Multiplex fluorescence detection of single-cell droplet microfluidics and its application in quantifying protein expression levels

多路复用 荧光 微流控 荧光显微镜 材料科学 化学 分析化学(期刊) 生物物理学 纳米技术 光学 生物 物理 色谱法 生物信息学
作者
Guang Yang,Chiyuan Gao,Deyong Chen,Junbo Wang,Xiaoye Huo,Jian Chen
出处
期刊:Biomicrofluidics [American Institute of Physics]
卷期号:17 (6) 被引量:1
标识
DOI:10.1063/5.0179121
摘要

This study presented a platform of multiplex fluorescence detection of single-cell droplet microfluidics with demonstrative applications in quantifying protein expression levels. The platform of multiplex fluorescence detection mainly included optical paths adopted from conventional microscopy enabling the generation of three optical spots from three laser sources for multiple fluorescence excitation and capture of multiple fluorescence signals by four photomultiplier tubes. As to platform characterization, microscopic images of three optical spots were obtained where clear Gaussian distributions of intensities without skewness confirmed the functionality of the scanning lens, while the controllable distances among three optical spots validated the functionality of fiber collimators and the reflector lens. As to demonstration, this platform was used to quantify single-cell protein expression within droplets where four-type protein expression of α-tubulin, Ras, c-Myc, and β-tubulin of CAL 27 (Ncell = 1921) vs WSU-HN6 (Ncell = 1881) were quantitatively estimated, which were (2.85 ± 0.72) × 105 vs (4.83 ± 1.58) × 105, (3.69 ± 1.41) × 104 vs (5.07 ± 2.13) × 104, (5.90 ± 1.45) × 104 vs (9.57 ± 2.85) × 104, and (3.84 ± 1.28) × 105 vs (3.30 ± 1.10) × 105, respectively. Neural pattern recognition was utilized for the classification of cell types, achieving successful rates of 69.0% (α-tubulin), 75.4% (Ras), 89.1% (c-Myc), 65.8% (β-tubulin), and 99.1% in combination, validating the capability of this platform of multiplex fluorescence detection to quantify various types of single-cell proteins, which could provide comprehensive evaluations on cell status.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
诸葛小哥哥完成签到 ,获得积分10
刚刚
aaaa完成签到,获得积分10
刚刚
min20210429完成签到,获得积分10
刚刚
张若旸完成签到 ,获得积分10
1秒前
科研鸟发布了新的文献求助10
2秒前
香蕉觅云应助优美的背包采纳,获得10
2秒前
冷傲迎梦发布了新的文献求助10
4秒前
八森木完成签到,获得积分10
4秒前
银角大王完成签到,获得积分10
4秒前
想个名字完成签到,获得积分10
4秒前
李佳慧完成签到,获得积分10
5秒前
无解完成签到,获得积分10
6秒前
1478699071完成签到,获得积分10
6秒前
哭泣的缘郡完成签到 ,获得积分10
6秒前
茉莉静颖完成签到,获得积分10
7秒前
tjfwg完成签到,获得积分10
7秒前
8秒前
liudw完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
linuo完成签到,获得积分10
9秒前
AAA完成签到,获得积分10
10秒前
莫石榴完成签到,获得积分10
11秒前
fxx2021完成签到,获得积分10
11秒前
临妤发布了新的文献求助10
12秒前
易大人完成签到 ,获得积分10
13秒前
包容的绝义完成签到,获得积分10
14秒前
bobecust发布了新的文献求助20
14秒前
Steve发布了新的文献求助10
14秒前
淡然觅海完成签到 ,获得积分10
15秒前
hellozijia完成签到,获得积分10
15秒前
lydiaabc完成签到,获得积分10
16秒前
智胜东方朔完成签到,获得积分10
16秒前
iW完成签到 ,获得积分10
17秒前
Satria完成签到,获得积分10
17秒前
研友_8oYg4n完成签到,获得积分10
17秒前
石页完成签到,获得积分10
18秒前
JIE完成签到 ,获得积分10
18秒前
机智的曼易完成签到 ,获得积分10
18秒前
19秒前
19秒前
高分求助中
Rechtsphilosophie 1000
Bayesian Models of Cognition:Reverse Engineering the Mind 800
Essentials of thematic analysis 700
A Dissection Guide & Atlas to the Rabbit 600
Very-high-order BVD Schemes Using β-variable THINC Method 568
Внешняя политика КНР: о сущности внешнеполитического курса современного китайского руководства 500
Revolution und Konterrevolution in China [by A. Losowsky] 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 催化作用 物理化学 免疫学 量子力学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3121786
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2772169
关于积分的说明 7711621
捐赠科研通 2427558
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1289401
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 621451
版权声明 600169