固態(tài)照明技術(shù)革新多路復(fù)用熒光檢測

長久以來，在復(fù)雜、異質(zhì)的樣品中同時識別以及定位多個分子或者分子組裝的能力一直是推動熒光顯微鏡在生物和物理科學研究中應(yīng)用的主要特性。例如，自1986年以來，使用四種光譜上的不同熒光團來識別DNA中的腺嘌呤（A）、胸腺嘧啶（T）、胞嘧啶（C）和鳥嘌呤（G）堿基，這一直是大多數(shù)自動化DNA測序技術(shù)的基礎(chǔ)。然而，對大規(guī)模生物系統(tǒng)的基因組和轉(zhuǎn)錄組的研究可能需要同時識別和定位成百上千的分子標靶。這種高度并行的分析超出了基于光譜鑒別的多路復(fù)用能力。Lumencor分析了基于光譜鑒別的多路復(fù)用熒光檢測的局限性，以及為擴大可檢測標靶數(shù)量而引入的一些固態(tài)光源新技術(shù)。

光譜鑒別的局限性

大多數(shù)多路復(fù)用檢測方案都基于光譜鑒別，因為與基于時間或空間鑒別方法相比，它的技術(shù)復(fù)雜性較低，成本也較低。然而由于光譜串擾，光譜的鑒別方法范圍僅限于大約5個目標（圖1和圖2）。這種局限性主要是由于用于雙分子標記的熒光染料和熒光蛋白（FP）的光譜特性，如圖1 所示。在此示例中，雖然只有兩個熒光標記，但它們的激發(fā)和發(fā)射波長跨越了整個可見光波長范圍（400-700nm），并且具有明顯的光譜重疊，會導(dǎo)致光譜分離不wan 全。如果以485nm左右的光進行激發(fā)（灰色部分），兩種熒光團會被同時激發(fā)。只有波長大于550nm時才能選擇性地激發(fā)其中的一種，從而獲得光譜鑒別。

圖1. Alexa Flour488和Alexa Fluor 555熒光染料的歸一化熒光激發(fā)和發(fā)射光譜。發(fā)射光譜的重疊區(qū)域由綠色陰影表示。灰色陰影區(qū)域表示圖2中用于采集圖像A-C的激發(fā)帶寬（475/28nm）。

針對串擾的問題，雖然已經(jīng)開發(fā)出具有窄發(fā)射光譜的量子點納米晶體，可以提供更好的分離光譜。但與有機染料相比，這種改進的代價是熒光團尺寸增加了一個數(shù)量級以上，這反過來又阻礙了它們在雙分子標記應(yīng)用中的應(yīng)用。

Lumencor的固態(tài)光引擎優(yōu)化了輸出光譜，提供了多個窄線寬的光源，盡可能實現(xiàn)對特定熒光染料的精確激發(fā)，而這對于多重熒光檢測至關(guān)重要，可以有效減小光譜串擾問題的發(fā)生。下圖中是使用Lumencor SPECTRA光引擎、Andor Zyla 5.5 scmos相機和Nikon Ti2顯微鏡對麂皮成纖維細胞進行成像。可以看到由于激發(fā)光帶寬（555/28 nm）與Alexa Fluor 488的激發(fā)光譜沒有顯著交叉，因此圖像沒有因串擾而退化。

圖2. 四張60倍熒光圖像，展示了同一視野下的麂皮成纖維細胞。用Alexa Fluor 488 phalloidin (actin)以及mouse anti–OxPhos Complex V + Alexa Fluor 555 goat anti–mouse IgG (mitochondria)進行標記。

A.使用單波段激光和發(fā)散濾光片以及單波段的二色分光鏡來獲得的肌動蛋白細胞骨架的圖像。

B.使用單波段激發(fā)和發(fā)射濾光片以及多波段段二色分光鏡來獲得的等效肌動蛋白細胞骨架圖像。

C.由于光譜串擾導(dǎo)致線粒體檢測時肌動蛋白細胞骨架圖像退化。圖像使用單波段激發(fā)濾光片、多波段二色分光鏡和多波段的發(fā)射濾光片獲得。

D.使用單波段激發(fā)濾光片、多波段二色分光鏡和多波段發(fā)射濾光片獲得的線粒體圖像。

多重熒光成像的突破

好馬配好鞍，為了充分利用 Lumencor 光源的you秀性能，科研人員正在進一步開發(fā)和優(yōu)化用于多路復(fù)用熒光檢測的方案。

優(yōu)化的光學濾光片和解混算法

來自美國guo家神經(jīng)系統(tǒng)疾病和卒中研究所的一篇Nature論文中有為解決多重熒光成像的熒光串擾問題提供了一些新策略。為了理解大腦中健康和病理生理過沖需要對多個組織樣本進行大量的組織學觀察，以表征所有主要的腦細胞類型。為了實現(xiàn)大規(guī)模多重免疫熒光成像技術(shù)，以實現(xiàn)多達10種不同熒光標記物的同時成像，從硬件上，他們優(yōu)化了濾光片的組合，使用了10組自定義的激發(fā)/二向色/發(fā)射濾光片組合，這些精心挑選的濾光片被優(yōu)化用于迭代成像不同的光譜兼容的熒光標記物，以確保在成像光譜范圍內(nèi)具有min的光譜串擾。而從軟件上，本文中也開發(fā)了多種算法以從復(fù)雜的腦組織樣本中提取出豐富和準確的生物學信息，主要是一種半監(jiān)督稀疏線性光譜解混算法，校正原始熒光圖像數(shù)據(jù)的串擾和非特異性標記，提高了信號分離的準確性。

Lumencor固態(tài)光引擎SPECTRA的光譜輸出針對本方案中使用的熒光染料面板的選擇性激發(fā)進行了優(yōu)化，如圖3所示。光引擎集成了 LED、光管和激光器，以實現(xiàn)所需的光譜激發(fā)分布和所需的光功率。使用相同的熒光染料組合和濾光片配置，通過連續(xù)的剝離、重新標記和成像輪次，可以增加多重檢測的程度。通過5個周期的剝離、10倍多重標記和成像，已證明可以在大鼠大腦冠狀切片中同時定位50個生物標記靶標。

圖3. SPECTRA光引擎的光譜輸出經(jīng)過優(yōu)化，可選擇性激發(fā)用于10倍免疫熒光檢測的熒光染料。

參考文獻：

D Maric, J Jahanipour, B Roysam et al., Whole-brain tissue mapping toolkit using large-scale highly multiplexed immunofluorescence imaging and deep neural networks. Nature Communications (2021)12:1550

MERFISH技術(shù)

通過在基于光譜鑒別的多路復(fù)用技術(shù)中添加空間和時間維度，已經(jīng)開發(fā)出能夠同時識別和定位數(shù)百和數(shù)千個生物分子標靶的多路復(fù)用技術(shù)。而用于基因表達分析的分子條形碼掃描就是這樣一種技術(shù)，利用核酸雜交來識別DNA和RNA分子標靶，并將其作為產(chǎn)生熒光染料順序排列的模版。

圖4. 用于基因表達分析的分子條形碼掃描。掃描儀配有激發(fā)和發(fā)射濾光片，可區(qū)分由藍色、綠色、黃色和紅色圓圈代表的 4 種染料，可讀取探針位置 1 至 6 的熒光信號，以揭示雜交核酸靶標的編碼身份。

以分子條形碼掃描為出發(fā)點的MERFISH (多重誤差魯棒熒光原位雜交)是一種高度多重化的單分子成像技術(shù)，能夠同時測量單個細胞中數(shù)百至數(shù)千個目標 RNA 種類的拷貝數(shù)和空間分布。首先將編碼的寡核苷酸探針和目標RNA雜交，并依次添加熒光染料標記的讀取核苷酸探針。這些讀取探針會在單分子級別上被空間定位，然后被熄滅。讀取探針必須僅與編碼探針雜交，而不能與細胞核酸發(fā)生雜交。通過連續(xù)的成像周期積累編碼探針的身份，如果編碼探針通過讀取探針的雜交被檢測到，則賦予二進制位值“1"，如果沒有檢測到，則賦予“0"。原則上，需要 12 個雜交+成像周期來識別 4095（212-1）個的編碼探針。實際上，二進制編碼空間較少，以盡量減少假陰性（1>0）和假陽性（0>1）調(diào)用錯誤以及隨之而來的靶標 RNA 錯誤識別。例如，已經(jīng)證明可以使用 69 位條形碼識別 10,050 個 RNA 靶標。

對于MERFISH應(yīng)用，需要高強度、空間均勻的照明場，并且與典型scmos相機傳感器的尺寸（~200mm2）相匹配。為了滿足此要求，需要在顯微鏡中安裝專業(yè)的臨界照明器。Lumencor的CELESTA光引擎很好地滿足了這些需求，通過光纖輸出耦合到顯微鏡中，通過高數(shù)值孔徑的高放大倍數(shù)物鏡在樣品平面上提供1-10W/mm2。

圖5. 為MERFISH多路單分子成像優(yōu)化的CELESTA激光光引擎輸出光譜。

顯然，對于那些超出簡單光譜分辨能力的高并行熒光標記生物分析，可以通過精心選擇熒光團、光學濾光片、精細調(diào)節(jié)激發(fā)照明和智能算法來實現(xiàn)。巧妙的標記策略，如分子條形碼，也可以應(yīng)用于廣泛的生物樣本，以增強來自高度復(fù)雜組織標本的生物分子信息的光譜分辨和空間分布。在此，我們講述了一種大規(guī)模并行單分子成像技術(shù)，MERFISH，利用重復(fù)標記協(xié)議來max化單細胞中數(shù)十萬個RNA靶標的拷貝數(shù)量和空間分布信息。檢索大量數(shù)據(jù)集的技術(shù)和機會對于當今豐富的基因組和轉(zhuǎn)錄組信息生物分析至關(guān)重要。實驗者必須在有限的波長范圍內(nèi)進行光譜解析，以充分利用光譜寬度、光譜純度和熒光團兼容性，以實現(xiàn)激發(fā)和發(fā)射之間的很好區(qū)分。策略性的重復(fù)成像，輔以純凈、明亮、穩(wěn)定的照明和高質(zhì)量的光學玻璃，能夠?qū)崿F(xiàn)高度多重化的結(jié)果，并克服了在可用可見波長內(nèi)定義的歷史限制。

參考文獻

C Xia, J Fan, G Emanuel, J Hao, X Zhuang et al., Spatial transcriptome profiling by MERFISH reveals subcellular RNA compartmentalization and cell cycle-dependent gene expression Proc Natl Acad Sci U S A (2019) 116:19490–19499

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