原代细胞培养注意事项

分享一些培养原代细胞的经验,以小鼠肺微血管内皮细胞为例,希望能够帮助大家排除一些雷区。

对原代细胞最直观的理解,就是不能无限传代下去,不论你是自己提取的细胞还是从试剂公司购买的细胞,都会建议你在P2-P3代完成实验是最好的。但是我们都知道,对于细胞实验的需求量,P2-P3代的细胞数量很难满足。所以,掌握提取和培养原代细胞的技巧,尽可能地让细胞的好状态多维持几代,对实验成败来说至关重要。

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1.  原代内皮细胞提取

1)  整个操作要在洁净通风的超净台下进行,所有的器材要高压消毒。

2)  根据BALB/c小鼠的体重,用10ml/kg 3%浓度的戊巴比妥钠麻醉;将小鼠置于盛有75%乙醇的烧杯内,这一步不仅可以消毒,也可以让小鼠体毛浸湿,后续剃去皮毛的时候不会沾到剪刀或组织上。

3)  用镊子轻轻挑起小鼠的心脏,装有PBS的注射器插入心尖,同时在右心耳处剪开一个小口,缓慢推动注射器,随着心脏的跳动,将体内的血液冲洗出来。

4)  取出小鼠的肺部组织,将肺组织切成小米粒样的大小,置于预冷的HBSS中反复冲洗几次。

5)  将小米粒大小的肺组织置于培养瓶中(培养瓶前一天用1%明胶溶液包被培养面,4度过夜,小鼠处理前,将培养瓶放置培养箱中,使其温度恢复至37度),置于培养箱37度的环境下,消化4个小时。

6)  消化4小时后,加入RPMI 1640培养基(有10%血清、1%双抗、1%内皮细胞生长因子)10ml(第一次添加培养基,可以是正常培养时的2倍量),继续培养24小时(继续培养的时间可根据细胞贴壁情况适当调整)。

7)  24小时后,取出肺组织,镜下观察细胞状态,换液。

8)  原代细胞的提取和培养是很慢的过程,一般需等到24小时后,才能在镜下看到些许细胞群,一周到两周后才会看到鹅卵石样的排列情况。

9)  原代细胞2-3天换液一次,因为内皮细胞生长形成单层时,会出现接触抑制现象。所以,内皮细胞生长接近单层时就可以传代了,不要等到长得非常满。

2.  内皮细胞鉴定:可以做CD31和VEGF受体免疫荧光染色。

是建议大家,如果有条件的话,还是要从靠谱的公司购买需要的细胞。优点在于节省实验时间,而且公司会提供相应的细胞鉴定。而且从技术层面而言,公司提供的原代细胞确实会比自己提取的纯正很多。对于动物细胞而言,公司只会提供免疫荧光鉴定结果,不会有STR,这些材料都要保存好,很多投稿杂志都需要提供这方面数据。购买的细胞需要注意以下几点:

1.  收到细胞时,要镜下观察是否有污染情况;收到细胞的前几天,要做好各种倍数的镜下拍照记录,以防细胞出现问题后,可以跟公司很好地沟通。

2.  收到细胞后,不要马上处理。应置于培养箱中静置4h以上再操作。如果不着急,可静置过夜。

3.  细胞的第一次传代,一定要密度高一些传代,原代细胞传代密度低,很难长起来。建议1:2-1:3传代。

4.  原代细胞传代时(内皮细胞,贴壁为例),0.25%+0.53nM的胰酶消化,1ml消化液37度培养箱内消化30sec,再加入5ml培养基(正常消化贴壁细胞,我们使用胰酶和培养基的量是1:1,但是原代细胞必须用大量培养基中和胰酶)。

5.  原代细胞不建议冻存,因为冻存很容易复活不成功。如果要冻存的话,建议在P2或P3代冻存,冻存液中的血清越多越好,建议比例9(血清):1(DMSO)。

6.  原代细胞复苏时,置于37-38度水浴融化细胞,并加入10ml培养液(正常贴壁细胞复苏时,也可以使用这种比例,复苏成活率会大大提高),离心重悬铺板。

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内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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