Hücre Döngüsü Kiti Performansı

DNA içerik analizine olan güveni artırmak için, G0/G1 pikinde ölçülen varyasyon miktarı (varyasyon katsayısı) izlenmelidir. %3'ün altındaki değerler, tümör dışı hücrelerdeki kabul edilemez olan %6'nın üzerindeki değerlere kıyasla optimum kabul edilir (Darzynkiewicz ve diğ.). Hata, hücre hazırlama ve boyama adımlarının yanı sıra akış sitometrisinde edinim sırasında teknikte görülür. Hatanın bir kaynağı, boyama reaktifinin nükleer DNA'ya tutarsız erişimine atfedilir. Hücre döngüsü tanımlaması algoritmaları aracılığıyla ortak otomatik analizle uyumlu sağlam boyama sağlayan yıkamasız boyama protokolünde formaldehit türevli fiksasyon kullanılması. G1 ile erken S Fazı arasındaki çakışma ve G2/M ile geç S Fazının çakışması nedeniyle, hücre döngüsü verilerinin manuel analizi yorucu olmaya devam eder ve değişkenliğe tabidir. Çeşitli akış sitometrisi yazılım paketleri, kullanıcılara hücre döngüsü verilerinin modellenmesinde yardımcı olacak algoritmalar içerir. Aşağıda sunulan veriler, Kaluza Analizi sürüm 2.0’a dahil edilen iki algoritmadan biri olan JV Watson algoritması kullanılarak analiz edilmiştir.

Jurkat Hücre Dizisinin tek değişkenli analizi.(A) Hücre Döngüsü Kiti ile elde edilen temsili veriler. (B) Birden fazla kez boyanan bir numune ile elde edilen verileri özetleyen bir tablo (s=10). DNA içeriğinin kullanıldığı tek değişkenli Hücre Döngüsü analizi, hücre döngüsü kitiyle ilişkili optimize fiksasyon iş akışının (i) tekli olayların iyi bir şekilde düzeltilmesine (yaklaşık %70), (ii) >%3 CV (G0/G1 pik) ile iyi veri çözünürlüğü ve (iii) ilgili hücreler için %CV <%5 ile iyi bir tekrarlanabilirliğe olanak tanıdığını göstermiştir.

Pozarowski ve Z. Darzynkiewicz. "Akış Sitometrisi ile Hücre Döngüsü Analizi," Methods Mol Biol 281(2): 301-311, 2004.

*Yalnızca Araştırma Kullanımı İçindir.  Tanılama işlemlerinde kullanmak için değildir.