El sistema de imágenes de células vivas se puede colocar en una incubadora CO₂ para construir un centro experimental dentro de la incubadora. Se utiliza para el escaneo microscópico y la observación del proceso de cultivo en tiempo real de las células vivas y para la cuantificación absoluta de las células. Durante todo el período de cultivo, los datos en tiempo real sobre el crecimiento celular se pueden obtener de forma remota. El sistema de análisis de inteligencia artificial dentro del sistema de imágenes de células vivas se puede utilizar para calcular el número de celda y la confluencia. En comparación con los métodos tradicionales de cultivo celular, puede ahorrar una gran cantidad de costos en términos de tiempo y recursos económicos. Permite a los investigadores comprender el estado de salud, la morfología y la función de los modelos celulares de manera más eficiente y dinámica.
1.Estructura compacta, ahorro de espacio
El sistema de imágenes de células vivas se puede colocar en la incubadora junto con los vasos de cultivo para monitorear el estado de crecimiento de las células en múltiples sitios en tiempo real, reduciendo el riesgo de contaminación causado por movimientos repetidos.
2.Gestión de procesos simples
Un sistema de imágenes de células vivas emplea un modelo de gestión de procesos desde el establecimiento del proyecto de observación hasta la exportación de datos. La interfaz de operación del sistema de imágenes de celdas vivos es simple y amigable para los usuarios, que realmente hace que la observación celular sea más simple.
3.En cualquier momento en cualquier lugar, visualización remota
CellScan construye una red de área local mediante un enrutador y transmite datos al servidor en la nube. Los usuarios pueden iniciar sesión con sus cuentas de plataforma en la nube para la navegación remota y pueden obtener imágenes y datos cuantitativos del sistema de imágenes de celdas vivos en cualquier momento y en cualquier lugar.
4.Cuantificación impulsada por la IA y en tiempo real
El sistema de imágenes de células vivas tiene varios modelos de células incorporadas. Estos modelos permiten el fácil reconocimiento de las formas de tipos de células específicos cuando los estados celulares están cambiando en él. Puede calcular automáticamente los recuentos de células y la confluencia en tiempo real. Los métodos basados en el aprendizaje automático en él permiten a los usuarios etiquetar manualmente áreas celulares y no celulares. De esta manera, se pueden construir modelos de análisis específicos para el análisis de fusión en él. También puede contar automáticamente las celdas, la confluencia celular y los números de colonias. Según los datos obtenidos por él, se pueden generar gráficos de curva y gráficos de dispersión.
Solicitud
1.Proliferación celular y viabilidad celular
Recuento celular, viabilidad celular, apoptosis, citotoxicidad
El grado de confluencia celular está directamente relacionado con la proliferación y actividad celular. A partir de la curva de fusión celular, el sistema de imágenes de células vivas puede evaluar los impactos de varios factores variables, como diferentes factores de cultivo, concentraciones séricas o toxicidad de drogas.
2.Movimiento e interacciones celulares
Migración de rasguños, fagocitosis celular
En el ensayo de Scratch, el sistema de imágenes de células vivas registra el movimiento cambiante de las células en el área de rasguño y analiza la capacidad de las células en diferentes grupos variables para migrar e invadir el área de scratch sin etiquetar.
3. Investigación de células del sistema
Diferenciación de células madre, crecimiento neuronal, reprogramación de IPSC, angiogénesis
Este sistema se puede utilizar para registrar los cambios morfológicos y las características de crecimiento de la diferenciación o clonación de células madre durante mucho tiempo.
4.Cultivo de células 3D
Formación de la esfera celular, invasión de la esfera tumoral, cultivo organoico
El sistema de imágenes de células vivas se puede utilizar para monitorear y controlar la calidad la aparición de esferas o organoides celulares, visualizar el crecimiento y el desarrollo de las células 3D y evaluar de manera efectiva las condiciones de crecimiento óptimas.
Personalizar los parámetros de imagen
1. Imágenes de Multipoint: el sistema de imágenes de células vivas le permite personalizar los sitios para ser monitoreados en función de las áreas de su interés, o utilizar sus plantillas de imagen preestablecidas simples y rápidas para las operaciones de imágenes.
2. Modo de enfoque: el modo de enfoque automático utiliza inteligencia artificial para identificar el mejor campo de visión, y aún puede obtener la imagen más clara en los experimentos de monitoreo a largo plazo. El modo de enfoque manual puede personalizar la altura de enfoque de cada punto de observación.
3. Ajuste de brecha: exposición automática/manual.
4. Intervalo de tiempo de monitoreo: el intervalo de tiempo más corto se puede establecer en 5 minutos.
Controlar los nodos críticos
Para los experimentos posteriores, incluidos los pases de células y la transfección, que necesitan una evaluación precisa de la confluencia celular, los usuarios tienen la opción de establecer sus propios umbrales de confluencia y también pueden seleccionar notificaciones por correo electrónico o SMS.
Compatible con varios vasos culturales
El sistema de imágenes de células vivas se puede utilizar con platos de cultivo, botellas de cultivo, placas múltiples y fábricas de células múltiples. También es compatible con más de 30 marcas diferentes y más de 600 tipos de consumibles culturales.
Enfoque automático, mantener una vista óptima
El sistema de imágenes de células vivas realiza imágenes mediante el uso de un algoritmo de reconocimiento inteligente impulsado por AI. Este algoritmo es capaz de capturar el punto de altura óptimo para el enfoque y puede mantener el campo de visión en su estado más claro durante los experimentos de duración de larga duración que pueden durar días, semanas o incluso meses.
Auto reconocimiento, análisis en tiempo real
Con los métodos de análisis no invasivos, los algoritmos de IA avanzados del sistema de imágenes de células vivas pueden reconocer automáticamente las células y los grupos de células. Pueden cuantificar las áreas celulares en la superficie del contenedor y contar el número de células y el grado de fusión en tiempo real. Al final del proyecto, también se generarán videos de lapso de tiempo, gráficos de dispersión del recuento de celdas y curvas de confluencia.
Análisis de datos comparativo
Al comparar los datos de los sitios de monitoreo en los mismos o diferentes dispositivos, el sistema de imágenes de células vivas hace que sea más fácil realizar un análisis de curva de crecimiento entre los pozos duplicados y entre varios factores de tratamiento experimentales.
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