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    CyteSeer ®自動視頻分析軟件

     更新時間:2020-12-08 點擊量:1346

     

    CyteSeer ®自動視頻分析軟件

    valasciences. CyteSeer®的胞質ROI實例

    CyteSeer通過整理由專有的速度優化算法得出的數據來報告每種藥物的效果,這些算法對每個細胞進行分段和識別,然后提取并參數化視頻中每個細胞的每個瞬態的形狀。

    KIC + CyteSeer生成豐富的,可擴展的數據集,這些數據集充分表征了異質細胞的動力學特性,從而能夠:

    1. 靈敏度和可預測性,
    2. 人混合細胞/類器官疾病模型的分析,以及
    3. 細胞間健康,例如突觸,通訊。

    瞬態參數化:心肌細胞圖

    Cyteseer心肌細胞動作電位圖

    單線提取
    視頻,從單個角度觀察668個hiPSC心肌細胞(用1.0 uM硝苯地平處理)的6,984個單獨動作電位,證明了動力學異質性,這種異質性通常隨著候選藥物治療,毒性和模型(例如遺傳)疾病而增加。(以30 fps顯示。)

    心肌細胞動作電位參數化

    CyteSeer參數化每個瞬態
    CyteSeer生成每個瞬態的詳細定量特征,從而能夠與已知的人類基準(健康或患病)進行統計比較。

    CyteSeer ®視頻分割和小區標識
    自動識別每個視頻捕獲的每個小區,并且提取和措施單細胞跡線和單個瞬變。

    CyteSeer大數據
    CyteSeer可以捕獲,簡化和報告復雜數據:每天從7,000口井中提取77 TB視頻中3千萬個細胞中的40億個參數:

    • 每個單元3-40個瞬態中的每個瞬態都有30個參數(走線上+10)
    • 完整的實時/固定小區HCS

    CyteSeer和Vala的專業知識:
    通過Vala團隊解釋CyteSeer的大量數據輸出,結果是對候選藥物如何影響細胞(功效或副作用)和預測)理解,從而可以有效地對候選候選藥物進行排名并實現:

    • 人類臨床結果的高可預測性(與動物研究相比)
    • 在線索發現中早對藥物進行佳配置(排序)(結合高通量和低成本)

     

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