アプリケーションノート：完全自動化された画像ベースのシングルセルの単離およびピッキング

腫瘍の不均一性ががんの進展と臨床治療に重要な役割を果たしていることはよく知られており、治療抵抗性と疾患の進行に大きく寄与しています。腫瘍をシングルセルレベルで理解し、腫瘍の不均一性を解明することは、がんの生存率に大きな影響を与える可能性があります。腫瘍治療の個々の効果に影響を与えるのは、腫瘍の不均一性だけでなく、循環腫瘍細胞（CTC）内の変異も含まれます。CTCは、原発巣を離れて血流に入り、転移を促進する腫瘍細胞です。

細胞の不均一性をシングルセルレベルで解析するためには（例：全ゲノム増幅[WGA]、一塩基多型 [SNP] 検出、シーケンシング）、これらのターゲット細胞を不均一なバックグラウンドから高純度で選択・単離する必要があります。
CellCelectorは、純度100%のシングルセルを自動的に同定・単離するための完璧なツールであり、他の方法と比較して多くの利点を備えています。

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