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等离子体质谱单细胞二维分析的研究

2022年11月26日 12:00  点击:[]

报告时间:2022-11-29 14:15

报告地点:理化楼C416、腾讯会议ID:313 590 883

报告人:王建华

主办单位:化学化工学院

报告时间:2022-11-29 14:15

报告地点:理化楼C416、腾讯会议ID:313 590 883

报告人:王建华

主办单位:化学化工学院

报告人简介:

王建华本科毕业于南开大学、于吉林大学获硕士学位、丹麦科技大学获博士学位。现为东北大学教授。目前从事流动分析、样品预处理、光谱分析、金属组学等研究。主持过国家杰出青年科学基金、国家自然科学基金重点项目、重大国际合作项目、国家重大科研仪器研制项目。获教育部自然科学一等奖(2008,第二完成人)、中国化学会分析化学基础研究梁树权奖(2009,独自获得)、国际流动注射分析科学奖(FIA Award for Science,2014,独自获得)、辽宁省自然科学一等奖(2019,第一完成人)、中国分析测试协会科学技术奖一等奖(2020,第一完成人)、辽宁省教学成果一等奖(2020,第一完成人)。发表论文400余篇,论文的SCI引用13000余次。

报告简介:

根据水动力原理及流体惯性效应,利用惯性流辅助在微通道中操控细胞的排列与聚焦,实现高通量单细胞进样与ICP-MS分析,以研究细胞对金属纳米聚集体摄取的异质性。

在金纳米粒子上修饰特定适配体,选择性结合循环肿瘤细胞(CTCs)表面表达的标志蛋白,在微流控通道中高效捕获血液中的CTCs,ICP-MS检测197Au同位素,分析单CTC肿瘤标志蛋白的表达水平。

在此基础上,发展单细胞二维分析系统。在微通道中,于极端温和流速条件下(~0.043 dyne cm‒2,20 μL min−1),实现超快单细胞聚焦(66 ms)。激光诱导荧光(LIF)和ICP-MS二维检测,分别获取药物摄取及标志蛋白的表达水平。辅之以机器学习,可从单细胞水平上同时描述标志蛋白的表达及其对抗癌药物摄取的响应。

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