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高通量細(xì)胞計(jì)數(shù)板如何計(jì)數(shù)的

更新時(shí)間:2025-09-16      點(diǎn)擊次數(shù):315
  高通量細(xì)胞計(jì)數(shù)板通過(guò)微流控芯片、高通量成像技術(shù)及AI算法的協(xié)同作用,實(shí)現(xiàn)細(xì)胞的快速、精準(zhǔn)計(jì)數(shù),其核心流程包括樣本處理、細(xì)胞排列、光學(xué)檢測(cè)與數(shù)據(jù)分析四大環(huán)節(jié),具體如下:
 
  1. 樣本處理:微流控芯片實(shí)現(xiàn)單細(xì)胞分散
 
  稀釋與注射:樣本(如水體、土壤懸液)需稀釋至適宜濃度(通常為10?-10?個(gè)/mL),避免細(xì)胞黏連。稀釋后樣本通過(guò)注射器注入微流控芯片,芯片內(nèi)集成微通道與緩沖液,利用壓力控制流速(如0.1-1 μL/min),確保細(xì)胞以單層形式流動(dòng)。
 
  水平排列:通過(guò)加速流體與層流效應(yīng),細(xì)胞在流動(dòng)過(guò)程中自動(dòng)調(diào)整為單個(gè)、水平排列狀態(tài),便于后續(xù)光學(xué)檢測(cè)。例如,在土壤微生物分析中,該技術(shù)可有效分離粘連的菌體,避免重復(fù)計(jì)數(shù)。
 
  2. 光學(xué)檢測(cè):多參數(shù)激發(fā)與信號(hào)采集
 
  激發(fā)光源:采用激光或LED產(chǎn)生單一/多波長(zhǎng)光(如488 nm藍(lán)光、561 nm綠光),通過(guò)光束整形系統(tǒng)獲得理想光斑形狀,覆蓋整個(gè)檢測(cè)區(qū)域。
 
  濾光片與透鏡組合:選擇特定濾光片(如帶通濾光片)分離散射光與熒光信號(hào),透鏡組(如物鏡、目鏡)聚焦光線至探測(cè)器(如CMOS傳感器),實(shí)現(xiàn)高分辨率成像。
 
  多參數(shù)檢測(cè):
 
  散射光:測(cè)量前向散射(FSC)與側(cè)向散射(SSC),反映細(xì)胞大小與內(nèi)部結(jié)構(gòu)(如細(xì)菌與真菌的SSC差異顯著)。
 
  熒光信號(hào):結(jié)合熒光標(biāo)記(如SYTO 9標(biāo)記活菌、PI標(biāo)記死菌),通過(guò)熒光共振能量轉(zhuǎn)移(FRET)區(qū)分細(xì)胞類型。例如,在水質(zhì)監(jiān)測(cè)中,可同時(shí)檢測(cè)總菌數(shù)與活菌數(shù)。
 
  3. AI算法:自動(dòng)識(shí)別與分類計(jì)數(shù)
 
  圖像預(yù)處理:通過(guò)背景校正、去噪(如高斯濾波)與對(duì)比度增強(qiáng),提升細(xì)胞與背景的區(qū)分度。例如,在渾濁水體樣本中,算法可有效去除懸浮顆粒干擾。
 
  細(xì)胞分割:采用閾值分割(如Otsu算法)或深度學(xué)習(xí)模型(如U-Net)識(shí)別細(xì)胞邊界,解決重疊細(xì)胞問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示,AI分割準(zhǔn)確率達(dá)99.2%,遠(yuǎn)超人工計(jì)數(shù)的90%。
 
  分類計(jì)數(shù):基于細(xì)胞形態(tài)(如圓形、桿狀)、熒光強(qiáng)度等特征,AI模型自動(dòng)分類并計(jì)數(shù)。例如,在土壤分析中,可區(qū)分細(xì)菌、真菌與藻類,單樣本處理時(shí)間從傳統(tǒng)方法的30分鐘縮短至2分鐘。
 
  4. 數(shù)據(jù)輸出:實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)與可視化
 
  濃度計(jì)算:根據(jù)檢測(cè)區(qū)域體積(如0.1 μL)與細(xì)胞數(shù)量,自動(dòng)換算單位體積濃度(如CFU/mL)。例如,在制藥用水監(jiān)測(cè)中,系統(tǒng)可實(shí)時(shí)輸出微生物污染濃度,觸發(fā)預(yù)警閾值。
 
  報(bào)告生成:提供細(xì)胞總數(shù)、活率、大小分布等參數(shù),支持導(dǎo)出Excel/CSV格式數(shù)據(jù)。某臨床研究中,該技術(shù)將血液樣本分析時(shí)間從2小時(shí)壓縮至10分鐘,且數(shù)據(jù)一致性達(dá)99.5%。
 
  技術(shù)優(yōu)勢(shì):效率、精度與成本的三角平衡
 
 
  應(yīng)用案例:從實(shí)驗(yàn)室到現(xiàn)場(chǎng)的跨越
 
  水質(zhì)監(jiān)測(cè):某環(huán)保機(jī)構(gòu)采用高通量計(jì)數(shù)板檢測(cè)河流微生物污染,1小時(shí)內(nèi)完成100個(gè)樣本的細(xì)菌總數(shù)與活菌數(shù)分析,成本降低80%,且數(shù)據(jù)與PCR測(cè)序結(jié)果一致性達(dá)98%。
 
  土壤修復(fù):在石油污染場(chǎng)地修復(fù)中,該技術(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)土壤微生物對(duì)烴類的降解能力,指導(dǎo)生物刺激劑投加量,修復(fù)周期縮短60%。
 
  臨床診斷:某醫(yī)院血液科引入該設(shè)備后,白血病患者外周血異常細(xì)胞檢出率提升至99%,誤診率從15%降至1%以下。
 
  高通量細(xì)胞計(jì)數(shù)板通過(guò)技術(shù)整合與創(chuàng)新,實(shí)現(xiàn)了從“單樣本、長(zhǎng)時(shí)間”到“多參數(shù)、實(shí)時(shí)化”的跨越,為環(huán)境監(jiān)測(cè)、臨床醫(yī)學(xué)與生物制藥等領(lǐng)域提供了高效、精準(zhǔn)的細(xì)胞分析工具。未來(lái),隨著微流控芯片與AI技術(shù)的進(jìn)一步融合,其應(yīng)用場(chǎng)景將拓展至單細(xì)胞測(cè)序、空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)等前沿領(lǐng)域,推動(dòng)生命科學(xué)研究的智能化轉(zhuǎn)型。
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