60x: water immersion; working distance 1,5 mm; numerical
aperture 1,1; without cover glass correction; UV-and IR-suitable |
Vibration damped table:
震动阻尼台: |
hard rock table grounded (900cmx750cmx100cm)
With steel blue metal stand and rubber / air spring isolators
Maximal lifting capacity 380 kg; Resonance frequency: ca.5Hz vertical |
Fluorescence module
荧光模块 |
(including 3 filter sets for DAPI, FITC, TRITC)
(包括3过滤器套DAPI,FITC,TRITC) |
Heating Stage(加热台) |
with CO2 and O2 Incubator and computer regulated gas control CO2和O2孵化器和电脑调节气体控制 |
CellToolyou势及文献
CellTool应用微流控原理开发了定制的芯片和过滤系统,结合CellTool活体单细胞显微激光拉曼光谱分析的平台,通过微米级的微管道技术,可以用于分析及监测细胞对药物的反应,或研究干细胞的分化过程各种蛋白和其他分子的表达。此外,应用微流体技术结合单细胞显微激光拉曼光谱分析技术,可以一个接一个连续分析细胞的表面特征,这种技术未来应用前景非常广阔,其高通量的分析特征和高信息含量的表征过程明显超过了目前的流式细胞仪(荧光活化细胞分选原理)、MAC(磁激活的细胞分选原理)或免疫组化等技术,这种技术也为医生、药剂师和生物学家们提供了新的研究方法。未来微流体技术结合单细胞显微激光拉曼光谱分析技术在整合生物学、组织器官芯片、医学仿生体系与诊断、以及高通量药物评价等为对象的交叉学科研究中会有广阔的应用。
此外,CellTool目前还在开发te定的微流控过滤器,可以帮助分离和确认体外生长构建的组织中分析可能的生物污染物,比如细菌、真菌、孢子等,这些物质可以通过曼光谱可靠地检测到。所以CellTool系统未来在化学、物理、生物、医学、材料学和工程学等多个新兴学科领域中都可以用到。
CellTool微流控芯片示意图
微流体技术分离细胞的原理
文献
Maria Steinke , Roy Gross, Heike Walles, et al. An engineered 3D human airway mucosa model based on an SIS scaffold. Biomaterials,2014,35:7355-7362.
这个测试系统是通过模仿人体呼吸道黏膜的生理微环境,对人类呼吸道病原体感染进行了研究。这篇文章探讨人类专呼吸道病原体,如百日咳杆菌以及宿主在体外/体内生长的相互关系。通过组织工程的方法,将气道黏膜与人类支气管上皮细胞( HTEC )和成纤维细胞接种于支架上,形成临床实施的三维组织系统。分析了HTEC和Calu - 3拉曼光谱的差异,结果显示它们的差异集中在720 cm-1到1662 cm-1之间。结果表明HTEC不显示肿瘤te异性的特点。百日咳杆菌感染天然组织后会导致胞浆空泡、线粒体受损和上皮细胞破坏。
图 1 Calu-3 (A) 和hTEC (B) 在拉曼光谱仪上提取的明场图像。红色十字显示拉曼光谱所测量的细胞质位置;
(C) 主成分分析(PC1)上显示不同细胞类型te定的数据集合
(D) 说明了hTEC(红色) 和 Calu-3 (蓝色)典型拉曼光谱的对比,标示区域表明二者不同的波数区域,这也是导致二者主成分分析差异的原因。
参考文献
(1) Evaluierung der Raman SpeMroskopie f~r die marker- und zerst~rungsfreie Qualit~tskontrolle im Tissue Engineering. Steffen Koch (2010) Fraunhoferverlag ISBN: 978-3-8396-0112 9
{2) Nondestructive Identification of Individual Leukemia Cells by Laser Trapping Raman Spectroscopy. James W. Chan et al. Anal. Chem. (2OO8) 80:2180 2187
{3) Turnour cell identification by means of Rarnan spectroscopy in combination with optical traps and rnicrofiuidic environments. Sebastian Dochow et al. Lab Chip (2011) 11:1484
(4) Raman spectroscopy as a tool for quality and sterility analysis for tissue engineering applications like cartilage transplants. Marieke Pudlas et al. Int J Artif Organs (2010) 33,3:228 237
(5) Rarnan Spectroscopy: A Noninvasive Analysis Tool For The Discrimination of Human Skin Cells. Marieke Pudlas et al. Tissue Engineering (2011) C 17,10:1027 1040
{6) Non-contact discrimination of human bone marrow-derived mesenchymal stem cells and fibroblasts using Raman spectroscopy. Marieke Pudlas et al. Medical Laser Application (2011) 26:119 125
图像参考
Page 2: Osteosarcorna cells Steffen Koch, Fraunhofer IGB Stuttgart, Germany
Page 3: Rarnan spectra Steffen Koch (2010) Fraunhoferverlag ISBN: 978-3-8396-0112-9, Germany
Page 4: Laser guidance for Rarnan spectroscopy Carsten Bolwien, Fraunhofer IPM Freiburg, Germany
Page 6: Spectra of various blood cells Steffen Koch, Fraunhofer IGB Stuttgart, Germany
Page 7: Graft from autologous cartilage biopsy material, before and after transplantation Neike Walles, Fraunhofer IGB Stuttgart, Germany
Page 7: Typical Rarnan spectra of rnesenchyrnal stern cells and osteosarcorna cells with cluster plot after statistical analysis Marieke Pudlas, Fraunhofer IGB Stuttgart, Germany
Page 9: Mesenchyrnal stern cells with laser beam Steffen Koch und Carsten Bolwien, Germany