디지털 공초점 옵션 - 2D 실시간 디콘볼루션

이미지 디콘볼루션 알고리즘으로 광시야 현미경의 아웃포커스 형광 블러링을 반전

광시야 현미경은 세포 신호전달과 관련된 세포 및 분자 프로세스를 조사하는 데 활용되어 온 강력한 도구입니다. 아웃포커스 광선의 형광 블러링은 모든 광시야 현미경의 내재적 결과이지만, 이미지 디콘볼루션 알고리즘으로 이 아웃포커스 광선 아티팩트를 반전시킬 수 있습니다.

디지털 공초점 옵션은 2D 실시간 디콘볼루션 기술로, 포인트 스프레드 기능의 역을 통한 이미지의 수학적 디블러링으로 세포 이미지의 해상도와 대조를 복원하는 것을 돕습니다. 그 결과, 정량적 정보를 유지하는 동시에 이미지와 정교한 세부 부분들이 더 선명해집니다.

Assay 품질 유지와 함께 유의한 처리량 증가

디지털 공초점 옵션*은 획득 중 이미지의 대비를 강화시켜 assay 품질을 유지하는 동시에 노출 시간을 2배 이상 줄이고 처리량을 증가시킵니다. 또한, 낮은 Z인자를 이용한 assay는 25% 이상 개선될 수 있습니다. 이 지능형 분석을 통해 처리량을 높여 시간당 1000만 개 이상의 세포를 획득 및 분석할 수 있습니다.

이 새로운 모듈은 이미지의 후처리 없이도 실시간 디콘볼루션을 제공하여, 그 속도와 편리성 측면에서 과학자들에게 실제적인 이점을 제공합니다. High-content screenig으로 작업하는 연구자들의 경우, 상당한 자료를 희소한 신약 또는 유전자 치료 후보물질을 위한 수백만 개의 샘플 스크리닝에만 사용합니다.

디지털 공초점 옵션은 ImageXpress Pico 및 ImageXpress Micro 시스템 솔루션용으로 설계됩니다.

획득 및 분석

ImageXpress Pico 시스템과 CellReporterXpress 이미지 획득 및 분석 소프트웨어용으로 설계

Digital Confocal 2D on-the-fly deconvolution으로 해상도와 assay 품질을 대폭 증가시킬 수 있습니다. 디지털 공초점 옵션*은 관찰의 통계적 유의성을 유지하면서 노출 시간을 줄일 수 있도록 합니다. 디지털 공초점은 ImageXpress Pico 시스템의 형광 이미지 획득 워크플로에 간단히 통합되어, 더 정확한 분절화와 분석을 위해 보다 높은 신호 잡음비 데이터로 이미지를 저장할 수 있게 합니다.

*ImageXpress Pico 디지털 공초점 옵션은 AutoQuant 2D 실시간 디콘볼루션을 사용합니다.

디지털 공초점 미포함

디지털 공초점 미포함

디지털 공초점 포함

디지털 공초점 포함

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ImageXpress Micro 시스템과 MetaXpress High Content 이미지 획득 및 분석 소프트웨어용으로 설계

새로운 이미지 deconvolution 모듈은 High-content screening으로 작업하며 상당한 자료를 희소한 신약 또는 유전자 치료 후보물질을 위한 수백만 개의 샘플 스크리닝에만 사용하는 과학자들에게 실제적인 이점을 제공합니다. ImageXpress Micro 시스템과 MetaXpress 소프트웨어의 디지털 공초점 옵션의 통합은 편리한 사용, 빠른 속도, 이미지 품질 측면에서 비교할 수 없는 성능을 제공합니다.

디지털 공초점 옵션을 통한 로버스트 이미지 분석

디지털 공초점 옵션을 통한 로버스트 이미지 분석

획득 도중 디지털 공초점 옵션을 이용한 이미지(하단)는 해당 옵션을 사용하지 않은 이미지(상단)보다 세포 구조를 보다 명확하게 보여주며, 더 로버스트한 이미지 분석이 가능합니다.

디지털 공초점 옵션으로 더 선명한 형광 물체의 강도 피크

디지털 공초점 옵션으로 더 선명한 형광 물체의 강도 피크

파라스페클을 포함한 HEK 293 세포의 이미지는 디지털 공초점 옵션 미포함(상단) 및 디지털 공초점 옵션 포함(K 값 0.063)(하단) ImageXpress Micro XL 시스템을 이용하여 획득하였습니다. 대표적인 이미지를 통한 라인 스캔의 히스토그램에서 디지털 공초점 옵션이 형광 물체의 강도 피크를 어떻게 선명하게 만드는지 보여줍니다. MetaXpress 소프트웨어용 입자성 응용 분야 모듈을 이용하여 디지털 공초점 이미지를 분석할 때, 더 정확한 파라스페클의 계수를 얻었습니다.

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