摘要：
動物個體內，多數由基因突變與生物活性分子所引發的復雜生理應答機制，無法使用細胞培養模型進行預測，而動物水平研究卻進展緩慢。本研究中，我們利用微米分辨率的高通量光學投影層析成像系統，結合高效的大顆粒流式分選系統（Union Biometrica），實現了脊椎動物的整體多維度掃描。系統以前所未有的速度與細節，在三個維度水平，自動獲取了半透明斑馬魚幼體數以百計的獨特形態特征與復雜表型。通過聚集、量化多種表型特征，我們能夠實現同時檢測、分類多個生物學進程中的精細變化。我們將這種方法稱為體內多維表型研究。為了驗證體內多維表型研究方法的巨大作用，我們利用200個獨立形態檢測參數，對數十種致畸劑（可引起軟骨形成異常）效應進行分析，結合致畸劑的已知機制，識別其相似和不同之處。
背景：
針對多種因素引起的形態學變化特征，進行高通量篩選，是現代生物學研究與藥物篩選中必不可少的。當前研究中，在細胞學水平高通量篩選（HTS）獲得的有效藥物，在進一步動物水平研究和臨床研究時，結果不盡如人意。即使是最復雜的體外模型，也無法完全展現器官形成的復雜程度與構成等信息。為了克服體外模型在藥物篩選等應用中的不足，越來越多的化學藥物使用斑馬魚(zebrafish、Danio rerio)個體進行篩選研究。斑馬魚幼體是目前廣泛應用于藥物篩選的脊椎動物模型。針對斑馬魚的大規模基因水平篩選工作已經開展了數十年，但由于所讀取的結果往往無法定量說明或局限在有限的參數記錄，因此需要更完善的解決方案。
為了將數百種表型的改變進行定量記錄分析，并實現高內涵篩選（HCS），我們應用高通量光學投影層析成像系統（high-throughput optical projection tomography system，OPT），該系統結合高效的大顆粒流式分選系統（Union Biometrica），配合特殊的圖像處理算法，能夠兼容各種顯微鏡，從而獲得微米級分辨率的3D器官或復雜形態學特征參數。這一技術幫助我們從大量動物樣本中快速獲得數百種獨特形態特征和復雜表型的信息。
Nature Communications 4, February 12, 2013, Article number:1467, doi:10.1038/ncomms2475
Carlos Pardo-Martin, Amin Allalou, Jaime Medina, Peter M. Eimon, Carolina W?hlby Mehmet Fatih Yanik
1 Department of Electrical Engineering and Computer Science, Massachusetts Institute of Technology (MIT)
2 Division of Health Sciences and Technology, MIT,
3 School of Engineering and Applied Sciences, Harvard University
4 Centre for Image Analysis, Science for Life Laboratory, Uppsala University, Sweden.
5 Imaging Platform, Broad Institute of Massachusetts Institute of Technology and Harvard
6 Department of Biological Engineering, MIT
結果分析：
1.Union Biometrica BioSorter? Flow Cytometry（新式高通量分選OPT系統）：射流系統與顯微觀察系統組。BioSorte?不需要對斑馬魚樣本進行預處理，避免了常規OPT技術中最耗費時間的步驟。
2.圖像矯正過程：通過多步圖像軟件矯正，獲得準確的層析重建圖像。