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小動物活體成像系統使用細節詳解

更新時間:2025-06-10       點擊次數:1247
  小動物活體成像系統是生命科學領域研究動物模型動態生理病理過程的重要工具,尤其在腫瘤研究、基因表達分析、藥物研發等領域應用廣泛。其使用涉及多環節精細操作與技術要點,以下從系統組成、操作流程、參數優化、數據采集與分析及注意事項等方面展開詳細闡述。
  一、系統組成與原理
  小動物活體成像系統核心組件包括高靈敏度制冷 CCD 相機、激發光源(如氙燈或 LED 光源)、濾光片組、成像暗箱及配套軟件?;谏锇l光(如螢火蟲熒光素酶報告基因)或熒光標記(如綠色熒光蛋白 GFP 及其衍生物)原理,通過檢測動物體內外源或內源光源信號,實現對細胞活動、基因表達、腫瘤生長等過程的可視化與定量分析。
  二、操作流程
  (一)動物準備
  1. 麻醉與固定:依據實驗動物種類(小鼠、大鼠等)和體型,選擇合適的麻醉方式,如異氟烷吸入麻醉腹腔注射麻醉,確保動物在成像過程中保持靜止且生命體征平穩。將麻醉后的動物輕柔俯臥或仰臥位放置于恒溫成像臺上,維持體溫(37℃左右),減少因低溫導致的代謝變化對實驗結果影響。
  2. 毛發處理:若成像部位被毛發覆蓋,需小心剔除毛發,可使用專用脫毛劑或電動剃毛器,避免損傷皮膚。脫毛后用清水清潔皮膚,防止殘留化學物質干擾成像。
  (二)熒光標記與底物注射
  1. 熒光蛋白表達:對于轉基因熒光小鼠模型,確認熒光蛋白表達穩定且均勻。若需增強信號,可在實驗前適當時間(依熒光蛋白特性而定,如 GFP 通常無需提前處理)給予動物特定刺激(如誘導基因表達的藥物)或按實驗設計進行操作。
  2. 外源性熒光染料標記:根據研究目的,通過尾靜脈、腹腔或局部注射等方式給予熒光染料標記的細胞、抗體或藥物。精確控制注射劑量與時間,記錄注射信息,確保實驗可重復性。例如,量子點標記的腫瘤細胞注射后需等待足夠時間使其靶向富集到病變部位。
  3. 生物發光底物注射:若采用生物發光成像,在成像前合適時間(一般螢火蟲熒光素酶底物 D-luciferin 在小鼠體內注射后 5 - 15 分鐘達到發光峰值)按體重計算并注射適量底物,迅速將動物轉移至成像系統,減少信號衰減。
  (三)儀器參數設置
  1. 光源調節:根據熒光標記的激發光譜,選擇合適的激發光源波長與強度。對于多色熒光成像,需配備對應的濾光片組合,精確切換激發與發射濾光片,以區分不同熒光信號。調整光源亮度時,避免過強導致動物組織光毒性損傷或熒光淬滅。
  2. 相機設置:設置相機曝光時間、增益等參數。曝光時間過長可能導致信號飽和或動物移動產生偽影,過短則信號弱、信噪比低。增益適度調整可增強弱信號,但過高會引入噪聲。對于低光照生物發光成像,可適當增加曝光時間與增益,同時利用軟件降噪功能。
  3. 成像視野與分辨率:根據動物大小與研究部位,調整成像視野大小,確保目標區域完整包含在視野內。通過調整鏡頭焦距、光學放大倍數等獲得合適空間分辨率,平衡視野范圍與細節分辨能力,例如研究全身腫瘤轉移時用較大視野,觀察微小病灶局部變化則需高分辨率。
  (四)成像采集
  1. 預掃描與定位:在進行正式成像前,可進行低分辨率預掃描,快速確定動物大致位置與目標區域,便于精準調整動物姿態與成像參數。利用軟件實時預覽功能,觀察動物輪廓與標記信號初步分布,必要時微調動物位置,保證成像準確性。
  2. 多時間點動態成像:為監測動態過程,如腫瘤生長、藥物代謝動力學,設置多個時間點進行連續成像。合理間隔時間取決于研究進程速度,如藥物分布可能在給藥后幾分鐘至幾小時快速變化,而腫瘤生長監測可間隔數天至一周。每次成像保持動物姿勢、成像參數一致,減少人為誤差。
  3. 多模態成像(如有):部分系統具備 X 光、CT 或 MRI 等多模態成像功能,結合光學成像可獲取更全面信息。先進行光學成像,隨后按需進行其他模態掃描,注意不同模態間動物位置配準與參數轉換,實現精準融合分析。
  三、數據采集與分析
  (一)數據采集
  成像過程中,系統軟件實時采集光學信號并轉換為數字圖像數據,記錄每個像素的光子計數或灰度值。對于熒光成像,分別采集不同通道熒光圖像;生物發光成像則獲取發光強度隨時間變化的動態數據。同時記錄動物基本信息、實驗操作步驟、成像參數等元數據,便于后續分析溯源。
  (二)圖像處理與定量分析
  1. 背景扣除:利用軟件工具扣除背景噪聲,如采用滾動球算法、閾值設定等方法,去除非特異性信號干擾,突出目標區域信號。對于生物發光圖像,扣除動物自體熒光背景;熒光成像則扣除未注射標記物的對照動物背景信號。
  2. 信號定量:在扣除背景后的圖像上,通過劃定感興趣區域(ROI),如腫瘤病灶、特定器官等,軟件自動計算區域內平均熒光強度、總光子數等定量參數。對于生物發光,還可分析發光峰值、達峰時間、半衰期等動力學指標;熒光成像可比較不同組別或時間點熒光強度變化,評估基因表達差異、藥物療效等。
  3. 數據歸一化:為消除個體差異、注射劑量變異等因素對結果影響,常將定量數據進行歸一化處理。如以初始信號值為基準,計算相對變化值;或以某對照組平均值為參照,比較實驗組相對比率,使數據更具可比性與統計學意義。
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