High-content imaging pipeline for phenotypic analysis of single cells in blood donor samples
| Title: | High-content imaging pipeline for phenotypic analysis of single cells in blood donor samples |
| Author(s): | Högel, Caroline |
| Contributor: | University of Helsinki, Faculty of Biological and Environmental Sciences |
| Degree program: | Master's Programme in Genetics and Molecular Biosciences |
| Specialisation: | Genetics and genomics |
| Language: | English |
| Acceptance year: | 2022 |
| Abstract: |
The aim for this project is to set up a high-content imaging pipeline for phenotypic analysis of single cells in peripheral blood mononuclear cell (PBMC) samples from healthy blood donors. The blood donors selected for the optimization experiments are known to carry specific allele variants of interest, based on an earlier FinnGen study. The main question is whether these genetic differences result in phenotypic changes in the PBMCs that can be identified by microscopic imaging and AI-guided image analysis.
In this Pro Gradu work, I have optimized the pipeline of PBMC sample handling, immunostaining, and phenotypic imaging. PBMCs were gathered from healthy donors at the Blood Service Biobank. The frozen PBMC samples were thawed, and cells were plated on 384-well plates prior to immediate fixation with paraformaldehyde. The cells were then stained with fluorescent cell markers based on the Cell Painting assay (Bray et.al. 2016), followed by wide-field and confocal imaging with Opera Phenix high-content confocal microscope (FIMM High Content Imaging and Analysis unit).
Novel deep learning methods are now being developed (Pitkänen group) to automatically learn phenotypes from the collected imaging data and associate them to the donor’s genotypes. We also used in-house tools for cell segmentation and further analysis as well as quality control (Paavolainen group). Primary results based on the features extracted from acquired images showed promising cell type - and donor -type specific clustering.
Målet med projektet är att bygga upp en hög kvalitetavbildnings uppläggning för att fenotypiskt analysera perifera mononukleära blodcells prover från friska blodgivare. Baserat på tidigare FinnGen studier så har de prover som använts under optimeringen bestått av genetiska varianter av intresse. Den främsta frågan är, ifall dessa genetiska variationer hos blodgivarna resulterar i fenotypiska förändringar hos mononukleära blodceller, som kan observeras av mikroskopisk avbildning och AI-guidad bildanalys.
I mitt Pro Gradu arbete har jag optimerat uppläggningen för mononukleära blodcells hantering, immunofluorescent färgning samt fenotypisk avbildning. I det optimerade protokollet samlas blodprover in från Finska Blodtjänstens Biobank och fryses ner. De frysta proverna tinas upp och läggs upp på en avbildnings platta med 384 brunnar. Snabbt efteråt fixeras cellerna med paraformaldehyd. Cellerna färgas med fluorescerade cell markörer, metoden är baserad på cellfärgnings metoden (Cell Painting assay - Bray m.fl. 2016). Slutligen avbildas cellerna både med ett konfokalmikroskop och ett icke konfokalmikroskop med Opera high-content confocal microscope (FIMM Hight Content Imaging and Analysis unit.)
Nya djupinlärnings metoder utvecklas (Pitkänen Group) för att automatisk kunna lära och känna igen fenotyper i den avbildade celldatan och associera dem till deras kända genotyper hos en specifik blodgivare. Även interna verktyg används för cellsegmentering, analyser och kvalitetskontroll (Paavolainen Group). Primära resultat baserade på cell dragen tagna från de avbildade cellerna visar lovande resultat med cell och blodgivar specifika klusters.
|
| Keyword(s): | Cell Painting Peripheral blood mononuclear cell High content imaging phenotypic analysis |
Files in this item
| Files | Size | Format | View |
|---|---|---|---|
| Hogel_Caroline_Thesis_2022.pdf | 11.53Mb |