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为解决单细胞分辨率下多蛋白定量成像通量和扩展性问题,研究人员开展 CombPlex 平台研究,可准确重构多蛋白图像,意义重大。
理解组织结构和功能需要在单细胞分辨率下对多种蛋白质的表达进行定量,同时保留空间信息的工具。当前的成像技术为每种蛋白质使用单独的通道,这限制了通量和可扩展性。
在这里,研究人员提出了组合复用(CombPlex)技术,这是一个组合染色平台,结合算法框架可指数级增加所测量蛋白质的数量。每种蛋白质可在多个通道中成像,每个通道包含多种蛋白质的聚合图像。这些通过组合压缩的图像随后利用深度学习解压缩为单个蛋白质图像。
当将 22 种蛋白质的染色压缩到 5 个成像通道时,研究人员实现了精确重建。研究人员在荧光显微镜和基于质谱的成像中均展示了该方法,并表明其在多种组织和癌症类型中成功应用。
CombPlex 可提升任何成像方式所测量的蛋白质数量,且无需专用仪器。
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