秀丽线虫流式分选系统，COPAS，VAST BioImager Platform，Union Biometrica VAST BioImager ，脊椎动物，斑马鱼(zebrafish、Danio rerio)，体内多维表型研究，致畸剂，高通量光学投影层析成像系统，高通量筛选（HTS），高内涵筛选（HCS），OPT系统，三维重构

 

摘要：



动物个体内，多数由基因突变与生物活性分子所引发的复杂生理应答机制，无法使用细胞培养模型进行预测，而动物水平研究却进展缓慢。本研究中，我们利用微米分辨率的高通量光学投影层析成像系统，结合高效的大颗粒流式分选系统（Union Biometrica），实现了脊椎动物的整体多维度扫描。系统以前所未有的速度与细节，在三个维度水平，自动获取了半透明斑马鱼幼体数以百计的独特形态特征与复杂表型。通过聚集、量化多种表型特征，我们能够实现同时检测、分类多个生物学进程中的精细变化。我们将这种方法称为体内多维表型研究。为了验证体内多维表型研究方法的巨大作用，我们利用200个独立形态检测参数，对数十种致畸剂（可引起软骨形成异常）效应进行分析，结合致畸剂的已知机制，识别其相似和不同之处。

 

 

背景：

    

针对多种因素引起的形态学变化特征，进行高通量筛选，是现代生物学研究与药物筛选中必不可少的。当前研究中，在细胞学水平高通量筛选（HTS）获得的有效药物，在进一步动物水平研究和临床研究时，结果不尽如人意。即使是最复杂的体外模型，也无法完全展现器官形成的复杂程度与构成等信息。为了克服体外模型在药物筛选等应用中的不足，越来越多的化学药物使用斑马鱼(zebrafish、Danio rerio)个体进行筛选研究。斑马鱼幼体是目前广泛应用于药物筛选的脊椎动物模型。针对斑马鱼的大规模基因水平筛选工作已经开展了数十年，但由于所读取的结果往往无法定量说明或局限在有限的参数记录，因此需要更完善的解决方案。

     

为了将数百种表型的改变进行定量记录分析，并实现高内涵筛选（HCS），我们应用高通量光学投影层析成像系统（high-throughput optical projection tomography system，OPT），该系统结合高效的大颗粒流式分选系统（Union Biometrica），配合特殊的图像处理算法，能够兼容各种显微镜，从而获得微米级分辨率的3D器官或复杂形态学特征参数。这一技术帮助我们从大量动物样本中快速获得数百种独特形态特征和复杂表型的信息。

 

Nature Communications 4, February 12, 2013, Article number:1467, doi:10.1038/ncomms2475

 

Carlos Pardo-Martin, Amin Allalou, Jaime Medina, Peter M. Eimon, Carolina Wählby Mehmet Fatih Yanik 

1 Department of Electrical Engineering and Computer Science, Massachusetts Institute of Technology (MIT)

2 Division of Health Sciences and Technology, MIT,

3 School of Engineering and Applied Sciences, Harvard University

4 Centre for Image Analysis, Science for Life Laboratory, Uppsala University, Sweden.

5 Imaging Platform, Broad Institute of Massachusetts Institute of Technology and Harvard

6 Department of Biological Engineering, MIT

 

 

结果分析：

1.Union Biometrica BioSorter® Flow Cytometry（新式高通量分选OPT系统）：射流系统与显微观察系统组。BioSorte®不需要对斑马鱼样本进行预处理，避免了常规OPT技术中最耗费时间的步骤。

 

 





 

 

2.图像矫正过程：通过多步图像软件矫正，获得准确的层析重建图像。

 



 

 

3.颅面畸形三维重建与评估：每条斑马鱼幼体，记录高达320帧的图像，通过三维重构技术，形象化展示了斑马鱼幼体软骨复杂表型。图像显示的层析效果图充分显示了三种不同药物处理后的5dpf斑马鱼幼体的颅面骨骼变化。三种药物是：retinoic acid（视黄酸）、cyclopamine（环巴胺）和flusilazole（氟硅唑）。

 



 

4.药物筛选研究实例：不同浓度环巴胺药物对三种软骨生长的影响

    

 

 

 

 

5.体内多维度表型分析：为了全面定量斑马鱼幼体表型变异情况，研究者计算了202个独立的指标，用于重建3D表型图。这些参数包含了长度、3D方向、表面积及各种骨骼体积等等。

 



 

 

 

6.大量斑马鱼幼体表型变化阵列分布：每一行代表了一种药物作用斑马鱼幼体的影响。检测结果以颜色表示，红色代表幼体个体表型相对未处理幼体表达下降，绿色代表表达增长。

 



 

结论：

 

传统药物高内涵筛选（HCS）技术局限在简化的生物模型，如无线增殖的细胞系等，而在使用原代细胞、in vivo动物模型等进行HCS研究时，传统技术面临众多的问题。本研究利用微米分辨率的高通量光学投影层析成像系统，结合高效的大颗粒流式分选系统（Union Biometrica），实现了脊椎动物的整体多维度扫描。本技术能够提供脊椎动物器官和组织的3D重建图像，针对斑马鱼幼体的研究，本技术通过能够为研究者提供样本个体的多种表型特征，为动物个体水平实现药物高内涵筛选（HCS）提供了可行的技术平台。

 

相关： 

TUNEology 波长可调检测卡盒-->