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共局在解析には評判の問題があります。長年、赤と緑のチャネルをマージし、黄色を探して共局在と判断するのが標準的な手法でした。この方法は主観的で画像の明るさに左右されやすく、誤解を招く結果を頻繁に生みます。査読者も編集者もそれを知っています。それでもこの手法が残っているのは、細胞ごとにPearson係数やManders係数を算出するという正しい方法には、ほとんどのベンチサイエンティストが準備していないツールが必要だからです。

Cytelyは、画像ごとではなく細胞ごとに、Pearson相関係数またはManders M1/M2重なり係数を算出します。これは非常に重要です。画像ごとの係数はすべての細胞を平均化するため、強い共局在を示す細胞とまったく示さない細胞が混在している事実を覆い隠してしまいます。細胞ごとの係数なら分布、つまり本当の生物学が得られます。

さらに特異性が必要な場合は、解析を特定のコンパートメント（核のみ、または細胞質のみ）に限定することもできます。

薬剤が細胞内の標的に到達していることを証明するターゲットエンゲージメントでは、標識化合物と標的マーカーの共局在がしばしば根拠となります。主観的な「黄色のマージ」画像は規制当局の精査に耐えられませんが、画像にリンクした検証を伴う細胞ごとのPearson係数なら耐えられます。

アッセイの実行方法

細胞をセグメンテーション → 各細胞内でCh2とCh3の間のPearson相関とManders係数を計算。任意で解析を特定のコンパートメント(核のみまたは細胞質のみ)に限定。

ご用意いただくもの

  • Ch1: DAPI
  • Ch2: マーカーA（IFまたは蛍光タグ）
  • Ch3: マーカーB（IFまたは蛍光タグ）

得られるもの

  • 細胞ごとのPearson相関係数
  • 細胞ごとのManders M1/M2重なり係数
  • 共局在陽性細胞の割合（%）
  • 細胞ごとのチャネル強度比

すぐに実行可能

受容体-リガンド共局在(例: EGFR + EGF)、オルガネラ接触部位(例: MitoTracker + ER-Trackerによるミトコンドリア-小胞体)、経路の共活性化(例: リン酸化タンパク質 + 総タンパク質)、薬物蓄積の局在(例: 化合物 + リソソームマーカー)、コンパートメント特異的共局在(核のみ、細胞質のみ)。

サポートについてはお問い合わせください

オブジェクトベースの共局在(スポット間の空間的重なりのスコア化)、相互相関関数解析、3次元共局在。

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