最近师弟总愁眉苦脸，上周在朋友圈持续散发负能量，说自己饱受「细胞表型分析」的折磨，十有八九会延毕——「每天都在做细胞免疫荧光，数据少得可怜，常规显微镜观察细胞形态及表型分析很慢，效率低不说，最后的图像分析也难得一塌糊涂」。（文中含惊喜彩蛋）
师兄急忙评论，「最近刚学了一个技术，或许可以拯救你的实验，只需做一次就能准确获取至少 1 500 个细胞表型结果，简直科研之光，就连 Nature protocol 都在推荐它。[1]」
这个分析方法就是 Cell Painting，于 2016 年首次发布在《Nature Protocol》，用于标记细胞的不同成分，包括细胞核、内质网、线粒体、细胞骨架、高尔基体和 RNA。广泛应用于：药物发现领域、药物安全性评价、环境毒理学、肺癌早期预测等在内的多组学研究。
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手册内容抢先看
01. 什么是 cell painting？
Cell Painting 是一种基于多重细胞图像的高内涵的细胞学分析方法。
根据细胞的大小、形态、纹理和荧光强度等参数的变化，我们可以从每个细胞中获取多达 1 500 多个参数的实际测量值。这些测量值可用于反馈细胞表型的细微变化。Cell Painting 作为一种有效的表型分析方法，其最突出的特点是其综合分析能力，可以从研究细胞骨架、质膜和细胞器水平等细胞生物学诸多参数中提取极为丰富的数据信息。
02. cell painting 工作流程
➣ 第一步：细胞接种（96/384-孔板）
在合适的浓度下将细胞以单层接种在 96 孔或 384 孔上（因细胞系、孵育时间而异）；孵育至预期的生长浓度待用。
➣ 第二步：添加诱导药物
加入诱导药物，继续孵育 24～48 小时；诱导物可以为：药物化合物、化学物质、基因物质等。
➣ 第三步：细胞固定和标记
加入 MitoTracker dye，孵育 30 mins；制备标记溶液；细胞固定；细胞标记；细胞洗涤并加入 PBS 待用。
➣ 第四步：高内涵自动成像
将培养板放入 Celllnsight CX7 LZR Pro 高内涵成像筛选系统；采集图像 > 500 cells/well。
➣ 第五步：数据分析
经历「图像分析和特征提取、M 形态学分析」，数据就能轻松到手。
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03. Cell Painting 应用案例
我们以心肌细胞 Cell Painting 的结果作为示例。
该实验测量了细胞数量、核面积、心肌细胞体面积、线粒体膜电位、指示凋亡的细胞色素 c 释放、细胞核内 p53 的磷酸化导致的 DNA 损伤、检测活性氧（ROS）的二氢乙啶氧化以及导致脂肪变性的脂肪酸积累，并得到了细胞群体水平数据。
所有化合物均在 12 个浓度点剂量反应曲线中筛选并进行 3 次重复。计算拟合曲线，并评估得出了最佳的 IC50 值。
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内容策划：王丹琦
内容审核：吴军
文中图片及题图来源：赛默飞
参考文献：
[1] Bray M-A, Singh S, Han H, Davis CT, Borgeson B, Gustafsdottir SM, et al. Cell Painting, a high-content image-based assay for morphological profiling using multiplexed fluorescent dyes. Nat. Protoc. 2016;11:1757– 74.
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