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雙擎驅(qū)動 洞見多維 | 基于CytoFLEX mosaic的40色全光譜免疫表型分析方案

點擊次數(shù):125 更新時間:2025-11-24
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貝克曼庫爾特生命科學(xué)研究團隊成功將40色全光譜流式細胞術(shù)應(yīng)用于人外周血免疫細胞的深度表型分析,進一步拓展了高維流式在免疫研究中的應(yīng)用邊界。該方案基于經(jīng)典OMIP-69[1,2]面板進行優(yōu)化,結(jié)合CytoFLEX LX流式細胞分析儀和CytoFLEX mosaic 88光譜檢測模塊,實現(xiàn)了對CD4?/CD8? T細胞、調(diào)節(jié)性T細胞、B細胞、NK細胞、樹突狀細胞等關(guān)鍵免疫群體的精準(zhǔn)識別與功能分析。


實驗采用專有的混合泊松算法,有效降低光譜重疊干擾,確保信號解析的精準(zhǔn)度,實現(xiàn)了穩(wěn)健的光譜解析,為復(fù)雜免疫圖譜的構(gòu)建提供了可靠工具。本研究證明了CytoFLEX mosaic在適配已發(fā)表panel方面的可靠性和靈活性,有助于快速、標(biāo)準(zhǔn)化地實施復(fù)雜的免疫表型分析,減少設(shè)置時間并最大限度地減少操作不一致性。




熒光染料選擇與方案設(shè)計




本方案中選擇的大多數(shù)熒光染料基于先前發(fā)表的OMIP-69中所使用的染料,進行的替換主要是由于抗體的可獲得性。值得注意的是,我們加入了RealBlue?(熒光染料,這些染料在原始方案設(shè)計時不可用,用以替代性能稍差的熒光團。這些替換經(jīng)過仔細選擇,以在最小化對整體性能影響的前提下,保持方案的完整性(圖1)。使用相似性指數(shù)(圖2)對具有獨特發(fā)射光譜的熒光染料進行了量化。相似性指數(shù)≤ 0.98的熒光染料對被認為足夠獨特,可以共同使用。


為確保熒光染料之間的兼容性,我們使用了復(fù)雜度指數(shù),該指數(shù)測量了熒光染料之間的累積光譜干擾,同時考慮了溢出和自發(fā)熒光效應(yīng)。較低的復(fù)雜度指數(shù)表明光譜重疊減少,解析數(shù)據(jù)的分辨率提高。最終方案的復(fù)雜度指數(shù)低至40.3。


熒光染料對中具有相似光譜的,如BB515/FITC、BV421/SuperBright436和Alexa Fluor 647/SparkNIR 685,被包含在方案中,并通過選擇合適的標(biāo)志物、調(diào)整抗體用量以及使用泊松混合解析算法來謹慎管理,以減少信號重疊。


選擇ViaKrome 808進行活性評估是因為其獨特的近紅外光譜特征,這最大限度地減少了與其他熒光染料的干擾,使其與多色流式細胞術(shù)方案廣泛兼容。


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圖1:40種熒光染料的光譜特征。所有光譜均已歸一化至峰值通道以便直接比較,并使用CytExpert for Spectral軟件進行可視化


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圖2:相似性指數(shù)。解析矩陣在設(shè)門于細胞的樣本上制備,并用于解析40色多色樣本。本方案中使用的選定熒光染料的相似性指數(shù),其復(fù)雜度得分為40.3,使用CytExpert for Spectral軟件生成




設(shè)門策略與數(shù)據(jù)分析




圖3解釋了如何使用手動設(shè)門來識別主要細胞群體。所有預(yù)期的細胞群和表型均被準(zhǔn)確檢測到。


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圖3(上下滑動閱覽):手動設(shè)門策略。用于識別主要免疫細胞亞群的設(shè)門策略通過箭頭說明繪圖之間的關(guān)系,并通過編號標(biāo)簽對應(yīng)下面描述的人群。在排除雙聯(lián)體和碎片后,嗜堿性粒細胞(1)被鑒定為CD45?CD123?HLA-DR?。淋巴細胞和單核細胞(2)根據(jù)FSC-A和SSC-A特性設(shè)門。單核細胞(3)根據(jù)CD14和CD16表達進一步分為經(jīng)典(CD14??CD16?)、中間(CD14??CD16?/low)和非經(jīng)典(CD14?CD16?)亞群。從淋巴細胞門(2)中,區(qū)分出三個群體:CD3?TCRγδ?、CD3?TCRγδ?和CD3?TCRγδ?(4)。CD3?TCRγδ?亞群(5)根據(jù)CD45RA和CCR7表達進一步表征。CD3?TCRγδ?群體被分為CD3?CD56?(NK T樣)和CD3?CD56?亞群(6),并使用CD2和CD8表達對NK T樣細胞進行額外分類(7)。從CD3?TCRγδ?門中,鑒定出CD4?、CD8?、CD4?CD8?和CD4?CD8? T細胞(8)。調(diào)節(jié)性T細胞(Tregs)從CD4?群體中通過CD127low和CD25high表達設(shè)門,并使用CD39和CD45RA進一步表征(9)。使用CCR7、CD45RA、CD27和CD28定義CD4?和CD8? T細胞的記憶和效應(yīng)亞群(10, 11)。B細胞在CD3?TCRγδ?群體中被鑒定為CD19?和/或CD20?(12)。它們被進一步分類為IgD?CD27?(初始B細胞)、IgD?CD27?(未轉(zhuǎn)換記憶B細胞)和IgD?CD27?亞群。IgD?CD27?群體根據(jù)CD20表達細分為漿母細胞和IgD?記憶B細胞,并在記憶區(qū)室內(nèi)評估了IgG和IgM表達(13)。自然殺傷(NK)細胞被定義為CD3?TCRγδ?HLA-DR?,并分類為早期(CD56??CD16?)、成熟(CD56?CD16?)和終末(CD56?CD16?)亞群(14)。樹突狀細胞(DCs, 15)被鑒定為CD3?CD19?CD56?CD14?HLA-DR?,并進一步分離為漿細胞樣樹突狀細胞(CD123?)和經(jīng)典樹突狀細胞(CD11c?)。CD11c? DCs進一步分為CD16?和CD16?亞群,然后使用CD1c和CD141表達進行分類。最后,固有淋巴樣細胞(ILCs, 16)被定義為CD3?CD19?CD20?CD14?CD123?CD127?,并根據(jù)CD2和CD4表達進一步分亞群。所有呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)均來自一個有代表性的健康供體。


圖4顯示了通過優(yōu)化活/死染色前的洗滌條件改善CXCR3和CXCR5染色。


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圖4(上下滑動閱覽):通過優(yōu)化活/死染色前的洗滌條件改善CXCR3和CXCR5染色。頂行(A–F):裂解的血樣用PBS洗滌,然后用ViaKrome 808染色進行活/死鑒別,隨后用含1% FBS的PBS洗滌進行熒光標(biāo)志物染色。圖B和圖C分別顯示CXCR5和CXCR3的單染對照。圖D顯示在無蛋白緩沖液中用ViaKrome單染的活/死細胞;圖E顯示CD3?CD4? T細胞,圖F顯示多色樣本中CXCR5和CXCR3表達降低。底行(G-L):在ViaKrome染色前,細胞用含1% FBS的PBS洗滌,這恢復(fù)了CXCR5和CXCR3的表達并改善了細胞回收率。圖H和圖I顯示CXCR5和CXCR3的單染對照,圖J顯示在存在1% FBS的情況下單染ViaKrome 808,區(qū)分活細胞和死細胞的能力沒有降低,圖K顯示CD3?CD4? T細胞,圖L顯示多色樣本中恢復(fù)的CXCR5和CXCR3表達。注意:測試了多個變量,包括不同批次和貨號的ViaKrome染料、CXCR5和CXCR3抗體以及FBS。然而,關(guān)鍵的改進是在ViaKrome染色前使用1% FBS洗滌觀察到的。


為了分析復(fù)雜的免疫譜數(shù)據(jù),我們采用了Cytobank分析平臺上降維和聚類算法的分析流程。fcs文件使用混合泊松解析算法進行預(yù)處理,然后上傳到Cytobank平臺云端進行分析。


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圖5:使用t-SNE-CUDA降維進行基于機器學(xué)習(xí)的血細胞分析。A) 每個圖譜按單個標(biāo)志物通道著色,顏色強度標(biāo)尺(顯示在每個圖的右側(cè))代表相應(yīng)標(biāo)志物的相對表達水平。 B) 密度圖提供了六名供體中觀察到的獨特模式的可視化表示。


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圖6:FlowSOM聚類與手動設(shè)門群體的對比




結(jié)論




本研究成功對40色OMIP-69方案進行了精簡與優(yōu)化,使其適用于高通量免疫表型分析,能夠全面解析主要免疫細胞亞群。數(shù)據(jù)采集在配備CytoFLEX mosaic 88光譜檢測模塊的CytoFLEX LX流式細胞儀上完成,該平臺以其高分辨率和靈活性,實現(xiàn)了全光譜檢測性能。通過混合泊松算法進行光譜解析,有效降低了發(fā)射光譜重疊帶來的干擾,確保了信號的精準(zhǔn)分離。實驗結(jié)果表明,解析出的細胞群體與參考文獻1高度一致,并通過設(shè)門策略成功驗證了解析效果與表型識別的準(zhǔn)確性。


為深入挖掘此高維數(shù)據(jù)集的價值,我們進一步應(yīng)用了t-SNE(CUDA加速的)降維與FlowSOM無監(jiān)督聚類功能。在Cytobank平臺上,這些算法即便使用默認設(shè)置,也能實現(xiàn)與手動設(shè)門相媲美的免疫群體自動識別,提供了一種更客觀、可擴展的分析方案。


綜上所述,CytoFLEX mosaic光譜流式分析儀結(jié)合本分析流程,充分展現(xiàn)了其在高效實施復(fù)雜多色方案方面的強大能力,僅需最小化優(yōu)化即可獲得可靠數(shù)據(jù)


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參考文獻

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[1] Park LM, Lannigan J, Jaimes MC. OMIP-069: Forty-color full spectru flow cytometry panel for deep immunophenotyping of major cell subsets in human peripheral blood. Cytometry A 2020;97:1044-51.

[2] Park LM, Lannigan J, Low Q, et al. OMIP-069 version 2: Update to the 40-color full spectrum flow cytometry panel for deep immunophenotyping of major cell subsets in human peripheral blood. Cytometry A 2024;105:791-9.



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