“ 抗原修复是IHC的成败关键。” 在以前的推文中,小编已经把免疫组化(IHC)的实验步骤、细节、常见问题以及IHC图像分析都介绍了(详见往期内容)。IHC实验的大致框架基本完成。 ? 今天,小编想就IHC实验中抗原修复环节聊聊,因为这个环节太重要了,不得不详细说明。此外,小编还想给大家推荐一个专业的网站,供大家日常学习和参考。 ? 其次,在IHC实验中,我们使用的抗体是要与组织上的抗原直接结合的。如果抗原修复在这一步出了问题,实验下游所有操作基本等于白做,结果的假阴性率极高。 这个网站虽然名叫“IHC world”,但是其中可不止IHC实验呢?还有其它的病理实验,并且几乎都有protocol。大家如果遇到问题,可以去上面找找灵感,指不定问题就解决了。 完结,撒花!
摘要本文详细介绍了使用 nnU-Net 框架对免疫组化(IHC)Ki-67 染色病理图像进行细胞分割与分类的完整流程。从数据准备、格式转换、模型训练到推理评估,涵盖了实际项目中的各个环节。 }, "numTraining": num_training, "file_ending": ".png", "name": "Ki67", "description": "IHC 总结本文详细介绍了使用 nnU-Net 框架进行 IHC Ki-67 细胞分割与分类的完整流程:数据准备:将 BCData 点标注转换为 nnU-Net 所需的分割掩码格式环境配置:设置必要的环境变量数据预处理 *-"""BCData 转 nnUNetv2 数据格式转换脚本将BCData中的细胞点标注数据转换为nnU-Net可用的分割mask格式支持输出灰度图(Grey)或RGB图像格式数据格式:- 输入: IHC "file_ending": ".png", "name": self.dataset_name, "description": f"IHC
不过大部分情况下,并没有病人的全基因表达谱,因此许多学者研究采用免疫组织化学发(IHC)作为确定浸润性乳腺癌分子分型的替代方法。 最常用的IHC替代方案是雌激素受体(ER)、孕激素受体(PR)和人类表皮生长因子受体(HER2),将乳腺癌区分成为4类: HR+ HER2- HR+ HER2+ HR- HER2+ TNBC 我看到文章 # 判断临床亚型 dat$IHC_sub[(dat$er=='Positive' | dat$pr=='Positive') & dat$her2=='Negative'] = 'HR+/HER2–' dat$IHC_sub[(dat$er=='Positive' | dat$pr=='Positive') & dat$her2=='Positive'] = 'HR+/HER2+' dat$IHC_sub 有的同学耽搁在乳腺癌背景的理解,不明白ER,PR,HER2这些IHC东西,有的同学中间数据转换R代码走一步停5个小时,特别纠结。
HER2表达的常规评估是通过免疫组织化学技术 (IHC) 进行的。IHC 染色切片如图 1 所示。直观上,HER2 表达水平越高,IHC图像的颜色越深(图 2)。 然而,通过IHC技术评估HER2表达水平存在一定的局限性:1)IHC染色切片的制备昂贵。2)肿瘤具有异质性,但临床应用中通常仅对一张病理切片进行IHC染色,可能不能完全反映肿瘤的状况。 因此,希望能够根据HE图像直接生成IHC图像。这样,可以节省IHC染色的成本,并且可以生成同一患者多个病理组织的IHC图像,以综合评估HER2表达水平。 二、BCI2022任务 图像到图像的转换任务,可在两个域(HE 和 IHC)之间建立映射。给定HE图像预测相应的IHC图像。 图3显示了一些 HE-IHC 图像对示例。
本文试图从PD-L1 (SP263) 两篇关键R&D文献[6][10]和关键临床注册研究[4][5][9]一窥PD-L1 IHC检测的“前世今生”,或对未来在病理实验室PD-L1 IHC标准化、规范化开展有所提示 不同于其它用途,临床诊断级PD-L1 IHC检测-SP263由罗氏旗下专注于病理诊断IHC抗体研发的Spring Bioscience基于其下一代兔单克隆抗体技术平台开发、优化,以确保IHC抗体批次间稳定性 除此之外,由于不同克隆PD-L1 IHC检测体系在临床试验中最初往往对应特定药物,不同适应症往往对应特定PD-L1 IHC检测判读方法。 因此,为了使PD-L1 IHC检测更广泛可及以惠及患者,在有限的肿瘤样本上,一种PD-L1 IHC检测是否能涵盖多种药物的预测性分析需求或亟需研究证据解答。 目前的证据表明,PD-L1 IHC判读评分和药物以及癌症类型之间或存在显著差异,SP263检测体系在不同药物临床试验和一致性评价研究中的表现或提示PD-L1 IHC检测体系标准化仍在一定程度上能实现互换
关键插件为IHC Toolbox,由英国诺丁汉大学的两位大牛开发。 ? 原理1: 自动化将棕色(DAB)和蓝色(苏木素)色彩分割,这样就可以直接快捷地测量阳性区。 下载安装FiJi版本image J,接下来要用到其中的插件IHC Toolbox ,否则无法进行后续操作。 (image J开源软件下载地址:https://imagej.net/Fiji) (IHC Toolbox下载地址:https://imagej.nih.gov/ij/plugins/ihc-toolbox 将下载好的IHC Toolbox插件复制到fiji安装位置的plugins文件夹。重启软件之后就可以在plugins中找到IHC Toolbox插件了。 ? 3. 打开一张IHC图片,然后点击plugins,选择IHC Toolbox。 ? 4. 在弹窗中先选择自带的H-DAB(即苏木素-DAB),然后再点击color。 ? 5. 此时就获得了分割后的图像。
IF/IHCIF/IHC 实验中,固定液里的化学物质能够穿透细胞膜,与细胞内的蛋白质、核酸等生物大分子发生反应,导致蛋白质变性凝固。这种变性凝固一定程度改变了蛋白质的天然构象。 但与 WB 变性不同,WB 中的加热变性是通过高温使蛋白质完全变性,而在 IF 和 IHC 中变性程度较轻,蛋白质仍然保持了一定的空间构象,这一特性允许一些依赖于蛋白质天然构象的抗体与之结合。 因此,在做 IF/IHC 实验时,可以选择纯化的重组蛋白得到的抗体,也可以是人工合成多肽得到的抗体 (多肽需要在蛋白质结构的表面)。 对于经过固定处理的流式分析,要求和 IF/IHC 实验中所用的抗体一致。抗体选择 Q&AQ: 我的抗体做 WB 非常好,可以做 IF, IHC 等其他任何实验吗? 同理适用于 IP 的抗体不一定适用于 WB;适用于 IHC-P (抗原修复) 的不一定适用于IHC-F (不修复)。Q: 抗体说明书上面没有写该抗体能够用于某项实验怎么办?
一共七个细胞,CIBERSORT absolute score位于idx的七列中(设为i+1) 而IHC cell count就位于前一列(设为i列) 接下来就可以写个for循环做相关性分析了 idx 准备数据 i=1 tmpdata <- data[, c(1, idx[i], idx[i]+1)] head(tmpdata) colnames(tmpdata) <- c('Group', 'IHC ', 'CIBERSORT') tmpdata$log10IHC <- log10(tmpdata$IHC + 1) tmpdata <- na.omit(tmpdata) # 删除缺失值 head(tmpdata ', 'CIBERSORT') tmpdata$log10IHC <- log10(tmpdata$IHC + 1) tmpdata <- na.omit(tmpdata) head(tmpdata )*0.95, label = text, size=2) + xlim(0,max(tmpdata$CIBERSORT)) + ylim(0,max(tmpdata$log10IHC));
相较于统计机器学习模型的好坏取决于预定义特征的好坏,作者创新性地整幅IHC图像划分小图像块处理,引入了深层特征并级联预定义特征,以此来训练支持向量机(SVM)模型。 为了解决这个问题,作者选择了IHC图像,经过实验找到合适的高蛋白表达的图像块作为模型输入,经预训练卷积网络和特征工程处理得到更加高质量的特征,以此来训练模型,最终取得了令人满意的结果。 %的结肠组织中蛋白质的IHC图像。 特征工程模型是通过四个步骤构建的,即将IHC图像分解成蛋白质和DNA通道,选择合适的图像块,提取和选择特征以及训练支持向量机模型。同时,选择的图像块是输入到深层的CNN网络中微调模型,并提取特征图。 作者将其性能与基于IHC图像的蛋白质亚细胞定位的四个已发布模型进行了比较,方法在所有指标上均优于其他方法。 ?
天猫精灵 X1 Broadlink RM Pro 万能遥控 / Broadlink SP Mini 3 Android / iOS 手机 接下来,我们需要在我们的手机上,安装下面的软件: 天猫精灵 智慧星ihc 步骤3:设置 Broadlink 智慧星ihc 下一步,便是使用 Broadlink 智慧星ihc 来连接设备。其设备步骤如下: ? Broadlink 智慧星ihc 设置 打开 APP,点击右上角的添加设备 点击『通过设备品类添加』来添加我们的设备 在设备列表里,选择 SP Mini/RM Pro 连接并进行系统 步骤4:连接天猫精灵
哈尔滨医科大学徐万海教授、国家纳米科学中心王浩研究员和武汉理工大学程冬炳副研究员报道了一种利用细胞内水解缩合(IHC)系统以原位构建具有长期保留效果的纳米药物库策略,并证明持续的药物释放可以高效地抑制膀胱癌 (2)实验结果表明,IHC系统具有很强的抗肿瘤功效。与阿霉素治疗的小鼠相比,该IHC系统可以实现大肿瘤的消退和根除,同时延长膀胱癌小鼠的总体生存期。 (3)实验结果表明,与阿霉素给药的小鼠相比,IHC系统具有更好地生物相容性及更低的毒性。该IHC系统没有出现血尿、蛋白尿及尿白细胞增高。
据介绍,该智能显微镜产品研发始于 2018 年,集成了目前病理分析与诊断方面的最新技术,并针对病理医生工作流程和习惯进行多次产品迭代,现已支持乳腺癌免疫组化(IHC)Ki67(肿瘤细胞增殖指数)、ER( 病理诊断:根据显微镜观察结果结合 IHC 和分子病理结果,对肿瘤做出最终诊断。 其中最后一步病理诊断得到的报告将用于指导临床医生制定手术、化疗、放疗、靶向治疗或免疫治疗等治疗方案。 分子层面,目前分为免疫组织化学(IHC)、FISH 和基因诊断等。IHC 主要用于疾病辅助诊断、鉴别诊断、 判读预后、指导临床治疗方案、靶向药物指导、免疫治疗指导等。 IHC 的判读在检测和病理医生诊断过程中,存在主观性判读的稳定性和一致性差、图像分析工具脱离正常工作流程、无法精准定量分析、指导药物治疗抗体的判读标准不统一等问题。 若使用 AI 辅助 IHC 结果判读,可以: 避免 IHC 结果判读的人为差异,提高判读结果的可靠性,提升病理诊断质量,这对于病理医生稀缺的基层医院尤为有帮助; 智能判读将节省稀缺病理医生资源,使其投入更需要的服务之中
病理诊断:根据显微镜观察结果结合IHC和分子病理结果,对肿瘤做出最终诊断。 其中最后一步病理诊断得到的报告将用于指导临床医生制定手术、化疗、放疗、靶向治疗或免疫治疗等治疗方案。 图左是导管非典型增生,图右是原位癌, 如果误判,后果严重,来源:JAMA, 第1109页, 2015年 分子层面,目前分为免疫组织化学(IHC)、FISH 和基因诊断等。 IHC 主要用于疾病辅助诊断、鉴别诊断、 判读预后、指导临床治疗方案、靶向药物指导、免疫治疗指导等。 IHC的判读在检测和病理医生诊断过程中,存在主观性判读的稳定性和一致性差、图像分析工具脱离正常工作流程、无法精准定量分析、指导药物治疗抗体的判读标准不统一等问题。 若使用 AI 辅助 IHC 结果判读,可以: 避免 IHC 结果判读的人为差异,提高判读结果的可靠性,提升病理诊断质量,这对于病理医生稀缺的基层医院尤为有帮助; 智能判读将节省稀缺病理医生资源,使其投入更需要的服务之中
此外,通过组织芯片(TMA)分析不同癌症类型的蛋白表达情况,得到了超过500万个癌症组织的免疫组化(IHC)结果图,提示特定蛋白的表达与特定肿瘤的发生发展存在联系。 ? 除此之外,The Pathology Atlas数据库中的蛋白质,都有对应抗体的上百张不同实验类型验证结果图,包含IHC、WB、IF等。其中IHC的验证结果包括了不同的组织器官类型。 同时,IHC也广泛应用于医院病理/检验科,用于检测患者病变组织,提供病理诊断。 ? 具体的数据库,你进入官网。阅读一下就知道啦,比如肝癌,都给你分析好了,2618个预后不良的基因。 ?
/No_IHC/position_information.csv") head(img) # imagerow imagecol # AAACAAGTATCTCCCA 139.4663 # AAACCCGAACGAAATC-1 210.8508 475.3213 # AAACCGGAAATGTTAA-1 161.2021 503.7606 (3)非常规数据的读入 3.1 缺少IHC 图像 有些时候从数据库中下载得到的数据,由于缺少IHC图像,可以利用以下方式进行读取: # 把空间数据当成单细胞数据读入 test_data2 = Read10X(". test") test_data2 # An object of class Seurat # 17943 features across 2543 samples within 1 assay 没有IHC /No_IHC/position_information.csv",header = T,row.names = 1) head(position) position = select(position
最近看到文献里面提到了针对膀胱癌的METTL3基因的生存分析,我定睛细看,发现并不是TCGA里面的表达数据,而是IHC的结果,如下: f. survival curves of overall survival in 180 bladder cancer patients based on METTL3 expression analyzed by IHC TCGA数据库生存分析的网页工具哪家强 是不是可以合理的推测,因为作者发现自己感兴趣的基因,也就是METTL3在TCGA数据库的膀胱癌里面并没有统计学显著的生存意义,所以就想方设法的去购买TMA,看看IHC
4、病理诊断 根据显微镜观察结果结合IHC和分子病理结果,对肿瘤做出最终诊断。 其中最后一步病理诊断得到的报告将用于指导临床医生制定手术、化疗、放疗、靶向治疗或免疫治疗等治疗方案。 来源:JAMA,第1109页,2015年 分子层面,目前分为免疫组织化学(IHC)、FISH 和基因诊断等。 IHC 主要用于疾病辅助诊断、鉴别诊断、 判读预后、指导临床治疗方案、靶向药物指导、免疫治疗指导等。 IHC的判读在检测和病理医生诊断过程中,存在主观性判读的稳定性和一致性差、图像分析工具脱离正常工作流程、无法精准定量分析、指导药物治疗抗体的判读标准不统一等问题。 若使用 AI 辅助 IHC 结果判读,可以: 避免 IHC 结果判读的人为差异,提高判读结果的可靠性,提升病理诊断质量,这对于病理医生稀缺的基层医院尤为有帮助; 智能判读将节省稀缺病理医生资源,使其投入更需要的服务之中
/No_IHC/position_information.csv") head(img) # imagerow imagecol # AAACAAGTATCTCCCA 139.4663 # AAACCCGAACGAAATC-1 210.8508 475.3213 # AAACCGGAAATGTTAA-1 161.2021 503.7606 (3)非常规数据的读入 3.1 缺少IHC 图像 有些时候从数据库中下载得到的数据,由于缺少IHC图像,可以利用以下方式进行读取: # 把空间数据当成单细胞数据读入 test_data2 = Read10X(". test") test_data2 # An object of class Seurat # 17943 features across 2543 samples within 1 assay 没有IHC /No_IHC/position_information.csv",header = T,row.names = 1) head(position) position = select(position
使用immunohistochemical (IHC) 技术,主要检测的指标是: estrogen receptors (ER) progesterone receptors (PR) human epidermal totally) from the primary and paired metastatic tumors were randomly selected from digitally captured IHC 计算了 Shannon index 和 Rao's quadratic entropy 很明显的异质性 比如:regions showing HER2 IHC3+ were noted for primary
免疫流程一般包括:初次免疫(结合佐剂)多次加强免疫血清采集(预免+不同时间点免疫后血)效价评估(ELISA、WB、IHC)免疫周期可根据项目紧急程度进行调整。 关键质控项目包括:抗体效价检测(ELISA)蛋白浓度测定(BCA)纯度评估(SDS-PAGE)特异性验证(Western Blot、IHC)批次一致性确认此外,为适应多平台兼容性,可选择冻干粉、缓冲液等多种抗体形式 A:取决于实验精度要求,原始血清适合探索实验,亲和纯化抗体更适合IHC、WB等对背景要求较高的实验。Q4:多克隆抗体与单克隆抗体制备在技术上有何本质区别?