7
步驟
細胞準備與標記：首先，需要準備適當的細胞模型，并在特定條件下培養。隨后，使用特定的熒光標記物對細胞進行染色或轉染，以標記感興趣的細胞結構或分子。
高內涵成像：將標記好的細胞置于高內涵成像系統中，該系統通常配備有高分辨率的顯微鏡和數碼相機。系統能夠自動捕捉并分析多孔板(如96孔或384孔板)中每個孔的細胞圖像。
數據采集：成像系統會對每個孔中的細胞進行多通道、多靶點的圖像采集。這些圖像數據包含了細胞形態、熒光強度、細胞分布等多方面的信息。
數據預處理：采集到的原始圖像數據需要經過預處理，如背景減除、噪聲消除等，以提高圖像質量和分析的準確性。
分析方法
圖像分割與識別：利用專業的圖像處理軟件，對預處理后的圖像進行分割和識別，將每個細胞或細胞群從背景中分離出來。
特征提取：針對每個識別出的細胞或細胞群，提取其形態、熒光強度、紋理等特征參數。這些特征將用于后續的統計分析。
統計分析與數據挖掘：利用統計學方法和機器學習算法，對提取出的特征參數進行分析。通過比較不同處理組之間的差異，篩選出具有顯著效應的候選藥物或處理條件。
結果可視化與報告：將分析結果以圖表、熱圖等形式進行可視化展示，便于研究人員直觀理解實驗數據。同時，生成詳細的實驗報告，以供后續研究參考。
高內涵細胞成像與篩選服務通過高分辨率成像和自動化分析技術，為藥物研發、細胞生物學研究等領域提供了強有力的工具。它不僅能夠大幅提高篩選效率，還能揭示細胞對藥物或其他處理條件的綜合響應，從而加速科研進程并推動醫學創新。
