流式检测巨噬细胞方法

巨噬细胞是先天免疫系统的一种特殊的、长寿命的吞噬细胞。巨噬细胞是三种吞噬细胞类型之一,还有粒细胞(中性粒细胞、嗜酸性粒细胞和嗜碱性粒细胞)和树突状细胞(DCs)。

 

一般来说,巨噬细胞可根据其功能和活化程度分为两个亚型:经典激活的M1巨噬细胞和交替激活的M2巨噬细胞;极化的这种性质表示频谱的相对两端,仅指在给定的时间和位置上的激活。已经发现了M1巨噬细胞具有与对细菌和细胞内病原体的免疫反应相关的促炎作用。另一方面,M2具有更多的抗炎作用,在血管生成和伤口愈合中具有相关功能。M2还与2型T辅助反应(Th2)有关,例如蠕虫免疫、哮喘和过敏。

 

M1型巨噬细胞表达MHC II、CD80、CD86和 CD16/32,分泌TNF-α、IL-6和IL-12等促炎因子,以及CXCL9、CXCL10和CXCL11等趋化因子。另外,M2型巨噬细胞高表达arginase-1(Arg1)和CD206,分泌抗炎因子IL-10以及CCL2、CCL17和CCL22等趋化因子(如下图) 。

 

 

腹腔中M1和M2型巨噬细胞流式染色实例

Mouse (腹腔贴壁细胞): M1和M2型巨噬细胞

1.标志物:

M1: F4/80+CD11b+CD86+ cells;M2: F4/80+CD11b+CD206+cells;

 

2. 流式细胞仪:Beckman Coulter,CytoFLEX;

3.流式抗体及用量:

PE anti-mouse CD86 (1μg/test,105007,BioLegend);APC anti-mouse CD206 (0.5μg/test,141707,BioLegend);PerCP-Cy5.5 anti-mouseCD11b (0.25μg/test,101227,BioLegend); 

AF488 anti-mouse F4/80 (1μg/test,123119,BioLegend);

4.染色条件:首先FcRblock孵育(1μg/test;101319;BioLegend),4℃,5-10min; 接着F4/80、CD11b、CD86表面染色, 4℃,30min;

5.细胞固定:PBS洗涤细胞2~3次,加入细胞固定液(Fixation Buffer,500ul,420801,BioLegend)室温避光固定30min。

6.细胞膜通透:150g离心5min弃掉固定液,加入2ml用ddH2O 10倍稀释后的10×Intracellular Staining PermeabilizationWash Buffer(421002,BioLegend)重悬细胞,150g离心5min弃上清,重复步骤2~3次。

7.胞内染色:100μL1×Intracellular Staining PermeabilizationWash Buffer重悬细胞,加入CD206抗体(0.5μg/tests,141707,BioLegend),室温避光孵育30min。孵育完毕后,2ml1×Intracellular Staining PermeabilizationWash Buffer洗涤细胞2~3次,加入500μL cell staining buffer重悬细胞,上机。

8.分析软件:Flowjo (10.0.7);

9. 圈门策略及染色: (见下图)。

 

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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