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Methoden zur Verbesserung der Reproduzierbarkeit in der räumlichen Biologieforschung

Cell-DIVE Multiplex-Bildgebung, CST-Antikörper und Automatisierung von ASLS liefern reproduzierbare und konsistente Ergebnisse für die räumliche Biologieforschung

[Translate to German:] Cell counts for each biomarker were divided by total number of cells to give a percentage of biomarker positive cells out of total cells for each biomarker. Cell_counts_for_biomarkers_with_Cell_DIVE.jpg

Durch den Einsatz von Automatisierung, hochwertigen Antikörpern und einem bewährten Multiplex-Imaging-Workflow ist Cell DIVE in der Lage, reproduzierbare Ergebnisse zu liefern. In diesem Poster erfahren Sie anhand einer Reproduzierbarkeitsstudie, die zwölf Objektträger und zwölf verschiedene Biomarker umfasst, wie gut Cell DIVE dieses Versprechen einlöst. Vertrauen Sie darauf, was die Cell DIVE Lösung Ihrer räumlichen Biologieforschung bieten kann.

WAS SIE VON DER FALLSTUDIE ERWARTEN KÖNNEN

Zentrale Erkenntnisse

  • Erfahren Sie, wie Automatisierung, hochwertige Antikörper und ein bewährter Arbeitsablauf konsistente Ergebnisse für alle Proben liefern können
  • Sehen Sie quantitative Reproduzierbarkeitsdaten zu einer Kohorte von zwölf Objektträgern
  • Erfahren Sie, wie die Cell DIVE Gesamtlösung Ihrem Labor solide Ergebnissen liefern kann

Über die Fallstudie

Die Reproduzierbarkeit wissenschaftlicher Studien ist ein ständiges Problem. Studien in der räumlichen Biologie sind da keine Ausnahme. Mehrere Faktoren können die Reproduzierbarkeit von Versuchsergebnissen beeinträchtigen. Die Validierung von Antikörpern ist ein wesentlicher Schritt in der Krebsforschung, um sicherzustellen, dass die verwendeten Antikörper spezifisch und zuverlässig sind. Diese Antikörper müssen eine robuste Färbung der Proben gewährleisten, sowohl zwischen den Chargen als auch über den Zeitverlauf. In den letzten Jahren werden in der Krebsforschung zunehmend automatisierte Systeme eingesetzt, um die Reproduzierbarkeit und Effizienz von Experimenten zu verbessern. 

In dieser Studie testen wir die Reproduzierbarkeit der Cell DIVE Multiplex-Bildgebungslösung. Cell DIVE mit dem automatisierten System BAB 200 von Advanced Solutions Life Sciences (ASLS). Wir verwenden validierte Antikörper von Cell Signaling Technology (CST). Cell DIVE ermöglicht die Untersuchung und Darstellung von Dutzenden von Biomarkern auf einem ganzen Gewebeschnitt. Dies erfolgt mit einem iterativen Färbe- und Farbinaktivierungs-Workflow. Cell DIVE ist schwerpunktmäßig darauf ausgelegt, die Reproduzierbarkeit der Methoden zu gewährleisten, von der Gewebevorbereitung über die Antigengewinnung bis hin zur Bildgebung der Proben und der Lagerung der Objektträger. Cell DIVE kann mit direkt konjugierten primären Antikörpern arbeiten. Dies ist eine weitere Quelle der Variabilität.

Es ist beruhigend zu wissen, dass konjugierte Antikörper von CST streng validiert werden, um die Variabilität zu reduzieren. Darüber hinaus sorgen die Verwendung rekombinanter Antikörper, die gleichmäßige Helligkeit der Konjugate und der Grad der Markierung der Antikörper für eine Verringerung der Variabilität von Charge zu Charge und damit für zuverlässige konjugierte Antikörper für räumliche Biologiestudien. Die hochauflösenden Bildgebungsergebnisse werden durch eine konsistente Bildgebung von Runde zu Runde, eine stetige Kalibrierung sowie die Reduzierung menschlicher Fehler mit der BAB 200 Liquid Handling-Lösung von ASLS erzielt. Wir verwenden auch benachbarte Gewebeschnitte, die mit verschiedenen Chargen von CST-Antikörper-Panels sondiert wurden. Anschließend erfolgt die Bildgebung in zeitlich getrennten Chargen mit einem Cell DIVE Imager, der mit einem BAB 200 Liquid Handler ausgestattet ist. Nach einer robusten Analyse berichten wir über die Ergebnisse der Reproduzierbarkeit der verschiedenen Parameter. Die Reproduzierbarkeit von Methoden und Ergebnissen in der räumlichen Biologie ist eine wesentliche Voraussetzung für die Gewinnung verlässlicher Erkenntnisse und schafft Vertrauen in die Qualität zukünftiger Studien, die auf die Verbesserung der Patientenergebnisse abzielen.

Die Fallstudie ist auf Englisch verfügbar.

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