用高吞吐量测量单细胞密度可以使免疫细胞和药物1的动态分析2 Weida Wu 1,2,Sarah H. Ishamuddin 1,Thomas W. Quinn 3,4 3,4,Smitha Yerrum 3,4,Smitha Yerum 3,4,Ye Zhang 1,Ye Ye Zhang 1,Ye Ye Ye Zhang 1,Yedie L. DeBaiz 5,3 pei-lun karie arie karie 3,4,du un kao 3,4,4,4,4,4 ,4,; Murakami 5 , Morvarid Mohseni 6 , Kin-Hoe Chow 3,4 , Teemu P. 4 Miettinen 1 , Keith L. Ligon 3,4,7,8,9,* , Scott R. Manalis 1,2,7,10,* 5 6 1 Koch Institute for Integrative Cancer Research, Massachusetts Institute of Technology, 500 Main St building 76, Cambridge, MA 02139, USA.7 2马萨诸塞州理工学院生物工程系,21 Ames ST#56-651,剑桥,马萨诸塞州02139,美国。然而,现有的密度测量缺乏21个精度或吞吐量,无法量化细胞状态的细微差异,尤其是在主要样本中。22在这里,我们提出了一种方法,可以通过将荧光排除显微镜与悬浮的24个微通道谐振器进行整合,以0.03%(0.0003 g/ml)的精度为0.03%(0.0003 g/ml)的密度。将这种方法应用于人淋巴细胞时,我们发现细胞25密度及其变化随着细胞从静止状态过渡到增殖状态而降低,26表明分子拥挤的水平会降低,并在进入细胞周期时受到更高的调节。使用胰腺癌患者衍生的异种移植模型,我们发现原发性肿瘤细胞对药物治疗的EX 28体内密度反应可以预测体内肿瘤生长29反应。45 46测量细胞密度的主要挑战是获得高采样吞吐量以及高47精度。8 3患者衍生模型中心,达纳 - 法伯癌症研究所,美国马萨诸塞州波士顿伯灵顿大街21号,美国马萨诸塞州02215,美国9 4病理学系,达纳 - 法伯癌症研究所,哈佛大学450 Brookline Avenue,波士顿,波士顿,波士顿,马萨诸塞州马萨诸塞州02215 02215, USA 11 6 Oncology Discovery, Bristol-Myers Squibb, 250 Water St, Cambridge, MA 02141, USA 12 7 Broad Institute of Harvard and MIT, 415 Main St, Cambridge, MA 02142, USA 13 8 Department of Pathology, Brigham & Women's Hospital, Harvard Medical School, 75 Francis St, Boston, MA 02215, USA 14 9 Department of Pathology,波士顿儿童医院,哈佛医学院,马萨诸塞州波士顿朗伍德大街300号,美国马萨诸塞州02115,美国15 10 Massachusetts理工学院机械工程系,马萨诸塞州33 Massachusetts Ave,Masbridge,MA 02139,USA,美国16 17 *通讯作者Keith_ligon@dfci.harvard.eduuuse; srm@mit.edu 18 19细胞密度,细胞质量与体积的比率是分子拥挤的指标,因此是细胞态和功能的20个基本决定因素。我们的方法揭示了细胞状态过渡30期间分子拥挤的意外行为,并将密度作为功能精确药物的新生物标志物。31 32 33细胞密度取决于细胞的干质量组成和水的细胞体积的比例,34反映其分子拥挤水平。尽管细胞质量和体积在增殖的35个细胞中可能会变化高达50%,但细胞密度受到严格调节,以保持最佳的分子拥挤水平1,2,3。使用流线型的音量传感单元,可以实现63环境36提示,例如养分耗竭和渗透压变化会改变分子拥挤,37个通过改变扩散率和蛋白质构象1,4,5来影响细胞生物化学。38个拥挤水平和细胞生理学之间的耦合使细胞密度成为表征基本细胞39过程的关键,例如增殖,凋亡,代谢转移和分化1,3,指出了其潜在的40个生物标记物,用于细胞适应性和药物反应。对细菌和酵母41等单细胞生物的研究报告说,在42种增殖和休眠之间的细胞状态过渡过程中,分子拥挤水平显着变化,并且人们认为密度被认为急性地反映了这些过渡5-8。在原发性哺乳动物细胞中是否存在密度和增殖之间的这种43连接尚不清楚,部分原因是44归因于现有密度测量方法的局限性。传统的梯度离心方法在人口水平上评估细胞密度,但速度为48,需要大量样本量,这限制了它们用于研究瞬态生物学过程的使用。单49个细胞测量结果揭示了人群内细胞密度的异质性,从而深入了解了密度50调节。磁悬浮方法通过平衡细胞的重力来确定单细胞的密度,而51浮力培养基9,10施加的浮力。方法检测干质密度(总数超过52体积的干质量),例如定量相显微镜(QPM)或与细胞体积53测量相结合的拉曼成像,提供替代密度测量值11,12,13,14,15,16。尽管这些方法提供了54个亚细胞分辨率和单细胞跟踪,但在测量细胞密度时,迄今为止使用哺乳动物细胞发表的实验含有55米至数百个单细胞。悬浮的微通道谐振器(SMR)56是一种微流体质量传感器,已用于通过测量两种类型的流体中的57个细胞的57个质量来测量单细胞密度,具有不同的密度为17,18-20。但是,这种方法的吞吐量为58限制为每个实验几百个单元,因为它要求细胞在两种类型的59种流体中进行顺序测量。60 61 SMR和QPM设备已经达到了每62个实验21-23的数十万个单元的吞吐量。
通用实验室设备 - 不用于诊断程序。©2024 Thermo Fisher Scientific Inc.保留所有权利。除非另有说明,否则所有商标都是Thermo Fisher Scientific及其子公司的财产。Cellenone是细胞烯的商标。Spectronaut,Directdia和Spectronaut Pulsar是Biognosys AG的商标。Chimerys是MSAID GmbH的商标。Uniprot是欧洲分子生物学实验室的商标。此信息作为Thermo Fisher Scientific Products的功能的一个例子。无意以任何可能侵犯他人知识产权的方式来鼓励使用这些产品。规格,条款和定价可能会发生变化。并非所有产品都在所有国家 /地区提供。请咨询您的当地销售代表以获取详细信息。TN002780-EN 0324S
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监测粪便社区的传统方法是劳动和专业知识密集的,并且通常效率低下。最近,非侵入性环境DNA(EDNA)元法编码已被试用,用于粪便相关无脊椎动物的生物监测(Sigsgaard等。,2021年)。结果是有希望的,有几个官能团,并且生态关联很明显。在这里,我们使用类似的EDNA技术进行了一个小型试点项目,以评估使用牲畜粪便样品监测英国牧场的粪甲虫和更广泛的无脊椎动物社区。该项目的成功可以证明粪便无脊椎动物DNA调查的倾向,以监测土壤管理实践和再生耕作的影响,从而导致土壤生物多样性增加。
HSNO 批准或有害生物许可中可能会指定含有新生物(包括转基因生物)或有害生物的实验室样本和实验室材料。 • 许可证中可能会指定使用含有受管制害虫的实验室样本和实验室材料进行研究的物理防护水平。 • 国际航空运输协会危险品规则第 650 条包装说明规定,风险货物必须进行三重包装,包装构造和封闭,以防止运输过程中内容物丢失。 • 符合危险品定义的实验室样本和实验室材料需要按照《陆路运输规则 - 危险品 2005》进行运输。 • 如果实验室样本和实验室材料被安全保管并且继续满足所有要求,则可以无限期地在设施中存储和维护。 • 实验室样本、实验室材料及其任何材料或废弃物可能:
保存核基因组的完整性对于细胞,组织和生物体的生存能力和整体健康至关重要。DNA,在生理条件下容易受到损害,并且容易受到内源性和环境因素的影响,面临着持续的威胁。为了评估单个真核细胞内的DNA损伤和修复,该彗星分析表明自己是一种多功能,基于凝胶电泳,相对简单且高度敏感的方法。最初旨在监测哺乳动物细胞种群内的DNA损伤和修复,该彗星分析现已在包括酵母,原生动物,植物,植物和无脊椎动物在内的各种域中发现了应用。这项技术在冷冻保存研究中已证明是无价的,它是确定合适的冷冻保存方案的宝贵辅助手段。这些方案包括与冷冻保护剂,样品制备以及时间和温度有关的储存条件有关的选择。在动物冷冻保存研究领域,彗星分析是评估DNA完整性的金标准方法。尽管如此,在以植物为导向的调查中应用,由于植物细胞的独特性质和相关的技术挑战,额外的努力至关重要。本综述阐明了彗星测定法,讨论其当前迭代的基本原则,并描述了其在动物和植物标本的冷冻保存中的应用。此外,在植物样品冷冻保存的背景下,我们深入研究了彗星测定效用作为监测工具面临的主要挑战。
仅研究使用。不适用于诊断程序。©2024加利福尼亚州的太平洋生物科学(“ PACBIO”)。保留所有权利。本文档中的信息如有更改,恕不另行通知。PACBIO对本文档中的任何错误或遗漏不承担任何责任。某些通知,条款,条件和/或使用限制可能与您使用PACBIO产品和/或第三方产品有关。请参阅适用的PACBIO销售条款和条件以及PACB.com/license的适用许可条款。太平洋生物科学,PACBIO徽标,PACBIO,Circulomics,Omniome,Smrt,Smrtbell,Iso-Seq,Secel,Sequel,Nanobind,sbb,Revio,Revio,Onso,Apton,Apton,Kinnex和Puretarget是Pacbio的商标。
阿斯特里德·伯恩(AstridBöhne)。德国; 6 a.boehne@lili.de,orcid。9玫瑰。 塞维利亚,西班牙,西班牙。 。研究所,诺里奇研究公园,诺里奇,诺里奇,NR4 7UZ,mcectggart@earlham.uk。 Porto,4485–661 19Vairão,葡萄牙; (2)生物学系,港口波尔图20号大学; 。 239玫瑰。塞维利亚,西班牙,西班牙。。研究所,诺里奇研究公园,诺里奇,诺里奇,NR4 7UZ,mcectggart@earlham.uk。 Porto,4485–661 19Vairão,葡萄牙; (2)生物学系,港口波尔图20号大学; 。2325 r.monteiro@leibniz-lib.de,orcid 0000-0003-1374-4474。26 Rebekah A. Oomen,(1)奥斯陆大学生态与进化合成中心,27 Blindernveien,挪威奥斯陆0371 31,(2)奥斯陆大学自然历史博物馆,P.O。28 Box 1172,Blindern,0318,挪威奥斯陆,(3)(3)沿海研究中心,阿格德大学,29 Universitetsveien 25,4630 Kristiansand,挪威,挪威4)生物科学系30 New Brunswick Saint University of New Brunswick Saint John,Taucker Park Road 100 Hättebäcksvägen745296。Rebekahoomen@gmail.com,32 OrcID 0000-0002-2094-5592。33 Olga Vinnere Pettersson,生命实验室科学 - 瑞典(SCILIFELAB),国家34基因组基础设施,Uppsala University,P.O。Box 815,SE-752 37 Uppsala,瑞典。 35 olga.pettersson@scilifelab.uu.se,orcid 0000-0002-5597-1870。 36 Torsten H. Struck,自然历史博物馆,奥斯陆大学,P.O。 Box 1172,Blindern,37 0318 OSLO,挪威。 t.h.struck@nhm.uio.no orcid 0000-0003-3280-6239。 38Box 815,SE-752 37 Uppsala,瑞典。35 olga.pettersson@scilifelab.uu.se,orcid 0000-0002-5597-1870。36 Torsten H. Struck,自然历史博物馆,奥斯陆大学,P.O。Box 1172,Blindern,37 0318 OSLO,挪威。t.h.struck@nhm.uio.no orcid 0000-0003-3280-6239。38
box1。该方案显示了试点项目中的ERGA工作流程。最初由ERGA社区提名(1),并伴随着一种全面的形式,其中包含用于物种选择的问题(2),基于几个排除,优先级和可行性标准。物种分配给参与的测序伙伴(3),该伙伴负责与基因组团队负责人(通常是样本提供者)联系,以组织所有必要的入职和监管要求和文档,并同意生成满足EBP质量指标的参考基因组(4)。样本,保证金,并准备几个子样本管以与测序合作伙伴和协作研究小组一起安排,以进行测序(5)。还鼓励样本提供商在测序之前对样品进行对样品进行对照,并将相应的材料存储在当地的生物群体中。元数据以下指南(6),上传到元数据经纪平台COPO,并由飞行员样本管理团队(7)验证。确认所有所需的文档和元数据已经到位后,样品被运送到了指定的测序设施中的冷链(8)。
抽象背景:福尔马林固定,隔离(FFPE)组织在识别风险生物标志物方面具有许多优势,包括广泛的可用性和扩展后续终点的潜力。但是,源自档案FFPE样品的RNA质量有限。在这里,我们确定了确定哪些FFPE样品有可能成功提取RNA,库制备和生成可用RNASEQ数据的参数。方法:我们优化了旨在与FFPE样品一起使用的图书馆制备方案,该方案使用七个FFPE和新鲜的冷冻复制对,并使用来自患有良性乳房疾病的女性的130个FFPE活检的研究集测试了优化的方案。指标,并将其与生物信息学测序汇总统计数据进行了比较。最后,建立了一个决策树模型,以了解由生物信息学指标确定的序列前实验指标与QC通过/失败状态之间的关系。结果:失败的生物信息学QC的样品往往在同类中的样本中位相关性较低(Spearman相关性<0.75),映射到基因区域的读取数量少(<2500万),或较少的检测基因(11,400个具有TPM> 4)的检测基因#)。QC失败样品的中值RNA浓度和捕获前库值分别为18.9 ng/ul和2.08 ng/ul,其显着低于QC Pass样品的显着低(40.8 ng/ul和5.82 ng/ul)。我们基于输入RNA浓度,输入库值值构建了决策树模型,并在预测FFPE样本的QC状态(PASS/FAIL)时达到了F分数为0.848。结论:我们通过评估生物信息学和样品指标,为乳腺组织中的FFPE样品提供了生物信息学质量控制建议。我们的结果表明,用于文库制备的25 ng/ul FFPE提取的RNA的最低浓度和1.7 ng/ul预制库的输出,以实现足够的RNA-Seq数据,以进行下游生物信息学分析。
