CellPathfinder高内涵分析软件

CellPathfinder软件界面直观友好,能够对大量图像数据进行多维分析和图形可视化。此外,其机器学习和深度学习功能显著提升了目标识别性能,支持更复杂、高级的分析,如3D培养系统和活细胞成像。

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简单直观的工作流程

  • 内置即用型分析协议
  • 清晰的图标式导航设计,即使是首次进行图像分析的用户也能轻松选择
  • 多图像同步显示功能,便于跨孔和跨时间点轻松对比

3D分析

  • 对球体等3D样本进行三维分析
  • 可基于Z轴堆叠数据生成高分辨率3D图像
  • 实现图像分析结果的3D可视化展示
  • 支持体积分析及Z轴方向位置关系解析

AI功能

  • 集成机器学习与深度学习功能
  • 通过直观操作实现荧光/明场图像中细胞及细胞器形态识别、细胞计数与分类
  • 通过简单操作(如选择阴性/阳性孔位、输入化合物浓度信息)即可完成复杂表型的综合量化分析

图表生成

  • 以多种图表格式可视化计算出的数值数据
  • 支持条形图、折线图、饼图、散点图、热图和直方图
  • 支持Z'-因子及EC50/IC50值计算

门控功能

  • 将细胞按相似特征划分为不同群体
  • 可评估各细胞群体的数量与比例,并进行群体层面的特征分析

详细介绍

分类(门控)

可将细胞按相似特征划分为不同群体,从而评估各细胞群体的数量与比例,并进行群体层面的特征分析。

细胞周期分析

可视化抗癌药物在2D和3D培养中对细胞周期进程的影响。

Cell Cycle Analysis

对稳定表达Fucci(CA)5的HepG2细胞进行72小时、每隔1小时的成像。使用Fucci探针识别延时成像期间的G1期、S期和G2–M期,图像分析软件自动计算各细胞周期阶段的细胞数量和比例。
h2-3-hGem(1/110)和AzaleaB5-hCdt1(1/100) Cy(–)分别用488 nm和561 nm激发。

A. 使用CellPathfinder获得的Fucci(CA)5球体(3D)细胞周期分析图像。三种荧光颜色区分G1期、S期和G2–M期。图像为Z轴范围70 µm(步进7.8 µm)获取中的一个Z切片。
B. Fucci(CA)5指示的细胞周期信息(NEB:核膜破裂 / NER:核膜重建)。
C. 在2D(上)和3D(下)培养中,使用30 nM依托泊苷(一种拓扑异构酶II抑制剂)处理24小时后细胞周期的变化,显示细胞周期停滞在S期或G2期。
D. 在2D(左)和3D(右)培养中,不同浓度依托泊苷(Etp)下细胞周期分布(G1、S、G2–M)的时序变化。阴影区域表示细胞死亡。

成像条件:
物镜:20倍
激发波长:488 nm(h2-3-hGeminin),561 nm(AzaleaB5-hCdt1 Cy–)
Z轴范围:70 µm,Z轴步进:7.8 µm(切片分析,3D)
延时成像:间隔1小时,持续72小时

点击此处查看应用详情。

Deep Area Finder:深度学习功能

通过在图像上简单标注细胞或细胞器,即可在明场图像中实现高精度细胞识别,解决传统方法因精度不足而难以开展的分析难题。

Deep Area Finder: Deep Learning Function  

 

神经元突起生长评估

无需染色即可分析神经元突起延伸

  • 使用CE明场图像
  • 深度学习与机器学习结果对比

Evaluation of Neurite Outgrowth1  

Evaluation of Neurite Outgrowth2

A. 深度学习提高了对低对比度神经元突起和细胞体形态的识别精度。
B. 深度学习提高了在高密度区域的细胞分离精度。

Evaluation of Neurite Outgrowth3

C. 深度学习与机器学习分析结果的比较。

Evaluation of Neurite Outgrowth4

深度学习改善了细胞分割和识别精度,从而能够提取更准确的特征:

  • 识别出的细胞数量增加
  • 单细胞面积增加
  • 单细胞神经元突起分支数量增加

物镜:20倍
激发条件:明场(分析过程中生成的CE明场)
数据提供:第一三共RD Novare株式会社(Hayata先生)

Deep Image Response:深度学习功能

通过简单操作(无需细胞识别协议)即可实现复杂表型的综合量化分析——用户仅需选择阴性/阳性孔位并输入化合物浓度信息。

支持EC50 / IC50计算

Deep Image Response1

Deep Image Response1

 

神经毒性评估

无需染色即可进行毒性评估
无需细胞识别或特征选择

  • 仅需通过阴性/阳性孔位训练即可完成评估
  • 无需专业的图像分析知识
  • 可使用未染色图像对活细胞进行评估

用1,287种化合物处理细胞,并使用CellVoyager CV7000S获取明场图像。生成CE明场图像后,将含有毒素处理但无测试化合物的孔设为阴性,将不含毒素和测试化合物的孔设为阳性。然后使用Deep Image Response评估毒性挽救效果,并将结果与基于ATP的检测方法进行比较。

Neurotoxicity Assessmen

A. 用于训练的阴性和阳性孔
B. ATP水平与Deep Image Response评分对比
(a) ATP水平中等但Deep Image Response评分高
(b) ATP水平和Deep Image Response评分均高
(c) ATP水平高但Deep Image Response评分低

观察到ATP水平与Deep Image Response评分之间存在相关性。在如(c)的情况下,Deep Image Response可以识别仅靠ATP水平无法检测到的差异。

物镜:20倍
激发条件:明场
培养板:384孔板

 

系统配置

・软件
・专用工作站
・显示器

专用工作站规格(型号:Dell Precision)
CPU:Intel® Xeon
内存:128 GB
硬盘:系统盘(C:)1 TB,存储盘(D:)4 TB
操作系统:Microsoft Windows 10 IoT Enterprise(日语/英语)
GPU: NVIDIA® RTX A400, RTX 4000 Ada
显示器:2560 × 1440,双显示器

 

参考

概述:

Cell stage categorized using FucciTime lapse imaging of Fucci-added Hela cells was conducted over 48 hrs at 1 hr intervals. Gating was performed based on the mean intensities of 488 nm and 561 nm for each cell. They were categorized into four stages, and the cell count for each was calculated.

行业:
概述:

We have been developing a prototype of a genomic drug test support system using our CSU confocal scanner. This system administers chemical compounds that serve as potential drug candidates into living cells, which are the most basic components of all living organisms, records the changes in the amount and localization of target molecules inside cells with the CSU confocal scanner and a highly sensitive CCD camera, and processes and quantifies the captured high-resolution image data.

横河技报
18.6 MB
概述:

In this tutorial, we will learn how to perform cell tracking with CellPathfinder through the analysis of test images.

概述:

In this tutorial, a method for analyzing ramified structure, using CellPathfinder, for the analysis of the vascular endothelial cell angiogenesis function will be explained.

概述:

In this tutorial, we will learn how to perform time-lapse analysis of objects with little movement using CellPathfinder, through calcium imaging of iPS cell-derived cardiomyocytes.

概述:

In this tutorial, we will observe the change in number and length of neurites due to nerve growth factor (NGF) stimulation in PC12 cells.

概述:

In this tutorial, image analysis of collapsing stress fibers will be performed, and concentration-dependence curves will be drawn for quantitative evaluation.

概述:

In this tutorial, we will identify the cell cycles G1-phase, G2/M-phase, etc. using the intranuclear DNA content.

概述:

In this tutorial, spheroid diameter and cell (nuclei) count within the spheroid will be analyzed.

概述:

In this tutorial, a method for analyzing ramified structure, using CellPathfinder, for the analysis of the vascular endothelial cell angiogenesis function will be explained.

概述:

In this tutorial, using images of zebrafish whose blood vessels are labeled with EGFP, tiling of the images and recognition of blood vessels within an arbitrary region will be explained.

概述:

In this tutorial, intranuclear and intracytoplasmic NFκB will be measured and their ratios calculated, and a dose-response curve will be created.

视频

概述:

YOKOGAWA will contribute to technology evolution particularly in measurement and analytical tools to help build a world where researchers will increasingly focus on insightful interpretation of data, and advancing Life Science to benefit humanity.

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