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8/17/2019 Aspectos Básicos sobre Citometría de Flujo
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Jorge Monserrat Sanz
Fundamentos y aplicaciones analíticas
y separativas
de la inmunofluorescenciay la citometría de flujo
Asignatura de Inmunología
Universidad de Alcalá
Unidad mixta
CSIC/UAH
8/17/2019 Aspectos Básicos sobre Citometría de Flujo
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Jorge Monserrat Sanz
Objetivos
• 1. Entender la citometría de flujo como herramienta de estudio de laheterogeneidad celular en el campo del sistema inmune.
• 2. Conocer los fundamentos de la citometría de flujo.
• 3. Conocer la aplicaciones tanto clínicas como en investigación que serealizan mediante la citometría de flujo.
• 4. Puesta a punto, familiarización y conceptos prácticos de un citometro deflujo.
• 5. Obtención de células mononucleares procedentes de sangre periférica.
• 6. Realización de un staining directo(marcaje) de estas células mononuclea
mediante el uso de anticuerpos monoclonales específicos.
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Jorge Monserrat Sanz
• 7. Adquisición en un citometro de flujo.
• 8. Estudio de la viabilidad mediante el uso de sondas intercalantes
del ADN.• 9. Análisis de diferentes tipos de imágenes de citometría de flujo:
Comprender las etapas en el proceso de la informaciComprender las etapas en el proceso de la informacióón obtenida porn obtenida por
citometr citometr ííaa
• 10. Resolución de diferentes problemas clínicos reales.
• 11. Estudio de los porcentajes, calculo de cifras absolutas einterpretación de intensidades medias de florescencia de célulaslinfocitarias obtenidas de distintos casos patológicos reales.
• 12. Interpretación de los resultados obtenidos.
Objetivos
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Jorge Monserrat Sanz
¿Qué debe ser el alumno al terminar el curso?
• Que después del curso el alumno sea:
1. Conocedor de los fundamentos y consciente de las aplicaciones de lacitometría de flujo.2. Eficiente preparando muestras para citometría y diseñando experimentos de
citometría analítica y separativa.3. Usuario competente y autosuficiente del citómetro de flujo analizador capa
puesta a punto, adquisición y capaz de diagnosticar y solucionar situacione problemáticas (compensación, flujo)
4. Analizador crítico conocedor de las posibilidades de los software de análisiexportación de datos.
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Jorge Monserrat Sanz
Prácticas de Inmunología Clínica• Primer día: Seminarios Interactivos:
1. Fundamentos en Inmunofluorescencia y Citometría de flujo.2. Aplicaciones de la citometría de flujo.
3. Citómica: Aplicaciones clínicas
• Segundo y tercer día:1. Dos actividades simultáneas (2 horas):
- Realización de una separación célular de células mononucleares de sangre periférica.- Contaje de las células.2. Citómetro de flujo: Fundamentos y utilización de un citómetro de flujo (2 horas).3. Marcaje de superficie e intracelular de linfocitos de sangre periférica (2 horas):
a. Marcaje de superficie. b. Viabilidad (7add).c. Anexina V.
• Cuarto día (4 horas): – Análisis de imágenes de citometría de flujo. Problemas.
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Relevancia
1. Estudio directo de las patologías mediante esta tecnología:
Conocimiento y búsqueda de información de carácter pronóstico
2. Interpretación de vuestra fuente de lectura: la bibliografíade toda la comunidad científica biomédica
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Heterogeneidad celular en el sistema inmune
CD19CD19
CD3CD3
CD56CD56
CD4CD4 CD8CD8
CD2CD2
CD45
CD14
CD45RACD45RA CD45RACD45RA CD45RACD45ROCD45RO CD45ROCD45RO
CD
NNMonoMonoBBNKNKT4T4 T8T8
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Criterios de caracterizaciCriterios de caracterizacióón de los tipos celularen de los tipos celulare
•• CelularesCelulares – – MorfologMorfologí í a al microscopio.a al microscopio.
•• MolecularesMoleculares – – GenotGenotí í picopico. (Genoma) Recombinaciones som. (Genoma) Recombinaciones somááticasticas
– – FenotFenotí í pico (pico (ProteomaProteoma)) RNARNA expresado,expresado, prote proteíínas.nas.
– – CitomaCitoma: An: Anáálisis estadlisis estadíísticostico multimulti--celular.celular.
-- AntAntí í genos de diferenciacigenos de diferenciacióón linfocitarian linfocitariaLos antLos antíígenos de superficie pueden ser utilizados comogenos de superficie pueden ser utilizados como marcadomarcado
especespecí í ficosficos de lde lííneas, tipos y subtipos celulares.neas, tipos y subtipos celulares.
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Para estudiar la heterogeneidad celularPara estudiar la heterogeneidad celular
son necesarias tson necesarias téécnicas:cnicas:•• 1. Con resoluci1. Con resolucióón a nivel de cn a nivel de céélula individuallula individual
•• 2. Que caractericen la c2. Que caractericen la céélula en funcilula en funcióón de varn de var
caracter caracter íísticas (par sticas (par áámetros).metros). X, Y, Z...X, Y, Z...
•• 3. Capaces de realizar medidas en n3. Capaces de realizar medidas en núúmeros representativmeros representativ
de cde céélulas.lulas. 100 c100 céélulas errorlulas error ±± 10%,10%, 10.000 error10.000 error ±± 1%1%•• 4. Capaces de almacenar, procesar, representar, analiza4. Capaces de almacenar, procesar, representar, analiza
reducir toda esa informacireducir toda esa informacióón sobre cn sobre céélulas individuales lulas individuales conclusionesconclusiones úútiles acerca de las poblaciones celulares.tiles acerca de las poblaciones celulares.
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4C5144001FSC-Height ->
GranulocitosGranulocitosCD15+CD15+
MonocitMonocitCD14+CD14+
LinfocitoLinfocito
CD3+CD3+Τ2α
2α
Τ1γ
1γ
CDCDCDCD
CD56+CD56+
CD19+CD19+CDCDCDCD
MorfologMorfologí í a y anta y antí í genos de diferenciacigenos de diferenciacióón en el ann en el anáálisis lisis dla heterogeneidad celularla heterogeneidad celular
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Fases de laFases de la citometríacitometría::1. Pre-citometría:
1. Anticuerpos monoclonales y sondas:1. Estudio a nivel tisular
2. Estudio a nivel celular
2. Técnicas de separación celular
3. Técnicas en Inmunofluorescencia
2. Citómetria(Alternativas: Microscopia de fluorescencia, Confocal, Genética Molecular…
3. Análisis cuantitativo
4. Análisis biológico.
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Anticuerpos como herramientas en
investigación• Ventaja
• Capacidad de reconocimiento muy específica
• Detección muy sensible picomolar
• Inconveniente
• Son invisibles – Conjugación con moléculas “reporter”
• Radioisótopos: RIA, Rosalyn Yalow 1977
• Enzimas: ELISA, inmunohistoquímica
• Moléculas fluorescentes: inmunofluorescencia, citometría flujo, LSC.
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Técnicas de separación celular
• Gradientes de densidad:
Medios de densidad constante
Gradientes continuos o discontinuos• Elutriación centrifuga
• Sorting: - Magnético
- Sorter
-- Células en tejidos:Células en tejidos:
-- Células en disolución::
1. Inmunohistoquímica2. Procesamiento mécanico3. Separación por mallas y filtros
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Técnica de separación medianteTécnica de separación medianteFicollFicoll--HypaqueHypaque
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DirectoDirecto IndirectoIndirecto BiotinadoBiotinado11
22
11
22
11 bb
bb
bbbb bb
b b
bbbb
bb
bb bb
bb
Tipos de marcajes inmunofluorescente
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Microscopia de fluorescenciaMicroscopia de fluorescencia
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FUNDAMENTOS DE LA
CITOMETRÍA DE FLUJO
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¿Qué es la citometría de flujo?
FSC
90º90º 2- 4º
Columna
de muestra
MeetingMeeting pointpointLáserLáser
D e t e
c t o r e s d
e l u z
D e t e
c t o r e s d
e l u z
AmplificaciónAmplificacióndigitalizacióndigitalización RepresentaciónRepresentaciónyy AnalisisAnalisis
FlujoFlujo
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VENTAJAS DE LA CITOMETRÍA DE FLUJOVENTAJAS DE LA CITOMETRÍA DE FLUJO
-- Medidas multiparamétricas (x, y, z) en grandes números deMedidas multiparamétricas (x, y, z) en grandes números decélulas individuales (miles).células individuales (miles).
-- Aumento en la representatividad de las muestras estudiadas y Aumento en la representatividad de las muestras estudiadas y la precisión de las medidas.la precisión de las medidas.
-- A menor tiempo de dedicación mayor productividad.A menor tiempo de dedicación mayor productividad.
DESVENTAJASDESVENTAJAS
La citometría de flujo no aporta información sobre la distribuciLa citometría de flujo no aporta información sobre la distribuci
espacial de las células estudiadas.espacial de las células estudiadas.
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CitómetroCitómetro dede flujoflujo
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¿Cómo funciona un citómetro?
• Sistema de flujo
• Dispersión de la luz
• Fluorescencia
• Separación y detección de la luz
• Amplificación
• Corrección de errores: solapamiento espectral y formaci
de dobletes• Digitalización y almacenamiento de la información
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SISTEMA DE ABSORCION DESISTEMA DE ABSORCION DE
MUESTRAMUESTRA
MUESTRAMUESTRA
AIREAIRE
FLUJOFLUJOMUESTRAMUESTRA
L i id tLuz incidente
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Cámarade flujo
FSC
90º90º
Fluido envolvente
Columna
de muestra
Luz dispersada lateralmenteLuz dispersada lateralmentey luz fluorescente,y luz fluorescente,
α = 90= 90º
Luz incidenteLuz incidente
Luz dispersada hacia delante,Luz dispersada hacia delante,α==2- 4º
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INFORMACIÓN QUE SE OBTIENE: LUZINFORMACIÓN QUE SE OBTIENE: LUZ
-- PROPIEDADES AL ATRAVESAR LA LUZ:PROPIEDADES AL ATRAVESAR LA LUZ:-- LUZ REFLEJADA O DIFRACTADALUZ REFLEJADA O DIFRACTADA
-- PROPIEDADES FLUORESCENTES:PROPIEDADES FLUORESCENTES:-- FLUOROCROMOS (FITC, PE, APC, TC…FLUOROCROMOS (FITC, PE, APC, TC…
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Luz dispersada a 90 grados
Detector
Detector de 90º
Laser
DETECCION DE LUZ DISPERSADADETECCION DE LUZ DISPERSADA
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DETECCION DE LUZ DISPERSADADETECCION DE LUZ DISPERSADAHACIA DELANTE (FORWARDHACIA DELANTE (FORWARD
SCATTERED LIGHT, FSC)SCATTERED LIGHT, FSC)
FSCFSC
SSCSSC
El detector de FSCEl detector de FSC
convierteconvierte
luzluz
dispersadadispersada
haciahacia
delantedelante en unen un pulso pulso dede voltajevoltaje proporcional proporcional alal tamañtamañde lade la célula/particulacélula/particula
DETECCION DE LUZ DISPERSADADETECCION DE LUZ DISPERSADA
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DETECCION DE LUZ DISPERSADADETECCION DE LUZ DISPERSADALATERALMENTE (SIDE SCATTERED LIGHTLATERALMENTE (SIDE SCATTERED LIGHT
SSC)SSC)
FSCFSC
SSCSSC
El detector de SSCEl detector de SSC convierteconvierte lala luzluz dispersadadispersada lateralmlateralme
en unen un pulso pulso dede voltajevoltaje proporcional proporcional a la l contenidocontenido enenorgánulosorgánulos membranososmembranosos ((granularidadgranularidad))
M f lMorfologíí ta antíí d dif i igenos de diferenciacióó ln en el anááli ilisis d
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Jorge Monserrat Sanz0 256 512 768 1024
4C5144001FSC-Height ->
GranulocitosGranulocitosCD15+CD15+
MonocMonocCD14+CD14+
LinfocitLinfocit
CD3+CD3+Τ2
2
Τ1
1
CDCDCDCDCD56+CD56+
CD19+CD19+CDCDCDCD
MorfologMorfologí í a y anta y antí í genos de diferenciacigenos de diferenciacióón en el ann en el anáálisis lisis dla heterogeneidad celularla heterogeneidad celular
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Laser
Detectores de fluorescencia
F r e q
Fluorescencia
Detector
Detector de fluorescencia
(PMT3, PMT4 etc.)
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Fluorescencia
FF
FLFL--11
FLFL--22
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Imagen de Fluorescencia: Doble Marcaje CD16 PE y CD3Imagen de Fluorescencia: Doble Marcaje CD16 PE y CD3 PePer
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Jorge Monserrat Sanz
Fluorescencia
• Proceso por el que una molécula absorbe luz, aumenta energía y vuelve al estado basal emitiendo un fotón.
• Parte de la energía se pierde en las transiciones entre distintos estados por tanto el fotón emitido tiene menenergía (mayor longitud de onda) que el que fue absorbid
t (t (μss))
E E
λ11<<λ22
λ 11λ
22
E t
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Espectros
• Espectro de Absorción – Representación de la intensidad de absorción de luz de distinlas longitudes de onda por una sustancia.
• Espectro de Emisión – Representación de la intensidad de emisión de una sustan
excitada con luz de una determinada longitud de onda.
λ nm)
excitaciónexcitación medidamedidaIn
tensida
d
de
In
tensida
d
de
flu
oresce
ncia
fluore
scenci
a
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FluoresceinaFluoresceina (FITC)(FITC)
400 nm 500 nm 600 nm 700 nm
R e l a t i v e I n t e n s i t y
Wavelength
ProteinasProteinas
ExcitaciónExcitación EmisiónEmisión300 nm 400 nm 500 nm 600 nm 700 nm
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EtidioEtidio
PEPE
Acido Acido ParináricoParinárico
Texas RedTexas Red
PEPE--TR Conj.TR Conj.
PIPI
FITCFITC
600 nm300 nm 500 nm 700 nm400 nm
457350 514 610 632488Laseres
comunes
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FluorocromosFluorocromos
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SondasSondas
P d ñ l
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Proceso de señales
• 1. Separación de señales luminosas
• 2. Detección de señales luminosas
• 3. Amplificación de señales eléctricas
• 4. Corrección de errores
– Compensación de señales
– Discriminación de señales debidas a dobletes (proceso de pulsos).
•• 6. Transformaci6. Transformacióón de sen de seññales elales elééctricas analctricas analóógicas en digitalegicas en digitale
•• 7. Almacenamiento matricial (7. Almacenamiento matricial (listlist modemode) de la informac) de la informac
resultanteresultante
Optica en los citómetros de flujo
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PMT
PMT
PMT
PMT
Filtros
Dicroicos
BandpassFiltros
Optica en los citómetros de flujo
Laser
1
2
3
4
Flujo Celular
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Jorge Monserrat Sanz
DETECCIÓN DE FLUORESCENCIADETECCIÓN DE FLUORESCENCIATC
PerCPQR
Cy5APC
FL-1 FL-2 FL-3 FL-4DetectoresDetectores
FluorocromosFluorocromos
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Amplificación de señales
• Lineal• (intervalos regulares)
• apropiada para: – Señales que oscilan en un
rango limitado (0-1.000)
– Con distribuciones con picos estrechos como elcontenido en DNA.
• Logarítmica• (intervalos crecientes)
– Cubre un rango más ampliode variación de la señal (0-10.000).
1001001010 200200
100100 2002001010 10001000
101011
100100 2002001010
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EscalasEscalas
FSCFSC EjEj: Lineal: Lineal FLFL--11 EjEj: Logarítmica: Logarítmica
Compensación de señales medidamedida
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Compensación de señales• Fundamento Superposición de
espectros de emisión. Parte dela señal de emitida por un
fluorocromo es leída por eldetector de otro color
• Concepto sustracción de una parte de la señal medida en uncolor a la señal medida en otrocolor
• FL-2 - %FL1
λ
excitaciónexcitación
Inten
sidadd
e
fluor
esc
enci
a
In
tensida
dd
e
fl
uoresc
encia
FLFL--11 FF
Discriminación de señales debidas a
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Discriminación de señales debidas adobletes (proceso de pulsos)
• Señal analógica (V)• Altura de señal (H)• Anchura de señal (W)• Área de señal (A)
• En base a la información de áreay anchura se pueden detectar
dobletes (dos células que pasan juntas).
WW
AA
tt
VV
22 xWxW
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DIGITALIZACION Y ALMACENAMIENTODIGITALIZACION Y ALMACENAMIENTO
DE INFORMACIÓNDE INFORMACIÓNNN
11
2233
44
55
6677
88
..
..
..1000010000
FSCFSC
22
2233
44
33
4422
22
..
..
..
SSCSSC
11
1122
22
11
2233
88
..
..
..
FLFL--11
11
1133
44
11
1122
11
..
..
..
FLFL--22
11
2233
11
22
3311
22
..
..
..
FLFL--33
11
3333
44
11
1133
44
..
..
..
FLFL--44
22
2233
33
55
5511
22
..
..
..
TIEMPOTIEMPO
11
1111
11
22
2222
22
..
..
..
LosLos pulsos pulsos dede““VoltajeVoltaje””(se(seññalesales analanalóógicasgicas) son) son transformadastransformadas enen seseññalesales digitadigita
Las seLas seññales digitalesales digitales almacenanalmacenan en un soporte informen un soporte informáático en modo listadotico en modo listado(almacenamiento(almacenamiento multiparammultiparaméétricotrico).).
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Jorge Monserrat Sanz
PROCESO DE INFORMACION
HistogramasHistogramasDiagramasDiagramas biparamétricbiparamétrico
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Proceso de la información generada
• Representación de la información
• Selección de la información
• Reducción de la información
• De la célula a la población celular
RepresentaciRepresentacióónn monoparammonoparaméétricatrica de datosde datos
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RepresentaciRepresentacióónn monoparammonoparaméétricatrica de datosde datosHistogramas.Histogramas. Se representa en cada valor de Se representa en cada valor de x
(intensidad de fluorescencia) el n(intensidad de fluorescencia) el núúmero demero de
ccéélulas que emiten esa intensidad.lulas que emiten esa intensidad.
M1
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HistogramasHistogramas
SSCSSC
FSCFSC
FLFL--11
FLFL--22
FLFL--33
RepresentaciónRepresentación biparamétricabiparamétrica en 2Den 2D
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RepresentaciónRepresentación biparamétricabiparamétrica en 2Den 2D
Diagrama de puntos / dot plo
+
+--
RepresentaciRepresentacióón simultn simultááneanea
de dos parde dos paráámetrosmetros XX ee YY..XX representa el valor de larepresenta el valor de la
seseññal de un par al de un par áámetrometro..
YY representa el valor de larepresenta el valor de la
seseññal del otro.al del otro.
++-
-FLFL--11
F L
F L
- - 2 2
RepresentaciRepresentacióón 3Dn 3D
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RepresentaciRepresentacióón 3Dn 3D
CountourCountour plotplot // Diagramas de contornosX, Y mX, Y máás una tercera dimensis una tercera dimensióón.n.
Una superficie tridimensionalUna superficie tridimensionalLa altura representa el nLa altura representa el núúmero demero de
ccéélulas con una determinadalulas con una determinada
combinacicombinacióón de ambosn de ambos par par áámetros.metros.
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Diagrama de dot plot density
SelecciSeleccióón de la informacin de la informacióónn
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SelecciSeleccióón de subpoblacionesn de subpoblacionesdefinidas en diagramasdefinidas en diagramasmonoparammonoparaméétricostricos
SitSitúúan los valores lan los valores lí í mite superior emite superior einferior de un parinferior de un paráámetro quemetro quedefinen a las cdefinen a las céélulas de interlulas de interéés.s.
SelecciSeleccióón de la informacin de la informacióónnGatesGates (Puertas) / ventanas ((Puertas) / ventanas (windowswindows))
M1
M2
G tG t bibi éét it i
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GatesGates biparambiparaméétricostricos..
Se pueden utilizar puertasSe pueden utilizar puertas
biparambiparaméétricastricas definidas en base a ladefinidas en base a lacombinacicombinacióón de los valores de dosn de los valores de dosparparáámetrosmetros
Se emplean para estudiar lasSe emplean para estudiar lascaractercaracterí í sticas de subpoblacionessticas de subpoblacionescelularescelulares
R1
R2
R3
R4
G tG t llóó i / P t li / P t lóó ii
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GatesGates llóógicos / Puertas lgicos / Puertas lóógicasgicas
Pueden combinarse distintas puertas y emplearse simultPueden combinarse distintas puertas y emplearse simultááneamente coneamente cocriterio para seleccionar las ccriterio para seleccionar las céélulas de interlulas de interéés.s.
R1
R2
R3
R4
R5
R6
R7
LINFOCITOSLINFOCITOS
MONOCITOSMONOCITOS
GRANULOCITOSGRANULOCITOS
TAMAÑOTAMAÑO
C O M P L E J I D A D C E L U L A R
C O M P L E J I D A D C E L
U L A R
R5R5 andand RR
NK
T
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¿Qué significa la realización de un “gate” electrónico¿Qué significa la realización de un “gate” electrónico
N
1
2
3
45
6
78
.
.
.
10000
FSC
2
2
3
43
4
22
.
.
.
SSC
1
1
2
21
2
18
.
.
.
FL-1
1
1
3
41
1
21
.
.
.
FL-2
1
2
3
12
3
12
.
.
.
FL-3
1
3
3
41
1
34
.
.
.
FL-4
2
2
3
35
5
12
.
.
.
TIEMPO
12
3
45
6
78
.
.
.
Análisis de la informaciónAnálisis de la información
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Estadisticasmonoparamétricas
M1
M2
Histogram Statistics
Marker Left, Right Events % Gated % Total Mean Geo Mean CV Median Pe
All 1, 9910 9917 100.00 99.17 1027.48 827.78 37.34 1113.97
M1 685, 9910 8725 87.98 87.25 1153.33 1139.97 16.01 1144.44M2 14, 685 1192 12.02 11.92 106.29 79.55 95.61 66.12
File: ap-24h.011 Log Data Units: Linear Values
Tube: Panel:
Acquisition Date: 26-Apr-99 Gate: G3
Gated Events: 9917 Total Events: 10000
X Parameter: FL3-H FL3-IP (Log)
Análisis de la información.Análisis de la información.
E t di ti bi ét i +++
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Estadisticas biparamétricas
• Cuadrantes Combinación de dos
umbrales de positividad para dos
parámetros
• Número de células
• % de células
• MFI mean, geo mean
+--
+++-
Quadrant Statistics
File: FEN-A11R.007 Log Data Units: Linear Values
Sample ID: Patient ID:
Tube: tube #7 Panel: Bronquiris
Acquisition Date: 5-Jun-98 Gate: No Gate
Gated Events: 5000 Total Events: 5000
X Parameter: FL1-H CD2 FITC (Log) Y Parameter: FL2-H CD16 PE (Log)
Quad Location: 15, 17
Quad Events % Gated % Total X Mean X Geo Mean Y Mean Y Geo M
UL 785 15.70 15.70 5.42 4.50 1553.17 1274
UR 877 17.54 17.54 62.04 52.73 1159.04 700LL 951 19.02 19.02 2.81 2.37 3.67
LR 2387 47.74 47.74 70.94 63.08 6.30
E dí i i
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Estadística por regiones
• Selección libre de un conjunto
de combinaciones de valores
correspondientes a dos
parámetros.R1
R2 MicrobeadsMicrobeads
LinfocitosLinfocitos
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Información generada de una muestra
marcada en triple color
Quadrant Statistics
File: FEN-A11R.007 Log Data Units: Linear Values
Sample ID: Patient ID:
Tube: tube #7 Panel: Bronquiris
Acquisition Date: 5-Jun-98 Gate: No Gate
Gated Events: 5000 Total Events: 5000
X Parameter: FL1-H CD2 FITC (Log) Y Parameter: FL2-H CD16 PE (Log)
Quad Location: 15, 17
Quad Events % Gated % Total X Mean X Geo Mean Y Mean Y Geo Mean
UL 785 15.70 15.70 5.42 4.50 1553.17 1274.92
UR 877 17.54 17.54 62.04 52.73 1159.04 700.05
LL 951 19.02 19.02 2.81 2.37 3.67 3.17LR 2387 47.74 47.74 70.94 63.08 6.30 5.43
Quadrant Statistics
File: FEN-A11R.007 Log Data Units: Linear Values
Sample ID: Patient ID:
Tube: tube #7 Panel: Bronquiris
Acquisition Date: 5-Jun-98 Gate: No Gate
Gated Events: 5000 Total Events: 5000
X Parameter: FL1-H CD2 FITC (Log) Y Parameter: FL2-H CD16 PE (Log)
Quad Location: 15, 17
Quad Events % Gated % Total X Mean X Geo Mean Y Mean Y Geo Mean
UL 785 15.70 15.70 5.42 4.50 1553.17 1274.92
UR 877 17.54 17.54 62.04 52.73 1159.04 700.05
LL 951 19.02 19.02 2.81 2.37 3.67 3.17LR 2387 47.74 47.74 70.94 63.08 6.30 5.43
Quadrant Statistics
File: FEN-A11R.007 Log Data Units: Linear ValuesSample ID: Patient ID:
Tube: tube #7 Panel: Bronquiris
Acquisition Date: 5-Jun-98 Gate: No Gate
Gated Events: 5000 Total Events: 5000
X Parameter: FL1-H CD2 FITC (Log) Y Parameter: FL2-H CD16 PE (
Quad Location: 15, 17
Quad Events % Gated % Total X Mean X Geo Mean Y Mean Y
UL 785 15.70 15.70 5.42 4.50 1553.17
UR 877 17.54 17.54 62.04 52.73 1159.04
LL 951 19.02 19.02 2.81 2.37 3.67
LR 2387 47.74 47.74 70.94 63.08 6.30
Del análisis de cada matriz (9x20.000) nos quedamos con 12Del análisis de cada matriz (9x20.000) nos quedamos con 12--2424 nímerosnímeros
Estadísticas/Reducción de la informació
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Estadísticas/Reducción de la informació
• Análisis gráfico ofreceinformación numérica sobre las
poblaciones estudiadas.• Esta información numérica deuna muestra se representará en
una fila de una matriz de datos• Con la matriz de datos se
obtendrá información estadísticay representaciones gráficassobre poblaciones de individuos.
9x9x2000020000
c
élulas
c
élulas
parámetrosparámetros
casocaso variablesvariables