做表型分析實驗的你了解 Cell Painting 分析法嗎?
一種新型的高內涵細胞分析方法學,透過 6 組以上染色標定將細胞元件區分,以影像方式加以分析量化,用以作細胞健康、藥理毒性、分子或遺傳干擾等表型剖析。與傳統表型剖析相比,其優點是能提供更全面性的表型圖譜及量化數據,能夠被進一步使用針對性選擇分類或群組分析。 並為了保持最準確的資訊傳達,我們將在未來 Molecular Devices 發佈的相關技術文章中直接使用 Cell Painting 英文原詞,而不使用中文翻譯詞,以避免意義混淆。 【Cell Painting 的緣起】 閱讀原本文獻點這邊 2016年,由美國哈佛麻省理工的博多研究所(The Broad Institute of Harvard and MIT ) 在 Nature Protocol 期刊上,發表了使用 Molecular Devices 的 ImageXpress 系統建立的高內涵方法學,並命名為“Cell Painting” [1] 。 近年來,Cell Painting 在眾多領域得到了廣泛的應用。例如 研究特定基因的功能和途徑,確定基因的相互作用; 研究化合物、藥物、天然產物等的作用機制, 讓藥物篩選更優化; 描述細胞異質性; 從研究基因功能,到確定 SARS-CoV-2 的潛在治療化合物 [5] ; 評估化合物或環境化學物質對人體生理的影響; 毒理學研究……等等。 接下來,我們探討 如何利用 Cell Painting 的方法進行高內涵表型分析 。 Cell Painting 的目的是盡可能“ 多 ”地觀察分析細胞,以構建表明細胞狀態的代表性影像。本文中的 Cell Painting 的標記了細胞核、內質網、肌動蛋白、高基氏體、RNA(和核仁)以及粒線體。採用配備有 6 通道以上濾鏡組,能不同倍率自動擷取螢光標記的細胞影像,並進行自動影像分析,以辨別、萃取和測量特定的細胞特徵可以大幅加速這些工作。(Figure 1)。 使用 ImageXpress Micro Confocal 共軛焦高內涵成像分析系統的 優點 高度自動化,模組化設計可以簡化 Cell Painting 工作流程。 使用具有學習功能的強力軟體進行客觀的影像分析。 使用介面好上手的網路平台快速分析大型多維度資...