MDCK细胞在生长的过程中会发生细胞极化的过程，单层细胞放射状围绕中心腔隙排列，形成特定三维结构，一些极化机制也首先在MDCK细胞模型中得到了印证，因此它是一个很好的研究上皮细胞极化和管腔结构形成的简化系统，目前已广泛应用于相关领域的研究。 

图1：MDCK细胞管腔结构形成示意图

然而由于生长方式的特殊性，同一个视野中的不同管腔结构有可能位于不同的层面上，因此在以往的实验中想要对这样的样本进行高通量成像是一个很大的挑战，往往需要手动对每一个管腔结构进行单独拍摄，并在后期做图像分析，而使用高内涵成像分析技术则将这一繁复的操作过程变得自动化和智能化。

Step 1.智能预扫

使用高内涵的智能预扫功能，可以先在低倍（5×）下对整孔进行全局扫描，拍摄的同时软件根据算法确定视野中每个空腔结构的定位和范围，剔除不含目的结构视野。

图2：Optically section in Z → Max. project medial planes

Step2.精细层扫

然后再自动转换至高倍（20×或63×），分别对含有空腔结构的视野进行高分辨率的精细层扫，以确保位于不同层面的空腔结构都能够获取到图像。

图3：Detect polarity orientation → Calculate lumen number

Step3.统计分析

后使用高内涵的分析功能模块对细胞的极性变化和形成的管腔数量直接进行统计分析。

图4：Phenotype binning

总结

图5：细胞极化和管腔数量分析示意图。MDCK细胞团培养24-72h后进行染色，对不同Z轴层面(共8层，每层间隔2μm)成像后采用大投影模式进行显示和分析，应用机器自学习模块对细胞极化进行自动检测，并在此基础上计算形成的内腔数量。

由此可以看出高内涵可以很好的解决上皮细胞3D培养中不规则分散样本的定位成像问题，简化了成像流程，为样本中特殊结构的自动化成像和分析提供了的解决方案。

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参考文献

1. Roman-Fernandez, et al. Complex polarity: building multicellular tissues through apical membrane traffic. Traffic 17, 1244–1261(2016).

2. O'Brien, et al. Opinion: building epithelial architecture: insights from three-dimensional culture models. Nat. Rev. Mol. Cell Biol. 3, 531–537 (2002).

3. Rodriguez-Boulan, et al. Organization and execution of the epithelial polarity programme. Nat. Rev. Mol. Cell Biol. 15, 225–242(2014).

4. álvaro Román-Fernández, et al. The phospholipid PI(3,4)P2 is an apical identity determinant. Nat Commun. 9: 5041(2018).

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