目前,在神经生物学、精准医学、药物筛选等生命科学研究领域中,尽管高通量分析能提供研究者相比于其他方法无法轻易获得的海量信息,但其发展是具有挑战性的。 |
神经毒性作用的评价在药物发现和疾病建模方面是一个非常活跃的研究领域。目前高内涵成像是对神经突形态表型变化成像分析的有效工具,但由于形态学上的多种变化和所使用的分析算法的复杂性,对海量图像的智能化分析仍是一项具有挑战性的任务。基于深度学习(AI)的图像分析可以通过减少捕获形态变化所需的努力和专业知识来解决这些挑战。 |
在这次网络研讨会上,我们展示了一种典型的工作流程,它集成了ImageXpress Micro共聚焦高内涵系统和基于人工智能(AI)的Genedata成像平台,以分析人iPSC分化神经元的神经毒性。 |
研讨会主要内容包括:
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研讨会分别由Molecular Devices公司的高级应用科学家Oksana Sirenko 博士和Genedata公司的科学客户经理Matthias Fassler博士演讲。 |
Genedata公司通过一系列先进的软件解决方案和科学咨询,将生命科学数据转化为智能分析结果。凭借屡获殊荣的平台,结合深度的领域专业知识,Genedata能够极大地提高研究、开发和生产的生产力和质量。Genedata公司成立于1997年,总部位于瑞士,并在德国、日本和美国设有办事处。 |
Genedata Imagence 用于HCS图像分析 |
Genedata Imagence是一种基于深度学习的图像分析自动化软件解决方案,结合高内涵筛选(HCS)的一体化成像分析工作流程,将会是一种革命性的解决方案。现在,每个生物学家都可以很容易地控制和分析高内涵成像的结果,使高内涵的可以更广泛地应用于不同的科研领域。这样的解决方案使用深度学习(AI)自动提取特征和表型分类,大大减少了图像分析时间,同时提供高质量、可重复的结果。 |
Molecular Devices公司总裁Susan Murphy女士评价道:“我们的ImageXpress Micro高内涵用户现在可以轻松地实现自动图像分析工作流,同时在更短的时间内获得对Genedata Imagence和Screener软件的深入了解。” |
高内涵成像分析结合人工智能(AI-Based)对人iPSC来源的神经元细胞进行表型分析
作者:美谷分子仪器(上海)有限公司 2022-08-19T11:36 (访问量:7684)
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