세포 배양 - 분석
수동 이미지 분석을 기반으로 과학적 질문에 답하는 것은 복잡하고 비효율적일 수 있습니다. 과학적 질문에 답할 수 있는 방식으로 이미지를 효율적으로 분석할 수 있는 다양한 도구가 존재합니다. 그러나 최소한 원시 데이터는 여러 단계를 거쳐 처리되어야 하며, 체계적이거나 샘플로 인한 인공물을 제거하여 데이터 세트에 균일하게 통계를 적용할 수 있는 지점에 도달해야 합니다.
우리는 인공물을 제거하고, 이미지를 분할하며, 생물학적 신호를 충실하게 재현하기 위해 관련 생물학을 체계적이고 정밀하게 분석하는 기술을 제공합니다.
이미지는 먼저 광자를 전기 신호로 변환하는 검출기에 의해 캡처됩니다. 이러한 아날로그 전기 신호는 배열로 표현되는 디지털 판독값으로 변환됩니다. 그러나 이러한 전기 신호는 관심 대상 샘플에서 생성된 광자뿐만 아니라 자가형광 또는 체계적인 광학 수차와 같은 혼란스러운 소스에서도 발생합니다. 각 혼란 소스는 샘플에서 생성된 진정한 신호를 드러내기 위해 보정이 필요합니다.
보정 조작은 진정한 생물학적 신호의 정확한 표현을 보장하기 위해 원시 이미지에 정확한 시리즈로 수행되어야 합니다. 데이터가 생성되는 동안 이러한 보정을 수행하는 통합 소프트웨어 솔루션은 (1) 객관성의 척도를 제공하고 (2) 이미지 분석 프로세스를 가속화하는 데 도움을 줍니다.
이미지가 충분히 처리된 후, 다음 단계는 적절한 이미지 마스킹을 통해 관심 있는 생물학적 활동을 식별하는 것입니다. 가장 간단한 이미지 마스킹 방법인 '임계값 설정'에서는 특정 임계값 위의 픽셀은 분석되고, 아래의 픽셀은 무시됩니다. 더 복잡한 상호작용은 정확한 관심 픽셀을 찾기 위해 부울 논리(예: AND, OR, NOT)로 제어되는 다중 마스크를 사용하여 분석될 수 있습니다. 그러나 이러한 분석은 시간이 많이 소요되고 주관적일 수 있습니다. 특정 과학적 질문과 관련된 데이터 평가에 필요한 도구만을 제공하는 전용 소프트웨어는 이미지 분석을 더욱 객관적이고 빠르게 만들 수 있습니다.
원시 데이터는 통계를 의미 있게 적용할 수 있는 지점에 도달하기 위해 여러 단계를 거쳐 처리되어야 합니다. 96-웰 플레이트에서 수행되는 생세포 실험에서 천 장의 이미지는 완전히 합리적인 데이터 세트 크기입니다(여러 채널, 예: 적색 형광/녹색 형광/투과광을 캡처하는 경우 더 클 수 있음). 대규모 이미지 세트를 분석할 때는 작업 세트가 (죽은 세포나 살아있는 세포에 대해) 세트 전체에 적합한지 확인해야 합니다. 기존의 이미지 분석 소프트웨어는 효율적인 방식으로 다양한 이미지를 평가할 수 있는 능력을 제공하지 않아 일반적인 생세포 마이크로플레이트 분석이 다루기 어려울 수 있습니다. 당사의 소프트웨어는 원시 이미지를 대규모로 실행 가능한 데이터로 변환하는 데 필요한 모든 단계를 수행할 때 귀하의 요구를 해결할 수 있는 내장 솔루션을 제공합니다.
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