Quantitative imaging of lipid droplets in single cells.
Quantitative imaging of lipid droplets in single cells.
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DOI：
10.1039/c8an01525b
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发表时间：
2019-01-28
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Streets AM
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Gupta A ;Dorlhiac GF ;Streets AM
下一代测序 (NGS) 和自动化液体处理平台的结合引发了单细胞基因组研究的一场革命。然而，许多对于理解复杂组织或器官中细胞的功能作用至关重要的分子并不是直接在基因组中编码的，因此无法通过 NGS 进行分析。例如，脂质在许多代谢过程中发挥着关键作用，但无法通过测序检测到。定量成像的最新发展，特别是相干拉曼散射（CRS）技术，已经产生了一套用于研究单细胞中脂质含量的工具。本文回顾了 CRS 成像和计算图像处理技术，用于在单细胞水平上无损分析脂质成分和空间分布的动态变化。随着定量 CRS 成像与单细胞基因组分析的微流体和显微平台协同发展，我们预计这些技术将使研究人员更接近脂质组学和基因组分析的结合。使用相干拉曼散射显微镜和单细胞水平的计算图像分析算法对脂滴进行无损空间表征
The combination of next generation sequencing (NGS) and automated liquid handling platforms has led to a revolution in single-cell genomic studies. However, many molecules that are critical to understanding the functional roles of cells in a complex tissue or organ, are not directly encoded in the genome, and therefore cannot be profiled with NGS. Lipids, for example, play a critical role in many metabolic processes but cannot be detected by sequencing. Recent developments in quantitative imaging, particularly coherent Raman scattering (CRS) techniques, have produced a suite of tools for studying lipid content in single cells. This article reviews CRS imaging and computational image processing techniques for non-destructive profiling of dynamic changes in lipid composition and spatial distribution at the single-cell level. As quantitative CRS imaging progresses synergistically with microfluidic and microscopic platforms for single-cell genomic analysis, we anticipate that these techniques will bring researchers closer towards combined lipidomic and genomic analysis. Non-destructive spatial characterization of lipid droplets using coherent Raman scattering microscopy and computational image analysis algorithms at the single-cell level
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