ImageXpress Imaging 시스템과 IN Carta 소프트웨어를 이용하여 신속하면서도 신뢰할 수 있는 과정을 통해서, 분석결과로부터 Insight 까지 도달하게 합니다.
IN Carta® 이미지 분석 소프트웨어는 이미지를 쉽게 해석할 수 있는 결과로 변환하는 고급 인공지능(AI)을 활용하여 복잡한 이미지 분석 문제를 해결합니다. 사용자 친화적인 실험과정으로 2D, 3D, 4D 실험에서 더 빠르게 답을 얻을 수 있습니다. 우리의 Custom Module Editor 응용 프로그램의 통합으로 고도의 맞춤형 이미지 분석 프로토콜을 정의하여 (복잡한 Assay에서 조차도) 견고한 결과를 획득하고 분석 결과를 빠르게 시각화, 검토, 상호 작용할 수 있습니다. IN Carta 소프트웨어로 연구에 집중하실 수 있도록 짐을 덜어 드립니다.
강력함
지침에 따른 실험과정과 규모 조절이 가능한 배치 처리는 생산성을 증가시키고 응답에 걸리는 시간을 감소시킵니다. 실험을 신속하게 세팅할 수 있고 다중 Well을 병렬 분석할 수 있습니다.
통찰력
머신러닝을 사용하면 더 많은 정보를 활용할 수 있도록 하며 High-Content Screening 데이터 분석의 정확도를 증가시키므로 새로운 발견에 확신을 가질 수 있습니다.
직관성
현대적인 사용자 경험과 최첨단 기술로 소프트웨어 학습 곡선을 최소화하고 생산성에 있어 장애물을 제거합니다.
IN Carta 이미지 분석
소프트웨어
기능
딥러닝
SINAP 모듈을 활용하여 이미지 분석 실험과정의 Specificity를 개선하세요. SINAP는 딥러닝 기반 이미지 분석에 의존하여 거의 모든 생물학적 구조에 대한 강력한 분할을 제공합니다.
작업 목록에서 시작
모 디렉토리를 탐색하고 작업 목록을 관심 이미지 데이터 세트로 채우거나 이를 찾기 위해 간단히 검색을 사용해 보세요.
AI 기반 데이터 분석
데이터 과학자가 아니더라도 기계 학습의 힘을 활용합니다. 사용자 친화적인 실험과정에서 표현형 변화를 식별하고 정량분석합니다. 데이터를 탐색하고 복잡한 데이터 세트에서 통찰을 얻습니다. 몇 번의 마우스 클릭만으로 새롭고 예상치 못한 표현형을 찾습니다.
맞춤화
실험에서 이미지를 검색 및 검토하고, 다양한 복잡성을 가진 이미지 분석 프로토콜을 만들고, 온디맨드 데이터 분류를 추가합니다. 이미지, 데이터 표, 차트 간의 360 ̊ 데이터 연결을 사용하여 분석 결과를 시각화합니다.
3D 분석
Custom Module Editor의 3D 응용 분야는 복잡한 생물학적 구조를 분할할 때 전례 없는 유연성을 제공합니다. 이미지 데이터 세트는 3D 또는 4D(Timelapse 3D)로 수집할 수 있으며 실험과정 가이드 내에서 맞춤형 이미지 분석 루틴을 개발할 수 있습니다.
배치 분석과 Monitoring
배치 분석 모드에서 다중 실험을 하나 이상의 분석 프로토콜로 분석합니다. 모든 제출된 작업 상태를 Monitoring하고 진행 상황을 실시간으로 감독합니다.
Flexi-Protocol
Flexi-Protocol 응용 분야를 사용하면 필요한 만큼 많은 분석 단계를 추가하여 다양한 복잡성의 맞춤형 분석 프로토콜을 생성할 수 있습니다. 각 분석 단계에는 특정 Assay에 더 잘 적응하기 위한 이미지 전처리 및 객체 마스크 후처리 작업이 포함될 수 있습니다. 새롭게 설계된 분석 및 이미지 뷰어 창은 초점이 필요한 위치에 따라 확장하거나 축소할 수 있습니다.
- 단순하거나 복잡함 – 관심 Assay에 필요한 분석 프로토콜을 생성하세요. 원하는 수의 채널에서 측정값을 분할하고 추출합니다.
- 맞춤화 – 대상 연결을 통해 프로토콜의 대상 계층을 정의합니다. 사용자 정의 측정 옵션을 사용하여 생물학적 표적에 대한 추가 측정을 계산합니다.
- 강력함 – 모든 분석 단계에서 딥 러닝 세분화 옵션을 활용합니다. 논리 연산을 사용하여 대상 마스크를 결합할 수 있습니다.
- 사용 편의성 – 동적 창을 갖춘 직관적인 사용자 인터페이스로 집중적인 프로토콜 개발이 가능합니다.
- 클릭 한 번으로 도움 – 검색 가능한 대화형 사용자 가이드를 통해 상황별 도움말에 쉽게 액세스할 수 있습니다.
IN Carta SINAP
SINAP은 딥러닝 알고리즘을 사용하여 분석 파이프라인의 첫 단계인 Segmentation 단계에서 High-Content Screening Assay의 정확도와 신뢰도를 개선하는 모듈입니다. 기존의 이미지 분석 방법보다 더 나은 대상 측정 기능을 제공합니다. 딥러닝 모델은 사용자 친화적인 도구 내에서 쉽게 맞춤화할 수 있으므로 새로운 생물학적 대상을 효율적으로 분할할 수 있습니다. 분할된 대상에서 추출된 정량적 정보는 더 정확하므로 오류가 분석 파이프라인으로 전파되지 않습니다.
SINAP, Segmentation Is Not A Problem!
- 정확성 - 딥러닝으로 융합성 세포, 낮은 신호 대 잡음 샘플, Transmitted Light 이미지를 포함하여 분할이 어려운 샘플에서 정확도를 유지할 수 있습니다.
- 신뢰성 - SINAP 모델은 높은 표현형 가변성을 설명할 수 있습니다.
- 유연성 – 단일 실험과정은 다양한 응용 분야와 Imaging 양식을 처리할 수 있습니다.
- 접근성 – 새 모델을 만들고 여러 Parameter를 최적화하도록 딥러닝 전문가에게 요청하는 대신 훈련된 모델은 이미지에 관한 과학자의 드로잉을 분할하는 법을 학습합니다.
맞춤형 SINAP 딥러닝 모델은 Transmitted Light 이미지에서 제브라피시 배아의 특정 영역(전신, 머리, 눈, 뇌)을 분할합니다. Guo Lab, UCSF 제공
IN Carta Phenoglyphs
IN Carta® Phenoglyphs™ 소프트웨어 모듈은 비지도 및 지도 머신러닝의 고유한 조합을 사용하여 표현형 변화를 정량분석합니다. 동시에 분석할 수 있는 수백 개의 세포 기능을 사용하여 포괄적인 Phenotypic Profile 을 생성하고 전체 Screening 실험과정에 적용할 수 있습니다. Classification 에 대한 이러한 다변량 접근법은 대상 Population에 더 정확한 특징을 제공하여 사용자가 약물 처리 또는 유전자 조작을 통해 유도된 미약한 표현형의 변화도 다룰 수 있도록 합니다. 오가노이드, 세포, 스페로이드 등을 포함한 많은 생물학적 표적을 대상으로 활용할 수 있습니다.
HCT116 세포에서 형성된 스페로이드 분류 SINAP를 사용하여 Brightfield 이미지를 기반으로 스페로이드를 분할했습니다. 핵, Live Cell, 미토콘드리아를 각각 시각화하기 위해 Hoechst 33342, Calcein AM, MitoTracker Red를 사용하여 샘플을 추가로 대조염색했습니다.
- 포괄성 – 데이터의 패턴을 찾고 어떤 표현형이 존재하는지에 대한 사전 지식 없이 하위 모집단을 강조하기 위한 비지도 클러스터링으로 시작하는 데이터 주도 접근법.
- 견고성 – 전문 머신러닝 알고리즘은 기술적 특징을 가진 최적화 세트를 식별하여 결과 분류 모델에 관한 과적합을 방지합니다.
- 최적화된 실험과정 – 단순히 알고리즘이 올바른 행동을 학습할 때까지 예측을 확인하거나 교정하여 분류할 수 있습니다.
IN Carta Custom Module Editor 2D 및 3D
- 간단한 단계별 맞춤형 분석 생성
- 대상 분할 및 분류 맞춤화
- 정의된 생물학적 구획 내에 위치한 대상 찾기
- 관심 Assay에 필요한 측정값만 보고
- Live Imaging 데이터 분석
- True 3D 분할(3D 응용 분야 전용)
- 3D Assay용 부피를 2D 분할로 견고하게 재구성(3D 응용 분야 전용)
사용자 정의 모듈 편집기 3D에서 분할되고 3D 뷰어에서 시각화된 스페로이드를 형성하는 HCT116 세포의 분할 예시
ImageXpress® Confocal HT.ai High-Content Imaging 시스템
강력한 다중레이저 광원, 심부 조직 투과 공초점 디스크 모듈, Water Immersion Objective, 현대적 머신러닝 분석 소프트웨어
- 고도로 복잡한 세포 기반 3D Assay에 이상적입니다.
- 7개의 채널 고강도 레이저가 더 높은 신호 대 배경 비율로 더 밝은 이미지를 생성합니다.
- 심부조직 투과를 위한 스피닝 공초점 디스크 기술은 해상도를 개선하여 더 선명한 이미지를 보여줍니다.
- Water Immersion Objective는 더 적은 노출 시간 동안 4배의 신호를 제공하여 높은 민감도와 이미지 선명도를 보여줍니다.
StratoMineR 고급 클라우드 기반 분석
복잡한 데이터 세트에서 명확하고 심층적인 데이터를 생성합니다.
강력하고 직관적인 실험과정을 통해 사용자는 High-Content Imaging 데이터를 고급 데이터 마이닝 방법을 사용하여 풍부한 대화형 시각화를 생성하는 데 사용되는 StratoMineR로 직접 이식할 수 있습니다. IN Carta 이미지 분석 소프트웨어가 사용되면, 고급 AI 기술을 활용하여 복잡한 생물학적 이미지와 데이터 세트에서 견고하고 정량적인 결과를 제공합니다. 모든 High-Content 데이터를 사용하여 표현형을 발견, 특성분석, 분석하세요.
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