Análisis: caracterización celular y control de calidad en el descubrimiento de fármacos
Responder preguntas científicas basadas en el análisis manual de imágenes puede llevar mucho tiempo y ser ineficaz. Numerosas herramientas están diseñadas para ayudarlo a analizar imágenes de manera rápida y eficiente, pero la extracción de datos procesables no es trivial. Las imágenes deben procesarse para eliminar artefactos sistemáticos o inducidos por muestras, y la biología de interés debe identificarse mediante la segmentación de imágenes adecuada. Estas transformaciones deben aplicarse de manera uniforme a todas las imágenes del conjunto para poder realizar comparaciones significativas.
Para proporcionarle más y mejores datos y permitirle tener confianza al elegir "ganadores" para avanzar en sus programas de descubrimiento de fármacos, ofrecemos software que elimina artefactos, segmenta imágenes y analiza la biología relevante para garantizar una recapitulación confiable de la verdadera biología. señal.
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Analizar de forma fiable grandes conjuntos de datos
Los datos brutos deben procesarse mediante varios pasos para llegar a un punto en el que las estadísticas se puedan aplicar de manera significativa al conjunto. En un experimento de células vivas realizado en una placa de 96 pocillos, mil imágenes es un tamaño de conjunto de datos perfectamente razonable (y puede ser más grande si está capturando múltiples canales, por ejemplo, fluorescencia roja / fluorescencia verde / luz transmitida). Al analizar un conjunto de imágenes grande, uno debe estar seguro de que el conjunto de operaciones es adecuado en todo el conjunto (por ejemplo, en células vivas o muertas). El software de análisis de imágenes tradicional no ofrece la capacidad de evaluar una variedad de imágenes de manera eficiente y, por lo tanto, el análisis de ensayos típicos de microplacas de células vivas puede resultar complicado. Nuestro software ha incorporado en soluciones para hacer frente a sus necesidades al realizar todos los pasos necesarios para convertir las imágenes en bruto de datos procesables a escala.
Identificación de biología relevante con su software
Una vez que una imagen se ha procesado lo suficiente, el siguiente paso es identificar su biología de interés, que se realiza mediante la segmentación de imágenes adecuada. En el método más simple de enmascaramiento de imágenes, llamado "umbralización", los píxeles se analizan si están por encima o se ignoran si están por debajo de un umbral específico. Las interacciones más complejas también se pueden analizar usando múltiples máscaras controladas por lógica booleana (por ejemplo, Y, O, NO) para enfocarse en los píxeles exactos de interés. Una vez más, sin embargo, estos análisis pueden llevar mucho tiempo y ser subjetivos. El software especialmente diseñado que se centra en el análisis de datos relevantes para una cuestión científica específica puede hacer que el análisis de imágenes sea más rápido y más objetivo.
Nota de Aplicación
Ensayo de control de calidad del cultivo celular
Lea nuestra nota de aplicación: Ensayo de control de calidad de cultivo celular para aprender cómo puede utilizar Incucyte para documentar y monitorear el cultivo celular de rutina y mejorar la calidad y consistencia de su ensayo basado en células.
