ImageXpressシステムとIN Carta画像解析ソフトウェアを連携して、
アッセイから結果を素早く、確実に得られます
IN Carta®画像解析ソフトウェアは、1枚の画像から複雑な情報を簡単に抽出できます。 最新のユーザーインターフェースとパワフルな解析機能で、2D、3D、およびタイムラプスデータから効率的に解析結果を導き出します。機械学習のテクノロジーとガイド付きのワークフローは、最適なユーザーエクスペリエンスを生み出します。高度な表現型の解析を直感的に行うことができ、信頼性の高い結果が得られます。画像解析の専門知識、あるいは面倒な実験パラメーターの微調整やテストは不要です。最も困難で手間がかかる部分はIN Cartaソフトウェアに任せ、ご自身の研究に集中頂くことが可能です。
IN Carta画像解析ソフトウェアの特長
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パワフルな解析力
ガイド付きワークフローと調整可能なバッチ処理により、データ解析効率が向上し、結果算出までの時間が大幅に短縮できます。簡単な設定で解析はスピーディーに、計算は複数のウェルの解析に対して効率的かつ並列に実行されます。
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機械学習による分析精度の向上
機械学習を利用して、より多くの情報を活用することでハイコンテントスクリーニングデータの分析精度を向上させ、高い信頼性で新たな発見を導き出します。
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簡単な操作性
最新のユーザーエクスペリエンスと最先端のテクノロジーによって、容易にソフトウェアの使い方を習得でき、データ解析への時間効率が向上します。
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ディープラーニング
SINAPモジュールを活用することで、画像解析ワークフローの特異性を向上させます。SINAPはディープラーニングベースの画像解析に依存しており、事実上あらゆる生物学的構造に対してロバストなセグメンテーションをもたらします。
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ワークリストから始める
親ディレクトリを参照し、ワークリストに関心がある画像データセットを入力するか、単に検索でそれらを見つける。
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AIを活用したデータ分析
データサイエンティストになることなく、機械学習のパワーを活用。ユーザーフレンドリーなワークフローで表現型の変化を特定し、定量化します。データを探索し、複雑なデータセットから洞察を明らかにします。マウスを数回クリックするだけで、新規の予想外のフェノタイプを見つけることができます。
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カスタマイズ
実験から得られた画像を閲覧、レビューし、さまざまな複雑さの画像解析プロトコルを作成し、オンデマンドでデータ分類を追加します。画像、データテーブル、チャート間の 360 ㎠データリンクを使用して解析結果を視覚化。
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3D解析
Custom Module Editorの3Dアプリケーションは、複雑な生物学的構造のセグメンテーションにおいて、これまでにない柔軟性を提供します。画像データセットは、3Dまたは4D（タイムラプス3D）で取得でき、ガイド付きワークフロー内でカスタマイズされた画像解析ルーチンを開発できます。
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バッチ分析とモニタリング
1つまたは複数の解析プロトコルを用いて、バッチ解析モードで複数の実験を解析。提出されたすべてのタスクのステータスを監視し、その進行をリアルタイムでモニターします。
フレキシプロトコル
Flexi-Protocolアプリケーションは、必要な解析ステップ数を追加することで、様々な複雑さのカスタム解析プロトコルを作成することができます。各解析ステップには、画像前処理や対物レンズの後処理を封じ込め、特異性の高いアッセイに対応させることができます。再設計された解析ペインと画像ビューアペインは、フォーカスが必要な場所に応じて拡張または折りたたむことができます。
- ・シンプルでも複雑でも-目的のアッセイに必要な分析プロトコルを作成できます。任意のチャンネル数から測定値をセグメント化して抽出します。
- ・Tailored - ターゲットリンクによりプロトコール内のターゲット階層を定義しますCustom Measureオプションを使用して、生物製剤ターゲットの追加測定値を計算できます。
- ・説得力 - 解析ステップのいずれかでディープラーニングによるセグメンテーションオプションを活用できます。論理演算を使用してターゲットマスクを組み合わせることができます。
- ・使いやすさ - ダイナミックペインによる直感的なユーザーインターフェースにより、プロトコルの開発に集中できます。
- ・ヘルプはクリックするだけ - インタラクティブで検索可能なユーザーガイドにより、コンテキストヘルプに簡単にアクセスできます。
IN Carta SINAP
SINAPは、ディープラーニングアルゴリズムを使用して、解析パイプラインの最初のステップであるセグメンテーションにおいて、ハイコンテントスクリーニングアッセイの精度と信頼性を向上させるモジュールです。従来の画像解析手法よりも優れた対物レンズ検出を実現します。ディープラーニングモデルは、ユーザーフレンドリーなツール内で簡単に調整できるため、新規の生物製剤でも効率的にセグメンテーションできます。セグメンテーションされたオブジェクトから抽出される定量情報はより正確であるため、エラーが解析パイプラインに伝播することはありません。
SINAPを使えば、セグメンテーションは問題ではありません！
- ・正確-ディープラーニングは、コンフルエントな細胞、SN比の低いサンプル、透過光画像など、セグメンテーションが困難なサンプルでも精度を維持できます。
- ・信頼性 - SINAPモデルは高い表現型のばらつきを考慮することができます。
- ・柔軟性 - 1つのワークフローで様々なアプリケーションやイメージングモダリティに対応可能です。
- ・アクセスしやすい - ディープラーニングの第一人者に新しいモデルを作成し、複数のパラメータを最適化するよう依頼するのではなく、訓練されたモデルが科学者が画像に描いた絵からセグメンテーションを学習します。
IN Carta Phenoglyphs
IN Carta® Phenoglyphs™ソフトウェアモジュールは、教師なし機械学習と教師あり機械学習のユニークな組み合わせにより、表現型の変化を定量化します。同時に分析可能な数百の細胞特徴を用いて、包括的な表現型プロファイルを作成し、スクリーニングのワークフロー全体に適用することができます。分類へのこの多変量アプローチは、対物レンズ集団の正確な特徴付けを提供し、ユーザーは薬物治療や遺伝子改変によって誘発される微妙な表現型の変化を解決することができます。オルガノイド、セル、スフェロイドなど、多くの生物製剤に利用できます。
- ・包括的-データ駆動型アプローチで、教師なしクラスタリングから開始し、データのパターンを見つけ、どのような表現型が存在するかを事前に知ることなく、亜集団を強調します。
- ・ロバスト性- 専用の機械学習アルゴリズムが、結果として得られる分類モデルのオーバーフィッティングを避けるために、最適な記述的特徴のセットを特定します。
- ・最適化されたワークフロー - 正しい動作を学習するまで、アルゴリズムの予測を確認または修正するだけで分類が達成されます。
IN Carta カスタムモジュールエディター 2D/3D
・簡単なステップバイステップのカスタム分析を作成
・対物レンズのセグメンテーションと分類のカスタマイズ
・定義された生物学的コンパートメント内に局在する対物レンズの検索
・目的のアッセイに必要な測定値のみをレポート
・ライブイメージングデータの解析
・真の3Dセグメンテーション（3Dアプリケーションのみ）
・2Dセグメンテーションから3Dアッセイ用のボリュームへのロバスト性再構成（3Dアプリケーションのみ）
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