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產品簡介
詳細介紹
雖然流式技術在過去的30年中，實現了長足的發展，并早已成為生命科學研究*的研究手段。然而，其數據結果始終沒能突破散點圖和直方圖的固定數據模式，除了圈門和計數用戶無法探究數據背后的更深層次內涵，更無法將這個技術的統計學力量釋放出更大的潛能。
不同于傳統流式細胞分析技術，ImageStreamX MarkII量化成像分析流式細胞儀除了可以獲得基于熒光信號強度的散點圖和直方圖以外，還可以為高速液流中的每個細胞同步生成多達12張高清成像圖片，包含明場和暗場以及多達10通道且明顯優于傳統流式分析技術的高靈敏度熒光數據結果。更為重要的是，ImageStreamX MarkII量化成像分析流式細胞儀不僅僅是簡單的細胞成像，并可以根據多達100種以上的形態學量化參數對不同的細胞進行區分和計數。超高的檢測靈敏度以及快速分析的特點充分滿足稀有細胞分析的需要。
產品應用
ImageStreamX MarkII量化成像分析流式細胞儀巧妙地將流式細胞技術在免疫表型分析方面的統計學力量以及該方法本身在細胞分析領域的高靈敏度和高速度優勢同熒光顯微鏡技術在細胞形態學細節的洞察力和針對細胞功能研究的深度有機地結合在一起，實現了上述兩項技術單獨均無法突破的應用瓶頸，為流式細胞技術開啟了一扇全新的應用之門。
ImageStreamX MarkII量化成像分析流式細胞儀研發伊始就是要創造一款細胞研究的綜合平臺，采用和傳統流式細胞儀及熒光顯微鏡相同的染料和生物標記物，可以實現傳統流式細胞技術的全部應用，同事它還將帶給您不一樣的視覺驗證以及*的量化成像分析。
ImageStreamX MarkII量化成像分析流式細胞儀可用于細胞形態變化、細胞自噬作用、細胞信號轉導、共定位和示蹤等研究場景。
細胞信號轉導（*的應用）
細胞活性、分化及宿主防御功能受到多種過程調節，其中轉錄因子從細胞質到細胞核的轉運過程則是一個重要的環節。利用Dimilarity形態學量化參數，通過對相關轉錄因子和細胞核的圖像進行自動分析處理，精確量化細胞內分子的核運轉程度。
實驗案例：NF-κB在全血不同白細胞中的轉運
選取經免疫分型檢測的全血，通過60倍成像定量分析NF-kB在不同白細胞類型中的轉運程度。實驗結果顯示，脂多糖能夠特異性的誘導NF-kB在單核細胞中的核轉運（直方圖藍色部分，右下圖），但并不誘導T細胞中的轉運過程（直方圖黑色部分，右上圖）。
共定位和示蹤（*的應用）
Amnis量化成像分析流式細胞儀具備快速采集大量細胞圖像數據的能力，并結合系統中Bright Detail Similarity形態學量化參數對細胞圖像進行客觀的定量統計分析，極大的優化了共定位的研究。
實驗案例：CpGB在原代漿樣樹突狀細胞中的內化和轉運
通過利用Internalization（Y軸）以及Bright Detail Similarity（X）軸兩個參數對圖像進行分析，可以量化pDC內的CpGB向溶酶體的的定向轉運過程。右圖顯示pDC（橙色）、CpGB（紅色）和溶酶體（綠色）的熒光圖像。散點圖的左下方所示，為結合在pDC細胞表面的CpGB。隨著CpGB進入pDC， Internalization值升高（圖左上方）。當CpGB轉移到溶酶體，其與溶酶體之間的similaity值相應升高（圖右上方）。
細胞形態研究（*的應用）
細胞形態的變化往往與細胞功能有密切的關系，尤其在巨噬細胞活化，干細胞分化以及細胞藥物反應等方面表現更為突出。Amnis量化成像分析流式細胞儀可以應用其所標配的IDEAS專業分析軟件中的預置的形態學量化參數對細胞形態進行客觀的自動化評價，Cicularity數值就是眾多形態學量化參數的其中之一。
Circularity數值是衡量細胞的多個半徑間差異的指標。縱坐標表示circularity數值，當所測算的細胞樣本如左圖所示，處于圓形且較完整，其多個半徑間差異相對較低，因而Circularity數值較高，而當樣本如右圖所示形狀并不規則時，其多個半徑間的差異較大，因而Circularity數值較低。
實驗案例：原代單核細胞的形態學變化
縱坐標表示Circularity。與對照相比，用MCP-1處理的樣品，Circularity數值明顯降低，證明趨化因子MCP-1誘導單核細胞形態發生變化，并遷移到炎癥部位。反之，如果通過藥物處理，如自身免疫性疾病的藥物，可降低炎癥反應，則Circularity數值升高。
細胞自噬（*的應用）
細胞發生自噬時，作為標記物的細胞質LC3蛋白經過加工在自噬體外膜表面大量聚集。利用Spot Count形態學量化參數，能夠直觀觀察LC3熒光斑點的同時，準確統計每個細胞內LC3斑點的數量，從而對細胞自噬狀態進行量化分析。
ImageStreamX MarkII量化成像分析流式細胞儀中包含的IDEAS圖像處理軟件能夠準確每個細胞中的熒光斑點數。如圖所示，利用Spot Count形態學量化參數計算出不同細胞內含有的LC3-FITC數量不同。實驗過程見右圖。
實驗案例：慢性粒白血病細胞K562的自噬
K562細胞癌抗腫瘤藥物toposide作用下發生自噬。上圖右側所示為對照組和實驗組中細胞的明場，（BF），LC3-FITC（綠色）和DAP（紫色）染色結果。每個樣本收集超過10000個細胞，并利用IDEAS軟件系統中Spot Count形態學量化參數精確定量每個細胞中的LC3斑點數。統計結果如左側直方圖所示，實驗組中含有FIC-LC3熒光斑點的細胞（44%）遠高于對照組（13%）。
T細胞和APC細胞間免疫突觸的形成（*的應用）
T細胞與APC細胞表面粘附分子之間通過受體—配體相互作用得以緊密接觸，形成了一個環形且周圍分布著粘附分子的瞬時性結構，稱為免疫突觸。Amnis的可視化圈門的功能結合IDEAS軟件的特殊量化參數，可以特異地找到形成了免疫突觸的黏連體細胞，量化分析T細胞與APC細胞間形成的免疫突觸。
實驗案例：原代單核細胞的形態變化
