用于表征流式细胞仪数据中的溢出扩散的方法和系统技术方案

提供了表征在针对第二荧光染料收集的荧光流式细胞仪数据中源自第一荧光染料的溢出扩散的方法。在一些实施例中，方法包括根据数据相对于第一荧光染料的强度来划分荧光流式细胞仪数据。在实施例中，方法还包括基于从第一荧光染料收集的光的强度为零的假设，通过第一线性回归针对所划分的分位点中的每一个估计从第二荧光染料收集的光的强度的调零的标准偏差，以及通过第二线性回归从调零的标准偏差获得溢出扩散系数。还提供了用于表征在针对第二荧光染料收集的荧光流式细胞仪数据中源自第一荧光染料的溢出扩散的系统和计算机可读介质。读介质。读介质。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于表征流式细胞仪数据中的溢出扩散的方法和系统
[0001]交叉引用
[0002]根据35U.S.C.
§
119(e)，本申请要求2020年5月6日提交的美国临时专利申请第63/020,758号和2020年9月10日提交的美国临时专利申请第63/076,611号的优先权，所述申请的公开内容通过引用全部并入本文。
[0003]前言
[0004]流式细胞术是用于表征生物材料(例如血液样本的细胞或另一种类型的生物样本或化学样本中的感兴趣的粒子)并通常对生物材料进行分选的技术。流式细胞仪通常包括用于接收流体样本(例如血液样本)的样本储存器和包含鞘液的鞘储存器。流式细胞仪将流体样本中的粒子(包括细胞)作为细胞流传输至流动池，同时也将鞘液引导至流动池。为了表征流动流的成分，流动流被光照射。流动流中材料的变化，例如形态或荧光标记的存在，可能会引起观察到的光的变化，并且这些变化允许表征和分离。例如，流体悬浮液中的粒子(例如分子、分析物结合珠或单个细胞)穿过检测区域，在该检测区域中粒子暴露于激发光(通常来自一个或更多个激光器)，并且粒子的光散射和荧光特性被测量。粒子或其成分通常用荧光染料标记以便于检测。通过使用光谱上不同的荧光染料来标记不同的粒子或成分，可以同时检测多种不同的粒子和成分。在一些实施方式中，分析仪中包括多个检测器，对于待测量的每个散射参数有一个检测器，并且对于待检测的每种不同的染料有一个或更多个检测器。例如，一些实施例包括光谱配置，其中每种染料使用多于一个传感器或检测器。获得的数据包括针对每个光散射检测器和荧光发射所测量的信号。
[0005]流式细胞仪还可以包括用于记录测量的数据和分析数据的装置。例如，可以使用连接到检测电子设备的计算机执行数据存储和分析。例如，数据能够以表格形式存储，其中每行对应于一个粒子的数据，并且列对应于每种测量的特征。使用标准文件格式(如“FCS”文件格式)存储来自粒子分析仪的数据有助于使用单独的程序和/或机器分析数据。使用当前的分析方法，数据通常以一维直方图或二维(2D)图表显示以便于可视化，但也可以使用其他方法来可视化多维数据。
[0006]使用流式细胞仪测量的参数通常包括由粒子主要沿向前方向以窄角度散射的激发波长处的光(称为前向散射(FSC))，由粒子沿与激发激光器正交的方向散射的激发光(称为侧向散射(SSC))，以及从在光谱波长范围内测量信号的一个或更多个检测器中的荧光分子发射的光或由在该特定检测器或检测器的阵列中主要检测到的荧光染料发射的光。不同的细胞类型能够通过其光散射特性和荧光发射来识别，所述荧光发射是通过用荧光染料标记的抗体或其他荧光探针标记各种细胞蛋白或其他成分而产生的。
[0007]流式细胞仪和扫描细胞仪都可从例如BD Biosciences(加利福尼亚州圣何塞)购得。流式细胞术在以下中进行了描述：例如，Landy等人(eds.),Clinical Flow Cytometry,Annals of the New York Academy of Sciences第677卷(1993)；Bauer等人(eds.),Clinical Flow Cytometry:Principles and Applications,Williams&Wilkins(1993)；Ormerod(ed.),Flow Cytometry:APractical Approach,Oxford Univ.Press(1994)；Jaroszeski等人(eds.),Flow Cytometry Protocols,Methods in Molecular Biology第
91号,Humana Press(1997)；以及Practical Shapiro,Flow Cytometry,第四版,Wiley
‑
Liss(2003)；其全部通过引用并入本文.荧光成像显微镜在以下中进行了描述：例如,Pawley(ed.),Handbook of Biological Confocal Microscopy,第2版,Plenum Press(1989)，其通过引用并入本文。
[0008]在从一个或更多个检测器接收到流式细胞仪数据后，通常会对其进行数据分析处理，通过该数据分析处理，用户能够对其理解。然而，流式细胞仪数据分析通常会因溢出而变得复杂，溢出是其中指示特定荧光染料的粒子调制光被一个或更多个未被配置为测量该参数的检测器接收的现象。因此，光可能“溢出”，并被偏离目标的检测器检测到。溢出能够通过解混来校正，其中通过求解一组方程式来计算新的每种荧光染料强度值，该一组方程式通过观察到的溢出水平将荧光染料强度值与测量的检测器值相关联。当检测器数量等于未混合的荧光染料的数量时，解混通常被称为“补偿”。图1A描绘了示出常规的溢出补偿过程的流程图。在步骤101中，识别针对特定荧光染料呈阳性和阴性的荧光流式细胞仪数据的群体。在步骤102中，计算包含溢出系数的荧光溢出矩阵，溢出系数量化溢出将信号添加到荧光流式细胞仪数据的程度。在步骤103中，基于荧光溢出矩阵对荧光流式细胞仪数据进行数学调整，以补偿溢出。尽管解混可以校正每种荧光染料对每种其它荧光染料的强度贡献，但不能校正噪声贡献，即通过溢出对荧光流式细胞仪数据贡献的误差。这种噪声称为“溢出扩散”。在某些情况下，溢出扩散噪声是相长的，这会导致信号强度高于否则将观察到的信号强度，而在其他情况下，噪声是相消的，导致强度降低。
[0009]用于量化溢出扩散的常规方法涉及计算溢出扩散系数，如Nguyen等人(2013).Quantifying spillover spreading for comparing instrument performance and aiding in multicolor panel design.Cytometry Part A,83(3),306
‑
315中所描述的；其公开内容通过引用并入本文。然而，常规溢出扩散系数的一个限制在于它们需要识别对特定参数呈阳性的样本(即，从感兴趣的荧光染料发出光)的流式细胞仪数据的群体，以及对于相同参数呈阴性(即，从感兴趣的荧光染料不发出光)的流式细胞仪数据的群体。例如，图1B示出根据Nguyen等人(2013)计算溢出扩散系数所需的阳性100b群体和阴性100a群体的识别。类似地，图2描绘了用于共同执行溢出补偿和溢出扩散表征的常规工作流程。在识别荧光流式细胞仪数据的阳性群体和阴性群体(步骤101)、计算荧光溢出矩阵(步骤102)和溢出补偿(步骤103)之后，可以计算包含溢出扩散系数的溢出扩散矩阵(步骤201)。然而，与荧光溢出矩阵102的计算一样，溢出扩散矩阵的计算201需要识别阳性群体和阴性群体，这对于用户来说是通常容易出错且耗时的任务。

技术实现思路

[0010]因此，专利技术人已经意识到，需要用于在流式细胞仪数据分析中表征溢出扩散的有效的解决方案。
[0011]本专利技术的各方面包括用于表征在针对第二荧光染料获得的流式细胞仪本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种表征在针对第二荧光染料获得的流式细胞仪数据中源自第一荧光染料的溢出扩散的方法，所述方法包括：根据荧光流式细胞仪数据相对于第一荧光染料的强度，将所述荧光流式细胞仪数据划分为多个分位点，所述荧光流式细胞仪数据包括从由第一荧光染料和第二荧光染料发射的光收集的强度信号；基于从第一荧光染料收集的光的强度为零的假设，通过第一线性回归针对所划分的分位点中的每一个估计从第二荧光染料收集的光的强度的调零的标准偏差；以及通过第二线性回归从调零的标准偏差获得溢出扩散系数，以表征在针对第二荧光染料获得的流式细胞仪数据中源自第一荧光染料的溢出扩散。2.根据权利要求1所述的方法，其中第一线性回归包括计算从第一荧光染料收集的光的中值强度的平方根与从第二荧光染料收集的光的强度的标准偏差之间的线性拟合。3.根据权利要求2所述的方法，其中估计所述调零的标准偏差还包括基于从第一荧光染料收集的光的强度为零的假设，通过确定从第一荧光染料收集的光的中值强度的平方根和从第二荧光染料收集的光的强度的标准偏差之间的所计算的线性拟合的y截距来计算从第二荧光染料发射的光的强度的标准偏差，以及基于所确定的y截距调整从第二荧光染料收集的光的强度的标准偏差。4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中第二线性回归包括针对每一个所划分的分位点计算所述调零的标准偏差和从第一荧光染料收集的光的中值强度之间的线性拟合。5.根据权利要求4所述的方法，其中计算所述溢出扩散系数包括获得所述调零的标准偏差和从第一荧光染料收集的光的中值强度之间的所计算的线性拟合的斜率。6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述溢出扩散系数根据公式1计算：其中：SS是溢出扩散系数；σ是从第二荧光染料收集的光的标准偏差；σ0是基于从第一荧光染料收集的光的强度为零的假设，从第二荧光染料收集的光的强度的标准偏差的估计；以及F是从第一荧光染料收集的光的中值强度。7.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中第一线性回归选自普通最小二乘模型、加权最小二乘模型和稳健线性模型。8.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中第二线性回归选自普通最小二乘模型、加权最小二乘模型和稳健线性模型。9.根据前述权利要求中任...

【专利技术属性】
技术研发人员：理查德，
申请(专利权)人：贝克顿，
类型：发明
国别省市：