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產品簡介
| 應用領域 | 生物產業(yè) | 是否國產 | 是 |
多色全景成像數據分析服務
多重免疫熒光的數據層分析技術,可在亞細胞、單細胞、多細胞組織結構、細胞空間分布等不同水平同時對目標數據量化:
1.亞細胞:統(tǒng)計分子探針標記(FISH、ISH、RNAscope等)的數量、熒光強度、識別亞細胞水平結構標記物如細胞器、細胞骨架等;
2.單細胞:準確識別單個細胞的細胞核、細胞質、細胞膜染色區(qū)域,提供面積、染色強度、數量及多種形態(tài)學數據,包括總細胞計數、陽性細胞的計數、平均強度、百分比等;
3.組織結構:基于AI自學習實現特殊組織類型的識別,如腺體、腫瘤、血管、支氣管、肌肉、骨等,統(tǒng)計特異性組織結構數量、面積、染色強度、百分比等;
空間分布:特定組織或結構分層劃分實現組織微環(huán)境的細化分析,提供組織-組織,細胞-細胞,細胞-組織間的形態(tài)分布及蛋白表達關系的大數據。
優(yōu)勢:
1.多重免疫熒光分析,可做到9標10色。
2.單細胞精準識別,可將聚集細胞清楚分開識別
3.陽性信號的識別,識別有效的細胞質形態(tài),
4.正反向回溯來反復校驗單細胞和陽性信號識別的準確性
5.可做到微米級別精度對微環(huán)境中免疫細胞的量化分析,任意設置區(qū)域
6.可以做細胞社會學,通過細胞位置分布探索功能作用,反應同類細胞的相互距離與聚集程度
1.染色
酪酰胺信號放大(TSA,Tyramide signal amplification)技術是一類利用辣根過氧化酶(HRP)對靶蛋白進行標記的酶學檢測方法,類似常規(guī)免疫組化的DAB顯色方法 ,TSA技術同樣采用HRP標記的二抗,同樣有對應的“顯色”步驟(HRP催化加入反應體系的酪胺熒光素底物,產生活化熒光底物,活化底物可與抗原上共價結合,使樣品上穩(wěn)定的共價結合酪胺熒光素。之后用熱修復法洗去非共價結合的一抗-二抗-HRP復合物,重復下一種一抗-hrp二抗來第二輪孵育,換另一種酪胺熒光素底物,如此往復就可實現多重標記。目前本公司可以實現9標10色
2.掃描
搭載TissueFAXS Spectra 全自動多標記成像系統(tǒng),作為細胞和顏色通道染色強度定量工具,在低倍數預覽掃描后,樣本會被自動或用戶定義地識別,并自動掃描!與傳統(tǒng)玻片掃描儀不同,TissueFAXS允許您使用多個物鏡和分辨率(最多7種),而不只是同一分辨率下的數字放大。甚至可以使用100x油浸物鏡!
顯微鏡自動化,支持自動化工作流程!通過逐個視野獲取圖像,對于熒光樣本還支持逐個通道獲取,系統(tǒng)會生成大型概覽圖像,隨后進行復雜的圖像分析!系統(tǒng)始終需要核染色,因為我們利用來自細胞核的信息來定位每個單獨細胞、其細胞核和細胞質!數據輸出類似于流式細胞術,包括圖表和詳細的統(tǒng)計數據。
全景多光譜成像設備:TissueFAXS Spectra 全自動多標記成像系統(tǒng)
3.數據分析
專業(yè)的數據分析人員與SQ數據分析軟件緊密合作,可以為客戶提供高度標準化和定制化的數據分析服務。這些服務能夠滿足客戶在多種維度上的需求,包括圖像呈現、細胞定量、空間分析以及大數據挖掘等。
通過結合專業(yè)知識和技術工具,分析人員可以為客戶生成精確且有意義的數據解讀。這種協(xié)作不僅提高了數據處理的效率和質量,還能夠根據客戶的特定需求定制分析流程,從而提供更具針對性的解決方案。這種靈活性和高效性使得數據分析能夠更好地支持客戶的決策與研究目標。
基礎分析:
識別細胞核:


識別marker:


正反向回溯:


雙陽、多陽、陰陽組合:


高階分析:以組織為中心
classifier識別TUMOR:


classifier識別TLS:


classifier識別TUMOR區(qū)有效細胞核:


TUMOR區(qū)CD68+ -組織內外細胞統(tǒng)計:


TLS外擴30/70μmCD68-組織外環(huán)狀區(qū)域細胞統(tǒng)計:
距離TLS 0-30μm環(huán)狀區(qū)域
距離TLS 30-70μm環(huán)狀區(qū)域
CD68+信號展示



高階分析:以細胞為中心
距細胞一定范圍內另一類細胞統(tǒng)計:


細胞自聚集:統(tǒng)計線段數量
聚集指數=線段數量/陽性細胞數



細胞間連線:

高階分析之組織與組織、細胞與細胞進行組合分析:
黃色區(qū)域為TLS外0-30μm環(huán)狀區(qū)域
灰色區(qū)域為TLS外30-70μm環(huán)狀區(qū)域
環(huán)狀區(qū)域內陽性細胞數據均可統(tǒng)計(示意中為TLS外30-70μm區(qū)域內CD68陽性細胞10μm范圍內自聚集連線)

分析結果:將以數據分析報告形式展示

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