TissueFAXS Spectra可實(shí)現(xiàn)7色及以上的全景連續(xù)光譜成像、多重?zé)晒馊旧庾V拆分及血細(xì)胞或樣本自發(fā)熒光去除等功能。突破了傳統(tǒng)多通道熒光成像串色及拆色技術(shù)，無法對多色樣本成像和準(zhǔn)確定量的限制，實(shí)現(xiàn)了多靶點(diǎn)的組織原位微環(huán)境單細(xì)胞準(zhǔn)確定量分析。另外，還具有多層次的組織圖像識別和組織類流式分析功能，能夠準(zhǔn)確識別復(fù)雜組織中的單細(xì)胞、特定結(jié)構(gòu)區(qū)域（如腺體、腫瘤區(qū)域、血管、支氣管等）。在單細(xì)胞、組織結(jié)構(gòu)、細(xì)胞空間信息等多個層面進(jìn)行定位、定性、定量分析。包括對熒光標(biāo)記蛋白、核酸等組分的染色強(qiáng)度和形態(tài)學(xué)多種參數(shù)進(jìn)行定量分析；根據(jù)熒光標(biāo)記和形態(tài)學(xué)參數(shù)進(jìn)行樣本細(xì)胞亞型分析、篩選；細(xì)胞間位置關(guān)系和細(xì)胞空間分布量化等。
 

• 獨(dú)立多通道LED及激光混合式光源
• 快速光譜、全光譜連續(xù)掃描及光譜拆分
• 獨(dú)立明場、光譜雙成像模塊
• 熒光、光譜掃描模式一鍵轉(zhuǎn)換
• 可編輯多光譜Z軸多層掃描后單通道/單層圖像
• 快速查看單通道原始光譜校驗(yàn)拆分結(jié)果
• 自定義多種獨(dú)立光譜背景扣除
• 自由管理、調(diào)用多種光譜庫
• 明場效果圖與熒光效果圖一鍵互換顯示

多光譜技術(shù)
TissueFAXS Spectra 全景組織多光譜成像分析系統(tǒng)，通過λ-stack 多光譜成像結(jié)合光譜拆分算法，明確了圖像中采集到每一個像素的信號分別是來源于哪些染料和各染料所占比例。這種技術(shù)解決了多色標(biāo)記時，通道之間相互串色的問題，為后期圖像定量提供更加準(zhǔn)確的信號強(qiáng)度及形態(tài)學(xué)信息。TissueFAXS Spectra 支持在其它TissueFAXS 系列（正置系統(tǒng)和倒置系統(tǒng)）產(chǎn)品上升級。
多光譜顯微成像主要應(yīng)用在：腫瘤微環(huán)境研究，分子標(biāo)志物研究，空間生物學(xué)研究，免疫表型分析，免疫浸潤分析等。


 高通量循環(huán)免疫熒光染色及定量分析技術(shù)

高通量循環(huán)免疫熒光定量分析技術(shù)，通過在常規(guī)切片上進(jìn)行多輪免疫熒光全景掃描，來構(gòu)建高維信息圖像，可檢測多達(dá)60多種抗原信息。通過傳統(tǒng)免疫熒光及基于光和酸/堿催化氧化得熒光素失活過程，可大大降低自發(fā)熒光，隨著染色輪數(shù)得提升同時提升信噪比。相比TSA染色方法中因?yàn)闊晒鈴?qiáng)度與蛋白表達(dá)量的非線性偶聯(lián)關(guān)系，無法通過熒光信號強(qiáng)度定量蛋白含量，高通量循環(huán)免疫熒光定量分析法原理操作簡單，成像速度快，染色通道數(shù)量多，還可通過TissueFAXS Cytometry定量分析技術(shù)，利用染色熒光強(qiáng)弱判斷單細(xì)胞蛋白表達(dá)量，并可以對任意通道任意信號（細(xì)胞、熒光探針、腫瘤組織、神經(jīng)纖維等）的數(shù)量度/形態(tài)/位置/結(jié)構(gòu)等進(jìn)行深度大數(shù)據(jù)分析。
通過StrataQuest軟件的Sample Registration功能，可以選擇目標(biāo)樣本進(jìn)行疊加處理，獲得以DAPI為核心的多輪染色多通道疊加圖像。通過計(jì)算DAPI細(xì)胞核的情況，繼而對每個通道中細(xì)胞核、細(xì)胞質(zhì)、細(xì)胞膜信號進(jìn)行準(zhǔn)確量化分析。

熒光樣本λ- stack 成像及光譜拆分

顯微成像領(lǐng)域，尤其是免疫熒光樣本成像中，當(dāng)標(biāo)記熒光素過多時，各個熒光素光譜發(fā)生重疊。采用傳統(tǒng)濾光片成像，單個通道會采集到多個熒光信號，發(fā)生通道串色現(xiàn)象，無法獲取純凈的單通道圖像。TissueFAXS Cytometry技術(shù)通過λ-stack多光譜成像結(jié)合光譜拆分算法明確了圖像中采集到每一個像素的信號分別是來源于哪些染料和各染料所占比例，解決了多色標(biāo)記時，通道之間相互串色的問題，從而為后期圖像定量提供更加準(zhǔn)確的信號強(qiáng)度及形態(tài)學(xué)信息。

自定義光譜建庫及動態(tài)拆分

TissueFAXS Spectra光譜建庫及拆分模式，采用靈活的自由組合策略，除了可以根據(jù)光譜庫中已有的相關(guān)染料、背景光譜進(jìn)行多重染色信號拆解，也可針對不同自發(fā)熒光背景，實(shí)時獲取光譜數(shù)據(jù)并自動添加到拆分標(biāo)準(zhǔn)中。比如在高自發(fā)熒光背景信號的樣本中，分別扣除血細(xì)胞背景、膠原背景、多種組織背景等。光譜庫中目標(biāo)熒光光譜數(shù)量與組織背景光譜數(shù)量可以無上限添加，在光譜掃描范圍內(nèi)可拆分多種染色信號。

肝腫瘤組織10+1色免疫熒光及光譜拆分

基于多重染色的腫瘤免疫微環(huán)境的作用研究



組織原位細(xì)胞間的相互作用模式分析
上圖：巨噬細(xì)胞與T細(xì)胞距離與作用關(guān)系（巨噬細(xì)胞與T細(xì)胞在指定原位空間距離內(nèi)位置關(guān)系與相互作用分析）下圖：腫瘤細(xì)胞與T細(xì)胞距離與作用關(guān)系（腫瘤細(xì)胞與T細(xì)胞在指定原位空間距離內(nèi)位置關(guān)系與相互作用分析）
該解決方案不但能夠提供大量生物體原位中，組織與細(xì)胞形態(tài)學(xué)、蛋白組學(xué)以及空間距離分布的具體量化數(shù)據(jù)，更重要的是，提供了針對不同類型組織細(xì)胞的真實(shí)邊界及細(xì)胞中心的相互作用的大數(shù)據(jù)可視化解析。

腫瘤微環(huán)境中免疫細(xì)胞空間距離分布量化

案例為肝癌組織10色樣本，利用TissueFAXS Cytometry技術(shù)中Classifier功能對組織樣本腫瘤與間質(zhì)區(qū)域進(jìn)行特異性識別，以腫瘤區(qū)域?yàn)橹行模⒚准墑e精度對微環(huán)境中免疫細(xì)胞的空間分布進(jìn)行單細(xì)胞量化分析。
右側(cè)散點(diǎn)圖中不同顏色點(diǎn)數(shù)表示距離腫瘤不同距離的免疫細(xì)胞浸潤數(shù)量，該量化數(shù)據(jù)對于腫瘤免疫分型，免疫細(xì)胞浸潤分析，藥物療效評估等方向研究具有重要意義。

生物體原位多表型細(xì)胞的量化分析方案

利用TissueFAXS Cytometry技術(shù)分析多色樣本，能夠在單細(xì)胞水平上識別不同通道染色的蛋白分子，并將其識別的參數(shù)（染色強(qiáng)度，面積，形態(tài)等）投射到類流式散點(diǎn)圖上，通過對不同坐標(biāo)參數(shù)散點(diǎn)圖進(jìn)行圈門篩選目標(biāo)細(xì)胞，最終可以實(shí)現(xiàn)在一個散點(diǎn)圖分析得到不同染色共標(biāo)的細(xì)胞群體。此技術(shù)不僅能夠方便我們在空間原位對表達(dá)不同蛋白的細(xì)胞類群進(jìn)行個性化分類與分析，并且在發(fā)現(xiàn)可能具有特殊功能的少數(shù)細(xì)胞群落的作用上，也尤為關(guān)鍵。