Una nueva versión de CellPathfinder fue lanzada el 13 de marzo de 2024.
Ahora puede utilizar el nuevo Visor 3D.
Puede descargarlo aquí.
La interfaz intuitiva y fácil de usar guía al usuario desde el análisis de miles de datos de imágenes en varios ángulos hasta la visualización del resultado mediante la generación de numerosos tipos de gráficos.
Además, las funciones Machine Learning y Deep Learning aumentan notablemente la capacidad de reconocimiento de objetivos. También es ideal para el análisis con la complejidad y el alto grado de dificultad como el análisis de los datos de cultivo 3D y de imágenes de células vivas.
El software CellPathfinder es una potente herramienta para HCA.
You can download trial software. Software download
CellPathfinder resuelve sus dificultades
Para el cribado
CellPathfinder resuelve los cuellos de botella del cribado.
- Una interfaz especializada para inspeccionar varias muestras facilita la comparación de imágenes, lo que mejora la eficacia.
- El análisis avanzado mediante IA es posible gracias a un manejo sencillo, incluso para principiantes.
- Diversas funciones de creación de gráficos y creación sencilla de imágenes y vídeos, que reducen las molestias a la hora de informar.
Para la investigación del cáncer y el cribado en medicina regenerativa
CellPathfinder proporciona un HCA líder gracias a su tecnología de análisis patentada.
- El análisis sin etiquetas de muestras que no se desean teñir es posible gracias a la tecnología de generación de imágenes "CE Bright Field" patentada por Yokogawa.
- El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo recién desarrollados y fáciles de usar facilitan la detección de fenómenos antes difíciles.
- Detección de eventos poco frecuentes (CTC, etc.) con gran rapidez y precisión.
Aplicaciones
Detalles
Flujo de trabajo sencillo desde las imágenes hasta el análisis y los gráficos
1. Visualizar datos de imagen
・Fácil comparación de imágenes entre pocillos
2. Cargar y ejecutar el protocolo de análisis
Iconos gráficos fáciles de entender
・Elija una plantilla preestablecida para su análisis
3. Compuerta
・Pueden extraerse poblaciones específicas mediante el gating de los datos de valor de característica de los objetos reconocidos.
Las poblaciones extraídas pueden analizarse más a fondo.
4. Realizar los gráficos
・Varias opciones de gráficos para visualizar los resultados
・El enlace entre gráfico e imágenes permite una rápida comprobación visual de las imágenes haciendo clic en los puntos de datos
5. Para examinar más detalles... enumere los perfiles de las células interesantes
・Se pueden recoger imágenes y datos numéricos haciendo clic en las celdas
Funciones básicas de análisis
Análisis 3D
・Análisis de imágenes Z-stack en el espacio tridimensional. ・Se puede cuantificar el volumen y la ubicación de los objetos en el espacio tridimensional.
Cosido de imágenes
Las imágenes en mosaico se generan mediante la unión de imágenes y se analizan, lo que permite una cuantificación precisa.
Ideal para análisis que abarcan varios campos, como esferoides, secciones de tejido y neuritas.
¡NOVEDAD!
Soporte para downsampling
Cuando no se requiere resolución espacial, es posible realizar análisis rápidos.
También facilita más que nunca el manejo de imágenes en mosaico de gran tamaño.
Manual Definición de región
La delimitación manual de las regiones de análisis es posible en el caso de tendencias complejas difíciles de identificar mediante el tratamiento automatizado de imágenes.
La morfología de las regiones definidas puede visualizarse, lo que facilita el análisis.
Datos facilitados por el Dr. Yasuhito Shimada, Facultad de Medicina de la Universidad de Mie.
Prácticas herramientas gráficas
Los resultados de los análisis pueden mostrarse en forma de gráfico de barras, gráfico de líneas, gráfico circular, diagrama de dispersión, mapa de calor e histograma.
Además, pueden calcularse la EC50, la IC50 y el factor Z de los resultados del análisis.
Visor 3D
Reconstrucción 3D
La funcionalidad del visor 3D se ha mejorado considerablemente,
permitiéndole crear fácilmente imágenes 3D de alta definición a partir de datos Z-stack.
Movie Play
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Datos proporcionados por The Japan Wool Textile Co. Ltd． |
Varios métodos de visualización
Admite los métodos de visualización de imágenes 3D Ray casting y MIP. El reconocimiento de objetos
obtenidos mediante el análisis de imágenes también pueden visualizarse en 3D.
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Original 3Dimage(Ray casting) |
Imagen 3D original (MIP) |
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Resultados del reconocimiento de objetos |
Superposición de la imagen 3D original (Ray casting) y |
Comparación sencilla mostrando las imágenes 3D originales, los resultados del reconocimiento de objetos
y sus superposiciones.
Cambie fácilmente los pozos mostrados en 3D con un solo clic.
Herramientas prácticas
La visualización "Navegación" es útil para saber qué parte de toda la imagen se está ampliando.
Navigation Movie Play
Datos proporcionados por la Facultad de Medicina Baylar
Visualice libremente la estructura interna de los objetos mostrando secciones XY, XZ e YZ
y utilizando las funciones de recorte.
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Cropping Movie Play |
Recorte |
XY、XZ、YZ cross-section Movie Play |
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Datos facilitados por Nippon Shokubai Co., Ltd. |
Crea instantáneas y películas.
Las películas se pueden girar, desplazar y acercar o alejar mientras se visualizan en 3D.
Movie Play
|
Datos proporcionados por The Japan Wool Textile Co. Ltd． |
Diversas funciones opcionales permiten realizar distintos análisis
El paquete básico incluye las funciones básicas necesarias para adquirir diversos datos cuantitativos sobre la morfología y el brillo de las células a partir de imágenes de fluorescencia.
Además, añadiendo funciones opcionales, se hacen posibles diversos análisis que no son posibles con el pack básico.
Campo claro con contraste mejorado
Utilizando la tecnología de creación de imágenes patentada "CE Bright Field" de Yokogawa, se pueden obtener dos tipos de imágenes a partir de imágenes de campo claro.
Se trata de una potente función de preprocesamiento para el análisis mediante la función Deep Learning de imágenes de campo claro.
Tipo de fase: Imágenes como las tomadas por microscopía de contraste de fase.
Es útil para el reconocimiento de alta precisión de los contornos celulares y el análisis de los fenotipos celulares.
Tipo fluorescencia: Imágenes de tipo fluorescente, útiles para el reconocimiento nuclear, etc.
Aprendizaje automático
La funcionalidad de aprendizaje automático permite una digitalización no sesgada en experimentos evaluados a través de la apariencia.
Además, el reconocimiento automatizado de formas puede realizarse simplemente haciendo clic en la forma que desea que aprenda el software.
La misma región a lo largo del tiempo
Las rápidas oscilaciones de calcio de las actividades de cardiomiocitos y neuronas pueden representarse como formas de onda midiendo las intensidades en la misma región durante todo el lapso de tiempo.
Seguimiento de objetos
Puede supervisar el comportamiento dinámico de las células mediante el seguimiento de células individuales.
También puede rastrear células hijas tras la división celular, lo que permite analizar el linaje celular.
Clasificación(Puerta)
Las células pueden clasificarse en grupos de células con características similares.
Esta función permite evaluar el número de células y la proporción de células en cada grupo de células, así como las cantidades de características en cada grupo de células específico.
Reconocimiento de células (Buscador de áreas profundas)
Puede reconocer objetos específicos, como células y orgánulos intracelulares, pintándolos no sólo con imágenes de fluorescencia, sino también con imágenes de campo claro.
Esta función es útil cuando la precisión del análisis con los métodos de análisis convencionales no es suficiente.
Imagen original
Resultado del reconocimiento
Recuento de células (Detector de células profundas)
Esta función detecta las celdas con la simple operación de encerrar celdas.
No se requiere Experiencia.
Es posible contar células en alta densidad en imágenes de campo claro, así como en imágenes de fluorescencia.
Imagen original
Resultado del reconocimiento
Clasificación celular (Deep Image Gate)
Puede clasificar fenotipos difíciles de cuantificar pero que parecen ser "algo diferente".
Operación sencilla de selección de los grupos celulares que se van a clasificar.
No es necesario seleccionar características eficaces ni establecer umbrales.
Clasificación del ciclo celular (G1, S temprano, SG2M) mediante el sistema de Fucci
- Se añadió 0-6,8μM de etopósido a células HeLa con Fucci
- Lapso de 48 horas a intervalos de 1 hora a 10x; 488nm y 561nm
Controlar
6,8uM Etopósido
Proporción de células en cada ciclo celular en cada pocillo.
Cálculo EC50/IC50 (respuesta de imagen profunda)
Esta función permite la cuantificación exhaustiva de fenotipos complejos utilizando imágenes completas.
Operación sencilla de selección de pocillos negativos y positivos e introducción de información sobre la concentración de compuestos.
No es necesario ningún protocolo para segmentar células.
Soluciones integrales que se adaptan a sus necesidades
Transporte de placas mediante rebot, adquisición mediante CellVoyager CV8000 o CQ1, gestión de datos mediante CellLibrarian y análisis de imágenes mediante CellPathfinder.
Ofrecemos combinaciones óptimas adaptadas a las necesidades y presupuestos de los usuarios.
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Productos relacionados
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Los datos adquiridos en CellVoyager CV1000 no son compatibles.
El sistema CellPathfinder contiene el software y la estación de trabajo.
Configuración del sistema
Software
Estación de trabajo
Pantallas
Especificaciones de la estación de trabajo
Modelo: Dell Precision
CPU Intel® Xeon
Memoria:128 GB
Disco duro: Sistema（C:） 4TB Almacenamiento, （D:） 4TB
Sistema operativo: Windows® Microsoft Windows10 IoT Enterprise
GPU: Sistema（C:） Quadro K620 o Quadro P620 (GPU de alto rendimiento no seleccionada.), Quadro RTX5000 (GPU de alto rendimiento seleccionada.)
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Recursos
PhenoVista Biosciences es el proveedor líder de servicios de ensayos fenotípicos personalizados basados en imágenes. Con un enfoque de diseño y gestión de proyectos basado en la colaboración y la ciencia, PhenoVista tiene un historial probado de entrega de datos de alta calidad a partir de ensayos robustos y escalables. La ventaja clave de PhenoVista radica en la capacidad de sus científicos formados en la industria para combinar la comprensión de clase mundial de diversos sistemas biológicos con imágenes cuantitativas de vanguardia para entregar datos de salida claros y procesables.
- Formación de colonias
- Herida por arañazo
- Citotoxicidad
- Crecimiento de las neuritas
- Análisis de cocultivos
- Seguimiento celular
Categorización del estadio celular mediante FucciSe realizaron imágenes secuenciales de células Hela añadidas con Fucci durante 48 horas a intervalos de 1 hora. La separación se realizó basándose en las intensidades medias de 488 nm y 561 nm de cada célula. Se clasificaron en cuatro estadios y se calculó el recuento celular de cada uno de ellos.
El indicador del ciclo celular basado en la ubiquitinación fluorescente (Fucci) es un conjunto de sondas fluorescentes que permite visualizar la progresión del ciclo celular en células vivas.
Hemos estado desarrollando un prototipo de sistema genómico de apoyo al análisis de fármacos utilizando nuestro escáner confocal CSU. Este sistema administra compuestos químicos que sirven como posibles candidatos a fármacos en células vivas, que son los componentes más básicos de todos los organismos vivos, registra los cambios en la cantidad y localización de moléculas diana dentro de las células con el escáner confocal CSU y una cámara CCD de alta sensibilidad, y procesa y cuantifica los datos de imagen de alta resolución capturados.
En este tutorial, aprenderemos a realizar el seguimiento de células con CellPathfinder mediante el análisis de imágenes de prueba.
En este tutorial, se explicará un método para analizar la estructura ramificada, utilizando CellPathfinder, para el análisis de la función de angiogénesis de las células endoteliales vasculares.
En este tutorial, aprenderemos a realizar análisis time-lapse de objetos con poco movimiento utilizando CellPathfinder, a través de imágenes de calcio de cardiomiocitos derivados de células iPS.
En este tutorial, observaremos el cambio en el número y la longitud de las neuritas debido a la estimulación del factor de crecimiento nervioso (NGF) en células PC12.
En este tutorial, se realizará un análisis de imágenes de fibras de tensión colapsadas y se trazarán curvas de dependencia de la concentración para una evaluación cuantitativa.
En este tutorial, identificaremos los ciclos celulares G1-fase, G2/M-fase, etc. utilizando el contenido de ADN intranuclear.
En este tutorial, se analizará el diámetro del esferoide y el recuento de células (núcleos) dentro del esferoide.
En este tutorial, se explicará un método para analizar la estructura ramificada, utilizando CellPathfinder, para el análisis de la función de angiogénesis de las células endoteliales vasculares.
En este tutorial, utilizando imágenes de pez cebra cuyos vasos sanguíneos están etiquetados con EGFP, se explicará el mosaico de las imágenes y el reconocimiento de los vasos sanguíneos dentro de una región arbitraria.
En este tutorial, compararemos la condición positiva y negativa para el recuento y el área total de las gotas de lípidos añadiendo el ácido oleico o Triacsin C.
En este tutorial, se medirá el NFκB intranuclear e intracitoplasmático, se calcularán sus proporciones y se creará una curva dosis-respuesta.
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