اتوفلورسانس یک مسئله رایج در تصویربرداری سلولی است که می تواند به طور قابل توجهی بر کیفیت و دقت نتایج شما تأثیر بگذارد. به عنوان یک تامین کننده پیشرو سیستم تصویربرداری سلولی، من از نزدیک دیدم که چگونه این می تواند یک سردرد واقعی برای محققان باشد. در این وبلاگ، نحوه عملکرد سیستم های تصویربرداری سلولی ما با فلورسانس خودکار را به اشتراک می گذارم تا اطمینان حاصل شود که بهترین تصاویر ممکن را دریافت می کنید.
اتوفلورسانس چیست؟
قبل از اینکه به نحوه برخورد سیستم های ما با فلورسانس خودکار بپردازیم، اجازه دهید به سرعت به چیستی آن بپردازیم. اتوفلورسانس گسیل طبیعی نور توسط مولکولهای بیولوژیکی درون سلولها هنگامی که توسط نور برانگیخته میشوند، است. این می تواند از چیزهایی مانند NADH، فلاوین ها و پورفیرین ها ناشی شود. در حالی که این یک بخش طبیعی از زیست شناسی سلولی است، می تواند در تصویربرداری فلورسانس مشکل ایجاد کند، زیرا می تواند یک سیگنال پس زمینه ایجاد کند که فلورسانس خاصی را که می خواهید تشخیص دهید، پنهان می کند.
چالش های اتوفلورسانس در تصویربرداری سلولی
اتوفلورسانس می تواند مشکلات متعددی در تصویربرداری سلولی ایجاد کند. اولاً، می تواند نسبت سیگنال به نویز را کاهش دهد. هنگامی که اتوفلورسانس زیاد باشد، تشخیص سیگنال فلورسنت خاص از مولکول هدف دشوارتر می شود. این می تواند تعیین دقیق مقدار هدف یا دیدن جزئیات دقیق در سلول های شما را دشوار کند.
ثانیا، اتوفلورسانس می تواند بسته به نوع سلول، شرایط رشد و حتی سن سلول ها متفاوت باشد. این بدان معناست که ممکن است در آزمایشهای مختلف سطوح مختلف اتوفلورسانس را دریافت کنید و مقایسه نتایج را دشوار میکند.
چگونه سیستم های تصویربرداری سلولی ما با فلورسانس خودکار مقابله می کنند
1. فناوری پیشرفته فیلتر
یکی از راههای کلیدی سیستمهای تصویربرداری سلولی ما برای مدیریت فلورسانس خودکار از طریق فناوری پیشرفته فیلتر است. فیلترهای ما به گونه ای طراحی شده اند که به طور انتخابی طول موج های نوری را که مطابق با فلوروفورهای خاصی است که استفاده می کنید، منتقل می کند، در حالی که طول موج های مرتبط با اتوفلورسانس را مسدود می کند.
به عنوان مثال، اگر از یک پروتئین فلورسنت سبز (GFP) به عنوان فلوروفور خود استفاده می کنید، فیلترهای ما برای عبور نور سبز ساطع شده توسط GFP در حالی که نور فلورسانس خودکار در محدوده طول موج مشابه را رد می کنند، بهینه می شوند. این به کاهش سیگنال پس زمینه و بهبود کنتراست تصاویر شما کمک می کند.
2. تصویربرداری چند طیفی
یکی دیگر از ابزارهای قدرتمند در زرادخانه ما، تصویربرداری چند طیفی است. با تصویربرداری چند طیفی، سیستمهای ما میتوانند تصاویری را در طول موجهای متعدد به طور همزمان ضبط کنند. این به ما امکان می دهد سیگنال فلورسانس خودکار را از سیگنال فلورسانس خاص جدا کنیم.
ما از الگوریتم های پیچیده برای تجزیه و تحلیل داده های طیفی و ایجاد یک "اثر انگشت" از اتوفلورسانس استفاده می کنیم. سپس، میتوانیم این اثر انگشت فلورسانس خودکار را از تصویر کلی کم کنیم و یک تصویر تمیز از فلورسانس خاص را پشت سر بگذاریم. این تکنیک به ویژه هنگام برخورد با نمونه های پیچیده که در آن اتوفلورسانس دارای مشخصات طیفی وسیعی است، مفید است.
3. الگوریتم های پردازش تصویر
سیستم های تصویربرداری سلولی ما همچنین مجهز به الگوریتم های پیشرفته پردازش تصویر هستند که به طور خاص برای کاهش نور فلورسانس طراحی شده اند. این الگوریتمها میتوانند پیکسل به پیکسل تصویر را تجزیه و تحلیل کنند و مناطقی را که فلورسانس خودکار وجود دارد شناسایی کنند.
هنگامی که مناطق اتوفلورسانس شناسایی شدند، الگوریتم ها می توانند شدت پیکسل ها را برای کاهش سیگنال پس زمینه تنظیم کنند. این را می توان به گونه ای انجام داد که یکپارچگی سیگنال فلورسانس خاص را حفظ کند، بنابراین هیچ اطلاعات مهمی را از دست ندهید.
نمونه های دنیای واقعی
بیایید نگاهی به نمونههای واقعی بیاندازیم که نشان میدهد چگونه سیستمهای تصویربرداری سلولی ما به محققان در غلبه بر مشکلات اتوفلورسانس کمک کردهاند.
یک گروه تحقیقاتی در حال مطالعه بیان یک پروتئین خاص در سلول های سرطانی بودند. آنها از یک آنتیبادی فلورسنت برای برچسبگذاری پروتئین استفاده میکردند، اما خود فلورسانس زیادی از سلولها دریافت میکردند که دیدن رنگآمیزی خاص را دشوار میکرد.
آنها تصمیم گرفتند از ما استفاده کنندسیستم اسکن هوشمند سلول زنده. با فناوری پیشرفته فیلتر و الگوریتم های پردازش تصویر، ما توانستیم پس زمینه فلورسانس خودکار را به میزان قابل توجهی کاهش دهیم. سپس محققان توانستند الگوی بیان پروتئین را در سلول های سرطانی به وضوح ببینند که یک پیشرفت بزرگ در مطالعه آنها بود.
مثال دیگر تیمی از دانشمندان است که روی تصویربرداری سلول زنده کار می کردند. آنها در تلاش بودند تا حرکت یک مولکول با برچسب فلورسنت را در زمان واقعی ردیابی کنند، اما اتوفلورسانس سلولهای زنده در مشاهدات آنها اختلال ایجاد میکرد.
آنها به ما تغییر مکان دادندسیستم تصویربرداری سلول زنده. قابلیتهای تصویربرداری چندطیفی این سیستم به آنها اجازه میدهد تا فلورسانس خودکار را از فلورسانس خاص مولکول برچسبگذاری شده جدا کنند. این به آنها امکان داد تا حرکت مولکول را در طول زمان به دقت ردیابی کنند و بینش ارزشمندی را در مورد عملکرد آن در سلول ارائه دهند.
نتیجه گیری
اتوفلورسانس یک چالش رایج در تصویربرداری سلولی است، اما لزومی ندارد که یک مانع باشد. سیستمهای تصویربرداری سلولی ما با فناوریها و الگوریتمهای پیشرفته طراحی شدهاند تا بهطور مؤثری نور فلورسانس را مدیریت کنند و اطمینان حاصل کنند که تصاویر با کیفیت و دقیق دریافت میکنید.
اگر در آزمایش های تصویربرداری سلولی خود با اتوفلورسانس دست و پنجه نرم می کنید، مایلیم به شما کمک کنیم. تیم کارشناسان ما می توانند با شما همکاری کنند تا بهترین راه حل را برای نیازهای خاص خود بیابند. چه یک محقق در دانشگاه یا یک دانشمند در صنعت باشید، سیستمهای تصویربرداری سلولی ما میتوانند ابزارهایی را که برای غلبه بر اتوفلورسانس و دستیابی به اهداف تحقیقاتی خود نیاز دارید در اختیار شما قرار دهند.
اگر علاقه مند به کسب اطلاعات بیشتر در مورد سیستم های تصویربرداری سلولی ما هستید یا می خواهید در مورد خرید احتمالی صحبت کنید، لطفاً در تماس با ما دریغ نکنید. ما اینجا هستیم تا در هر مرحله از شما حمایت کنیم.
مراجع
- جانسن، PA، و رمینگتون، SJ (2008). اتوفلورسانس در نمونه های بیولوژیکی مجله میکروسکوپ، 230 (1)، 79-90.
- مورفی، دی بی (2001). مبانی میکروسکوپ نوری و تصویربرداری الکترونیکی وایلی-لیس.
