웨비나: AI 기반, 라벨 없는 세포 생존율 정량화

AI 기반, 라벨 없는 생세포 이미징의 세포 생존율 정량화

약물 발견은 분석의 중개 관련성을 개선하기 위해 더욱 관련성 있고 귀중한 세포 유형을 사용하는 방향으로 진행되고 있습니다. 이러한 세포 유형은 형광 시약 및 리포터 염료의 존재를 포함하여 외부 교란에 대해 더 높은 민감도를 가지는 경우가 많습니다.

따라서 형광 판독에 의존하지 않고 복잡한 세포 이미지를 분석하는 능력을 개선할 필요가 절실합니다. 이미지 분석을 위한 인공지능(AI)의 사용은 최근 몇 년 동안 크게 확대되었으며, 여기서 우리는 이 기술을 생세포 이미징 및 분석에 적용하는 새로운 소프트웨어 모듈을 소개합니다.

우리와 함께 하세요:

AI 기반 이미지 분석의 이점 알아보기
라벨 없는 세포독성 검사 탐색
세포 하위 집단에 대한 통찰력 얻기

이 웨비나는 다음에게 도움이 될 것입니다:

표현형 화합물 스크리닝을 수행하는 모든 사람
생세포 분석에 대한 추가 통찰력이 필요한 모든 사람

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연사 정보

길리언 러브엘 박사, 수석 과학자, 바이오애널리틱스, 싸토리우스

길리언은 싸토리우스의 수석 과학자입니다. 바이오애널리틱스 그룹 내에서 그녀는 다양한 연구 분야에서 생세포 이미징 분석법과 분석 방법을 개발하고, 이를 고객 대면 애플리케이션으로 구축해왔습니다.

길리언은 제국 칼리지 런던에서 화학생물학 박사 학위를 취득했으며, 다학제적 기법을 사용하여 생물학적 타겟을 위한 프로브를 합성하고 생화학 및 세포 기반 분석법으로 그 효과를 평가했습니다. 박사 후 연구 기간을 거친 후, 2015년에 싸토리우스에 입사하여 인쿠사이트 플랫폼에서 일하고 있습니다.

다니엘 아카시 포르토 박사
이미지 처리 엔지니어, 고급 알고리즘 부서 싸토리우스

다니엘은 싸토리우스의 이미지 처리 엔지니어입니다. 2019년 입사 이후, 고급 알고리즘 그룹에서 근무하며 인큐사이트 플랫폼의 분석 모듈 개발에 집중하고 있습니다.

다니엘은 조지아 공과대학에서 생명공학 박사 학위를 받았습니다. 그의 연구는 현미경 기기 및 데이터 분석에 컴퓨터 비전을 적용하는 것을 포함했으며, 신경 활동과 행동 연구의 실험 능력을 개선하는 것을 목표로 했습니다.

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