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TissueGnostics全景組織細胞定量分析系統(tǒng)
該設(shè)備基于組織原位類流式分析技術(shù)，對于單細胞定量分析實驗，通常選擇流式細胞技術(shù)作為實驗方法。
產(chǎn)品簡介
詳細介紹
TissueGnostics全景組織細胞定量分析系統(tǒng)該設(shè)備基于組織原位類流式分析技術(shù)，對于單細胞定量分析實驗，通常選擇流式細胞技術(shù)作為實驗方法。雖然能做準(zhǔn)確的單細胞定量，對于組織切片的量化分析，又只能依賴染色的圖像定量，但缺失了組織原位的位置信息；而傳統(tǒng)基于切片染色的圖像定量方式，其識別的準(zhǔn)確度和分析的精度，無法滿足日益深入的科研需求。
而TissueFAXS 系統(tǒng)將流式散點圖分析技術(shù)與圖像原位信息相結(jié)合，既獲得了精準(zhǔn)單細胞級別的定量數(shù)據(jù)，更深度結(jié)合組織原位的位置信息，可進行組織結(jié)構(gòu)定量、組織區(qū)域篩分定量、目標(biāo)蛋白或靶細胞在組織中的分布情況等定量分析，不僅提供了更全面的分析數(shù)據(jù)，也為未來的研究提出了新的解決思路和研究方向。
TissueGnostics全景組織細胞定量分析系統(tǒng)技術(shù)特點：
明場、熒光雙獨立光路，支持免疫熒光&明場40層樣本掃描
延伸聚焦/ Z stack功能，可編輯每層掃描圖像或每個通道掃描圖像
2.5X-100X全倍率物鏡掃描
兼容2倍-8倍不同（超大）尺寸玻片
智能TMA block掃描識別功能
IF-IHC圖像互相轉(zhuǎn)換功能
實時計算HDR模式（高動態(tài)范圍成像）實現(xiàn)更大曝光動態(tài)范圍
AI自學(xué)習(xí)可進化的對焦算法管理
熒光背景噪音自動矯正
整合人類蛋白質(zhì)組研究策略數(shù)據(jù)庫
樣本數(shù)字化管理系統(tǒng)
超大尺寸病理切片的全景獲取技術(shù)
基于超大尺寸病理切片的全景獲取技術(shù)，TissueFAXS系統(tǒng)可以支撐大數(shù)據(jù)高通量影像學(xué)數(shù)據(jù)分析，為珍貴大樣本數(shù)字化拷貝建庫以及多學(xué)科交叉研究獲取更高豐度的數(shù)據(jù)提供研究條件。
通過這種全景成像分析獲得的數(shù)據(jù)，避免了因傳統(tǒng)小視野區(qū)域分析造成的不確定性，保證了在同一分析參數(shù)下，不同研究者對相同樣本獲得的分析數(shù)據(jù)的一致性。（自動化組織全景掃描及分析；多聚焦保證采集圖像清晰、完整；動態(tài)聚焦/ 景深擴展/ Z-stack成像/2.5x-100x全景成像）
全倍率物鏡掃描（2.5X-100X）
Dot點狀marker分析---RNA原位雜交
RNA原位雜交可提供RNA在組織細胞的空間表達信息。Dot點狀marker分析功能可自動計算細胞核/細胞質(zhì)內(nèi)RNA Scope數(shù)目。除此之外，該功能也適用于FISH等點狀marker分析。
左圖：識別TxR通道中的點狀熒光信號，即為RNA信號（黃色標(biāo)記）。
右圖：細胞核5μm范圍內(nèi)TxR通道點狀信號進行記數(shù)，識別RNA陽性細胞（紫色標(biāo)記）；橫坐標(biāo)為細胞內(nèi)RNA信號點數(shù)量，縱坐標(biāo)為細胞內(nèi)RNA信號點總面積 門內(nèi)為RNA陽性細胞。
TMA高倍全景自動位置校準(zhǔn)
TMA容納的信息量大，可以在短時間內(nèi)高通量、快速、平行檢測大批量組織樣本中的多個實驗指標(biāo)，大大提高了實驗效率。
TG 提供 TMA 掃描、分析模塊，可用于處理免疫組化或免疫熒光標(biāo)記的組織芯片樣本。能夠進行 TMA 點自動識別和編號，并且智能 化判斷脫落點，排除在掃描之外，節(jié)省掃描時間。除此之外提供靈活的手動修正工具，允許使用者自由調(diào)整每個 TMA 點大小、格式。最終實現(xiàn)樣本從掃描到分析結(jié)果輸出的批量處理。
AI自學(xué)習(xí)可進化的對焦算法：
顯微成像技術(shù)中，通過判斷樣本邊緣輪廓是否銳利進行自動對焦是獲得清晰圖像的基礎(chǔ)。常規(guī)掃描設(shè)備采用的對焦算法僅能夠滿足部分明場、熒光圖像的需求。復(fù)雜樣本或非常規(guī)樣本中，比如邊緣輪廓不清晰的腫瘤細胞、20um以上的厚組織、信號較弱的熒光染色樣本等，自動對焦算法無法獲得清晰的圖像。
針對復(fù)雜非常規(guī)樣本，TissueFAXS系統(tǒng)內(nèi)置了20多種對焦評估算法，通過AI進行管理。針對性的自動啟用相應(yīng)對焦模式，并隨著樣本采集過程的不斷深入，增加對焦模板庫，實現(xiàn)內(nèi)置數(shù)據(jù)的進化更新。AI自學(xué)習(xí)可進化的對焦算法，自動調(diào)整對焦算法的組合，獲得zui適he當(dāng)前樣本的高效自動全景成像的掃描策略。
局部及全局Z-stack掃描
TissueFAXS掃描軟件均搭載Z-stack功能，實現(xiàn)了Z軸方向逐層樣本掃描成像，獲得多層立體信息，以及通過反卷積算法獲得更清晰的單層圖像，解決厚組織中背景模糊、樣本表明不平整帶來的問題。與傳統(tǒng)Z軸掃描不同，TissueFAXS系統(tǒng)是自動對焦或手動選擇zui適he焦面，然后在焦平面上、下設(shè)置掃描層數(shù)與間距。進而獲取厚組織及不平整組織精確的層掃區(qū)間，進行全局Z軸掃描，或區(qū)域?qū)訏邎D像。
不僅如此，結(jié)合TissueFAXS系統(tǒng)單視野/區(qū)域圖像重獲取及自動回拼功能，可以實現(xiàn)單層和Z-Stack延伸聚焦雙模式組合式掃描成像：在平整區(qū)域進行單層聚焦成像，不平整區(qū)域進行Z-stack延伸聚焦成像。比如心血管研究中血管區(qū)域多層掃描獲得清晰圖像，其他區(qū)域單層掃描提高掃描效率。（樣本厚度150um，40層）
技術(shù)參數(shù)配置：
