更新時間:2024-09-26
高內(nèi)涵細胞成像與篩選服務(wù)包括三個部分:全自動高速顯微成像、全自動圖像分析和數(shù)據(jù)管理。在短時間內(nèi),全自動高速顯微成像可以產(chǎn)生大量的圖像,全自動圖像分析可以從中提取大量的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)管理軟件可以進行分類存儲,注釋比較,檢索共享圖像和數(shù)據(jù)。
步驟
細胞準備與標記:首先,需要準備適當?shù)募毎P?,并在特定條件下培養(yǎng)。隨后,使用特定的熒光標記物對細胞進行染色或轉(zhuǎn)染,以標記感興趣的細胞結(jié)構(gòu)或分子。
高內(nèi)涵成像:將標記好的細胞置于高內(nèi)涵成像系統(tǒng)中,該系統(tǒng)通常配備有高分辨率的顯微鏡和數(shù)碼相機。系統(tǒng)能夠自動捕捉并分析多孔板(如96孔或384孔板)中每個孔的細胞圖像。
數(shù)據(jù)采集:成像系統(tǒng)會對每個孔中的細胞進行多通道、多靶點的圖像采集。這些圖像數(shù)據(jù)包含了細胞形態(tài)、熒光強度、細胞分布等多方面的信息。
數(shù)據(jù)預(yù)處理:采集到的原始圖像數(shù)據(jù)需要經(jīng)過預(yù)處理,如背景減除、噪聲消除等,以提高圖像質(zhì)量和分析的準確性。
分析方法
圖像分割與識別:利用專業(yè)的圖像處理軟件,對預(yù)處理后的圖像進行分割和識別,將每個細胞或細胞群從背景中分離出來。
特征提取:針對每個識別出的細胞或細胞群,提取其形態(tài)、熒光強度、紋理等特征參數(shù)。這些特征將用于后續(xù)的統(tǒng)計分析。
統(tǒng)計分析與數(shù)據(jù)挖掘:利用統(tǒng)計學方法和機器學習算法,對提取出的特征參數(shù)進行分析。通過比較不同處理組之間的差異,篩選出具有顯著效應(yīng)的候選藥物或處理條件。
結(jié)果可視化與報告:將分析結(jié)果以圖表、熱圖等形式進行可視化展示,便于研究人員直觀理解實驗數(shù)據(jù)。同時,生成詳細的實驗報告,以供后續(xù)研究參考。
高內(nèi)涵細胞成像與篩選服務(wù)通過高分辨率成像和自動化分析技術(shù),為藥物研發(fā)、細胞生物學研究等領(lǐng)域提供了強有力的工具。它不僅能夠大幅提高篩選效率,還能揭示細胞對藥物或其他處理條件的綜合響應(yīng),從而加速科研進程并推動醫(yī)學創(chuàng)新。
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