一句话速览
P/S:指每秒收集到的总光子数。适合用来回答“总体有多少”,但记得要用同样大小的ROI才能比。
辐亮度(P/S·cm-2·sr-1):可以理解成“单位面积有多亮”。适合做像素级或单位面积的比较,对距离不算太敏感,不过会受离焦和遮挡影响。
荧光效率([P/S·cm-2·sr-1]/[µW·cm-2]):发光强度/照在样品上的光强。只在荧光实验里用,尤其适合做跨天、跨动物的对比。
是什么:就是相机把明暗程度转成的数字。
看什么:主要用来确认有没有信号、调对焦和取景。
怎么比:别拿它做统计,不同曝光/增益下无法横向比较。
常见误区:直接用灰度值来量化,甚至还横向比。
P/S(photons per second,光子总通量)
是什么:选中的ROI里,每秒收集到的总光子数。
看什么:整体信号有多少。比如生物发光看“总负荷/总细胞量”,荧光看“总体强度”。
怎么比:一定要先把ROI的大小和位置固定,再做组间或纵向比较。
常见误区:ROI 变大,P/S自然变大,不同大小的ROI拿来直接比会严重误导。
P/S·cm-2·sr-1(Radiance,辐亮度)
是什么:单位面积、单位立体角的亮度,可以理解成“每块有多亮”。
看什么:信号分布、热点在哪、单位面积的差异(像素级热图)。
怎么比:同样的成像参数下,可以跨动物、跨天对比。但要小心离焦和饱和。
常见误区:以为辐亮度跟距离完全无关,其实还会受散射、吸收、离焦、遮挡的影响。很多异常波动往往是成像条件不同。
[P/S·cm-2·sr-1]/[µW·cm-2](Radiant Efficiency,“荧光效率”)
是什么:发射辐亮度除以打在样品上的光强,可以理解成把“打光不均”校正掉。
看什么:最适合做跨动物、跨天、跨位置的公平比较。
怎么比:在同一滤片和相机参数下最靠谱,对高度差、中心/边缘差也更不敏感。
常见误区:误用在生物发光,因为没有外部激发,分母是零;另外,相机一旦饱和,这个数值就没意义了。
选择建议
例:新荧光探针第一次上机,先看看有没有荧光、要不要延长曝光;生物发光第一次加底物,也只是确认灯亮没亮。
要做报告、统计或画生长曲线:选P/S(总通量)。
例:皮下接种Luc细胞后,连续7天追踪“肿瘤总负荷”;或者在败血症模型里,比较三组小鼠的“全身菌量变化”。
生物发光的实验原理与流程
图源生物器材网https://www.bio-equip.com/showarticle453137025.html
生物发光里想看分布/热点:用辐亮度(P/S·cm⁻²·sr⁻¹)。
例:同一只动物里,区分原发灶和肺转移灶哪个更活跃;或者在同一张图里比较肝、脾局部亮点。
荧光实验里只看单张图的空间分布和边界:同样用辐亮度。
例:用ICG看器官纹理;肿瘤手术导航时观察边界清不清楚;或者给药 30分钟后,看肿瘤内外分布是不是均一。
荧光实验里要做跨天/跨动物/不同高度的公平比较:选荧光效率。
例:三组小鼠静脉注射相同剂量的近红外纳米探针,24小时后比较肿瘤摄取的强弱;哪怕不同批次动物高度不一,或者成像位置在视野中心/边缘,这个指标都更稳。
实操与踩坑
▶ 脱毛/裸鼠:最好用裸鼠。如果是有毛小鼠,要提前12-24小时脱毛,并冲掉残留,主要是为了减少散射和自发荧光。
▷ 姿态和高度:动物要摊平,别让目标区被挡住。做纵向实验时,固定在同一高度档,先对好焦再拍。
▶ 饱和与自检:看直方图,避免饱和。如果亮点随着高度变化很大,或者边缘发虚,多半不是生物学信号,而是相机饱和了。
▷ 色阶与伪信号:注意直方图和色阶。如果最高值很低、峰值靠左,或者重复拍也复现不了,多半是伪信号或自发荧光。
▶ 反光与杂散光:金属夹、湿表面、透明胶都容易反光,要去掉。底下最好铺黑色、低自发荧光的垫材。
▷ 荧光定量:做浓度或批次对比时,在同一视野放一个标准,方便画标准曲线。如果只是看分布,可以不用做。
▶ 数据留存:别忘了导出原始实验结果和参数日志,一起保存下来,后续分析或复现都要靠它。
图注:去毛能显著提升表面荧光成像信号;毛发同时阻挡激发与发射光,腹部去毛后注射点荧光明显增强。
图源https://resources.revvity.com/pdfs/tch-ivis-spectrumct-general-and-technical-considerations-for-2D-and-3D-imaging.pdf(Figure 6)
常见问答
关于我们的活体成像系统
核心亮点
▷ 双模成像:支持生物发光+荧光,一键切换显示单位(P/S、辐亮度、荧光效率、灰度值)。
▷ 视野与温控:电动升降台预设3档高度,切换视野快;载样台恒温加热,并兼容吸入麻醉接口。
▷ 光学扩展:基础 400-800nm 标配,多通道滤片可扩展到近红外(900-1700nm),还可加装X光模块,满足光谱分离和多色成像需求。
获取与试用
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——把“单位”这件看似小事处理好,后面的数据才真的可比、可复现,也才敢放心发表。
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