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TissueFAXS Plus組織原位單細(xì)胞空間表型驗(yàn)證定量系統(tǒng)

技術(shù)特點(diǎn):

?  明場、熒光雙獨(dú)立光路,支持40層樣本掃描

?  延伸聚焦/ Z stack功能,可編輯每層圖像或單個(gè)通道

?  2.5X-100X全倍率物鏡掃描

?  兼容2倍-8倍不同(超大)尺寸玻片

?  AI自學(xué)習(xí)可進(jìn)化的對(duì)焦算法管理支持油鏡

?  整合人類蛋白質(zhì)組研究策略數(shù)據(jù)庫

?  智能TMA block掃描識(shí)別功能

?  IF-IHC圖像互相轉(zhuǎn)換功能

 

TissueFAXS系統(tǒng)將流式散點(diǎn)圖分析技術(shù)與圖像原位信息相結(jié)合,既獲得了精確單細(xì)胞級(jí)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(jìn)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(xì)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。

 

TissueFAXS組織原位單細(xì)胞空間表型驗(yàn)證定量系統(tǒng)結(jié)合了流式散點(diǎn)圖分析與圖像原位信息,提供單細(xì)胞級(jí)別定量數(shù)據(jù)及組織結(jié)構(gòu)定量分析,支持明場和熒光雙獨(dú)立光路,具備Z-stack掃描和全倍率物鏡掃描等功能,兼容多種玻片尺寸,具有AI自學(xué)習(xí)對(duì)焦算法和智能TMA block掃描識(shí)別功能。該系統(tǒng)還支持IF-IHC圖像互相轉(zhuǎn)換,自動(dòng)識(shí)別細(xì)胞核/質(zhì)/膜染色通道,并能識(shí)別上皮細(xì)胞/間質(zhì)區(qū)域等結(jié)構(gòu),可用于HE染色樣本的細(xì)胞-組織結(jié)構(gòu)識(shí)別,提高樣本分析效率和精度。同時(shí),它具備正反向回溯功能,確保數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性,支持細(xì)胞群圈選統(tǒng)計(jì)和細(xì)胞表型原位共表達(dá)分析。



特異性組織結(jié)構(gòu)的形態(tài)學(xué)識(shí)別

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特異性組織區(qū)域識(shí)別解決方案,適用于明場/熒光樣本。對(duì)于彩色明場樣本,可自動(dòng)獨(dú)立細(xì)胞核/質(zhì)/膜染色通道:

1. 利用蘇木素/DAPI染色通道,對(duì)細(xì)胞核進(jìn)行精確識(shí)別,繼而定量細(xì)胞核/質(zhì)/膜信號(hào)強(qiáng)度分布及面積形態(tài);

2. 利用特異性染色及組織特征,識(shí)別上皮細(xì)胞/間質(zhì)區(qū)域/空腔等結(jié)構(gòu),對(duì)腫瘤/腺體/膠原增生等組織類型進(jìn)行識(shí)別及定量分析。

該解決方案還可用于HE染色樣本的細(xì)胞-組織結(jié)構(gòu)識(shí)別,使大量樣本快速染色+深度分析的工作模式成為可能。


正反向回溯數(shù)據(jù)驗(yàn)證

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組織、細(xì)胞數(shù)據(jù)分析中運(yùn)用正反向回溯功能,支持從圖像到數(shù)據(jù)的正向分析,也支持從數(shù)據(jù)結(jié)果到圖像的反向回溯驗(yàn)證,將影像與分析結(jié)果緊密結(jié)合,實(shí)現(xiàn)數(shù)字化圖像、散點(diǎn)圖及數(shù)據(jù)間的三方面實(shí)時(shí)聯(lián)動(dòng)。對(duì)數(shù)據(jù)有效性進(jìn)行獨(dú)立重復(fù)的驗(yàn)證,精確衡量組織細(xì)胞信號(hào)拆分辨識(shí)結(jié)果,保證樣本識(shí)別的精度、陽性率劃分的閾值或是追溯陽性信號(hào)在組織中的原位信息的可靠性,更進(jìn)一步幫助研究者快速定位分化干細(xì)胞等稀有細(xì)胞亞群。



細(xì)胞群圈選統(tǒng)計(jì)

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組織流式定量分析技術(shù)賦予每個(gè)細(xì)胞多個(gè)分析參數(shù),配合Gate和Input Gate功能,可供使用者篩選特定的感興趣細(xì)胞亞群。利用 Gate 工具根據(jù)細(xì)胞核大小、染色強(qiáng)度差異能夠準(zhǔn)確篩選出有消息報(bào),并且排除粘連細(xì)胞和細(xì)胞碎片(左側(cè)散點(diǎn)圖)。新建散點(diǎn)圖僅分析有效細(xì)胞(右側(cè)散點(diǎn)圖),利用 Gate 可進(jìn)一步將有效細(xì)胞劃分成不同 marker 表達(dá)強(qiáng)度群體,簡單實(shí)現(xiàn)marker 表達(dá)強(qiáng)度準(zhǔn)確統(tǒng)計(jì)。


細(xì)胞表型原位共表達(dá)分析

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細(xì)胞的共表達(dá)分析,一直是免疫熒光樣本中重要卻十分繁瑣的步驟,尤其是多標(biāo)樣本的準(zhǔn)確分析更是大家經(jīng)常面臨的難題,在這里TG簡化分析步驟,利用流式散點(diǎn)圖中設(shè)GATE門進(jìn)行細(xì)胞篩選的分析思路,對(duì)免疫熒光樣本拆分后的各通道細(xì)胞逐層設(shè)門、實(shí)時(shí)降維分析,最終得到目的細(xì)胞數(shù)量及原位分布等信息,精簡而高效的分析流程,再利用反向回溯功能使共標(biāo)記的目的細(xì)胞群在樣本中一目了然。


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