7
步驟
細胞準備與標記：首先，需要準備適當?shù)募毎Ｐ停⒃谔囟l件下培養(yǎng)。隨后，使用特定的熒光標記物對細胞進行染色或轉(zhuǎn)染，以標記感興趣的細胞結(jié)構(gòu)或分子。
高內(nèi)涵成像：將標記好的細胞置于高內(nèi)涵成像系統(tǒng)中，該系統(tǒng)通常配備有高分辨率的顯微鏡和數(shù)碼相機。系統(tǒng)能夠自動捕捉并分析多孔板(如96孔或384孔板)中每個孔的細胞圖像。
數(shù)據(jù)采集：成像系統(tǒng)會對每個孔中的細胞進行多通道、多靶點的圖像采集。這些圖像數(shù)據(jù)包含了細胞形態(tài)、熒光強度、細胞分布等多方面的信息。
數(shù)據(jù)預(yù)處理：采集到的原始圖像數(shù)據(jù)需要經(jīng)過預(yù)處理，如背景減除、噪聲消除等，以提高圖像質(zhì)量和分析的準確性。
分析方法
圖像分割與識別：利用專業(yè)的圖像處理軟件，對預(yù)處理后的圖像進行分割和識別，將每個細胞或細胞群從背景中分離出來。
特征提取：針對每個識別出的細胞或細胞群，提取其形態(tài)、熒光強度、紋理等特征參數(shù)。這些特征將用于后續(xù)的統(tǒng)計分析。
統(tǒng)計分析與數(shù)據(jù)挖掘：利用統(tǒng)計學方法和機器學習算法，對提取出的特征參數(shù)進行分析。通過比較不同處理組之間的差異，篩選出具有顯著效應(yīng)的候選藥物或處理條件。
結(jié)果可視化與報告：將分析結(jié)果以圖表、熱圖等形式進行可視化展示，便于研究人員直觀理解實驗數(shù)據(jù)。同時，生成詳細的實驗報告，以供后續(xù)研究參考。
高內(nèi)涵細胞成像與篩選服務(wù)通過高分辨率成像和自動化分析技術(shù)，為藥物研發(fā)、細胞生物學研究等領(lǐng)域提供了強有力的工具。它不僅能夠大幅提高篩選效率，還能揭示細胞對藥物或其他處理條件的綜合響應(yīng)，從而加速科研進程并推動醫(yī)學創(chuàng)新。
