结果分析:药物发现中的细胞特性和质量控制

基于手动分析图像来解答科学问题既费时又低效。尽管有很多工具试图帮助您又快又有效的分析图像,但提取可操作的数据并非易事。图像必须经过处理去除系统和样本引入的伪影,并对图像进行恰当的分割处理以识别出感兴趣的生物学特征。集合中的每个图像需要进行统一转换,才能进行有效的对比。

为了向您提供更多更好的数据,让您能胸有成竹地选择“胜出者”,推进药物开发项目,我们提供的软件可以消除伪影、分割图像并分析相关生物学目标,以确保可靠再现真实的生物信号。

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可靠分析大数据集

原始数据必须经过多个步骤的处理,才能成为可以被有效统计分析的数据集。在96孔板中进行的活细胞试验中,一千张图像是非常合理的数据集尺寸(如需获取多个通道,如红色荧光/绿色荧光/透射光,图像数量可以更多)。在分析大图像集时,必须确保操作集适用于整个集合(如死细胞或活细胞)。传统的图像分析软件无法高效评估各种图像,因此在分析典型的活细胞微孔板试验时非常不实用。我们的软件具有内置解决方案,可将原始图像大规模转化为可操作性的数据,从而满足您的需求。

大图像集分析技术:

IncuCyte活细胞分析系统

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采用软件识别相关的生物学目标

充分处理图像后,下一步是通过合理分割图像识别感兴趣的生物学目标。在最简单的图像掩模方法(即“阈值分割”)中,分析高于特定阈值之上的像素,忽略低于特定阈值的像素。还可以采用布尔逻辑(如:和、或、非)控制的多重掩模对较为复杂的相互作用进行分析,以专注于感兴趣的具体像素。不过,此类分析非常耗时并且具有主观性。专用软件专注于分析与特定科学问题相关的数据,可更快捷、更客观地分析图像。

通过图像解答科学问题的技术:

IncuCyte活细胞分析系统

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