Die intuitive, benutzerfreundliche Oberfläche führt den Nutzer durch den Prozess, einschließlich der einfachen graphischen Darstellung von Bilddaten. Durch die Machine-Learning-Funktion von Yokogawa wird die Target-Erkennungsfähigkeit erheblich gesteigert. Es analysiert und digitalisiert komplexe, hochgradig schwierige High-Content-Imaging-Versuchsdaten, wie z. B. von 3D-Kultur-Systemen und Live Cell Imaging, unter Verwendung mehrerer Evaluationssysteme. Die CellPathfinder-Software ist ein leistungsstarkes Werkzeug für die HCA.
CellPathfinder (R3.04.02) Software-Update und Freigabe der Deep-Learning-OptionÜber Deep Learning
Es besteht die Möglichkeit, eine Testversion der Software herunterzuladen. Software-Download
CallPathfinder löst Schwierigkeiten
Für Screening
CellPathfinder hilft bei Screening-Engpässen.
- Eine spezialisierte Oberfläche für die Inspektion mehrerer Stichproben gestaltet den Bildvergleich einfach und verbessert so die Effizienz.
- Eine erweiterte Analyse unter Verwendung von KI wird durch die einfache Bedienung ermöglicht, selbst für Anfänger.
- Verschiedene Grafikerstellungsfunktionen und einfache Bild- und Videoerzeugung machen das Reporting wesentlich einfacher.
Für die Krebsforschung und Screenings in der Regenerationsmedizin
CellPathfinder bietet führende HCA durch urheberrechtlich geschützte Analyse-Technologie.
- Die ungefärbte Analyse von Proben, die Sie nicht färben möchten, ist mit Yokogawas firmeneigener Bildgenerierungstechnologie „CE Bright Field“ möglich.
- Die neu entwickelte, benutzerfreundliche Machine-Learning-Funktion (Standardfunktion) macht die bisher schwierige Phänomendetektion einfach.
- Erkennung seltener Ereignisse (CTC etc.) mit hoher Geschwindigkeit und hoher Genauigkeit
Anwendungen
Details
Einfacher Arbeitsablauf von Bildern zur Analyse und Grafiken
1. Stellen Sie Bilddaten dar.
Einfacher Vergleich von Bildern zwischen einzelnen Wells
2. Analyseprotokoll laden und ausführen
Leicht verständliche graphische Symbole
Wählen Sie eine vordefinierte Schablone für Ihre Analyse.
3. Einschränkung
Spezifische Populationen können durch die Gating-Funktion der Merkmale erkannter Objekte extrahiert werden.
Die extrahierten Populationen können weiter analysiert werden.
4. Erstellen Sie die Grafiken.
・Verschiedene graphische Optionen zur Visualisierung der Ergebnisse
・Die Verknüpfung zwischen den Graphen und den Bildern ermöglicht eine schnelle Sichtprüfung von Bildern durch Anklicken von Datenpunkten.
5. Um weitere Einzelheiten zu untersuchen…, listen Sie die Profile interessanter Zellen auf.
・Bilder und numerische Daten können durch das Anklicken von Zellen erfasst werden.
Yokogawa-Technologie
Maschinelles Lernen
Die Machine-Learning-Funktion ermöglicht die wertfreie Digitalisierung in Experimenten, die anhand des Erscheinungsbildes ausgewertet werden.
Die automatische Formerkennung kann durch das einfache Anklicken der Form, welche die Software lernen soll, durchgeführt werden.
CE Bright Field (Contrast-Enhanced Bright Field)
Mittels Verwendung von Yokogawas firmeneigener Bilderstellungstechnologie „CE Bright Field“ können aus Hellfeldbildern zwei Arten von Bildern ausgegeben werden. Bei der ersten Art handelt es sich um Phasendifferenz-Bilder, die von einem regulären DPC (Digitaler Phasenkontrast)-Bild erzeugt werden und in der Zytoplasma-Erkennung eingesetzt werden. Bei der zweiten Art handelt es sich um Bilder mit einem Fluoreszenzbild-Charakter, die bei der Nukleus-Erkennung vorteilhaft sind.
Ergiebige Analysefunktionen
3D-Analyse
・Analyse von Z-Stapel-Bildern in 3D. ・Das Volumen und die Lage im 3D-Raum können quantifiziert werden.
Ungefärbte Analyse
Die Erkennung von Zellen ohne Labels ist nun dank der CE-Bright-Field-Technologie möglich.
Zeit, Kosten und die Beeinflussung von Zellen infolge von Fluoreszenzmarkierung sind bei dieser Art von Phänotyp-Analyse minimal bzw. ausgeschlossen.
Image-Stitching*1
Kachelbilder (Tiled images) werden durch Image-Stitching erzeugt und analysiert, wodurch genauere Quantifizierungen ermöglicht werden.
Ideal für bereichsübergreifende Analysen, wie z. B. die Analyse von Sphäroiden, Gewebeproben und Neuriten.
Manuelle Definition der Region*1
Die manuelle Definition von Regionen bei komplexeren Analysen bringt einen enormen Mehrwert bei Anwendungen, bei denen die automatisierte Bildverarbeitung mangelhaft bzw. gar nicht funktioniert.
Die Morphologie in den definierten Regionen kann visualisiert werden, wodurch die Analyse noch einfacher werden kann.
Von Dr. Yasuhito Shimada, Mie University Graduate School of Medicine, bereitgestellte Daten
*1: Bald verfügbar
Cell Recognition (Deep Area Finder)
Hochgenaue Erkennung von Zielbereichen, wie Zellen und intrazellulären Organellen
Dies ist effektiv, wenn die Genauigkeit existierender Erkennungsmethoden nicht hoch genug und keine Expertise in Bildanalyse vorhanden ist.
Originalbild
Erkennungsergebnis
Cell Counts (Deep Cell Detector)
Intuitive Erfassung der Zellenanzahl
Erkennt Zellen ohne Erstellung eines komplizierten Bildanalyseprotokolls Besonders effektiv in der Analyse von kultivierten Zellen mit hoher Dichte und in der Hellfeldanalyse
Originalbild
Erkennungsergebnis
Cell Classification (Deep Image Gate)
Klassifizierung von erkannten Zellen in jedwede Gruppierung
Sie können komplizierte Phänotypen intuitiv kategorisieren ohne Funktionsmengen auszuwählen.
Klassifizierung des Zellzyklus (G1, Early S, SG2M) mit Fucci-System
- 0–6,8 μM Etoposid zu HeLa-Zellen mit Fucci hinzugefügt
- 48-Stunden Zeitspanne nach 1-Stunden-Intervalen bei 10x; 488 nm und 561 nm
6,8 uM Etoposid
Steuerung
Zellenverhältnis in jedem Zellzyklus an jeder Well
EC50 / IC50 Berechnung (Deep Image Response)
Die Auswertung ganzer Bilder zur Berechnung von EC50/IC50 von Positiv-/Negativkontrollen und Konzentrationsdaten
Umfassende Analysen komplizierter Phänotypen ohne Erstellung von Protokollen zur Zellerkennung und Auswahl irgendwelcher Merkmale
Dosis-Wirkungs-Kurve
Komplettlösung - vom Imaging bis zur Analyse -
Bietet Komplettlösungen an, von der Messung bis zum robotergestützten Transport der Analyse-Platte, Messung mittels CellVoyager oder CQ1, Datenmanagement mittels CellLibrarian und Imageanalyse mittels CellPathfinder. Wir bieten optimale Kombinationen, die auf die Bedürfnisse und den finanziellen Rahmen des Benutzers zugeschnitten sind.
Großbild: Anklicken
Zugehörige Produkte
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※In CellVoyager CV1000 erfasste Daten werden nicht unterstützt.
※CellPathfinder-System enthält die Software und den Arbeitsplatz.
Systemkonfiguration
・Software
・Arbeitsplatz
・Anzeigen
Spezifikationen des Arbeitsplatzes
Modell: Dell Precision
PROZESSOR: Intel® Xeon
Speicher: 128 GB
HDD: System（C:） 4 TB Speicherung, （D:） 4 TB
OS: Windows® Microsoft Windows10 IoT Enterprise
GPU: System (C:) Quadro K620 oder Quadro P620 (Hochleistungs-GPU ist nicht ausgewählt), Quadro RTX5000 (Hochleistungs-GPU ist ausgewählt)
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Yokogawa Life Science
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Die offizielle Liste der sozialen Netzwerke, in denen Yokogawa vertreten ist
Publikationen
- Colony Formation
- Scratch Wound
- Cytotoxicity
- Neurite Outgrowth
- Co-culture Analysis
- Cell Tracking
Cell stage categorized using FucciTime lapse imaging of Fucci-added Hela cells was conducted over 48 hrs at 1 hr intervals. Gating was performed based on the mean intensities of 488 nm and 561 nm for each cell. They were categorized into four stages, and the cell count for each was calculated.
Fluorescent ubiquitination-based cell cycle indicator (Fucci) is a set of fluorescent probes which enables the visualization of cell cycle progression in living cells.
We have been developing a prototype of a genomic drug test support system using our CSU confocal scanner. This system administers chemical compounds that serve as potential drug candidates into living cells, which are the most basic components of all living organisms, records the changes in the amount and localization of target molecules inside cells with the CSU confocal scanner and a highly sensitive CCD camera, and processes and quantifies the captured high-resolution image data.
In this tutorial, we will learn how to perform cell tracking with CellPathfinder through the analysis of test images.
In this tutorial, a method for analyzing ramified structure, using CellPathfinder, for the analysis of the vascular endothelial cell angiogenesis function will be explained.
In this tutorial, we will learn how to perform time-lapse analysis of objects with little movement using CellPathfinder, through calcium imaging of iPS cell-derived cardiomyocytes.
In this tutorial, we will observe the change in number and length of neurites due to nerve growth factor (NGF) stimulation in PC12 cells.
In this tutorial, image analysis of collapsing stress fibers will be performed, and concentration-dependence curves will be drawn for quantitative evaluation.
In this tutorial, we will identify the cell cycles G1-phase, G2/M-phase, etc. using the intranuclear DNA content.
In this tutorial, spheroid diameter and cell (nuclei) count within the spheroid will be analyzed.
In this tutorial, a method for analyzing ramified structure, using CellPathfinder, for the analysis of the vascular endothelial cell angiogenesis function will be explained.
In this tutorial, using images of zebrafish whose blood vessels are labeled with EGFP, tiling of the images and recognition of blood vessels within an arbitrary region will be explained.
In this tutorial, intranuclear and intracytoplasmic NFκB will be measured and their ratios calculated, and a dose-response curve will be created.
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