显微课堂 | 您的 3D 类器官成像和分析工作流程效率如何？
时间：2024-10-28 阅读：148
了解如何利用集常规显微镜、高速成像和AI分析于一体的简化工作流程对具有挑战性的3D样本进行成像和分析
类器官模型已经改变了生命科学研究，但优化图像分析协议仍然是一个关键挑战。本次网络研讨会探讨了类器官研究的简化工作流程，首先是实时的三维细胞培养检查，接下来是高速、高分辨率的三维成像，生成清晰的图像和更纯净的数据，以便对生长速率、细胞迁移和三维细胞相互作用等参数进行准确地人工智能分割和量化，从而实现更深入的洞察。
主要内容
如何建立一个工作流程，将类器官培养的实时观察和检查与详细的三维成像相结合，然后对生成的图像数据进行准确的分割和分析。
如何以高速、低光毒性和光漂白的方式对大样本体积（如类器官）进行成像。
如何获取更纯净的数据，以便与基于人工智能的目标检测相结合，针对使用生理光条件创建的专业处理图像。
无论您想研究类器官、球体还是干细胞，探索端到端的工作流程，在先进 3D 细胞培养中获取有意义的见解！
所介绍的工作流程以 Mateo TL 开始，它可以轻松直观对类器官细胞培养进行观察检查。然后使用THUNDER成像仪对样本进行成像，实时清晰观察完整样本深处的细节，且不会失焦模糊。这项技术考虑了所有相关的光学参数，确保获得无雾的结果。THUNDER成像仪在研究 3D 细胞培养方面表现出色，能够以增强的清晰度捕捉静态和动态细胞状态。
在 3D 细胞培养的研究中，端到端的工作流程展示了THUNDER成像仪在自动化检测方面的dute能力，以高效研究下一代疾病模型。该系统允许以高速度和高灵敏度成像大样本体积，如类器官——确保低光毒性和光漂白——在最佳条件下实现更高的通量。自动化最小化了用户的干预，即使在复杂实验中也是如此。
清晰的THUNDER图像，毫无模糊和雾霭，可以清晰地标记信号和背景。这这就是使用 Aivia AI 图像分析软件进行基于人工智能的对象检测、分割和分析的wanmei起点。通过量化生长速率、细胞迁移路径和速度以及 3D 环境中的细胞相互作用等参数，您可以深入了解您的 3D 培养物。
从 Mateo TL 到THUNDER成像仪和 Aivia 数据分析的简单工作流程路径，不仅简化了类器官成像和分析的过程，还提高了研究工作的效率。通过最小化人工干预并利用THUNDER技术，您可以专注于解释数据和提出假设，充分发挥该解决方案的潜力，以推动对复杂生物系统的理解。
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