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| 應用領域 | 醫療衛生,環保,生物產業,農業 |
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初始狀態：維也納大學醫學院臨床研究的一個被CD3陽性細胞染色的前列腺部分的樣本。該課題的目的是進行T-cells分布的分析。
組織檢測：組織分析的一步是對組織邊界和空穴進行自動檢測識別。
所有細胞核的虛擬通道: 在下一步中圖像的顏色會被分成藍色和棕色然后細胞核會被檢測出。
上皮細胞核的Heat 圖: 通過細胞核（藍色）的形態特征來區分細胞亞群，進而產生相應的熱點圖。
上皮部分的膜: 小型對象的heat圖很清晰，然后以此為基礎上皮細胞和腫瘤細胞的膜產生。
上皮細胞的間距測量: 被檢測的上皮細胞組織被用于分析，所有CD3細胞的間距都被測量。上皮細胞的T細胞測量區域被確定以間距為0-25um為范圍，25-50um和50-75um。
TG引入細胞社會學概念
在一個較大的器官中，一個功能正常的細胞只是一個小的細胞單元的一個成員。它的發展和分化與母細胞和相鄰細胞所決定。
因此，在細胞所處的具體環境中進行分析是很重要的。
針對組織中細胞實際情況中的特點StrataQuest包含特殊的圖像處理工具。區別于間距測量的是，特殊的圖像處理工具有確定具體細胞聯系的功能。
90種抗原+被檢測的生物形態結構+確定的細胞類型中，我們可以得到什么？
MELC是一種多重染色技術，每次染色都有染色、成像、漂白的過程。每一個染色過程都能夠利用一種抗體在一種不同的蛋白質中。結果呈現同一樣本中多種蛋白質分布的集合的圖像。 對于補充數據比較多的自動圖像分析是一個理想的工具。患者黑素瘤的皮膚細胞MELC的樣本被分析。
該課題的目的是量化所有90蛋白質在melan-A陽性黑素瘤細胞的周圍的表達。部分運行步驟和結構列出。
生物形態的染色在基質和腫瘤方面的檢測
主要優勢之一是能夠只根據生物形態染色來劃分生物結構。
在以下的案例中該軟件被用于檢測在被免疫組化染色的腫瘤樣品的腫瘤間部分基質較薄的區域以便對CD8+T細胞進行蘇木精復染色。復染色被利用在基質的檢測中。
基質部分只需利用hemalaun復染色被檢測，17.3%的樣本是基質（橘色外框）。22%的CD8+T細胞存在基質部分（綠色）。
血管中腫瘤細胞的間距
該軟件的細胞形態分析功能也能夠應用于免疫熒光樣本中。例如，腫瘤區域能夠用特異的anti-cytokeratin+cells進行檢測。血管組織用anti-CD31特異染色進行檢測。血管中腫瘤部分的細胞間距也能夠被測量。
結果：血管組織中腫瘤細胞的數目及每個細胞間的距離都會呈現出來： 0-50 μm: 6.988/52%; 50-100 μm: 3.483/26%; 100-150 μm: 1.845/14%。
單個細胞的獲取和細胞群簇的特性
可以提供雙重的功能。一種是視覺上分離然后處理特殊的細胞類型，比如利用TissueFAXS掃描得到的。另一種是，檢測和分析相對大的器官中的細胞亞群。群簇通過特殊的中央細胞和其它的群簇細胞的間距和可見的特殊染色類型被確定。
以下圖像描述了兩種工作流程的主要部分在被DAPI，FOXP3，CD25和CD4的結腸樣本中。
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