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Estrategias que bloquean para el Cytometry de flujo

Para analizar resultados experimentales de un cytometer del flujo, es necesario poner las “entradas” en los datos. Esencialmente, esto implica el poner de las células con características similares juntas, por ejemplo la dispersión liviana delantera, la dispersión de la luz pilota y la expresión del marcador.

Célula visualizada usando microscopia de fluorescencia - dos células adheridas juntas tienen que ser quitadas usando bloquear. Por DrimaFilm

DrimaFilm | Shutterstock

Antes de establecer una estrategia que bloquea, es vital conocer las propiedades de las células que se analizarán, por ejemplo talla de célula, la expresión relativa de marcadores y si los artefactos son probables haber sido introducidos antes de ejecutar el experimento.

Ejemplos de bloquear

Dispersión delantera y lateral

La dispersión frontal se relaciona con la talla de la célula, mientras que la dispersión lateral se relaciona con la granulosidad de la célula, y esto se puede utilizar para distinguir las diversos células y escombros. Usando esta información, es posible bloquear los datos del cytometry de flujo de modo que sea posible descubrir a los diversos glóbulos blancos y distinguir ésos de los escombros.

Área y altura de la dispersión

Los dobletes son cuando el cytometry de flujo descubre una célula, pero era de hecho dos células en gran proximidad. Esto puede causar problemas con análisis de datos, pero bloqueando por altura de la dispersión comparado con el área de la dispersión (típicamente delantera), los dobletes se pueden determinar y quitar así de análisis adicional.

¿Qué sobre la expresión del marcador?

El bloquear se puede también utilizar para determinar las células que expresan un fabricante específico. Por ejemplo, los linfocitos, que expresan CD3, pueden ser separados de una muestra de sangre donde los glóbulos rojos lysed.

Estas poblaciones de CD3+ pueden entonces ser analizadas para otros marcadores, tales como CD4 y CD8, que son marcadores del linfocito T. Incluso más futuras, las T-células CD4/CD8 se pueden analizar más lejos para la expresión de CD28 y de CD45RA, para distinguir entre el naïve, el determinante y las T-células de la memoria.

Borowitz y otros, utilizado una estrategia que bloquea específica para determinar las células de la leucemia de las células de la no-leucemia usando CD45 y la dispersión liviana de ángulo recto para bloquear el cytometry de flujo. Encontraron que las células de la leucemia se podrían determinar por los niveles intermedios de CD45 y de dispersión liviana de ángulo recto inferior, como estas propiedades determinadas se consideran solamente en el cerca de 5% de células de la médula de la no-leucemia.

Un estudio de Nilsson utilizó pasos que bloqueaban múltiples para determinar a las células madres hematopoyéticas raras, las células que dan lugar a todos los glóbulos.

¿El bloquear tiene que ser hecho manualmente?

Hoy en día, las herramientas de software de la computador se han desarrollado para ayudar al análisis de los datos del cytometry de flujo. Esto incluye el curvHDR, que fue desarrollado por Naumann y otros, que puede ser utilizado para bloquear semiautomático y automático para los datos del cytometry de flujo.

Mientras que puede tardar un tiempo largo para analizar manualmente datos del cytometry de flujo, usando programas informáticos puede reducir el tiempo necesario. Por ejemplo, si muchos fabricantes son necesarios distinguir las células en la muestra, esto puede llevar a una estrategia que bloquea más compleja que podría incluir posiblemente tiempos seleccionados del múltiplo de las fracciones re-que bloqueaban. En este caso, un software sería muy útil pues reduciría dramáticamente el tiempo necesario para analizar los datos.

Otro caso donde usar un software puede ser útil es limitar la subjetividad que viene con análisis manual; un software puede replegar una estrategia que bloquea mucho más exacto que si fuera hecho manualmente, por lo tanto éste significaría que los datos serían más comparables. También, esto sería muy útil si más de una persona realizaba el cytometry de flujo.

Si hay interés en encontrar las nuevas poblaciones celulares, usando un software puede ayudar a esto; pues el software puede confiar en algoritmos bastante que una estrategia que bloquea especificada, éste podría destacar las poblaciones nuevas que pudieron haber sido faltadas por bloquear manual.

Fuentes

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Last Updated: Dec 18, 2018

Dr. Maho Yokoyama

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Dr. Maho Yokoyama

Dr. Maho Yokoyama is a researcher and science writer. She was awarded her Ph.D. from the University of Bath, UK, following a thesis in the field of Microbiology, where she applied functional genomics to Staphylococcus aureus . During her doctoral studies, Maho collaborated with other academics on several papers and even published some of her own work in peer-reviewed scientific journals. She also presented her work at academic conferences around the world.

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