传统组织染色受限于通道数量的限制，只能标记几种颜色，可能对复杂研究来说标记不够全面。相对传统染色而言，多色荧光标记及空间结构量化技术能在一张图片上显示多类染色细胞，不仅好看，更能展现更全面的信息。该技术的出现为组织原位的免疫研究提供了更实用的技术手段。

在新冠疫情的免疫研究中，来自哈佛大学的研究者们就是利用该技术在 Cell 上发表了文章（见下图）。该技术的热度也在持续不断的增加。那么问题来了，多色标记是如何实现的呢？拿到的片子又该如何分析呢？如何应用在肿瘤免疫微环境分析中呢？

针对这些问题丁香园携手 TissueGnostics 公司开展「多色荧光标记在肿瘤微环境中的空间量化分析及应用」线上直播。本次特别邀请到了上述美国MIT Cell 文章的参与者 Thomas Diefenbach 与 TissueGnostics 公司高级技术应用工程师 Charles Lee，为大家进行在线解读。

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Thomas Diefenbach

Platform Scientist/Senior Research Laboratory Manager

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Elucidating the dynamics of B/T cell populations within lymph nodes of COVID-19 patients with advanced microscopy and image analysis.

分享时间：

9:00～10:00

分享内容：

●T-B cell conjugates were identified in disrupted germinal center areas using computational analysis of cell contacts.

●TH1 cells displayed defects in germinal center differentiation.

●Regional differences in cell populations were quantified for both germinal and extra-germinal regions.

Charles Lee

TissueGnostics 公司高级技术应用工程师

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解析多标记样本中如何精准对单细胞表型空间结构量化分析

分享时间：

10:00～11:00

分享内容：

● 多靶点组织原位肿瘤免疫微环境精准定量分析

● 组织空间量化及细胞相互作用关系

● 器官水平超大虚拟切片成像方法解读

● 10 + 1 多色免疫荧光完整解决方案解析

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文章来源：TissueGnostics