Técnica para captar e identificar los pólenes
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- José Francisco Olivera Ávila
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1 Técnica para captar e identificar los pólenes Jordina Belmonte Laboratori d Anàlisis Palinològiques Unitat de Botànica Universitat Autònoma de Barcelona Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 1
2 Métodos de captación polínica v o l u m é t r i c o s Métodos basados en los principios de: Deposición gravitacional (no volumétrico) Impacto por succión Impacto por filtración Impacto por rotación Filtración en medio líquido Preciptación electrostática Precipitación térmica Portaobjetos Placa de Petri Método Durham Trampas Tauber Hirst spore trap (Burkard, Lanzoni) Impacto en cascada (Andersen) Filtros de fibra (Cour) y de membrana Muestreador Rotorod Muestreador ciclónico AGI (All Glass Impinger) Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 2
3 Métodos de captación polínica. Deposición gravitacional Sistemas no volumétricos Portaobjetos Placas de Petri Método Durham Trampas Tauber Captador Durham Trampas Tauber Captador Durham modificado Catalunya ( ) no gravimétrico! Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 3
4 Métodos de captación polínica. Impacto por succión Sistemas volumétricos Hirst spore trap (Burkard, Lanzoni) Impacto en cascada (Andersen) Se presenta detalladamente más adelante Captador Andersen Esquema de muestreador Andersen con seis pisos de recogida de partículas Captador Andersen de Lanzoni Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 4
5 Métodos de captación polínica. Impacto por rotación Sistemas volumétricos Muestreador Rotorod Muestreador ciclónico Muestreador Rotorod impacto por rotación mecánica Muestreador ciclónico de Burkard impacto por rotación de la masa de aire Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 5
6 Captador de polen y esporas Modelo Hirst Sistema volumétrico Impacto por succión Estandarizado en las redes aerobiológicas europeas Marcas comerciales Burkard y Lanzoni Veleta Cabezal extraible cierre hermético Visera Orificio de entrada aire Motor de succión Bomba de vacío Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 6
7 Funcionamiento captador Modelo Hirst Marcas Burkard y Lanzoni Sentido de giro del tambor Cabezal extraible Orificio entrada aire Tambor Mecanismo relojería avance 2mm/hora Cinta adhesiva alrededor tambor Cinta adhesiva alrededor tambor Cuerda mécanismo relojería Tambor Bomba de vacío Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 7
8 HIRST-Preparación de las muestras, identificación y recuento Muestreo semanal, en captadores Hirst Recuento diario: Uniformización y estandarización de recuentos Número de líneas a contar Disposición de líneas a contar granos de polen (4 lineas) esporas de hongos (1 linea; 2) Muestra por dia MON 22/02d4 N granos de polen contados Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 8
9 Cálculos en la metodología HIRST Análisis al microscopio óptico 4 lineas longitudinales MON 22/02d4 w l=48mm L=14mm N Número de granos de polen contados en área analizada Aa Área analizada = 4 (l w) = 4 (48 w) = 192w = w m 2 Am Área muestra = l L = 48 mm x 14 mm = 672 mm 2 = m 2 V Volumen de aire analizado por día = 14.4 m 3 10 l/min x (24h/día x 60min/h) x 1/1000 m 3 /l Concentración polínica media diaria N x (Am/Aa) / 14.4 m 3 Granos de polen por unidad de volumen (P/m³) Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 9
10 Cálculos en la metodología HIRST Xarxa Aerobiològica de Catalunya, XAC Análisis al microscopio óptico 4 lineas longitudinales objetivo 40X, ocular 15X w = 0.35 mm MON 22/02d4 l=48mm w = 0.35 mm L=14mm N Número de granos de polen contados en área analizada Aa Área analizada = 4 (48 x 0.35) = 67.2 mm² = m 2 Am Área muestra = 48 mm x 14 mm = 672 mm 2 = m 2 V Volumen de aire analizado por día = 14.4 m 3 N x ( ( / ) / ) /14.4 m 3 Concentración media diaria de polen N x 0.7 Granos de polen por unidad de volumen (P/m³) Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 10
11 Muestreador COUR Sistema volumétrico Impacto por filtración Protección lluvia Filtro Filtro Veleta Anemómetro totalizador o de recorrido de viento Eje Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 11
12 Metodología COUR Filtro gasa hidrófila siliconada Protocolo de laboratorio: H 2 SO 4, HCl, HF, KOH Acetolisis (Erdtman 1960) Borde adhesivo Unaligerapresión hace girar los pólenes sobre si mismos 02V MON S31 Volúmenes conocidos: Glicerogelatina Sedimento polen y esporas 50 ul V t V 0 Lectura al microscopio óptico de 3 líneas longitudinales N Número de granos de polen Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 12
13 Cálculos en la metodología COUR (1) 20 cm 20 cm 20 cm S Surperfície filtro = 0.02 m 2 V t Volumen total sedimento v Volumen muestra = 50 ul 02V MON S31 w l L Aa Área analizada = 3 (l w) Am Área muestra= l L Número de granos de polen en el área analizada = N Número de granos de polen en el filtro (semana) N x (V t / v) x (Am/Aa) / S Granos de polen por unidad de superficie (P/m²) Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 13
14 Cálculos en la metodología COUR (2) Anemómetro de recorrido de viento El anemómetro de recorrido de viento o totalizador mide la longitud de la columna de aire (Rv) que pasa a través del filtro de gasa de 20cmx20cm durante el período de exposición. Eficiencia (resistencia del filtro) = 1/5 del recorrido de viento. Concentración polínica media semanal N x (V t / v) x (Am/Aa) / S x (Rv/5) Granos de polen por unidad de volumen (P/m³) Formula XAC Concentración polínica media semanal P/m³ = 9.57 x (N x V t ) / (n x S x Rv) Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 14
15 Comparación Cour/Hirst (punto de vista operativo)!!! Método Hirst Método Cour Electricidad Si (Batería) No Superfície de muestreo 14mm x 2 mm 20 cm x 20 cm Facilidad cambio periódico de muestras Necesita atención Fácil Protocolo previo al análisis microscópico Fácil Necesita protocolo de laboratorio Observación granos polen!!! Buena Muy buena Observación esporas hongos!!! Buena Algunas se pierden Pérdida de la muestra Irreparable Reparable Frecuencia de muestreo!!! Diaria (Horaria) Semanal ((Diaria)) Economía Coste del captador Caro Barato (Anemómetro!!!) Coste de funcionamiento Barato Caro!!! Aspectos clave Opción mejor Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 15
16 Atmospheric pollen survey: a metrological study between Hirst and Cour sampling methods Farrera I. 1, M. Calleja 1, J. Belmonte 2, T. Almeras 1 & I. Plaisant 3 1 Unité de Palynologie. École Nationale Supérieure Agronomique Montpellier (ENSAM). France 2 Botany Unit. Autonomous University of Barcelona. Cerdanyola del Vallès. Spain 3 DRASS Languedoc Roussillon. France TESA Worcester 2003 Hirst-Cour Comparison 1 Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 16
17 Farrera et al Study design Montpellier (Fr) Comparison Cour-Hirst From 31/12/01 to 05/08/02 31 weeks H C 1 1 Repeatability Cour and Hirst From 24/06/02 to 05/08/02 6 weeks H C 2 2 H Hirst sampler C Cour sampler Same experimental conditions Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 17
18 Percentage period w1 - w31 Percentage period w1 - w31 Taxon HIRST COUR Taxon HIRST COUR ABIES 0,000 LIPPIA 0,000 ACACIA 0,004 0,049 LIQUIDAMBAR 0,010 0,009 ACER 1,159 0,796 MELIA 0,001 AESCULUS 0,048 0,036 MERCURIALIS 0,049 0,024 AILANTHUS 0,002 0,008 MONOCOTYLEDONEAE HERBS 0,005 0,024 ALNUS 0,394 0,239 MORACEAE 3,968 2,479 AMBROSIA 0,002 0,001 OLEA 0,633 0,608 ARTEMISIA 0,004 0,006 APIACEAE 0,016 0,036 BETULA 0,989 0,521 OSTRYA 0,001 To be revised BORAGINACEAE 0,020 0,006 OXALIS 0,000 BUDLEJA Not det. 0,002 PALM TREES 0,017 0,000 BUXUS 0,400 0,456 PAPAVERACEAE 0,040 0,036 CANNABACEAE 0,009 0,011 PAPILIONACEAE 0,004 0,119 CARPINUS 0,077 0,193 PARTHENIUM Not det. 0,007 CARYOPHYLLACEAE 0,000 0,001 PHILLYREA 0,024 0,081 CASTANEA 2,224 2,062 PICEA 0,016 0,060 CEDRUS 0,003 0,002 PINUS 9,748 11,111 CELTIS 0,217 0,296 PISTACIA 0,187 0,190 CENTAUREA 0,001 0,001 PLANTAGO 0,681 0,558 CHENOPODIACEAE/AMARANT. 0,160 0,107 PLATANUS 7,187 6,726 CISTACEAE 0,005 0,001 POLYGONUM 0,002 CONVOLVULUS 0,000 POPULUS 2,004 2,698 ASTERACEAE ECHINATE 0,023 0,015 PRIMULACEAE Not det. 0,001 ASTERACEAE FENESTRATE 0,017 0,029 POTERIUM 0,006 0,006 CORIARIA 0,006 0,005 PUNICA 0,002 CORYLUS 0,625 0,307 QUERCUS TOTAL 18,045 15,081 CRASSULACEAE 0,004 0,000 RANUNCULACEAE 0,016 0,037 BRASSICACEAE 0,027 0,037 RESEDA 0,002 0,001 CUCURBITACEAE 0,001 RHAMNUS 0,016 0,015 CUPRESSACEAE 38,468 44,956 RHEUM Not det. 0,001 CYPERACEAE 0,053 0,056 RHUS Schinus? 0,005 DIOSPYROS Not det. 0,003 RICINUS 0,000 DIPSACACEAE 0,001 0,001 ROSACEAE lign. 0,002 0,209 ELAEAGNUS 0,002 0,001 RUBIACEAE 0,005 0,019 EPHEDRA 0,001 RUMEX 0,178 0,145 ERICACEAE TOTAL 0,113 0,080 SALIX 0,279 0,348 EUCALYPTUS (MYRTACEAE) 0,009 0,010 SAMBUCUS 0,010 0,050 EUPHORBIA 0,002 0,002 SCHINUS 0,001 Rhus? FAGUS 0,152 0,126 SCROFULARIACEAE 0,000 0,016 FRAXINUS 6,166 4,541 SOLANACEAE 0,000 0,001 GINKGO Not det. 0,036 TAMARIX 0,064 0,114 POACEAE CEREAL 0,008 0,022 TAXODIUM Cupressaceae 0,003 POACEAE WILD 2,355 1,672 TAXUS Cupressaceae 0,514 HEDERA 0,002 0,001 TILIA 0,018 0,038 HELIANTHUS 0,000 0,002 THIMELACEAE 0,000 0,000 HYPERICUM 0,002 TSUGA Not det. 0,001 ILEX 0,007 0,001 TYPHA 0,017 0,018 JUGLANS 0,027 0,018 ULMUS 0,225 0,238 JUNCUS 0,016 Acetolysis!!! URTICACEAE 2,450 1,321 LAMIACEAE 0,007 0,003 VIBURNUM 0,002 0,037 LAGERSTROMIA 0,000 VITIS 0,136 0,155 LARIX Non det. 0,004 XANTHIUM 0,000 0,000 LIGUSTRUM 0,029 0,085 ZIZIPHUS Non det. 0,001 BROKEN -UNKNOWN 0,095 0,046 Número de táxones polínicos Hirst-1 84 Cour Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 18 Farrera et al. 2003
19 Farrera et al Comparación de la riqueza taxonómica Number of taxa Cour Hirst Weeks El método Cour muestra mayor riqueza taxonómica Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 19
20 Farrera et al Comparación de la riqueza taxonómica Método Hirst Hirst-1 / Hirst Método Cour Cour-1 / Cour Taxa number Taxa number Week number Mean = 27 Mean of the weekly differences = 8% Week number Mean = 58 Mean of the weekly differences = 8% Ambos métodos, Hirst y Cour son repetibles Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 20
21 Farrera et al Comparación de las concentraciones polínicas Ejemplo con series diarias método Hirst P/m³ Daily data comparison - Poaceae - Montpellier 2002 Hirst-1 Hirst-2 Class J24 J26 J28 J30 JL2 JL4 JL6 JL8 JL10 JL12 JL14 JL16 JL18 JL20 JL22 JL24 JL26 JL28 JL30 AG1 AG3 Days Class daily data comparison - Poaceae - Montpellier 2002 Hirst 1 Hirst 2 Concordant 71,4% J24 J26 J28 J30 JL2 JL4 JL6 JL8 JL10 JL12 JL14 JL16 JL18 JL20 JL22 JL24 JL26 JL28 JL30 AG1 AG3 Days Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 21
22 P/m³ Comparación de concentraciones polínicas Series de datos Hirst/Cour ejemplos Cour Hirst Cupressaceae Mean H 161,3 P/m³ Mean C 266,7 P/m³ Dif. r. Cour -40% P/m³ Cour Poaceae Hirst Mean H 9,9 P/m³ Mean C 10,4 P/m³ Dif. r. Cour -5% Farrera et al P/m³ Cour Platanus Hirst Mean H 30,1 P/m³ Mean C 39,4 P/m³ Dif. r. Cour -24% Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 22 P/m³ Cour Hirst Urticaceae Mean H 10,3 P/m³ Mean C 8,4 P/m³ Dif. r. Cour +23%
23 P/m³ P/m³ Farrera et al Comparación de concentraciones polínicas Series de datos Hirst/Cour ejemplos Eficiencia (resistencia filtro) ) 1/6 del recorrido de viento Cour Hirst Cupressaceae Mean H 161,3 P/m³ Mean C 222,2 P/m³ Dif. r. Cour -27% Cour Platanus Hirst Mean H 30,1 P/m³ Mean C 32,8 P/m³ Dif. r. Cour -8% Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 23 P/m³ P/m³ Cour Poaceae Hirst Mean H 9,9 P/m³ Mean C 8,7 P/m³ Dif. r. Cour +14% Cour Hirst Urticaceae Mean H 10,3 P/m³ Mean C 7,0 P/m³ Dif. r. Cour +47%
24 Series Hirst/Cour otras consideraciones Farrera et al Cour Hirst Cupressaceae Montpellier 2002 P/m³ Weeks Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 24
25 Series Hirst/Cour otras consideraciones Farrera et al Cour Week Hirst Week Hirst Day Cupressaceae Montpellier P/m³ D31 Ja10 Ja20 Ja30 F9 F19 M1 M11 M21 M31 A10 A20 Days A30 My10 My20 My30 Ju9 Ju19 Ju29 Jl9 Jl19 Jl29 Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 25
26 Farrera et al Series Hirst/Cour otras consideraciones Cour Week Hirst Week Hirst Day Cupressaceae Montpellier P/m³ F1 F3 F5 F7 F9 F11 F13 F15 F17 F19 F21 F23 F25 F27 M1 M3 M5 M7 M9 M11 M13 M15 M17 M19 M21 M23 M25 M27 M29 M Week 8 Days Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 26
27 Farrera et al Conclusiones Se debe continuar investigando en aspectos metrológicos (por ejemplo por tipo polínico) Los métodos Hirst y Cour han demostrado: - ser metrológicamente aceptables - cuantificar el contenido polínico atmosférico de forma bastante parecida La elección del método de muestreo debe basarse en los objetivos que se persiguen. Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 27
28 Identificar pólenes Cupressaceae Olea Urticaceae Poaeae Urticaceae Plantago Pinus Cupressaceae Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 28
29 El polen visto al microscopio óptico Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 29
30 El polen visto al microscopio óptico Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 30
31 El polen visto al microscopio óptico Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 31
32 El polen visto al microscopio óptico Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 32
33 El polen visto al microscopio óptico El polen visto al microscopio electrónico de barrido Polen de Dactylis glomerata Poáceas o Gramíneas Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 33
34 El polen visto al microscopio óptico Superficie Corte óptico Fondo El polen visto al microscopio electrónico de barrido Polen de Olea europaea Oleáceas Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 34
35 Como es el polen? Belmonte y Roure (2002) Menarini Forma del grano de polen simple vesiculado díada tétrada políadas Polaridad del grano de polen P P Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 35
36 Como es el polen? Belmonte y Roure (2002) Menarini Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 36
37 Belmonte y Roure (2002) Menarini Vesiculat Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 37
38 Belmonte y Roure (2002) Menarini Una característica del polen: la pared PARED Esporopolenina Germinación Fosilización Acetolisis Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 38
39 Belmonte y Roure (2002) Menarini Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 39
40 Interpretar una ornamentación reticulada Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 40
41 Interpretar una ornamentación reticulada Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 41
42 Interpretar una ornamentación reticulada Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 42
43 Interpretar una ornamentación reticulada Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 43
44 Conclusiones sobre la morfología del polen Se puede identificar la procedencia floral de los granos de polen, gracias a su combinación de características morfológicas. La precisión de la identificación varía: - nivel específico Plantago lanceolata - nivel grupo especies Quercus tipo perennifolio - nivel género Salix - nivel família Poáceas o Gramíneas - nivel grupo famílias Quenopodiáceas/Amarantáceas Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 44
45 Es fácil identificar el polen? ASTHMA project Olea Posible confusión con Descripción tricolporado (tricolporoidado) Exina de µm Tamaño medio Ornamentación reticulada (1-2 µm) Periodo de floración Mayo-Junio Fraxinus Ligustrum Brassicaceae Phillyrea Salix Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 45
46 ASTHMA project P/m³ Manresa Pollen dynamics along the year week number Olea, mean Ligustrum, max Fraxinus, max Phillyrea, max Brassicaceae, max Salix, max Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 46
47 ASTHMA project Cupressus (Cupresáceas) Descripción Inaperturado Exina de 1 µm Tamaño pequeño a medio Ornamentación psilada con gránulos Floración año entero excepto verano Posible confusión con Populus Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 47
48 ASTHMA project Bellaterra Pollen dynamics along the year 400 P/m³ Cupressaceae, mean Populus, max Cyperarceae, max week number Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 48
49 ASTHMA project Poáceas o Gramíneas Descripción Monoaperturado Exina de µm. Tamaño pequeño a grande Ornamentación granulada Floración año (primavera-verano) Posible confusión con Celtis Coriaria Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 49
50 ASTHMA project Barcelona Pollen dynamics along the year 18 P/m³ week number Poaceae, mean Coriaria, max Celtis, max Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 50
51 ASTHMA project Parietaria (Urticáceas) Descripción 3-zonoporado Exina de <1 µm Tamaño pequeño Ornamentación Psilada Floración todo el año (Febrero-Junio) Posible confusión con Broussonetia Urtica membranacea Morus Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 51
52 ASTHMA project P/m³ Barcelona Pollen dynamics along the year Urticaceae, mean Moraceae, max Palm trees, max week number Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 52
53 ASTHMA project System Architecture Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 53
54 ASTHMA project System Hardware A light microscope driven automatically by a computer Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 54
55 ASTHMA project Pollen Grain Detection and Localisation Segmentation Localisation Automatic pollen grain detection Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 55
56 Validation of the LASMEA image acquisition module: Aerobiological Aerobiological slides - Good slideslides ASTHMA project Btu2100d3 Btu1700d1 Btu1201d2 Btu1901d7 Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 56
57 Validation of the LASMEA image acquisition module: Aerobiological Aerobiological slides - Bad slides slides ASTHMA project Btu1101d2??? Btu1100d4 Btu1101d2 Btu1100d5?? Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 57
58 ASTHMA project 3D pollen grain digitisation 3D acquisition of pollen grains set of images at different depths 100 optical sections For each grain step = 0.5 microns Features may appear on different heights Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 58
59 ASTHMA project Palynological knowledge The system tries to mimic the palynologists Knowledge is necessary to identify pollen grains Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 59
60 ASTHMA project Search in a blurred image sequence 3D search in optical slices (key images - less blurred) 2D search in possible zones (regions of interest) Blur measure (SML) vs image number Image Mask Interior Exine Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 60
61 Example: Cupressaceae cytoplasm ASTHMA project Above central image Below central image cytoplasm Segmentation of bright regions Segmentation of dark regions Sum of bright regions Sum of dark regions Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 61
62 ASTHMA project Example: Olea reticulum Network located on the external surface Visible on top and bottom images Detection steps: Check if the grain is reticulated Localise the reticulum (3D) Analyse the reticulum Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 62
63 ASTHMA project Example: Poaceae Pore Image 35 /100 Image 50 / 100 Image 65 / 100 Image 80 / 100 Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 63
64 ASTHMA project Results Test on a database of 350 pollen grains Reference images (pollen grains without dust and pollution) Simulation of the sampling date Leave-one-out method used for validation Results of recognition Recognition rate between 4 allergenic types + others (5 classes) : 99,7% Recognition rate between 31 pollen types + others (32 classes) : 77,7% Test on a new set of images (different conditions) Low recognition rate between 4 allergenic pollen types (5 classes) : 45 %!! Problem of calibration and robustness for colour variation Need to improve colour processing (more flexible system) Need to normalise image acquisition conditions Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 64
65 T.E.S.A. Worcester Specific detection of pollen by solid phase Cytometry. (Feasibility study) THIBAUDON M. (RNSA) RABILLON J. (Institut Pasteur) DROCOURT J-L. (Chemunex) RNSA - FRANCE Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 65
66 T.E.S.A. Worcester T.E.S.A. Worcester Objective Specific detection of pollen species in air, for the prevention of allergy, using FITC conjugated antibodies combined with laser scanning cytometry AIM : Feasability study of a new system to: - Collect the pollen in a soluble filter or on a 10 micron filter. - Analyse the filter in a few minutes by immunofluorescence scanning. RNSA - FRANCE RNSA - FRANCE T.E.S.A. Worcester Labelling Procedure 1. Filtration 2. labelling 3. Laser scanning T.E.S.A. Worcester sanning Laser sanning sample Labelling:1H/37 C POLLEN DETECTED Filter transfert : Scan RDI analysis Saturated pad With labelling solution RNSA - FRANCE RNSA - FRANCE Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 66
67 T.E.S.A. Worcester display Results display T.E.S.A. Worcester Pollen detection using FITC conjugated Anti-parietaria antibody POLLEN type w/o labelling w/o discriminatiion (autofluorescnce) labelling with FITC conjugated Anti-parietaria control w/o antibody with Discrimination RATIO labelling 1H at 37 C with Discrimination RATIO Pollen parietaria Pollen dactylis Pollen betula RNSA - FRANCE RNSA - FRANCE T.E.S.A. Worcester T.E.S.A. Worcester Pollen detection using FITC conjugated Anti-dactylis antibody POLLEN type w/o labelling w/o discriminatiion (autofluorescnce) labelling with FITC conjugated Anti-dactylis control w/o antibody with Discrimination RATIO labelling 1H at 37 C with Discrimination RATIO Pollen dactylis Pollen betula Conclusions 1) Pollen bloom (all taxa) can be detected in air within minutes. 2) Specific allergenic pollen can be selectively detected using appropriate immunological probes and accurately counted using laser scanning cytometry. RNSA - FRANCE RNSA - FRANCE Zaragoza 2003 Captar e identificar pólenes 67
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