TissueQuest
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2024-08-16 09:21:00
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应用领域:医疗卫生,环保,生物产业,农业;
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博卓生物科技(上海)有限公司

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产品简介

TissueQuest不仅可以分析TissueFAXS 扫描的图像还可以对其它格式的图像进行分析
依据核染色可以通过图像确定组织中单个细胞

详细介绍

TissueQuest是针对组织切片或细胞涂片染色切片进行分析的软件。分析软件简单易用,但是是一个的分析技术,可分析的标记物的数量理论上是无限的。

该软件的优势之一是蛋白质共表达的分析


该项是测量Ki-67的定量表达和计算表皮细胞上阳性细胞百分比,利用TG分析软件中手动画图工具实现。然而,在此项目中一个Ki-67共定位分析和盘状球蛋白的应用取代了手动画图圈定区域。分析由设置DAPI通道的TG高效核分离运算开始。核膜,细胞质的或者膜测量可以在其他通道中被设定。
盘状球蛋白通道的膜被设定根据细胞质的测量。该方法,根据标记物表皮的角化细胞层被重新建立。盘状球蛋白中的高表达阳性细胞在表皮组织能够被特异性的找到根据反向回溯影相。

FACS数据展示


TG分析软件的优势是FACS数据和样本图像中被分离的物体的管理方法的实施。通过自动生成的点状图,可以得到Ki-67表皮阳性细胞的测量数据。图中,盘状球蛋白对Ki-67的平均强度,利用自动计算两个标记物阳性的阴阳线被设定。TG分析软件都具有该功能。2级界限会展现Ki-67和盘状球蛋白的阳性在点状图的右上象限。

Hella细胞三重染色


荧光分析计算非常迅速。在57.7秒中Hella细胞三重染色被分析。

主要特点




TG FISH工作流程


针对所有FISH,CISH和点状结构分析,TG拥有专门的工作流程。任意点的大小都可以通过面积、染色强度和标记物阳性分析。常规FISH分析通过Z轴叠加和焦距扩展实现。然后经由它或者StrataQuest软件分析。

点状分析的算法简单且灵活,它根据染色物的数量和确定分析的通道。然后系统会自动运行

模块


TG的软件模块可以被定制以满足不同用户的需要。新的版本为TissueQuest 4.0。
TG 共有6大模块:

模块1-组织学
模块2-细胞核计数
模块3-细胞与细胞质
模块4-诊断
模块5-升级版诊断
模块6-TMA


模块1-组织学模块


该入门级模块支持输入不同滤片得到的原始荧光灰度图像,画定感兴趣区域得到样品中染色面积。同样可以作为标注工具。得到数据的直方图,结果以Excel或PDF格式输出。
可以单独或者与其它模块一起使用。

模块2-细胞核计数


与组织学模块相似的是,细胞核计数模块可以得到被染色核的数量以及其它分析参数,像细胞核的面积和染色强度。

模块3-细胞与细胞质


该模块增加了更多细胞结构方面的分析:胞浆标记物的ring mask与cell mask可以通过升级的运算法则得到。数据同样可以根据散点图呈现。

模块4-诊断


该模块可以实现细胞核和胞质室的虚拟通道比较然后可以输出报告。可以进行图表比较。度量尺与标量可以利用在样品测量。

模块5-Diagnostics Xtended


该模块可以应用cut off值分离图表中阳性和阴性群组。通过正反向回溯,散点图和直方图与图像可以更好的分析。特殊扫描器得到的图像一样可以被应用并且可以通过示例查看器进行比较。手动修正工具可以应用在确定的细胞核与特殊的区域内。快速ROI工具可以更快范围更大的得到感兴趣区域与标释。

模块6-TMA



TG 融合的工作流程


批量数据处理
RNA分析
单个细胞的确定


选取细胞染色类型
单个细胞通过*的染色类型被确定。类型可选。对于细胞分离专门主通道被应用确定细胞核。


不同的膜选项和定量分析


细胞核与细胞质都可以进行染色强度的分析。用特殊的运算方法寻找并分析胞浆抗原。
数据的呈现


被确定的细胞会以散点图的形式显示,包括表面积/DNA和染色强度。类似流式细胞仪,以个点代表一个细胞。
需更更详细分析时,cutoff参数根据阴性背景被确定。根据圈选设定需要分析的参数。
任意数据图上cutoff线都可以被应用在其它任意散点图中。颜色和形状都可以重新调节。

高效分析


计算的参数包括平均强度,相对/阳性细胞数目,表达细胞的比例。
数据输出以表格的格式并显示四个象限区间。之前的版本中类型不能被修改通过调节参数。


正反向回溯


提供新型数字化测量功能。
世界的数据与影响正反向回溯功能,利用正向回溯功能,研究者可查看影像中细胞在散点图中的位置;利用反向追踪功能,研究者可以用分子标记物找出感兴趣的细胞群之后反推其在组织切片中的细胞分布,并观察结构特征,完美结合分子标记资讯与组织结构,在帮助研究者快速定位分化干细胞等稀有细胞亚群的研究中有*的优势。

数字化应用


组织样本中免疫荧光标记的特殊的细胞或者细胞族群利用不同的参数进行单独的分析,例如细胞表面表达或者细胞内分子。
能够实现多种应用。
以下是一些分析方法:

单个细胞
组织中单个细胞
单个环状结构细胞
群簇中单个细胞
细胞质


特点


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