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赛默飞细胞计数仪Invitrogen Countess 3 FL Automated Cell Counter死细胞识别

在细胞培养、药物筛选、毒理研究及转染实验中,活死细胞比例是关键质量指标。传统手动计数法依赖显微镜观察台盼蓝染色,耗时且易受人为误差影响。Countess 3 FL 通过全自动化检测流程,提供快速、客观、可重复的活死细胞分析。

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一、死细胞识别功能概述

Invitrogen Countess 3 FL 自动细胞计数仪是一款集成明场成像与多通道荧光检测技术的高精度细胞分析仪。
其“死细胞识别”功能基于荧光双染原理智能图像识别算法,能够在数秒内自动区分活细胞、死细胞及中间状态细胞,并输出活率、死亡率及浓度等定量数据。

在细胞培养、药物筛选、毒理研究及转染实验中,活死细胞比例是关键质量指标。传统手动计数法依赖显微镜观察台盼蓝染色,耗时且易受人为误差影响。Countess 3 FL 通过全自动化检测流程,提供快速、客观、可重复的活死细胞分析

死细胞识别功能结合了三大核心技术:

  1. 光学荧光区分 —— 利用染料选择性渗透特性识别细胞状态;

  2. 图像识别算法 —— 通过细胞边缘、亮度与荧光信号自动判定;

  3. 数据统计模型 —— 实时计算活率、死亡率及聚集比例,输出结果表格与图形化报告。


二、检测原理

1. 活死细胞判定基础

细胞膜完整性是区分活细胞与死细胞的主要依据。活细胞维持完整的膜结构,能够排除部分染料;死细胞膜受损,允许染料进入并与细胞内核酸结合产生强荧光信号。

2. 荧光染料工作机制

Countess 3 FL 常采用 AO/PI 双染体系(Acridine Orange / Propidium Iodide)进行死细胞识别:

染料特性细胞渗透性发射颜色判定意义
AO可穿透完整细胞膜活细胞可染绿色活细胞标志
PI仅能穿透受损膜死细胞可染红色死细胞标志

检测时,活细胞仅显示绿色荧光;死细胞显示红色荧光;部分凋亡细胞可能同时发出两种信号,系统自动归类为双阳性群体。

3. 光学系统实现

Countess 3 FL 通过三通道荧光滤光系统分别激发和检测:

  • Green 通道(470–495 nm 激发):检测 AO 信号;

  • Red 通道(530–560 nm 激发):检测 PI 信号;

  • Brightfield 通道:提供细胞形态参考。

仪器在采集图像时同步捕获三通道信号,并利用算法进行融合分析,得到活、死细胞比例。


三、样品准备与染色步骤

1. 样品制备

  • 收集悬浮细胞或胰酶消化后的贴壁细胞;

  • 以 300 × g 离心 5 分钟去除培养基;

  • 重新悬浮于 PBS 或无血清培养基中,浓度 1×10⁵–4×10⁶ cells/mL;

  • 轻轻吹打混匀,确保细胞分散。

2. 染色步骤(以 AO/PI 双染为例)

  1. 准备 AO/PI 染料工作液:可直接使用商业配制液或按比例稀释至 1× 浓度;

  2. 向 100 µL 细胞悬液中加入 2 µL AO/PI 染料;

  3. 避光孵育 3 分钟;

  4. 轻轻混匀后立即检测。

3. 注意事项

  • 染色时间不宜超过 5 分钟,以防信号漂移;

  • 操作全程避光,防止荧光衰减;

  • 若样本浓度过高,可适当稀释以防重叠。


四、检测与图像采集流程

1. 上样步骤

  • 取 10 µL 染色样品加入一次性计数片;

  • 确保液体均匀分布且无气泡;

  • 将计数片插入仪器载片槽,方向正确。

2. 模式选择

在主界面选择:

  • Fluorescence Mode → Dual Channel → AO/PI
    系统自动启用 Green 与 Red 通道。

3. 聚焦与成像

  • 启动自动聚焦,仪器根据明场图像计算最佳焦平面;

  • 同时采集三通道图像,自动生成叠加图。

4. 图像分析

系统通过多层算法执行以下步骤:

  • 背景扣除与信号增强;

  • 细胞边缘识别;

  • 荧光强度阈值判定;

  • 分类统计与结果输出


五、死细胞识别算法机制

1. 图像分割与边界识别

算法首先通过明场图像识别细胞边缘与轮廓,再将相同区域投影至荧光通道进行强度检测。

2. 阈值计算

采用动态阈值法(Otsu 分割算法)计算绿、红通道的荧光强度界限,以适应不同样品亮度。

3. 分类逻辑

系统根据每个细胞的双通道荧光强度进行分类:

  • Green⁺ / Red⁻ → 活细胞;

  • Green⁻ / Red⁺ → 死细胞;

  • Green⁺ / Red⁺ → 凋亡细胞;

  • Green⁻ / Red⁻ → 碎片或无效信号。

4. 聚集体剔除

当两个或以上细胞重叠时,算法通过面积与形状因子识别聚集体,并在统计中自动排除。

5. 数据输出

最终系统输出:

  • 总细胞数(Total Cells)

  • 活细胞数(Live Cells)

  • 死细胞数(Dead Cells)

  • 活率(Viability%)

  • 死亡率(Mortality%)

  • 平均直径与聚集比例


六、结果展示与图像可视化

1. 图像叠加显示

检测完成后,仪器自动生成叠加图:

  • 绿色细胞表示活体;

  • 红色细胞代表死亡;

  • 黄色边框代表双阳性或可疑细胞。

2. 图表可视化

右侧统计面板显示:

  • 活死细胞比例饼图;

  • 细胞尺寸分布直方图;

  • 荧光强度散点图(Green vs Red)。

3. 报告生成

点击“Create Report”即可生成 PDF 文件,包含:

  • 图像截图;

  • 数据表格(活率、死率、浓度);

  • 实验日期与操作者信息。


七、死细胞识别的精度与灵敏度

1. 灵敏度

  • 红通道信号检测灵敏度可达 10⁻⁶ W/cm²;

  • 可检测出死亡率低至 1% 的样本。

2. 准确性

与手动台盼蓝计数法相比,结果一致性在 ±3% 范围内。
自动算法避免人为主观判断,重复性优于人工方法。

3. 线性范围

系统可在 1×10⁵–4×10⁶ cells/mL 浓度下保持线性响应。


八、常见应用场景

1. 细胞培养质量监控

在细胞传代或冻存复苏后,快速检测活死比例以评估培养状态。

2. 药物毒性与细胞应答研究

检测药物或化合物处理后细胞死亡率变化,量化剂量依赖关系。

3. 基因转染与病毒感染效率评估

结合 GFP/RFP 信号,评估转染表达与细胞存活率。

4. 干细胞与免疫细胞活性验证

确保细胞治疗材料的活性达标,防止死细胞比例过高导致免疫反应。

5. 生产过程质控

在生物制药与培养体系中监控细胞健康度,提高产品一致性。


九、实验数据与计算逻辑

1. 活率计算公式

Viability (%)=Live CellsLive Cells + Dead Cells×100\text{Viability (\%)} = \frac{\text{Live Cells}}{\text{Live Cells + Dead Cells}} \times 100Viability (%)=Live Cells + Dead CellsLive Cells×100

2. 死亡率计算

Mortality (%)=100−Viability (%)\text{Mortality (\%)} = 100 - \text{Viability (\%)}Mortality (%)=100−Viability (%)

3. 平均直径与聚集率

算法计算所有细胞轮廓的等效直径均值及聚集体比例,用于判断细胞状态是否均一。

4. 数据精度评估

仪器可重复性(CV 值)通常小于 5%,适合定量分析


十、与台盼蓝法的对比分析

项目AO/PI 双染法(Countess 3 FL)台盼蓝手动法
检测速度30 秒内5–10 分钟
精度±3%±10% 以上
人为误差极低较高
多通道检测支持荧光通道仅明场
报告输出自动生成手动记录
重复性优秀易波动

结果表明,Countess 3 FL 在速度、准确度与数据可视化方面均显著优于传统方法。


十一、操作优化建议

  1. 控制染料比例
    AO/PI 过量可能导致背景升高,推荐使用标准比例 1–2%。

  2. 样本浓度优化
    细胞过密会造成重叠识别困难,稀释至 10⁵–10⁶ cells/mL。

  3. 曝光参数调节
    在荧光强度差异大时手动微调曝光时间,防止饱和。

  4. 避光操作
    染料受光衰减明显,操作全程避光进行。

  5. 重复检测
    每个样本建议检测两次,取平均值作为最终结果。

  6. 定期校准
    每月使用标准荧光微球验证通道灵敏度与准确度。


十二、误差来源与排除

误差类型可能原因解决方案
活率偏低染色时间过长缩短染色时间
死细胞漏检阈值过高降低识别阈值
荧光信号过弱染料浓度低提高染料用量
背景过强染料未洗净洗涤样本
聚集识别错误样本不均匀充分混匀后上样

十三、结果导出与数据管理

检测完成后,用户可选择以下方式保存结果:

  • 保存图像(Brightfield、Fluorescence、Merged);

  • 导出 CSV 文件(包含活率、死亡率等数据);

  • 生成 PDF 报告(含统计图表与样本信息);

  • 通过 USB 或网络导出以备存档。

报告文件示例包括活死比例饼图、荧光散点图及明场叠加图,便于实验归档与科研发表。


十四、死细胞识别在科研与产业中的意义

  1. 保障细胞实验质量
    死细胞比例是细胞活性和实验可重复性的核心指标。

  2. 提高药物筛选效率
    快速筛查细胞死亡率变化,为毒性评价提供数据支撑。

  3. 增强生产过程控制
    实时监控培养体系健康度,确保生物制药产品一致性。

  4. 促进标准化研究
    自动化识别与定量分析减少人为主观偏差,实现数据标准化。

  5. 推动智能化实验室建设
    死细胞识别结果可与实验室信息管理系统(LIMS)联动,形成数字化实验流程。


十五、拓展功能与未来应用

  • 多通道检测扩展:可同时结合 GFP、RFP 信号分析基因表达与细胞死亡关联。

  • 时间序列分析:通过连续采样观察细胞死亡动态过程。

  • AI 图像识别优化:后续软件可集成机器学习算法提升识别精度。

  • 批量样本分析:支持自动化样本切换,实现高通量检测

  • 细胞凋亡判定扩展:结合 Annexin V-FITC 染色进一步区分早期与晚期死亡细胞。


十六、安全与合规要求

  • 染料(AO、PI)具有潜在致敏性,应在通风条件下操作。

  • 处理含染料废液时,按照生物危害废弃物标准处置。

  • 实验操作应佩戴防护手套与护目镜。

  • 仪器符合 CE 与 ISO13485 安全认证,可用于科研与质量检测实验室。