【产品推介】ImageXpress Confocal HT.ai 智能化共聚焦高内涵成像分析系统

2021-07-16 17:07:41, 美谷分子仪器美谷分子仪器（上海）有限公司

带 7 通道高强度激光光源和机器学习功能的可扩展、高通量、高内涵筛选解决方案。

在高达两倍的速度下捕获较大的 3D 类器官和细胞球图像

ImageXpress®Confocal HT.ai 智能化共聚焦高内涵成像分析系统通过利用 7 通道激光光源和 8 个成像通道，可在更短的曝光时间内进行高度复合的检测，同时还能保持较高的通量。水浸物镜可提高图像分辨率并尽量减少像差，因此科学家能够看到厚样本的更深层信息。

凭借机器学习功能和直观的用户界面，MetaXpress® 软件与 IN Carta™ 软件的强大组合能够简化高级表型分类和 3D 成像分析的工作流程。

实现更好的检测灵活性

8 个成像通道搭配激光激发能够实现更好的检测灵活性、提高图像亮度以及灵活应用 QuickID 等靶向成像。自动水浸物镜可提供更大的数值孔径以及样本与浸液之间的匹配折射率，从而提高分辨率并减少像差。

增加通量并获得质量更佳的图像

更高的激发功率可增加信号强度、缩短曝光时间以及加快 3D 样本采集的速度。微透镜增强型共聚焦转盘系统可提供一个平面视野，从而实现更准确和可重复性更高的图像分析。更短的曝光时间可使扫描速度提高多达两倍。荧光共振能量转移（FRET）实验适用于 CFP 和 YFP 的激光来扩展研究。

加快分析速度

IN Carta 图像分析软件可进行复杂的分割与分类。Phenoglyphs 能提供稳健的可训练性分类，SINAP 对于任何图像类型都能提供可训练性分割。利用 MetaXpress® PowerCore 软件的多线程平行处理功能，可将分析速度提高 40 倍。将时间从几个小时缩短到几分钟，从而消除了 3D 分析的瓶颈问题。

产品报价

热门应用

3D 细胞成像和分析

三维（3D）细胞模型具有生理相关性并且可以更好地表征组织微环境、细胞间相互作用，以及体内发生的生理过程。现在，您可以通过 ImageXpress 系统结合MetaXpress® 软件中的集成式 3D 分析模块等技术生成更多分析数据。在不影响通量和数据质量的情况下满足您 3D 采集和分析的挑战性需求，更好地助力您的科学研究。

癌症研究

癌症研究人员需要更好的研究工具，使他们能够更容易地研究复杂的、未知的癌细胞与其环境之间的相互作用，并确定癌症治疗干预点。用于癌症研究的仪器和软件，在许多情况下均采用具有生物相关性的 3D 细胞模型，如可模拟肿瘤或器官体内环境的细胞球、类器官和器官芯片系统。

Cell Painting

Cell Painting 是一种基于高内涵多重图像检测的细胞学分析方法。在 Cell Painting 检测中，最多可使用 6 种荧光染料标记细胞的不同组分，包括细胞核、内质网、线粒体、细胞骨架、高尔基体和 RNA。目的在于尽可能多地让细胞“着色”，从而获得整个细胞的代表性图像。

细胞外基质中的细胞

在三维空间中培养细胞的一种常用方法就是使用基于胞外基质的水凝胶，如基质胶。细胞在胞外基质（ECM）中培养以模拟体内环境。基质胶与 2D 细胞培养物之间的区别可通过它们不同的细胞形态、细胞极性和/或基因表达轻松发现。水凝胶也能够进行细胞迁移和 3D 结构形成方面的研究，如血管生成研究中的内皮细胞管形成。

COVID-19 和传染病研究

在这里，我们介绍了传染性疾病研究中的常见应用，包括细胞系开发、结合亲和力、病毒中和、病毒效价等，重点关注了解 SARS-CoV-2 病毒，以便开发 COVID-19 的潜在治疗方法，包括疫苗、治疗方法和诊断方法。

活细胞成像

活细胞成像是通过显微观察研究活细胞的细胞结构和功能的研究方法。它可以实时显示和定量细胞的动态变化过程。活细胞成像可应用在多种研究方向和生物应用 ——无论是对活细胞进行长期动力学监测，还是进行荧光标记检测。

神经突生长/神经突追踪

神经元通过“突起”的细胞体延伸来建立连接。此生物现象被称为神经突生长。了解促进神经突生长的信号传导机制可为神经毒性反应、化合物筛选以及解释影响神经再生的因素提供有价值的信息。搭配使用 ImageXpress Micro 高内涵成像分析系统与 MetaXpress 成像分析软件能够自动化完成基于玻片或微孔板的神经突生长的成像和分析。

类器官技术/器官芯片

通过在一种支持性 3D 基质中共培养细胞并使用微流控通道在形成的细胞结构中灌注营养素或化合物，类器官技术（如器官芯片）可模拟器官生理学。它正作为新药和毒性的一个生物学相关筛选模型而迅速普及。

类器官

类器官是三维（3D）多细胞微小组织，旨在更好地模拟人体器官的复杂结构和功能。类器官通常包含细胞的共培养物并显示出高度的自组装性，因此与传统的二维（2D）细胞培养物相比，可以更好地显示复杂的体内细胞应答以及相互作用。

细胞球

细胞球为多细胞 3D 结构，可模拟体内细胞应答和相互作用。它们具有高度可重复性，适合高内涵筛选。与 2D 单层生长的贴壁细胞相比， 3D 生长条件被认为可以更真实地反映癌细胞生长的生理环境。从这些较大的结构中采集测定值涉及到采集细胞球内不同深度（z 平面）的图像并对其进行 3D 分析，或在分析前将其整合为单张 2D 堆叠图像。

干细胞研究