CN109556999A - 一种基于高内涵技术在异形红细胞检测中的应用方法 - Google Patents

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CN109556999A CN201811523915.5A CN201811523915A CN109556999A CN 109556999 A CN109556999 A CN 109556999A CN 201811523915 A CN201811523915 A CN 201811523915A CN 109556999 A CN109556999 A CN 109556999A
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谭姝娜
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陈君
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Abstract

本发明涉及异形红细胞的识别与分析相关技术领域，尤其涉及一种基于高内涵技术在异形红细胞检测中的应用方法，包括以下步骤，步骤一：全血标本处理；步骤二：使用高内涵分析系统对处理好的全血标本进行拍照；步骤三：使用高内涵分析系统对所拍摄的红细胞进行识别与分析；步骤四：使用高内涵分析系统进行计算。本发明提供了高内涵分析系统应用于异形红细胞拍照的全血标本处理方法，以及建立了高内涵分析系统应用于异形红细胞识别与分析程序。本发明为有效识别异形红细胞及计算异形红细胞比例提供了一种新方法；本发明所建立的高内涵分析系统可较好地完成对单个及多个异形红细胞的识别、分析。

Description

一种基于高内涵技术在异形红细胞检测中的应用方法
技术领域
本发明涉及异形红细胞的识别与分析相关技术领域，尤其涉及一种基于高内涵技术在异形红细胞检测中的应用方法。
背景技术
红细胞(erythrocyte)也称红血球，是血液中数量最多的一种血细胞，其主要功能是运输氧气，同时对机体产生的酸碱性物质起缓冲作用，并具有一定免疫功能。外周血正常成熟红细胞直径约为6～9μm，中心区域由于血红蛋白含量相对边缘较少而呈双凹圆盘形，这种独特的形状使得红细胞具有较大的表面积与体积之比，在维持其正常生理功能方面发挥重要作用。
目前，红细胞形态观察以在普通光学显微镜下观察血涂片为主，通过血涂片可以观察红细胞形态、大小、着色、排布以及包涵体等情况，因其制备简单快捷，在临床上应用广泛。然而，由于制备血涂片时红细胞易发生形变，且血涂片上的红细胞多排布密集，人工分类计数难度高、误差大，因此血涂片一般仅用于观察典型的异形红细胞如镰刀形红细胞、破碎红细胞、鱼形红细胞等。随着计算机科学技术的发展，出现了基于扫描电镜成像的红细胞表面特征提取与分类研究，但扫描电镜面临着制作成本高、样本处理复杂等问题。
高内涵技术(High-content screening，HCS)是近年来发展起来的一种全新的细胞分析工具，其可在保持细胞结构和功能完整性的前提下，同时检测被筛样品对细胞生长、分化、迁移、凋亡、代谢途径及信号转导等各个环节的影响，在单一实验中获取大量与基因、蛋白及其他细胞成分相关的信息，确定其生物活性和潜在毒性的过程。
因此，亟需提供一种基于高内涵技术在异形红细胞检测中的应用方法。
发明内容
(一)要解决的技术问题
为了解决现有技术的上述问题，本发明提供一种基于高内涵技术在异形红细胞检测中的应用方法。
(二)技术方案
为了达到上述目的，本发明采用的主要技术方案包括：
本发明提供一种基于高内涵技术在异形红细胞检测中的应用方法，包括以下步骤：
步骤一，全血标本处理
具体实验步骤如下
①首先取EDTA-K2抗凝全血450～550μL于1ml的EP管中，然后进行500g离心4～6min去除血浆，得到浓缩红细胞悬液；
②然后加入700～900μL的0.9％氯化钠溶液至浓缩红细胞悬液中，轻轻颠倒混匀后，然后进行500g离心3～5min，静置后除去上清液，重复该步骤两次，得到洗涤后浓缩红细胞；
③取4～6μL洗涤后浓缩红细胞至装有1mL 0.9％氯化钠溶液的EP管中，轻轻颠倒混匀后，得到红细胞悬液A；
④取9～11μL红细胞悬液A至装有1mL 0.9％氯化钠溶液的EP管中，轻轻颠倒混匀后，得到红细胞悬液B；
⑤取80～120μL红细胞悬液B沿孔壁匀速注入高内涵专用的96孔板中，400g离心19～21min；
步骤二，使用高内涵分析系统对处理好的全血标本进行拍照
所编写的高内涵对红细胞拍照程序为：
①Experiment实验名称为高内涵依据拍摄通道及日期自动生成；
②Plate Type板类型为高内涵专用96PerkinElmer CellCarrier 96孔板；
③Objective物镜为40×long WD；
④Excitation：50％，Transmission：50％，Max Duration＜1min，Temperature：Off，CO2：Off；
⑤Channel Selection高内涵可设置不同的拍摄通道。高内涵在异形红细胞中的应用方法设置的拍摄通道包括Bright field(BF)通道及Digital Phase Contrast(DPC)通道，BF通道所拍摄红细胞图片与普通光学显微镜类似，分辨率较普通光学显微镜高，用于呈现图片，不用作进一步分析；DPC通道所拍摄图片，细胞与背景对比度高，用于高内涵系统对图片的识别与分析。
⑥Layout Selection选择需要分析的样本孔(well)，在每个样本孔中随机选择至少10个视野(Fields)；
步骤三，使用高内涵分析系统对所拍到的红细胞进行识别与分析
所编写的高内涵对红细胞识别与分析程序为：
①红细胞对象识别均基于DPC模式下所拍摄图片；
②参数计算：对所识别出的所有对象分别使用STAR方法计算形态学参数，Standard方法计算识别对象光密度、SER features方法计算结构参数；
③分选红细胞与非红细胞：BF模式下可见形态与红细胞相近对象，认为该对象为红细胞，命名为“RBC”，BF模式下未见对象，但对应的DPC模式下可见，认为该对象为非红细胞，命名为“Background”；
④分选正常红细胞与异形红细胞：临床上观察异形红细胞的方式通常为在普通光学显微镜直接观察红细胞形态，而采用高内涵BF通道所拍摄图片同样可达普通光学显微镜成像效果，故将BF通道下所拍摄到的红细胞形态作为正常红细胞及异形红细胞分选依据，正常红细胞群命名为“Normal RBC”，异形红细胞群命名为“Abnormal RBC”。
步骤四，使用高内涵分析系统进行计算
所编写的高内涵对红细胞计算程序为：
①Define Results定义计算公式为“a/(a+b)”，其中，a定义为“The Number ofAbnormal RBC”，b定义为“The Number of Normal RBC”。
②选定所需进行计算的样本孔及视野，点击“Start”进行计算。
进一步的，所述步骤二中BF通道的拍摄条件为Time：50ms，Height：2.0μm，Excitation：Transmission，Emission：650-760nm，DPC通道的拍摄条件为Upper Plane：1.3μm，Lower Plane：-3.5μm，Filter：1.0，Speckle Scale：10μm。
进一步的，所述步骤三中STAR方法具体参数为Population：Objects，Region：Cell，Method：STAR，包括Symmetry，threshold Compactness，Axial，Radial，Profile,其中Profile具体参数包括Profile Inner Region：Cell,Profile Width：4px，SlidingParabola,Texture SER。Standard方法具体参数包括：Mean，Standard Deviation,Coefficient of Variance，其中Coefficient of Variance具体包括Median，Sum，Maximum，Minimum，Quantile Fraction：50％，Contrast。SER features方法具体参数包括：Scale，Normalization by Kernel，其中Normalization by Kernel具体包括：SER Spot，SER Hole，SER Edge，SER Ridge，SER Valley，SER Saddle，SER Bright，SER Dark。
(三)有益效果
本发明的有益效果是：本发明提供了高内涵分析系统应用于异形红细胞拍照的全血标本处理方法，以及建立了高内涵分析系统应用于异形红细胞识别与分析程序。
本发明为有效识别异形红细胞及计算异形红细胞比例提供了一种新方法；本发明所建立的高内涵分析系统可较好地完成对单个及多个异形红细胞的识别、分析情况。
附图说明
图1为本发明高内涵、扫描电镜观察正常红细胞和异形红细胞的形态示意图；
图2为本发明高内涵自动识别分析系统通过DPC通道所拍摄图片；
图3为本发明高内涵BF和DPC通道低倍镜下红细胞排布图；
图4为本发明高内涵自动识别分析对DPC通道所拍摄红细胞图片进行自动识别和分析示意图；
图5为本发明高内涵技术计算正常人和临床标本中的异形红细胞比例图。
具体实施方式
为了更好的解释本发明，以便于理解，下面结合附图，通过具体实施方式，对本发明作详细描述。
实施例一：
本发明提供了如图1-5所示的一种高内涵在异形红细胞中的应用方法，包括以下步骤：
步骤一：全血标本处理：
具体实验步骤如下：
①首先取EDTA-K2抗凝全血450μL于1ml的EP管中，然后进行500g离心4min去除血浆，得到浓缩红细胞悬液；
②然后加入700μL的0.9％氯化钠溶液至浓缩红细胞悬液中，轻轻颠倒混匀后，然后进行500g离心3min，静置后除去上清液，重复该步骤两次，得到洗涤后浓缩红细胞；
③取2μL洗涤后浓缩红细胞至装有1mL 0.9％氯化钠溶液的EP管中，轻轻颠倒混匀后，得到红细胞悬液A；
④取7μL红细胞悬液A至装有1mL 0.9％氯化钠溶液的EP管中，轻轻颠倒混匀后，得到红细胞悬液B；
⑤取100μL红细胞悬液B沿孔壁匀速注入高内涵专用的96孔板中，400g离心19min；
步骤二，使用高内涵分析系统对处理好的全血标本进行拍照
所编写的高内涵对红细胞拍照程序为：
①Experiment实验名称为高内涵依据所设置的拍摄通道及日期自动生成；
②Plate Type板类型为高内涵专用96PerkinElmer CellCarrier 96孔板；
③Objective物镜为40×long WD；
④Excitation：50％，Transmission：50％，Max Duration＜1min，Temperature：Off，CO2：Off；
⑤Channel Selection高内涵可设置不同的拍摄通道。高内涵在异形红细胞中的应用方法设置的拍摄通道包括Bright field(BF)通道及Digital Phase Contrast(DPC)通道，BF通道所拍摄红细胞图片与普通光学显微镜类似，分辨率较普通光学显微镜高，用于呈现图片，不用作进一步分析；DPC通道所拍摄图片，细胞与背景对比度高，用于高内涵系统对图片的识别与分析。BF通道的拍摄条件为Time：50ms，Height：2.0μm，Excitation：Transmission，Emission：650-760nm，DPC通道的拍摄条件为Upper Plane：1.3μm，LowerPlane：-3.5μm，Filter：1.0，Speckle Scale：10μm。
⑥Layout Selection选择需要分析的样本孔(well)，在每个样本孔中随机选择至少10个视野(Fields)进行分析；
步骤三：使用高内涵分析系统对所拍到的红细胞进行识别与分析
所编写的高内涵对红细胞识别与分析程序为：
①红细胞对象识别均基于DPC模式下所拍摄图片；
②参数计算：对所识别出的所有对象分别使用STAR方法计算形态学参数(Calculate Morphology Properties)，Standard方法计算光密度(Calculate IntensityProperties)、SER features方法计算结构参数(Calculate Texture Properties)；STAR方法具体参数为Population：Objects，Region：Cell，Method：STAR，包括Symmetry，thresholdCompactness，Axial，Radial，Profile,其中Profile具体参数包括Profile Inner Region：Cell,Profile Width：4px，Sliding Parabola,Texture SER。Standard方法具体参数包括：Mean，Standard Deviation,Coefficient of Variance，其中Coefficient of Variance具体包括Median，Sum，Maximum，Minimum，Quantile Fraction：50％，Contrast。SER features方法具体参数包括：Scale，Normalization by Kernel，其中Normalization by Kernel具体包括：SER Spot，SER Hole，SER Edge，SER Ridge，SER Valley，SER Saddle，SER Bright，SER Dark。
③分选红细胞与非红细胞：BF模式下可见形态与红细胞相近对象，认为该对象为红细胞，BF模式下未见对象，但对应的DPC模式下可见，认为该对象为非红细胞；在分群(Select Population)栏设置条件为：Poplution：Objects，Method：Linear Classfier，在“train”页面，圈选红细胞(绿色标记)及非红细胞(红色标记)至少各5个，点击“apply”后根据系统识别情况，重复“train”直至系统将各视野红细胞与非红细胞正确分选。将所分选红细胞命名为“RBC”，非红细胞命名为“Background”；
④分选正常红细胞与异形红细胞：临床上观察异形红细胞通常采用普通光学显微镜直接观察红细胞形态，而采用高内涵BF通道所拍摄图片同样可达到普通光学显微镜成像效果，故将BF通道下所拍摄到的红细胞形态作为正常红细胞及异形红细胞分选依据，正常红细胞群命名为“Normal RBC”，异形红细胞群命名为“Abnormal RBC”。
步骤四，使用高内涵分析系统进行计算
所编写的高内涵对红细胞计算程序为：
①Define Results定义计算公式为“a/(a+b)”，其中，a定义为“The Number ofAbnormal RBC”，b定义为“The Number of Normal RBC”。
②选定所需进行计算的样本孔及视野，点击“Start”进行计算。
实施例二：
本发明提供了如图1-5所示的一种高内涵在异形红细胞中的应用方法，包括以下步骤：
步骤一：全血标本处理：
具体实验步骤如下：
①首先取EDTA-K2抗凝全血500μL于1ml的EP管中，然后进行500g离心5min去除血浆，得到浓缩红细胞悬液；
②然后加入800μL的0.9％氯化钠溶液至浓缩红细胞悬液中，轻轻颠倒混匀后，然后进行500g离心4min，静置后除去上清液，重复该步骤两次，得到洗涤后浓缩红细胞；
③取4μL洗涤后浓缩红细胞至装有1mL 0.9％氯化钠溶液的EP管中，轻轻颠倒混匀后，得到红细胞悬液A；
④取10μL红细胞悬液A至装有1mL 0.9％氯化钠溶液的EP管中，轻轻颠倒混匀后，得到红细胞悬液B；
⑤取100μL红细胞悬液B沿孔壁匀速注入高内涵专用的96孔板中，400g离心20min；
步骤二，使用高内涵分析系统对处理好的全血标本进行拍照
所编写的高内涵对红细胞拍照程序为：
①Experiment实验名称为高内涵依据所设置的拍摄通道及日期自动生成；
②Plate Type板类型为高内涵专用96PerkinElmer CellCarrier 96孔板；
③Objective物镜为40×long WD；
④Excitation：50％，Transmission：50％，Max Duration＜1min，Temperature：Off，CO2：Off；
⑤Channel Selection高内涵可设置不同的拍摄通道。高内涵在异形红细胞中的应用方法设置的拍摄通道包括Bright field(BF)通道及Digital Phase Contrast(DPC)通道，BF通道所拍摄红细胞图片与普通光学显微镜类似，分辨率较普通光学显微镜高，用于呈现图片，不用作进一步分析；DPC通道所拍摄图片，细胞与背景对比度高，用于高内涵系统对图片的识别与分析。BF通道的拍摄条件为Time：50ms，Height：2.0μm，Excitation：Transmission，Emission：650-760nm，DPC通道的拍摄条件为Upper Plane：1.3μm，LowerPlane：-3.5μm，Filter：1.0，Speckle Scale：10μm。
⑥Layout Selection选择需要分析的样本孔(well)，在每个样本孔中随机选择至少10个视野(Fields)进行分析；
步骤三：使用高内涵分析系统对所拍到的红细胞进行识别与分析
所编写的高内涵对红细胞识别与分析程序为：
①红细胞对象识别均基于DPC模式下所拍摄图片；
②参数计算：对所识别出的所有对象分别使用STAR方法计算形态学参数(Calculate Morphology Properties)，使用Standard方法计算识别对象光密度(Calculate Intensity Properties)、SER features方法计算结构参数(CalculateTexture Properties)；STAR方法具体参数为Population：Objects，Region：Cell，Method：STAR，包括Symmetry，threshold Compactness，Axial，Radial，Profile,其中Profile具体参数包括Profile Inner Region：Cell,Profile Width：4px，Sliding Parabola,TextureSER。Standard方法具体参数包括：Mean，Standard Deviation,Coefficient of Variance，其中Coefficient of Variance具体包括Median，Sum，Maximum，Minimum，QuantileFraction：50％，Contrast。SER features方法具体参数包括：Scale，Normalization byKernel，其中Normalization by Kernel具体包括：SER Spot，SER Hole，SER Edge，SERRidge，SER Valley，SER Saddle，SER Bright，SER Dark。
③分选红细胞与非红细胞：BF模式下可见形态与红细胞相近对象，认为该对象为红细胞，BF模式下未见对象，但对应的DPC模式下可见，认为该对象为非红细胞；在分群(Select Population)栏设置条件为：Poplution：Objects，Method：Linear Classfier，在“train”页面，圈选红细胞(绿色标记)及非红细胞(红色标记)至少各5个，点击“apply”后根据系统识别情况，重复“train”直至系统将各视野红细胞与非红细胞正确分选。将所分选红细胞命名为“RBC”，非红细胞命名为“Background”；
③分选红细胞与非红细胞：BF模式下可见形态与红细胞相近对象，认为该对象为红细胞，命名为“RBC”，BF模式下未见对象，但对应的DPC模式下可见，认为该对象为非红细胞，命名为“Background”；
④分选正常红细胞与异形红细胞：临床上观察异形红细胞的方式通常为在普通光学显微镜直接观察红细胞形态，而采用高内涵BF通道所拍摄图片同样可达到普通光学显微镜成像效果，故将BF下所拍摄到的红细胞形态作为正常红细胞及异形红细胞分选依据，正常红细胞群命名为“Normal RBC”，异形红细胞群命名为“Abnormal RBC”。
步骤四，使用高内涵分析系统进行计算
所编写的高内涵对红细胞计算程序为：
①Define Results定义计算公式为“a/(a+b)”，其中，a定义为“The Number ofAbnormal RBC”，b定义为“The Number of Normal RBC”。
②选定所需进行计算的样本孔及视野，点击“Start”进行计算。
实施例三：
本发明提供了如图1-5所示的一种高内涵在异形红细胞中的应用方法，包括以下步骤：
步骤一：全血标本处理：
具体实验步骤如下：
①首先取EDTA-K2抗凝全血550μL于1ml的EP管中，然后进行500g离心6min去除血浆，得到浓缩红细胞悬液；
②然后加入900μL的0.9％氯化钠溶液至浓缩红细胞悬液中，轻轻颠倒混匀后，然后进行500g离心5min，静置后除去上清液，重复该步骤两次，得到洗涤后浓缩红细胞；
③取6μL洗涤后浓缩红细胞至装有1mL 0.9％氯化钠溶液的EP管中，轻轻颠倒混匀后，得到红细胞悬液A；
④取11μL红细胞悬液A至装有1mL 0.9％氯化钠溶液的EP管中，轻轻颠倒混匀后，得到红细胞悬液B；
⑤取120μL红细胞悬液B沿孔壁匀速注入高内涵专用的96孔板中，400g离心21min；
步骤二，使用高内涵分析系统对处理好的全血标本进行拍照
所编写的高内涵对红细胞拍照程序为：
①Experiment实验名称为高内涵依据所设置的拍摄通道及日期自动生成；
②Plate Type板类型为高内涵专用96PerkinElmer CellCarrier 96孔板；
③Objective物镜为40×long WD；
④Excitation：50％，Transmission：50％，Max Duration＜1min，Temperature：Off，CO2：Off；
⑤Channel Selection高内涵可设置不同的拍摄通道。高内涵在异形红细胞中的应用方法设置的拍摄通道包括Bright field(BF)通道及Digital Phase Contrast(DPC)通道，BF通道所拍摄红细胞图片与普通光学显微镜类似，分辨率较普通光学显微镜高，用于呈现图片，不用作进一步分析；DPC通道所拍摄图片，细胞与背景对比度高，用于高内涵系统对图片的识别与分析。BF通道的拍摄条件为Time：50ms，Height：2.0μm，Excitation：Transmission，Emission：650-760nm，DPC通道的拍摄条件为Upper Plane：1.3μm，LowerPlane：-3.5μm，Filter：1.0，Speckle Scale：10μm。
⑥Layout Selection选择需要分析的样本孔(well)，在每个样本孔中随机选择至少10个视野(Fields)进行分析；
步骤三：使用高内涵分析系统对所拍到的红细胞进行识别与分析
所编写的高内涵对红细胞识别与分析程序为：
①红细胞对象识别均基于DPC模式下所拍摄图片；
②参数计算：对所识别出的所有对象分别使用STAR方法计算形态学参数(Calculate Morphology Properties)，使用Standard方法计算光密度(CalculateIntensity Properties)、SER features方法计算结构参数(Calculate TextureProperties)；STAR方法具体参数为Population：Objects，Region：Cell，Method：STAR，包括Symmetry，threshold Compactness，Axial，Radial，Profile,其中Profile具体参数包括Profile Inner Region：Cell,Profile Width：4px，Sliding Parabola,Texture SER。Standard方法具体参数包括：Mean，Standard Deviation,Coefficient of Variance，其中Coefficient of Variance具体包括Median，Sum，Maximum，Minimum，Quantile Fraction：50％，Contrast。SER features方法具体参数包括：Scale，Normalization by Kernel，其中Normalization by Kernel具体包括：SER Spot，SER Hole，SER Edge，SER Ridge，SERValley，SER Saddle，SER Bright，SER Dark。
③分选红细胞与非红细胞：BF模式下可见形态与红细胞相近对象，认为该对象为红细胞，BF模式下未见对象，但对应的DPC模式下可见，认为该对象为非红细胞；在分群(Select Population)栏设置条件为：Poplution：Objects，Method：Linear Classfier，在“train”页面，圈选红细胞(绿色标记)及非红细胞(红色标记)至少各5个，点击“apply”后根据系统识别情况，重复“train”直至系统将各视野红细胞与非红细胞正确分选。将所分选红细胞命名为“RBC”，非红细胞命名为“Background”；
④分选正常红细胞与异形红细胞：临床上观察异形红细胞通常采用普通光学显微镜直接观察红细胞形态，而高内涵BF通道所拍摄图片同样可达普通光学显微镜成像效果，故将BF通道下所拍摄到的红细胞形态作为正常红细胞及异形红细胞分选依据，正常红细胞群命名为“Normal RBC”，异形红细胞群命名为“Abnormal RBC”。
步骤四，使用高内涵分析系统进行计算
所编写的高内涵对红细胞计算程序为：
①Define Results定义计算公式为“a/(a+b)”，其中，a定义为“The Number ofAbnormal RBC”，b定义为“The Number of Normal RBC”。
②选定所需进行计算的样本孔及视野，点击“Start”进行计算。
通过以上三组实施例所建立的高内涵分析系统可较好地完成对单个及多个异形红细胞的识别、分析情况，其中第二组实施例的分析效果最好。本发明建立了应用高内涵分析系统对异形红细胞识别与分析的全血标本的处理方法，进一步地，本发明提供了使用该方法处理全血标本后使用高内涵系统拍照的应用；第二方面，本发明建立了应用高内涵分析系统对异形红细胞的识别及分析程序，提供了该分析程序在异形红细胞识别与分析的应用，进一步地，所建立的高内涵系统对异形红细胞识别与分析程序在正常人血标本红细胞及临床异形红细胞相关疾病血标本红细胞中的应用。
需要理解的是，以上对本发明的具体实施例进行的描述只是为了说明本发明的技术路线和特点，其目的在于让本领域内的技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，但本发明并不限于上述特定实施方式。凡是在本发明权利要求的范围内做出的各种变化或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围内。

Claims (3)

1.一种基于高内涵技术在异形红细胞检测中的应用方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一，全血标本处理
具体实验步骤如下
①首先取EDTA-K2抗凝全血450～550μL于1ml的EP管中，然后进行500g离心4～6min去除血浆，得到浓缩红细胞悬液；
②然后加入700～900μL的0.9％氯化钠溶液至浓缩红细胞悬液中，轻轻颠倒混匀后，然后进行500g离心3～5min，静置后除去上清液，重复该步骤两次，得到洗涤后浓缩红细胞；
③取4～6μL洗涤后浓缩红细胞至装有1mL 0.9％氯化钠溶液的EP管中，轻轻颠倒混匀后，得到红细胞悬液A；
④取9～11μL红细胞悬液A至装有1mL 0.9％氯化钠溶液的EP管中，轻轻颠倒混匀后，得到红细胞悬液B；
⑤取80～120μL红细胞悬液B沿孔壁匀速注入高内涵专用的96孔板中，400g离心19～21min；
步骤二，使用高内涵分析系统对处理好的全血标本进行拍照
所编写的高内涵对红细胞拍照程序为：
①Experiment实验名称为高内涵依据所设置的拍摄通道及日期自动生成；
②Plate Type板类型为高内涵专用96PerkinElmer CellCarrier 96孔板；
③Objective物镜为40×long WD；
④Excitation：50％，Transmission：50％，Max Duration＜1min，Temperature：Off，CO2：Off；
⑤Channel Selection通道包括Bright field(BF)及Digital Phase Contrast(DPC)；
⑥Layout Selection选择需要分析的样本孔(well)，在每个样本孔中随机选择至少10个视野(Fields)；
高内涵可设置不同的拍摄通道。BF通道所拍摄红细胞图片与普通光学显微镜类似，分辨率较普通光学显微镜高，用于呈现图片，不用作进一步分析；DPC通道所拍摄图片，红细胞与背景对比度高，用于高内涵系统对图片的识别与分析；
步骤三，使用高内涵分析系统对所拍摄到的红细胞进行识别与分析
所编写的高内涵对红细胞识别与分析程序为：
①红细胞对象识别均基于DPC模式下所拍摄图片；
②参数计算：对识别出的所有对象分别使用STAR方法计算形态学参数，Standard方法计算光密度、SER features方法计算结构参数；
③分选红细胞与非红细胞：BF模式下可见形态与红细胞相近对象，认为该对象为红细胞，命名为“RBC”，BF模式下未见对象，但对应的DPC模式下可见，认为该对象为非红细胞，命名为“Background”；
④分选正常红细胞与异形红细胞：临床上观察异形红细胞通常采用普通光学显微镜直接观察红细胞形态，而采用高内涵BF通道所拍摄图片同样可到达普通光学显微镜成像效果，故将BF通道下所拍摄到的红细胞形态作为正常红细胞及异形红细胞分选依据，正常红细胞群命名为“Normal RBC”，异形红细胞群命名为“Abnormal RBC”。
步骤四，使用高内涵分析系统进行计算
所编写的高内涵对红细胞计算程序为：
①Define Results定义计算公式为“a/(a+b)”，其中，a定义为“The Number ofAbnormal RBC”，b定义为“The Number of Normal RBC”。
②选定所需进行计算的样本孔及视野，点击“Start”进行计算。
2.根据权利要求1所述的高内涵在异形红细胞中的应用方法，其特征在于：所述步骤二中BF通道的拍摄条件为Time：50ms，Height：2.0μm，Excitation：Transmission，Emission：650-760nm，DPC通道的拍摄条件为Upper Plane：1.3μm，Lower Plane：-3.5μm，Filter：1.0，Speckle Scale：10μm。
3.根据权利要求1所述的高内涵在异形红细胞中的应用方法，其特征在于：所述步骤三中STAR方法具体参数为Population：Objects，Region：Cell，Method：STAR，包括Symmetry，threshold Compactness，Axial，Radial，Profile,其中Profile具体参数包括ProfileInner Region：Cell,Profile Width：4px，Sliding Parabola,Texture SER。Standard方法具体参数包括：Mean，Standard Deviation,Coefficient of Variance，其中Coefficientof Variance具体包括Median，Sum，Maximum，Minimum，Quantile Fraction：50％，Contrast。SER features方法具体参数包括：Scale，Normalization by Kernel，其中Normalization by Kernel具体包括：SER Spot，SER Hole，SER Edge，SER Ridge，SERValley，SER Saddle，SER Bright，SER Dark。
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Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6416959B1 (en) * 1997-02-27 2002-07-09 Kenneth Giuliano System for cell-based screening
US20060066837A1 (en) * 1999-01-25 2006-03-30 Amnis Corporation Imaging and analyzing parameters of small moving objects such as cells
CN1955715A (zh) * 2004-10-25 2007-05-02 弗·哈夫曼-拉罗切有限公司 配体－受体示踪测定法
CN102359938A (zh) * 2011-09-16 2012-02-22 长沙高新技术产业开发区爱威科技实业有限公司 红细胞形态学分析装置及其方法
CN104266955A (zh) * 2014-09-02 2015-01-07 上海凯度机电科技有限公司 高内涵图像流式生物显微分析系统
CN105928913A (zh) * 2016-04-14 2016-09-07 天津中医药大学 一种基于细胞表型的高内涵多指标肾毒性的检测方法及其应用
CN108140240A (zh) * 2015-08-12 2018-06-08 分子装置有限公司 用于自动分析细胞的表型反应的系统和方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6416959B1 (en) * 1997-02-27 2002-07-09 Kenneth Giuliano System for cell-based screening
US20060066837A1 (en) * 1999-01-25 2006-03-30 Amnis Corporation Imaging and analyzing parameters of small moving objects such as cells
CN1955715A (zh) * 2004-10-25 2007-05-02 弗·哈夫曼-拉罗切有限公司 配体－受体示踪测定法
CN102359938A (zh) * 2011-09-16 2012-02-22 长沙高新技术产业开发区爱威科技实业有限公司 红细胞形态学分析装置及其方法
CN104266955A (zh) * 2014-09-02 2015-01-07 上海凯度机电科技有限公司 高内涵图像流式生物显微分析系统
CN108140240A (zh) * 2015-08-12 2018-06-08 分子装置有限公司 用于自动分析细胞的表型反应的系统和方法
CN105928913A (zh) * 2016-04-14 2016-09-07 天津中医药大学 一种基于细胞表型的高内涵多指标肾毒性的检测方法及其应用

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
仇存网等: "《普通生物学实验指导》", 30 November 2018 *
刘晓娟: "Operetta高内涵筛选系统", 《百度文库》 *

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