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希爾博士教程系列:如何做好文獻中的NTA粒徑濃度圖詳解

瀏覽次數:2342 發布日期:2023-5-29  來源:本站 僅供參考,謝絕轉載,否則責任自負
前言
Dr.Cell實驗室在檢測外泌體NTA,提供NTA鑒定報告時,經常會被問到:你們可以提供文獻中的粒徑濃度分布圖么?文獻中的粒徑濃度分布圖怎么做的?……
今天就和小希一起來Get新技能,學習怎么用Origin軟件繪制出文獻中NTA粒徑濃度分布圖!

獲得數據
Dr.Cell實驗室檢測外泌體NTA會提供完整的數據,每個樣本每檢測一次,將得到以下5個文件(每個送檢外泌體樣本Dr.Cell實驗室將至少重復檢測3次,因此一個檢測樣本會有3組NTA如下數據)。

 
① 視頻文檔:記錄顆粒的布朗運動狀態
② 檢測報告:PDF文檔(詳情請查閱:NTA報告解讀說明)
③ 原始數據:記錄檢測過程中儀器的溫度、電導率等參數,以及顆粒粒徑與數量原始數據
④ 檢測說明:記錄檢測樣本池11個位點的檢測情況
⑤ 原始文件:FCS文件,可通過ZetaView軟件、流式Flowjo軟件打開

制圖
我們將用文檔③中原始數據進行作圖。
*注意.
文檔③中原始數據包含線性檢測數據與對數檢測數據!
兩組數據之間是 “-1.000000、-1.000000、-1.000000、 -1.000000”隔開!
常規取線性數據作圖,即選擇
“Size Distribution”至 “-1.000000、-1.000000、-1.000000、 -1.000000” 之間的數據!
也可直接宣傳粒徑至1000nm的數據作圖。

 
▲ 粒徑、濃度數據
 
▲ 線性數據-對數數據
 
直接將數據復制至Origin軟件工作表中
(例:選取至粒徑1000nm的顆粒數據)
Origin 軟件打開如下圖:
▲ Origin
將“Size / nm Number Particles / mL E+6 Volume / nm^3” 復制至Origin 軟件“Long Name”行, C列中“E+6”無意義,直接去掉。
將粒徑濃度數據(例:選取粒徑2.5nm至粒徑1002nm的顆粒數據)復制至A1單元格開始。
 
▲ C列中“E+6”無意義,直接去掉。
 
選中A列(粒徑)與C列(顆粒濃度),點擊工具欄中“Plot→Line→Line”,得到粒徑濃度圖。
▲ 選取原始數據中1,3列數據
▲ 粒徑濃度分布圖


調整坐標
調整縱坐標,雙擊縱坐標,彈出“Y Axis”框,“Display”選擇“Scientific:1E3”
▲ 縱坐標調整

點擊“Scale”,“From”選項可以調從“0”開始,也可以不調整,此例調整為“0”。
“To” 選項調整Y軸最大值,使得峰值位于圖中的上1/3處。
“Increment”調整縱坐標單位刻度,單位刻度為“100000”。
▲ 縱坐標調整
 
調整后如下圖:
依次調整橫坐標,雙擊橫坐標刻度數值后,點擊“Scale”,“From”選項可以調從“0”開始,也可以不調整。

“To”選項可以調成“600-1000”,“Increment”調整縱坐標單位刻度,此例中調整為“100”。
▲ 橫坐標調整
 
調整后如下圖:
▲ 坐標調整圖


平滑處理
接下來,平滑處理,點擊“Analysis”→“Signal Processing” →“Smooth” →“Open Dialog” 即彈出對話框。
下一次平滑處理時可直接點擊“Analysis”→“1 Smooth” 即彈出對話框。
▲ 平滑處理
 
▲ 平滑處理
 
彈出框“Output”選項選擇“XY = input XY”, 即在原圖上直接調整。調整后如下圖:
其中“Points of Window”是調整平滑度的,一般可以不用調整,數字越大越失真。
▲ 平滑處理圖
 
雙擊峰圖跳出“Plot Details”可調整峰圖顏色、線條、寬度等。
▲ 峰圖調整
 
完成,調整后如下圖。
▲ 最終粒徑濃度分布圖


原液粒徑濃度分布圖
如需要得到原液的粒徑濃度分布圖,將“Particle/mL ”數據乘以稀釋倍數,即得到原液濃度結果。
稀釋倍數見文檔中“Dilution”,或者PDF報告右上角“Dilution Factor:”
▲ PDF報告-稀釋倍數
同樣可以對比分析多個樣本的粒徑濃度分布結果,得到組合圖。
▲ 文獻中的粒徑濃度分布圖 (ref.1)

完整的操作視頻:
此次采用的是Origin軟件:OriginLab OriginPro 8.5。
軟件下載地址:關注逍鵬生物,回復:Origin
版權屬軟件注冊者所有,僅限科研試用!

Reference
Navarro Sanchez, M.E., Soulet, D., Bonnet, E.et al. Rabies Vaccine Characterization by Nanoparticle Tracking Analysis. Sci Rep 10, 8149 (2020). https://doi.org/10.1038/s41598-020-64572-6
 
-END-

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