声光偏转器(AODF)在高速细胞分选中的关键作用:ICS技术简介
- 上海昊量光电设备有限公司2024年4月7日 10:10 点击:208
声光偏转器(AODF)在高速细胞分选中的关键作用:ICS技术简介
快速和选择性地分离具有独特空间和形态特征的单细胞仍然是一个技术挑战。来自Science的这篇文章建立了一种基于高速成像的细胞分选(ICS)技术,借助声光偏转器调制产生的光斑线性阵列和信号分析系统来高速探测细胞的空间特征,使流式细胞术更上一层楼。
自从流式细胞术被发明的50多年来,用其进行细胞分选一直是生物学家zui有效的工具之一。让研究人员得以从复杂的混合物中分离出感兴趣的细胞,而这一过程对于了解细胞的功能至关重要。这项技术的大规模升级,要归功于海德堡EMBL和BD Biosciences的研究人员提出的一种高速成像的细胞分选技术(ICS),发表于Science,题为“High speed fluorescence image-enab LED cell sorting”,并且该研究荣登为VOLUME 375|ISSUE 6578的封面故事。Science对封面的描述如下:表达荧光标记蛋白(绿色)的靶细胞被蓝色激光照亮,并从一个旋转的细胞池中选出。新的细胞分选技术结合了流式细胞术的通量和定量能力,还包括多色荧光显微镜的空间分辨率等优势,使得每秒分离高达15,000个具有复杂表型的细胞成为可能。
相较于传统流式细胞术只能凭借简单的特性(例如蛋白质表达水平)来分离细胞,新型高通量ICS技术让研究人员可以捕捉和分析高分辨率的细胞快速连拍,从而能够根据图像数据中的特征(如蛋白质和生物标记物在细胞中的定位位置)来分离细胞,并增加了多色荧光显微成像的功能。这些特征提供了细胞内部运作的丰富信息,而这是先前的流式细胞仪无法观察到的。数据采集、图像重建、图像分析和分选的整个过程在几微秒内完成,使 ICS 能够以高达每秒 15,000 个细胞的速度进行工作。
在本研究中,ICS结合了以下三种技术
(i)使用射频标记发射的荧光成像(FIRE)系统,这是一种快速荧光成像技术
(ii)传统的基于石英杯的液滴分选器
(iii)新型低延迟信号处理和分析电子装置。
为了在1.1m/s的高速流动的细胞中实现无模糊成像,ICS中FIRE技术至关重要,在核心液流中产生横跨60mm的104个激光光束阵列,而这正是声光偏转器(AOD)的优势所在。
在图左侧的Mach-Zehnder干涉仪(MZI)中,可以看到在分束器(BS)分成的两路上,都采用了AOD (Gooch & Housego, Inc.),其中一路由120MHz到200MHz等间隔的多个射频信号进行调制,将单个488nm的连续光分割成104个小光束组成的线性阵列,具有不同的频率和出射(偏转)角度,这里的每束光zui终代表了生成图像中单个水平像素。而另一路通过AOD(Gooch & Housego, Inc.)产生一个本地振荡光束,移频了200MHz。两路光束的模式匹配,zui终在50/50分束器中进行合束,并聚焦在细胞流上。该激发系统所产生的线性阵列激光,每个束光都有一个独特的拍频调制(f1,f2,f3...fn),由合束前本地振荡光束频率和各自的光束频率之间的差异产生。
如此一来,当细胞通过流式细胞仪的光学探测区域时,阵列中每个光束都会激发出带有特定频率的荧光以及散射光信号。当这些光束被PMT探测到时,每个频率的小光束都携带着细胞内部空间以及位置信息,因此生成的波形图通过傅里叶变化算法可以复原空间信息,从而解构原先细胞的二维图像。
昊量光电可以提供G&H多种标准AODF产品,波长区域从紫外到中红外均有,并且有配套的驱动器,满足您一维以及二维扫描的各种运用。对于ICS,G&H的4200-1是您的理想声光偏转器的选择。适用于405-488nm的可见蓝紫光,并具有100MHz的射频频率工作带宽。
为了更好的理解FIRE这项创新技术,我们不妨寻根究底,在下期看看发表在Nature Photonics上zui早提出FIRE (fluorescence imaging using radiofrequencytagged emission)显微技术的这篇文章:
FIRE Digitally synthesized beat frequency multiplexing for sub-millisecond fluorescence microscopy。
如果您对AODF有兴趣,请访问上海昊量光电的官方网页:
https://www.auniontech.com/details-488.html
相关文献:
Schraivogel D, Kuhn TM, Rauscher B, Rodríguez-Martínez M, Paulsen M, Owsley K, et al. High-Speed Fluorescence Image-Enabled Cell Sorting. Science (2022) 375:315–20. doi: 10.1126/science.abj3013
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