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 수많은 도구가 존재합니다. 그러나 최소한 여러 단계를 거쳐 원시 데이터를 처리하고 체계적 또는 샘플로 인한 아티팩트를 제거하여 데이터 세트에 통계를 균일하게 적용할 수 있는 지점에 도달해야 합니다.
엘러간은 아티팩트 제거, 이미지 분할, 관련 생물학을 체계적이고 정밀하게 분석하여 실제 생물학적 신호를 충실하게 요약할 수 있는 기술을 제공합니다.
이미지는 먼저 광자를 전기 신호로 변환하는 디텍터에 의해 캡처됩니다. 그런 다음 이러한 아날로그 전기 신호는 디지털 판독값으로 변환되어 배열로 표시됩니다. 그러나 이러한 전기 신호는 관심 샘플에서 생성된 광자뿐만 아니라 자가 형광이나 전신 광학 수차 같은 혼동 소스로부터도 발생합니다. 샘플에서 생성된 실제 신호를 드러내려면 각 혼동 소스를 보정해야 합니다.
보정 조작은 실제 생물학적 신호를 정확하게 표현하기 위해 원시 이미지를 정밀하게 연속적으로 수행해야 합니다. 데이터가 생성될 때 이러한 보정을 수행하는 통합 소프트웨어 솔루션은 (1) 객관성을 측정하고 (2) 이미지 분석 프로세스를 가속화하는 데 도움이 됩니다.
이미지가 충분히 처리된 후 다음 단계는 적절한 이미지 마스킹을 통해 관심 있는 생리활성을 식별하는 것입니다. 가장 간단한 이미지 마스킹 방법인 '임계값'에서는 픽셀이 특정 임계값을 초과하면 분석하고, 그 이하이면 무시합니다. 부울 논리(예: AND, OR, NOT)로 제어되는 여러 마스크를 사용하여 더 복잡한 상호작용을 분석하여 관심 있는 정확한 픽셀을 찾아낼 수도 있습니다. 하지만 이러한 분석은 시간이 많이 걸리고 주관적일 수 있습니다. 특정 과학적 질문과 관련된 데이터를 평가하는 데 필요한 도구만 제공하는 특수 제작된 소프트웨어를 사용하면 이미지 분석을 보다 객관적이고 빠르게 수행할 수 있습니다.
통계가 세트에 의미 있게 적용될 수 있는 지점에 도달하려면 여러 단계를 거쳐 원시 데이터를 처리해야 합니다. 96웰 플레이트에서 수행되는 라이브 세포 실험의 경우, 천 개의 이미지가 완벽하게 합리적인 데이터 세트 크기입니다(적색 형광/녹색 형광/투과광 등 여러 채널을 캡처하는 경우 더 커질 수 있음). 대규모 이미지 세트를 분석할 때는 일련의 작업이 세트 전체(예: 죽은 세포 또는 살아있는 세포)에 적합한지 확인해야 합니다. 기존의 이미지 분석 소프트웨어는 다양한 이미지를 효율적인 방식으로 평가할 수 있는 기능을 제공하지 않기 때문에 일반적인 라이브 세포 마이크로플레이트 분석은 다루기 어려울 수 있습니다. 저희 소프트웨어는 원시 이미지를 대규모로 실행 가능한 데이터로 변환하는 데 필요한 모든 단계를 수행하는 데 필요한 솔루션을 내장하고 있습니다.
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