Manipulation of Functional Magnetic Sensor inside Cell and Local Environment Measurement
细胞内功能性磁传感器的操控和局部环境测量
基本信息
- 批准号:15F15757
- 负责人:
- 金额:$ 1.47万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for JSPS Fellows
- 财政年份:2015
- 资助国家:日本
- 起止时间:2015-10-09 至 2018-03-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
アフィニティーカラム型オープンチップの改良と画像検出アルゴリズムの構築:これまでモノクローナル抗体を用いたアフィニティーカラム型細胞分離方法は,補足効率が低く,大きな成果を得られていない.細胞表面に無数に存在する糖鎖に着目し,糖鎖と特異的に結合するレクチンタンパク質をマイクロポストに固定化させたアフィニティーカラム型オープンチップ(レクチンチップ)の基盤技術の構築を目的とする.前年度までに,レクチンタンパク質(rBC2LCN)を表面に修飾したPDMS製のオープン型マイクロ流体チップを作製し,レクチンアフィニティーによる捕捉向上の有効性を確認した.しかし,PDMS製チップの親水性維持(大気解放後30分で疎水化)に新たな課題を見出した.そこでH29年度は,親水性の維持を期待し,ハイドロゲル製のマイクロ流体チップを作製し,ハイドロゲル表面へのレクチン修飾を試みた.ポリエチレングリコール(PEG)ハイドロゲルによるマイクロポスト(直径18 μm,ポスト間隔7 μm)は,平均接触角27°で48時間親水性を維持することを確認した.また,ハイドロゲル表面へのレクチン修飾性能として,細胞種の違いによる約10倍の特異性接着を確認した.さらに,捕捉された細胞の自動検出のために,画像の特徴量抽出(HOG:Histogram of Oriented Gradients)および色特徴の両方に基づく機械学習法を組み込んだ,自動回収システムのプロトタイプを構築した.分離した細胞の細胞内環境計測:回収した細胞を培養して,高速に細胞内の環境計測を行うために,異なるレーザを用いた温度感受性環境計測センサの操作・制御に関する実証実験を行った.H29年度は808 nmのフェムト秒レーザを用いたプラズモン加熱による細胞内導入,1064 nmの連続波レーザによる微粒子操作,488 nmの共焦点レーザによる蛍光検出が実行可能な温度計測用光環境センサを作製した.
亲和柱式开放芯片的改进和图像检测算法的构建:到目前为止,使用单克隆抗体的亲和柱式细胞分离方法捕获效率较低,尚未取得很好的效果。我们的目标是针对细胞表面存在的无数糖链,构建亲和柱型开放芯片(凝集素芯片)的基础技术,其中将与糖链特异性结合的凝集素蛋白固定在微柱上。去年,我们已经创建了一种由PDMS制成的开放式微流控芯片,表面修饰了凝集素蛋白(rBC2LCN),并证实了通过凝集素亲和力提高捕获的有效性。然而,我们在保持PDMS芯片的亲水性方面发现了一个新问题(暴露在大气中后30分钟内就会变成疏水性)。因此,在2017财年,我们制作了一款由水凝胶制成的微流控芯片,并尝试用凝集素对水凝胶的表面进行修饰,希望保持亲水性。我们证实,由聚乙二醇(PEG)水凝胶制成的微柱(直径18μm,柱间距7μm)在48小时内保持亲水性,平均接触角为27°。此外,关于水凝胶表面的凝集素修饰性能,我们确认,根据细胞类型,特定粘附力大约高出10倍。此外,我们构建了一个原型自动收集系统,该系统结合了基于图像特征提取(HOG:定向梯度直方图)和颜色特征的机器学习方法,用于自动检测捕获的细胞。分离细胞的细胞内环境测量:为了培养收集的细胞并进行高速细胞内环境测量,我们对使用不同激光器的温度敏感环境测量传感器的操作和控制进行了演示实验。 2019财年,我们开发了一种用于温度测量的光学环境传感器,可以通过使用808 nm飞秒激光的等离子体加热、使用1064 nm连续波激光的粒子操纵以及使用488 nm共焦激光的荧光检测来进行细胞内引入。
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Single cell Isolation in Open-chip Microfluidic Device Using Low Rigidity Micro Pillar
使用低刚性微柱的开放芯片微流体装置中的单细胞分离
- DOI:
- 发表时间:2016
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Wu Lei; Anas Mohd Noor; Taisuke Masuda; Song Woneui; Fumihito Arai
- 通讯作者:Fumihito Arai
A Fast and Robust T and B Cell Detection Method with Machine Learning for pillar based microfluidic Cell Sorting
一种快速、稳健的 T 和 B 细胞检测方法,采用机器学习,用于基于柱的微流体细胞分选
- DOI:
- 发表时间:2017
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Wu Lei; Anas Mohd Noor; Taisuke Masuda; Koji Hori; Fumihito Arai
- 通讯作者:Fumihito Arai
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