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以下是光谱流式细胞术的所有关键术语的汇编。浏览以下列表,找到您感兴趣的术语的定义。

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光谱流式细胞术基础理论 

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A

抗体捕获微球 

表面包被免疫球蛋白的、可与特定物种的荧光标记抗体发生反应的微粒。这种类型的微球用于制备单染管对照,以计算补偿或进行光谱数据解析。

为确保计算的准确性,可以将由捕获微球结合的荧光抗体与使用相同荧光抗体标记的细胞进行比较,查看其光谱特征是否与细胞结合时相同。

混合抗体 将所有单个流式抗体混合到一个样品中,以方便使用,减少移液步骤和错误,节省细胞染色时间。
抗原分类 

根据抗原密度和表达模式对抗原进行分级。

一级抗原是指那些表型特征明确、可识别广泛细胞亚群的抗原。二级抗原虽然特征明确且具有较高的抗原密度,但它们可能是连续的表达模式,而没有明确的阳性或阴性分群。三级抗原要么表达水平较低,要么尚不明确其表达特征。抗原分类是流式方案设计的重要步骤,需要在抗体与荧光染料配对之前明确了解。

抗原密度 

是指细胞表面或细胞内表达的靶分子或受体的数量。

在实验方案设计中,了解抗原密度非常重要,这样才能将抗原密度与亮度合适的荧光染料进行配对。抗原密度高的细胞最好与暗-中等亮度的荧光染料进行配对,而抗原密度低或不确定的细胞最好与亮荧光染料配对。


B

骨架方案 

用于鉴定常见细胞类型的基础或核心多色实验方案,可在日后灵活地添加额外的流式抗体(“插入”)以进行更深入的免疫表型分析。

使用优化的骨架方案,通过预先定义的流式抗体和荧光染料,可以节省流式实验设计的时间。


C

细胞自发荧光 

由于NADPH、核黄素、胶原蛋白、弹性蛋白、芳香族氨基酸和细胞器(如线粒体和溶酶体)等分子的存在而引起的细胞内在荧光。

在流式实验中,细胞自发荧光会提高背景,干扰弱荧光信号的检测,从而影响检测灵敏度。自发荧光水平可通过采集实验中未染色的、相同类型的细胞数据来确定。实验中可能需要有多个样本用于自发荧光对照;例如,在同一实验中同时检测静息和刺激后的淋巴细胞。

不同类型的细胞可能具有不同的自发荧光水平,并且可能随着细胞处理或细胞老化而变化。一般来说,较大的、颗粒多的细胞具有较高的自发荧光,因为其产生自发荧光的化合物数量较多。大多数自发荧光可在较短波长的光线下检测到,吸收光在 350-500 nm 范围内,发射光范围在 350-500 nm之间。通常在较长波长下自发荧光较少,600 nm 以上发射光的检测受到自发荧光的干扰较小。全光谱流式细胞仪可以识别并消除自发荧光,从而提高分辨率。

聚类分析 根据事件之间的关联程度将其分组或聚类,从而进行数据处理的一种统计方法。聚类分析是一种无监督学习算法,这意味着在运行模型之前,数据中存在的聚类数量是未知的。与其他统计方法不同,聚类分析通常用于对数据中的可能关系不做任何假设的情况。
共表达 

细胞上或细胞内同时表达两种或两种以上抗原。

共表达的抗原最好与多色实验设计中相似度较低的荧光染料进行配对,这样对数据扩 散的影响较小。

补偿 旨在消除特定荧光染料在其他检测器中荧光溢漏的一种数学校正方式。当流式实验中同时使用两个或更多荧光染料时,必须进行补偿计算。
复杂性指数 / 检测 

一种用于评估实验方案中所有荧光染料独特性的检测方法。

复杂度检测对于评估实验方案设计中荧光染料的组合非常重要。复杂度较低表明荧光染料组合产生高分辨率数据并降低扩散误差的可能性较高。复杂度值较高表明荧光染料组合产生的扩散误差会导致数据的分辨率降低。


D

降维分析 将具有很多参数的数据简化为几个维度,以改善数据的可视化和解释。一种无监督学习技术,用于可视化低维空间中的所有点。
下采样 

一种用较少数量的事件代表整个样本的过程。数据被随机采样以减少计算时间。

通常用于大型复杂数据集的高级分析工具可能会受益于使用此过程来可视化信息,从而易于数据集的分析。

垃圾通道 

也称为排除设门,是指有意将目标或目标组合的阳性事件排除在分析之外,包括细胞活性染色。垃圾通道结合了具有相同或相似荧光染料的多个抗体,用于对所有不感兴趣的对象进行分组和排除。

在光谱流式细胞术中,对同时使用的荧光染料数目的限制比传统流式细胞术少,因此没有必要使用垃圾通道。如果用于光谱流式细胞术,则垃圾通道中的荧光染料必须完全相同,才能进行正确解析。避免使用与垃圾通道中荧光染料的光谱特征相似但不相同的活性染料,否则会导致解析错误。此外,垃圾通道也避免使用偶联染料,即使是同一供体和受体的偶联染料也不行。不同批次之间的差异以及长时间暴露在光线下都会导致发射光谱的改变。


F

FlowSOM 用于聚类和降维分析的一种无监督学习技术,使用自组织映射以鉴定细胞亚群,并可视化相互关系以分析流式细胞仪数据。
荧光减一(FMO) 用多参数实验方案中去除一种外的所有荧光抗体染色的细胞样本。多参数流式方案中每种荧光染料都有一个 FMO 对照。
FMO 对照 

用于确定背景信号和阳性细胞群之间的临界点。

与未染色的细胞或单染色的样本相比,FMO对照更精确,因为它考虑了实验中所有其他荧光染料引起的扩散误差导致的阴性细胞群的扩大。

荧光减X(FMx) 多参数实验方案中使用其中某些染料(x)除外的流式抗体染色进行细胞样本染色。这种部分抗体染色有助于研究某些流式试剂的添加或组合对背景、扩散和亚群分辨率的影响。
荧光 当某些物质吸收光或其他电磁辐射后释放光能时,发生的一种发光现象。分子吸收光能后达到激发态,当它们恢复到基态时,会发出波长较吸收光长的光。
福斯特或荧光共振能量转移(FRET) 是指两个相邻的荧光分子之间能量转移的过程。处于激发态的供体荧光基团可以将能量传递给受体荧光基团。传递效率与供体和受体之间的距离成反比,因此FRET对距离的微小变化非常敏感。


M

平均或中位荧光强度(MFI) 

对群体(分布)的荧光中点(中心趋势)进行统计测量。它通常用于表示蛋白质的表达水平。

为了控制技术变异性(试剂和仪器)并比较长时间内分析的样本,可以在细胞样本中获取多峰荧光染料,以标准化 MFI。中位数被认为比平均值更可靠,因为它受异常值或偏斜的影响较小。在使用这种测量方法时,建议明确列出使用的数值(平均值或中位数)。

相互排斥 

当两种抗原不会同时表达在一种细胞上或细胞内时。

在多色实验设计中相互排斥的抗原可以与具有较高相似度的荧光染料配对,因为其对扩散误差的影响较小。


N

标准化 对一组数据进行预处理,以尽量减少技术误差而非生物学差异(如仪器设置、采集设置、样品制备)对测量结果的影响。


P

流式实验方案配色工具 在线配色工具 ,通过提供定制化体验,指导传统或光谱流式实验方案中荧光标记抗体的选择。
  与光谱查看器一样,在线配色工具可以显示荧光染料或荧光蛋白的激发和发射光谱。它显示可用的荧光抗体,以方便使用特定仪器配置为多色实验选择合适的抗体。为了指导光谱实验方案设计,还包括相似性和复杂性测量。
一级抗原 表型特征明确的抗原,用于识别主要细胞亚群。也称为谱系标志物。
主要组分分析 (PCA) 一种成熟的降维方法,可将多个参数简化为几个维度,从而更易于观察和解释。PCA使用无监督线性学习算法。


S

饱和滴度 

指抗体浓度达到一定程度时,再添加抗体不会增加信号强度。

二级抗原 通常是指表型特征明确的抗原,可能具有高抗原密度,但其表达模式可能是连续或广泛表达。
分离指数 

用于评估阳性和阴性荧光信号之间关系的指标。

分离指数根据阳性和阴性细胞群中位荧光强度(MFI)之间的差值计算得出,同时考虑了阴性荧光群的离散程度。阴性群荧光流式图的右侧斜率权重更高,以尽量减少阴性群荧光分布的误差。

  

分离指数值越高,阴阳性细胞群之间的分离度越高。分离指数可用于测量和比较特定仪器上各种荧光染料的相对亮度,并确定最佳抗体浓度。

相似度指数 / 测量 

用于评估一对荧光染料独特性的比较指标。数值越高,表示两个荧光染料的光谱特征越相似;数值越低,表示两个荧光染料的光谱特征越不同。 相似度测量取决于所使用仪器的特定配置。

建议避免使用相似度指数大于 98 的荧光染料,以防止数据过度扩散。相似度值在 90-98 之间,可能会导致数据高扩散,应谨慎使用,尤其是共表达抗原。在为共同表达的抗原选择荧光染料时,建议避免选择相似性指数大于 70 的荧光染料。

单染对照 

实验样本中仅包含一种荧光抗体或荧光化合物标记的细胞或抗体捕获微球。这些单染对照用于补偿计算或数据解析。

阳性细胞群和阴性细胞群需要具有相同的自发荧光特性,且阳性细胞群应与实验样本一样亮或更亮。重要的是,在光谱流式实验中,单染对照应具有与实验样品完全相同的光谱特征,并且以完全相同的方式进行样品处理。

光谱特征 荧光染料从所有激光器和荧光检测器收集的荧光发射光谱。
光谱查看器 

显示荧光染料的吸收和发射光谱曲线的在线工具

  该工具可以了解所有荧光染料和荧光蛋白的光谱特征,在设计多色实验时有助于选择合适的染料。许多光谱查看器允许包含特定仪器的标准配置,以帮助比较荧光染料,确定其在流式实验方案中的独特性和兼容性。
光谱 一系列发射波长。
溢漏 是指二级探测器检测到特定荧光染料的荧光信号,而不是其一级探测器。溢漏会在数据补偿或解析后得到纠正。
扩散 (扩散误差) 

是指补偿或解析后显示的光子计数误差。高扩散会导致信号分辨率降低。

为了最大限度地减少扩散误差,请使用具有独特光谱特征的荧光染料。使用相似度高的荧光染料会产生扩散误差,因此不适用于共表达的靶标。扩散误差也是荧光强度的函数。使用扩散误差最大的荧光染料时,最好用于低表达靶标。

扩散矩阵 显示实验方案中使用的每种荧光染料对的溢漏-扩散误差值的表格。它量化了给定荧光染料产生或接收的扩散量,以帮助指导实验方案设计
染色指数 用于评估阳性和阴性群之间荧光强度关系的指标。染色指数根据阴阳性群之间中位荧光强度(MFI)的差值计算得出,同时考虑了阴性荧光群的分布。
  

染色指数值越高,阴阳性群之间的分离度越高。染色指数可用于测量和比较特定仪器上各种荧光染料的相对亮度,并确定最佳抗体浓度。

监督式学习方法 需要训练数据,用于创建从输入到输出的映射模型。这些数据集用于训练或监督算法,以对数据进行分类或预测结果。


T

偶联染料 

一种由两个共价键合的荧光分子组成的染料:一个供体分子和一个受体分子。光能激发供体分子,供体分子的能量通过福斯特(或荧光)共振能量转移(FRET)过程传递给受体分子。

偶联染料的行为就像一个荧光染料,具有供体的激发光特征和受体的发射光特征。偶联染料用于产生斯托克斯位移更长的荧光染料,可与流式细胞术中常用的单波长激发光源一起使用。偶联染料易受光照影响,且其制造工艺会导致批次之间的差异;因此,每次使用前都应验证其光谱特征。

t-分布式随机邻域嵌入(t-SNE) 一种常用的非线性降维算法,用于单细胞生物学,用于可视化并解释高维单细胞数据。
三级抗原 表达水平较低或表型不明确的抗原。
滴定 

一种用于确定特定细胞类型和特定应用时最佳抗体浓度的过程。

滴定法是指对细胞样本进行一系列稀释染色,以确定能够最好地区分阳性信号和阴性信号的抗体浓度。建议对所有荧光试剂进行滴定,以确定其最佳使用量。


U

均匀流形逼近和投影(UMAP) 一种常用的非线性降维技术,用于单细胞生物学,用于可视化并解释高维单细胞数据。与t-SNE类似,但处理速度更快,可视化效果更好。
解析 

用于区分多参数样本中多个荧光染料荧光信号的一种数学方法。解析计算通常依赖于统计方法,如普通最小二乘法和加权最小二乘法。

算法可以将未染色样品的光谱特征作为标准,类似于荧光参数之一,以提取自发荧光并提高信号分辨率。解析依赖于稳健的单染对照,与实验样品中的光谱特征完全匹配。

无监督学习方法 通过分组或聚类,利用一组仅包含输出的数据来寻找数据中的结构。这些方法代表了高维流式细胞术数据集分析的大部分发展。


V

细胞活性染料 

用于区分活细胞和死细胞,如非透性核酸结合染料、胺反应染料或酶染料的一种荧光染料。

流式实验中的死细胞是指细胞膜受损的细胞。死细胞可以被识别并排除,这样只有活细胞用于数据分析。

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现在利用光谱流式细胞术,研究人员和科学家可以研究越来越多的目标分子。通过这些文献,可以了解流式细胞术和细胞分选技术的最新进展。

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