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高內涵細胞成像與篩選服務

更新時間:2024-09-26

簡要描述:

高內涵細胞成像與篩選服務包括三個部分:全自動高速顯微成像、全自動圖像分析和數據管理。在短時間內,全自動高速顯微成像可以產生大量的圖像,全自動圖像分析可以從中提取大量的數據,數據管理軟件可以進行分類存儲,注釋比較,檢索共享圖像和數據。

   高內涵細胞成像與篩選(High Content Screening, HCS)服務,是一種先進的細胞分析技術。其原理在于保持細胞結構和功能的完整性,通過高分辨率的熒光數碼影像系統,對細胞進行全面的檢測。HCS能夠同時評估被篩樣品對細胞形態、生長、分化、遷移、凋亡、代謝途徑及信號轉導等多個方面的影響。這種技術使用多種熒光標記物來標記細胞,自動化地對細胞內多靶點的復雜表型進行成像和篩選。

  步驟

  細胞準備與標記:首先,需要準備適當的細胞模型,并在特定條件下培養。隨后,使用特定的熒光標記物對細胞進行染色或轉染,以標記感興趣的細胞結構或分子。

  高內涵成像:將標記好的細胞置于高內涵成像系統中,該系統通常配備有高分辨率的顯微鏡和數碼相機。系統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。

  數據采集:成像系統會對每個孔中的細胞進行多通道、多靶點的圖像采集。這些圖像數據包含了細胞形態、熒光強度、細胞分布等多方面的信息。

  數據預處理:采集到的原始圖像數據需要經過預處理,如背景減除、噪聲消除等,以提高圖像質量和分析的準確性。

  分析方法

  圖像分割與識別:利用專業的圖像處理軟件,對預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、熒光強度、紋理等特征參數。這些特征將用于后續的統計分析。

  統計分析與數據挖掘:利用統計學方法和機器學習算法,對提取出的特征參數進行分析。通過比較不同處理組之間的差異,篩選出具有顯著效應的候選藥物或處理條件。

  結果可視化與報告:將分析結果以圖表、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據。同時,生成詳細的實驗報告,以供后續研究參考。

  高內涵細胞成像與篩選服務通過高分辨率成像和自動化分析技術,為藥物研發、細胞生物學研究等領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,從而加速科研進程并推動醫學創新。

 

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