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細胞追蹤升級，為每一個細胞都裝上“GPS”
探索細胞的秘密舞步，是解鎖生命之謎的關鍵。傳統追蹤技術，如同笨重的舞鞋，可能會擾亂細胞的自然節奏，更別提那些耗時的標記方法和手動分析的繁瑣。想象一下，如果有一種“魔法”，能夠無打擾地記錄下每個細胞的每一個瞬間，那將會是怎樣的體驗？
只需一臺Incucyte®實時活細胞分析系統，結合CellTraxx 軟件便可自動對細胞的運動和形態進行高通量、實時的無標記追蹤，輕松為每一個細胞都裝上“GPS”，讓您的研究跳脫傳統束縛，邁入高效率的新時代。
Incucyte®在細胞培養箱內實時采集細胞影像，長時間監測細胞遷移，解析海量數據，獲得高質量的細胞遷移影像。
CellTraxx 是基于Incucyte®開發的一款細胞軌跡分析軟件。挪威奧斯陸大學Børge Holme利用Incucyte® 10倍物鏡采集的相差通道圖片，開發出了這款簡單易用且支持批量細胞軌跡分析的軟件[1][2]。用戶僅需將Incucyte®導出的實時AVI視頻導入CellTraxx（圖1），軟件便會自動進行“視野抖動”校正、特異性分割細胞核輪廓，并對不同時間點批量的細胞進行軌跡追蹤定量。相比明場成像，Incucyte®相差通道采集的圖片可以凸顯細胞核的對比度，分割準確度更高。
圖1. CellTraxx分析流程（a）及與軌跡追蹤需要優化的定量參數（b）
目前軟件單次分析可以實現對2,000個視頻共約500,000個細胞的軌跡追蹤，圖2展示了CellTraxx導出的代表性結果。
圖2. CellTraxx分析導出的結果：a）視野抖動校正后不同時間點采集的圖片及細胞核信號的分割；b）圖片中每個細胞在采集的時間段對應運動的軌跡圖；c）進行軌跡分析的細胞比例及其細胞核直徑的統計圖；d）圖片里不同細胞運動速度的直方圖；e）細胞運動速度隨檢測時間的變化；f&g）在檢測時間段所有細胞運動的軌跡圖和圖片中每個細胞運動的軌跡圖
圖3展示了形態和大小不同的5種細胞（RPE1、MDA-MB-231、HT1080、U2OS和PC-3）軌跡追蹤結果，CellTraxx的結果與人為參與的軌跡追蹤結果基本一致，說明CellTraxx對分析的細胞具有廣泛的適用性。
圖3. 5種不同形態的細胞CellTraxx自動和人為參與的細胞軌跡追蹤結果
細胞在基質（如膠原蛋白、纖連蛋白或基質膠）內的運動可以更好地在體外模擬機體內細胞在微環境中的運動，但是基質會增加背景信號，降低對細胞的準確分割。作者檢測了MDA-MB-231細胞在鼠尾膠原蛋白I內的侵襲（圖4和視頻1），利用Incucyte®間隔10min連續成像18h，雖然在圖片里可以看到明顯的基質背景信號，但CellTraxx仍可以準確地對MDA-MB-231細胞進行軌跡分析。精確定量的前提是Incucyte®在檢測的108個時間點快速采集圖片，聚焦都很清晰、穩定。
圖4. 鼠尾膠原蛋白I內MDA-MB-231細胞運動軌跡追蹤
CellTraxx軟件不僅能夠追蹤和分析生長平面上單個細胞的隨機運動軌跡，還能夠應用于細胞劃痕實驗（視頻2）。對于細胞劃痕實驗，Incucyte®提供image lock板+劃痕器+分析軟件的綜合解決方案，可以幫助用戶快速獲得均一的創口和高重復性的結果。下圖展示了平面培養（圖5a和5b）和創口邊緣的人前列腺癌細胞PC3（圖5c和5d）在HGF（肝細胞生長因子）作用下運動軌跡的改變。兩種檢測模型下HGF均顯著增加細胞的運動速度，但對PC3細胞運動的方向性（Directness）和前向運動指數（FMI）無影響（圖5e和5f，細胞劃痕實驗里細胞均向創口區運動，故方向性和FMI更高）。
圖5. PC3細胞平面培養隨機運動和細胞劃痕模型里定向運動結果
對于細胞劃痕實驗，Incucyte®僅需一份樣本即可從創口匯合度和細胞運動速度兩個角度評估細胞運動能力的改變，實現了1到2的結果輸出，還可以進行細胞趨化和腫瘤球侵襲檢測，是典型的一機多能。
總而言之，CellTraxx軟件體現了Incucyte®實時活細胞分析系統優勢：
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自動檢測，提升實驗效率：滿足密集時間點以及長時間監測的需求，一次實驗得到大量數據，解放人力，是從事細胞研究的工具
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分析簡便，提升數據質量：經過優化的、向導式采集及分析軟件配合熒光通道，獲取多重、可靠的結果
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6板位設計，多實驗同步開展：內設6個板位，可以分別獨立設置檢測程序，滿足6組不同實驗或多人實驗同時檢測的需求
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配套完整的試劑和工具，可以實現各種活細胞以及腫瘤球、類器官的長時間觀察，以及趨化劃痕遷移實驗等
還是那句話，只要放好您的細胞，其他的交給Incucyte®吧！
-參考文獻（點擊下方文獻閱讀原文）-
[1] Holme, B., Bjørnerud, B., Pedersen, N.M. et al. Automated tracking of cell migration in phase contrast images with CellTraxx. Sci Rep 13, 22982 (2023)
[2] 軟件地址：https://github.com/borge-holme/celltraxx_download