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질량기반 유세포분석기 [Mass Cytometry]
질량기반 유세포분석기 [Mass Cytometry]
기기 설명
장비명(약어) CyTOF(Cytometry by time of flight)
모델명 Helios
브랜드 Fluidigm
위치 자연과학관 623호 [차세대 유세포분석 연구센터]
담당자 권숙진 gwon1955@hanyang.ac.kr
담당자 전화번호 02-2220-4594
기기상태 담당자 문의 후 예약 가능 [포털예약 X]
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원리와 특징

- 질량기반 유세포분석기(Mass Cytometry)는 각각의 세포에 대해 40개 이상의 다른 항체정보들을 동시에 측정함으로써 각 세포의 표현형, 신호전달 경로 및 기능에 대해서 보다 포괄적으로 이해할 수 있는 고차원, 대용량의 데이터를 제공함.

 

- 현재 기초 생명과학연구뿐만 아니라 임상에서 건강검진 및 질병진단을 위해 광범위하게 사용되고 있는, 기존의 형광기반 유세포분석법(Fluorescence-based Flow Cytometry)은 단일세포수준에서의 다양한 정보를 제공하는 매우 우수한 바이오/의료 분석장비이지만, 서로 다른 형광 신호들 간의 중첩 문제(spillover)로 인하여 각 세포로 부터 얻을 수 있는 정보의 수(산란/형광 채널의 수)가 제한적(일반적으로 5-10개 채널 이하)인 단점이 있음.

 

- 이에 비하여 질량기반 유세포분석기(Mass Cytomerty)는 형광 분자 대신 주로 란탄족 금속이 표지된 항체를 사용하고, 이들 금속원소들간의 질량 차이에 기반하여, 세포의 표면 또는 내부에 존재하는 수많은 다양한 항체들을 단일세포 수준에서 1Da(1amu)의 질량분해능으로 측정함. 따라서, 항체신호간의 중첩현상이 최소화되어 개별 세포당 30-50여 채널까지 정보를 얻을 수 있으며 이로부터 기존의 형광기반 유세포 분석법의 한계를 뛰어 넘는 고차원의 대규모 단일세포분석 데이터를 확보할 수 있음.

 

- 또한 질량기반 유세포분석기는 세포에 거의 존재하지 않는 희토류 란탄족 금속들을 표지물질로 사용하므로 배경신호(background signal)의 수준이 매우 낮고, 자가형광(auto fluorescence)문제도 해결되므로, 세포에서 아주 미량으로 존재하는 항체신호도 분석이 가능함.

 

- 질량기반 유세포분석기 실험을 위하여 필요한 금속표지 항체들은 현재 630종류 이상이 상업적으로 판매가 되고 있으며, 연구자가 이미 보유하고 있거나 특별히 원하는 항체에 금속표지를 원할 경우 35가지의 동위원소중에서 선택하여 직접 표지도 가능함.

사양

(1)  Channels : > 40

 

(2)  Mass range : 75 ~ 209 Da atomic analytical mass(135 channels)

 

(3)  Abundance sensitivity : 0.2% ~ 0.4% for 159Tb

 

(4)  Instrument response : < 600,000 counts/pg 159Tb

 

(5)  Detection limit : up to 350 antibodies/cell

 

(6)  Dynamic range : 3 ~ 5 orders of magnitude

 

(7)  Calibration : Automated

 

(8)  Peak throughput : > 1,000 events/sec

 

(9)  Flow rate : > 20 ㎕/min

 

(10) Replicate sample CV (normalized) : < 3%

시료준비방법
- 담당자에게 별도 문의

사용료
　

항 목

교 외

교 내

측정

기본 (2시간)

600,000원 / 시간

300,000원 / 시간

추가 시간

200,000원 / 시간

100,000원/ 시간

해석

데이터 분석

별도 문의

별도 문의

- 부가세 별도
- 차세대유세포분석센터 또는 차세대소재디자인 연구소 소속 연구원/회원사는 50% 추가 할인

분석결과표현

 

[ SPADE Analysis of Mass Cytomery Data (Ha et al. (2019), Biorxiv, https://doi.org/10.1101/617332

 

 

 

 [ t-SNE Analysis of Mass Cytomery Data (Ha et al. (2019), Biorxiv, https://doi.org/10.1101/617332 ]