Non-label immune cell state prediction using Raman spectroscopy

拉曼光谱 免疫系统 计算生物学 国家(计算机科学) 计算机科学 化学 物理 生物 免疫学 算法 光学
作者
Taro Ichimura,Liang‐da Chiu,Katsumasa Fujita,Hiroaki Machiyama,Tomoyuki Yamaguchi,Tomonobu M. Watanabe,Hideaki Fujita
出处
期刊:Scientific Reports [Nature Portfolio]
卷期号:6 (1) 被引量:69
标识
DOI:10.1038/srep37562
摘要

The acquired immune system, mainly composed of T and B lymphocytes, plays a key role in protecting the host from infection. It is important and technically challenging to identify cell types and their activation status in living and intact immune cells, without staining or killing the cells. Using Raman spectroscopy, we succeeded in discriminating between living T cells and B cells, and visualized the activation status of living T cells without labeling. Although the Raman spectra of T cells and B cells were similar, they could be distinguished by discriminant analysis of the principal components. Raman spectra of activated T cells with anti-CD3 and anti-CD28 antibodies largely differed compared to that of naïve T cells, enabling the prediction of T cell activation status at a single cell level. Our analysis revealed that the spectra of individual T cells gradually change from the pattern of naïve T cells to that of activated T cells during the first 24 h of activation, indicating that changes in Raman spectra reflect slow changes rather than rapid changes in cell state during activation. Our results indicate that the Raman spectrum enables the detection of dynamic changes in individual cell state scattered in a heterogeneous population.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
SciGPT应助blank采纳,获得10
刚刚
英俊的铭应助anj采纳,获得30
1秒前
明亮盼烟发布了新的文献求助30
2秒前
3秒前
呵呵呵发布了新的文献求助10
3秒前
玖爱完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
852应助彩色的荔枝采纳,获得10
4秒前
如花完成签到 ,获得积分10
5秒前
6秒前
7秒前
7秒前
xzy发布了新的文献求助10
8秒前
9秒前
000完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
9秒前
柚子完成签到,获得积分10
11秒前
blank发布了新的文献求助10
11秒前
蓓蓓发布了新的文献求助10
12秒前
彭于晏应助Alancel采纳,获得10
12秒前
科研通AI6.3应助彭栋采纳,获得10
12秒前
科研通AI6.3应助Lgenius采纳,获得30
13秒前
13秒前
李诗语完成签到,获得积分10
13秒前
哈哈哈完成签到 ,获得积分10
13秒前
雨琴完成签到,获得积分10
14秒前
柚子发布了新的文献求助10
15秒前
Jada发布了新的文献求助30
15秒前
16秒前
天真的棉花糖完成签到 ,获得积分10
17秒前
SciGPT应助blank采纳,获得10
20秒前
20秒前
飘逸绿柏完成签到,获得积分10
20秒前
鲤鱼蓝天发布了新的文献求助10
22秒前
24秒前
25秒前
shubido完成签到,获得积分10
26秒前
iukoi33发布了新的文献求助10
27秒前
傲娇菠萝完成签到,获得积分10
28秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
2026年中国辛酸癸酸聚乙二醇甘油酯行业市场现状调查及投资机会研判报告 1000
2026年中国辛酸癸酸聚乙二醇甘油酯行业市场规模及竞争格局分析报告 1000
48V Low-voltage Power Distribution Network (PDN) Architecture Industry Report, 2024 800
Fundamentals of Pharmaceutical and Biologics Regulations: A Global Perspective, Second Edition 700
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Periodic Report Summary 2 - AFTER (A Framework for electrical power sysTems vulnerability identification, dEfense and Restoration) 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7319643
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8935255
关于积分的说明 18941633
捐赠科研通 6978219
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3214403
关于科研通互助平台的介绍 2382269
邀请新用户注册赠送积分活动 2193439