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Hyperspectral CARS microscopy and quantitative unsupervised analysis of deuterated and non-deuterated fatty acid storage in human cells

拉曼光谱 高光谱成像 化学 化学成像 拉曼散射 显微镜 分析化学(期刊) 色谱法 光学 物理 遥感 量子力学 地质学
作者
Dale Boorman,Iestyn Pope,Francesco Masia,W. Langbein,Steve R. Hood,Paola Borri,Peter Watson
出处
期刊:Journal of Chemical Physics [American Institute of Physics]
卷期号:155 (22) 被引量:3
标识
DOI:10.1063/5.0065950
摘要

Coherent anti-Stokes Raman scattering (CARS) implemented as a vibrational micro-spectroscopy modality eradicates the need for potentially perturbative fluorescent labeling while still providing high-resolution, chemically specific images of biological samples. Isotopic substitution of hydrogen atoms with deuterium introduces minimal change to molecular structures and can be coupled with CARS microscopy to increase chemical contrast. Here, we investigate HeLa cells incubated with non-deuterated or deuterium-labeled fatty acids, using an in-house-developed hyperspectral CARS microscope coupled with an unsupervised quantitative data analysis algorithm, to retrieve Raman susceptibility spectra and concentration maps of chemical components in physically meaningful units. We demonstrate that our unsupervised analysis retrieves the susceptibility spectra of the specific fatty acids, both deuterated and non-deuterated, in good agreement with reference Raman spectra measured in pure lipids. Our analysis, using the cell-silent spectral region, achieved excellent chemical specificity despite having no prior knowledge and considering the complex intracellular environment inside cells. The quantitative capabilities of the analysis allowed us to measure the concentration of deuterated and non-deuterated fatty acids stored within cytosolic lipid droplets over a 24 h period. Finally, we explored the potential use of deuterium-labeled lipid droplets for non-invasive cell tracking, demonstrating an effective application of the technique for distinguishing between cells in a mixed population over a 16 h period. These results further demonstrate the chemically specific capabilities of hyperspectral CARS microscopy to characterize and distinguish specific lipid types inside cells using an unbiased quantitative data analysis methodology.

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