【技術原理】
多重免疫組化,主要的技術原理來自TSA技術,TSA即酪酰胺信號放大(Tyramide signal amplification)是一類利用辣根過氧化酶(HRP)對靶蛋白或核酸進行高密度原位標記的酶學檢測方法。該技術可與高性能染料Alexa Fluor®、傳統(tǒng)熒光染料和比色檢測系統(tǒng)相兼容。 TSA主要原理是利用酪胺Tyramide的過氧化物酶反應(酪胺鹽在HRP催化H202下形成共價鍵結合位點),產(chǎn)生大量的酶促產(chǎn)物,該產(chǎn)物能與周圍的蛋白殘基(包括色氨酸、組氨酸和酪氨酸殘基)結合,這樣在抗原-抗體結合部位就有大量的生物素沉積,與隨后加入的Streptavidin—HRP/熒光基團結合,經(jīng)幾次這樣的循環(huán)放大,可以結合大量的酶分子or熒光基團,結果使其檢測信號得到幾何級放大。
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簡單來說,用這種方法做多重免疫熒光是利用二抗上帶有的HRP(而不是直接偶聯(lián)熒光素),來催化后續(xù)添加入體系的非活性熒光素。熒光素在HRP和過氧化氫的作用下被活化,跟臨近蛋白的酪氨酸殘基共價偶聯(lián),使得蛋白樣品與熒光素穩(wěn)定結合。
然后微波處理,前一輪非共價結合的抗體被洗掉,共價結合的熒光素還留存在樣品上。再換個一抗來第二輪孵育,周而復始。等到所有抗體孵育結束,熒光素都結合好后,最后去檢測結果。
【技術優(yōu)勢】
- 1.由于每次體系中都只有單一抗體孵育,因此無需擔心抗體交叉反應,以及一抗二抗種屬匹配問題,大大減少了實驗設計時不同種屬抗體選擇匹配的限制。
- 2.TSA技術可以用于檢測用傳統(tǒng)方法無法檢出的低豐度靶標?;诶阴0返男盘柗糯蠹夹g能夠提供極強的敏感度、檢測極微量的目的抗原。極大的降低抗體的用量,節(jié)約抗體,實測確實可以顯著提升抗體的稀釋比例。
- 3. 熒光法多重免疫組化,可同時進行五個顏色通道以上,這種情況下發(fā)射光譜會重疊,我們可以借助多光譜成像系統(tǒng)來解決這個問題。這是傳統(tǒng)間接熒光法染色和顯色法多重免疫組化所做不到的。這種方法能真實反映關鍵蛋白的表達情況和相互之間的關系,從而極大地節(jié)約珍貴的樣品。
【愛必信多色服務】
* 我們可以提供的服務:
最多四指標五色(含DAPI)的多色免疫組化服務,樣本涵蓋人、小鼠、大鼠的石蠟切片及組織芯片(TMA),并提供全片掃描和區(qū)域分析。
* 我們可以提供的服務結果:
1.全片200X(相當于物鏡20X,目鏡10X)原圖,提供看圖軟件可在客戶端打開。數(shù)據(jù)上傳網(wǎng)盤1G以內(nèi),或用U盤寄送1G以上。
2.客戶指定區(qū)域的單細胞分析結果:
- 單陽性細胞占有核細胞百分比,密度。
- 雙陽性或3陽性細胞占有核細胞百分比,密度。
- 組織面積和特定病理形態(tài)面積計算。
- TMA提供每個芯點的以上定量結果,并提供熱圖。
* 我們驗證的過的抗體列表(已優(yōu)化過條件,無需您再提供一抗,不在此列表的指標需要您提供一抗,我們預實驗先行驗證,更新指標可定期咨詢銷售)
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【結果案例展示】
1.人 T細胞活化狀態(tài)檢測 CD3 CD69 HLA-DR

2.類器官體外檢測、腫瘤標志物檢測

3.同源小鼠腫瘤PD實驗

【代表文獻(精選)】

黑色素瘤組織,CD8,PD1,S100,Sox10,PD-1藥物抗性及病人復發(fā)機制
Zaretsky, J. M., et al. (2016). "Mutations Associated with Acquired Re-sistance to PD-1 Blockade in Melanoma." N Engl J Med 375(9): 819-29. IF 59.558

Merkel細胞癌組織,NSE,CD8,CD68,PD1,PD-L1綜合分析免疫治療前后腫瘤組織微環(huán)境狀態(tài)變化
Nghiem, P. T., et al. (2016). "PD-1 Blockade with Pembrolizumab in Ad-vanced Merkel-Cell Carcinoma." N Engl J Med 374(26): 2542-52. IF 59.558

胰腺癌.Snail,Twist, Snail 對EMT(上皮間質(zhì)轉(zhuǎn)化)的影響
Nature. 2015 November 26; 527(7579): 525–530. doi:10.1038/nature16064.

肝癌組織,CD3,CD68,肝癌免疫景觀分析決定PD-L1異質(zhì)性與治療敏感性
中山大學鄭利民教授 The Journal of Clinical Investigation,J Clin Invest. 2019.
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