【技术实现步骤摘要】
本申请涉及用于无标签细胞分选的方法及其系统。
技术介绍
1、流动型粒子分选系统，例如分选流式细胞仪，用于基于粒子的至少一种测量特征来分选流体样本中的粒子。在流动型粒子分选系统中，流体悬浮液中的粒子(例如分析物结合珠或单个细胞)在流中通过检测区域，在所述检测区域中，传感器检测包含在待分选类型的流中的粒子。传感器在检测到待分选类型的粒子时，触发分选机制，以选择性地分离目标粒子。
2、粒子感测通常是通过使流体流经过检测区域来进行的，在检测区域中，粒子被暴露于来自一个或更多个激光器的照射光，并且粒子的荧光被测量。粒子或其组分可以用荧光染料标记以便于检测，并通过使用光谱不同的荧光染料来标记不同的粒子或组分，从而可以同时检测多种不同的粒子或组分。使用一个或更多个光电传感器进行检测，以便于独立测量每种不同的荧光染料的荧光性。
3、使用从检测到的光中生成的数据，能够记录组分的分布，并可以对所需的材料进行分选。为了分选样本中的粒子，液滴充电机构对在流动流的断裂点处包含待分选的粒子类型的流动流的小滴进行充电。小滴穿过静电场并且基于小...
【技术保护点】
1.一种用于无标签粒子分选的方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述图像参数选自质心、质心增量、扩散率、离心率、长轴矩、最大强度、径向矩、短轴矩、尺寸、总强度、粒子的光损失、粒子的前向散射光、粒子的侧向散射光及其组合。
3.根据权利要求1至2中任一项所述的方法，其中，所述方法包括基于所计算的图像参数中的一个或更多个图像参数对粒子进行分类。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，基于5个或更多个所计算的图像参数对粒子进行分类。
5.根据权利要求3至4中任一项所述的方法，其中，通过将所计算的图像参数中的一...
【技术特征摘要】
1.一种用于无标签粒子分选的方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述图像参数选自质心、质心增量、扩散率、离心率、长轴矩、最大强度、径向矩、短轴矩、尺寸、总强度、粒子的光损失、粒子的前向散射光、粒子的侧向散射光及其组合。
3.根据权利要求1至2中任一项所述的方法，其中，所述方法包括基于所计算的图像参数中的一个或更多个图像参数对粒子进行分类。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，基于5个或更多个所计算的图像参数对粒子进行分类。
5.根据权利要求3至4中任一项所述的方法，其中，通过将所计算的图像参数中的一个或更多个图像参数与真实图像分类参数进行比较来对粒子进行分类。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，对粒子进行分类是基于所述粒子的所计算的图像参数与所述真实图像分类参数之间的阈值。
7.根据权利要求5至6中任一项所述的方法，其中，所述方法还包括确定所述真实图像分类参数。
8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述真实图像分类参数通过以下方式确定：
9.根据权利要求8的方法，其中，来自所述样本的所述粒子与4种或更多种不同的荧光标签接触。
10.根据权利要求8至9中任一项所述的方法，其中，生成真实图像分类参数还包括生成荧光标记的粒子的图像。
11.根据权利要求10所述的方法，其中，所述真实图像分类参数根据所述荧光标记的粒子的图像生成。
12.根据权利要求8至11中任一项所述的方法，其中，生成真实图像分类参数包括动态算法，该动态算法基于所确定的荧光标记的粒子的图像参数进行更新的动态算法，和/或
13.根据权利要求3至12中任一项所述的方法，其中，对粒子进行分类包括将所述粒子分配到一个或更多个粒子群簇。
14.根据权利要求13所述的方法，其中，基于每个粒子群簇的真实图像分类参数与所述粒子的所计算的图像参数之间的比较，将所述粒子分配到粒子群簇。
15.根据权利要求3至14中任一项所述的方法，其中，所述方法包括为所述样本的已分类的粒子确定一个或更多个分选门。
16.根据权利要求15所述的方法，其中，所述一个或更多个分选门捕获目标粒子群簇的粒子，并排除非目标粒子群簇的粒子。
17.根据权利要求15至16中任一项所述的方法，其中，使用每个粒子群簇的真实图像分类参数来确定所述分选门。
18.根据权利要求15至17中任一项所述的方法，其中，所述分选门使目标粒子群簇的粒子的包含率最大化。
19.根据权利要求15至18中任一项所述的方法，其中，所述分选门使非目标粒子群簇的粒子的排除最大化。
20.根据权利要求19所述的方法，其中，所述分选门基于根据每个粒子群簇的真实图像分类参数计算的马氏距离排除非目标粒子群簇的粒子。
21.根据权利要求15至20中任一项所述的方法，其中，生成所述分选门包括计算fβ分数，其中，所述fβ分数包括包含目标粒子群簇的粒子和排除非目标粒子群簇的粒子的加权调和平均值。
22.根据权利要求21所述的方法，其中，所生成的分选门包括为1或更高的fβ分数，或
23.根据权利要求15至22中任一项所述的方法，其中，所述粒子分选决策包括8个或更少的分选门。
24.根据权利要求23所述的方法，其中，所述粒子分选决策包括4个或更少的分选门。
25.根据权利要求1至24中任一项所述的方法，其中，所述方法还包括将所述样本的粒子分选到多个样本容器中。
26.根据权利要求1至25中任一项所述的方法，其中，测量来自流动流中的粒子的光包括检测光吸收、光散射或其组合。
27.根据权利要求26所述的方法，其中，所测量的来自流动流中的粒子的光由光吸收和光散射组成。
28.根据权利要求1至27中任一项所述的方法，其中，粒子的所述图像参数是根据来自所述粒子的散射光计算的。
29.根据权利要求28的方法，其中，所述散射光包括前向散射光。
30.根据权利要求29的方法，其中，所述散射光包括侧向散射光。
31.根据权利要求26所述的方法，其中，粒子的所述参数是根据来自所述粒子的频率编码荧光数据计算的。
32.根据权利要求1至31中任一项所述的方法，其中，粒子的所述图像参数由集成电路设备计算。
33.根据权利要求32所述的方法，其中，所述集成电路设备是现场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)或复杂可编程逻辑设备(cpld)。
34.根据权利要求1至33中任一项所述的方法，还包括用光源照射所述流动流。
35.根据权利要求34所述的方法，其中，用波长为200nm至800nm的光源照射所述流动流。
36.根据权利要求34的方法，其中，所述方法包括用第一频移光束和第二频移光束照射所述流动流。
37.根据权利要求36所述的方法，其中，所述第一频移光束包括本地振荡器(lo)光束，并且所述第二频移光束包括射频梳状光束。
38.根据权利要求36至37中任一项所述的方法，还包括：
39.根据权利要求38所述的方法，其中，所述激光器是连续波激光器。
40.一种系统，包括：
41.根据权利要求40所述的系统，其中，所述光源包括光束发生器组件，所述光束发生器组件被配置为至少生成第一频移光束和第二频移光束。
42.根据权利要求41的系统，其中，所述光束发生器包括声光偏转器。
43.根据权利要求41...
【专利技术属性】
技术研发人员：史小姗，伍德罗·洛马斯，柏文宇，亚伦·雅各布·米德尔布鲁克，斯蒂芬妮·J·维德曼，亚伦·雅各·泰齐克，
申请(专利权)人：贝克顿·迪金森公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。