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那么组织切片进行免疫组化染色后，您真的知道选择什么方法进行分析吗？目前免疫组化尚无统一标准测定方法，但已有几种科研界已被认可的 IHC 计量方法。让我一一详细介绍一下。小伙伴们，赶快拿起你的笔记本记录一下吧~
积分制评分系统是一种根据细胞染色强度和阳性细胞范围对切片进行评分的方法，然后将它们相乘得到最终分数。这是最常用的方法。
标准评分为：细胞染色强度记为4分，无阳性染色（阴性）记为0分，浅黄色（弱阳性）记为1分，棕黄色（阳性）记为2分，棕褐色（强阳性）记为0分为3 分。
根据阳性细胞百分比分为4级，25%为1分，26%-50%为2分，51%-75%为3分，>75%为4分。将两个分数相乘即可得到最终分数。评级结果[1-2]。
这种方法是最接近临床方面的。如果想分析某个因素的临床病理特征，最好采用这种方法。
参考文献： [1] 李明峰，方琳娜，纪毅，胡佩然，孙琳，王跃辰，孙丽杰，尹宇。 TEM8和VEGF在前列腺癌组织中的表达及临床意义[J].临床与实验病理学杂志，2020，36（10）:1144-1148。
参考文献：[2]郭政，张秀芳，朱华斌等。 TELO2通过mTORC2与RICTOR结合诱导结直肠癌进展。[J].Oncol Rep, 2020, undefined: undefined.
阳性细胞数计数阳性细胞数适用于评价组织中是否存在某种物质及其数量。它是对物质数量的判断，而不是对其表达强度的判断。
为了评估组织中某些细胞的数量，可以使用细胞的特定标记进行免疫染色。例如，CD163标记M2肿瘤相关巨噬细胞，CD34标记血管内皮细胞，CD3标记T细胞等。
对于这类免疫组化，我们直接计数 20 倍镜下随机 5 个视野下的阳性细胞数，再求一个平均数即为这张片子的阳性细胞数。图像还有计算单位面积阳性细胞数的方法。通过在20 倍显微镜下计数细胞数量并除以显微镜下的面积，即可获得细胞密度，单位为细胞/mm2。
图片参考：[3]郑少全，邹雨田，谢新华等。开发和验证基质免疫表型分类器，用于预测三阴性乳腺癌的免疫活性和预后。 [J].国际癌症杂志， 2020, 147: 542-553.
Image Pro Plus 软件测量平均光密度值有时，我们想定量分析某个因素高表达和低表达的差异，但半定量积分系统不能很好地区分这种差异。我们可以使用软件进行统计分析。
Image Pro Plus 软件的计量原理是根据目的蛋白的着色深浅及分布面积来确定目的蛋白的表达量。您可以在互联网上搜索如何操作Image Pro Plus并轻松上手。
百度上有一篇非常详细的关于使用Image Pro Plus软件进行免疫组化分析的文章。链接在这里：
https://wenku.baidu.com/view/85c0cb4caf1ffc4fff47ac25.html。
通过测量每张图片的综合选项密度（IOD）值和面积值，计算出平均光密度值（平均密度），即平均密度=IOD/面积。该值反映了单位面积的目标蛋白浓度。最后取每个样本的五个随机区域平均密度的平均值作为该样本的值。
图片参考文献：[4]王阳，吴彩芳，秦勇等。下寒武统牛蹄塘页岩纳米级孔隙分形特征的多角度研究及其对CH吸附的意义。 [J].纳米科学学报， 2021, 21: 156-167.
关于掌握免疫组化数据分析：探索三种主流方法全解析，的介绍到此结束，希望对大家有所帮助。
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用户评论
我想了解一下这三种方法具体怎么做，听起来很不错！
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我一直对免疫组化这个技术比较感兴趣，赶紧看看这三个常用方法。
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学习免疫组化结果分析的方法很重要，这篇文能教会我吗？
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做生化实验经常用到免疫组化，希望能学到更精准的分析方法。
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这个标题很有诱惑力，真的会教我三种最常用的方法吗？
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我想了解一下这三种分析方法有哪些优缺点，适合哪些场景运用呢？
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免疫组化结果一直比较困扰我，希望能从这篇文中找到解决方法。
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终于看到一篇讲解免疫组化结果分析的文章了，期待能get到最新的方法。
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这个标题看起来很详细，应该会涵盖各种细节吧？
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准备做一些免疫组化的工作，这篇文章刚好可以帮助我学习新的技巧。
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免疫组化结果分析的确有门道，希望这篇文章能解释清楚！
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文章写得好，讲解清晰易懂，我很喜欢这种风格。
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我想知道这些方法需要哪些仪器和工具才能实现呢？
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学习新的知识总是让人兴奋，期待一篇关于免疫组化的精彩作品！
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希望这篇文章能深入浅出地讲解免疫组化结果分析的方法，让我受益匪浅。
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这篇文应该很适合初学者阅读吧？
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免疫组化是一个非常重要的技术，我相信这篇文章会提供很多宝贵的信息。
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学习新的方法总是一件好事，感谢作者分享了这些知识！
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