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Software di analisi delle immagini IN Carta

Solidi risultati quantitativi a partire da set di dati e immagini biologiche complesse
I sistemi di imaging ImageXpress e il software IN Carta permettono di passare in maniera rapida e affidabile dai saggi ai risultati
Il software di analisi delle immagini IN Carta® risolve i complessi problemi associati all’analisi delle immagini utilizzando avanzate funzionalità di intelligenza artificiale (IA) che trasformano le immagini in dati. I flussi di lavoro facili da usare aiutano a ottenere risposte più rapide dagli esperimenti 2D, 3D e in time-lapse. Con l’integrazione dell’editor di moduli personalizzati MetaXpress®, potete definire i vostri propri protocolli di analisi delle immagini che vi permetteranno di visualizzare, esaminare e interagire rapidamente con i risultati delle analisi. Lasciate che il software IN Carta faccia il lavoro pesante in modo da potervi concentrare sulle vostre ricerche.
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Potente
I flussi di lavoro guidati e l’elaborazione in lotti scalabile aumentano la produttività e riducono il tempo necessario per ottenere le risposte. Gli esperimenti possono essere impostati rapidamente e le risorse computazionali sono in grado di analizzare vari pozzetti in parallelo con la massima efficienza.
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Informativo
La funzionalità di apprendimento automatico aiuta a ottenere maggiori informazioni e ad aumentare l’accuratezza dei dati dello screening ad alto contenuto per consentire nuove scoperte con la massima fiducia.
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Intuitivo
L’esperienza d’uso moderna e la tecnologia all’avanguardia riducono al minimo la curva di apprendimento del software rimuovendo gli ostacoli che rallentano la produttività.
Software di analisi delle immagini In Carta
Funzioni
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Apprendimento automatico
Miglioramento del flusso di lavoro per l’analisi delle immagini con i moduli SINAP e Phenoglyphs per soluzioni basate sull’IA. Il modulo SINAP sfrutta funzionalità di deep learning per una segmentazione affidabile delle immagini. Il modulo Phenoglyphs utilizza la classificazione basata sull’apprendimento automatico per fornire informazioni approfondite a partire da set di dati complessi.
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Analisi 3D
Segmentazione e quantificazione di strutture biologiche in 3D. Il modulo IN Carta VoluMetrics offre algoritmi che operano sui voxel durante la segmentazione degli oggetti e l’estrazione di misure informative.
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Personalizzazione
Possibilità di cercare e rivedere le immagini degli esperimenti, creare protocolli di analisi delle immagini, elaborare dati e visualizzare i risultati delle analisi.
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Elenchi di lavoro
Selezionando una directory superiore è possibile inserire negli elenchi di lavoro set di dati di interesse relativi alle immagini.
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Analisi in lotti
Nella modalità di analisi in lotti è possibile analizzare vari esperimenti con uno o più protocolli analitici.
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Monitoraggio
Monitoraggio dello stato di tutte le operazioni di analisi in lotti avviate e supervisione del loro avanzamento in tempo reale.
IN Carta SINAP
Il modulo SINAP utilizza algoritmi di deep learning per migliorare l’accuratezza e l’affidabilità dei saggi di screening ad alto contenuto durante la segmentazione, la prima fase della procedura di analisi. Assicura un migliore rilevazione degli oggetti rispetto ai metodi di analisi delle immagini tradizionali. Le informazioni quantitative ottenute in questa fase sono più accurate, permettendo di evitare che gli errori si propaghino nei passaggi successivi della procedura di analisi.
Con il modulo SINAP, la segmentazione non è più un problema!
- Accurato - Le funzionalità di deep learning permettono di preservare l’accuratezza nei campioni difficili da segmentare, comprese le cellule a elevata confluenza e i campioni con basso rapporto segnale/rumore
- Affidabile - I modelli SINAP possono tenere conto di un’elevata variabilità fenotipica
- Flessibile - Un singolo flusso di lavoro permette di gestire una varietà di applicazioni e modalità di imaging, compresi problematici saggi a fluorescenza e in luce trasmessa
- Accessibile - Il modello addestrato impara a eseguire la segmentazione da ciò che l’utente traccia sull’immagine invece di chiedere all’utente di sviluppare una procedura di elaborazione delle immagini e di ottimizzare molteplici parametri

Combinazione di maschere di segmentazione per i nuclei (blu), il reticolo endoplasmatico (verde) e i mitocondri (fucsia)
IN Carta Phenoglyphs
Il modulo software IN Carta® Phenoglyphs™ utilizza avanzate funzionalità di apprendimento automatico per classificare gli oggetti sottoposti a segmentazione. Utilizzando varie centinaia di caratteristiche cellulari che possono essere analizzate simultaneamente, viene creato un profilo fenotipico completo che può essere applicato nell’intero flusso di lavoro di screening. Questo approccio multivariato alla classificazione assicura un’accurata caratterizzazione delle popolazioni di oggetti consentendo agli utenti di distinguere leggere alterazioni fenotipiche indotte da trattamenti farmacologici o modifiche genetiche. Può essere utilizzato su numerosi target biologici, tra cui organoidi, cellule, sferoidi e altro.

- Robusto - Il nuovo passaggio non supervisionato del flusso di lavoro genera rapidamente un ampio set di esercitazione senza distorsioni che rileva la varianza in una classe e produce modelli meno soggetti a problemi di sovradattamento ed errata classificazione
- Completo - Un approccio basato sui dati che inizia con un raggruppamento non supervisionato per trovare pattern nei dati e individuare sottopopolazioni senza necessità di conoscere previamente quali fenotipi potrebbero essere presenti
- Flusso di lavoro ottimizzato - La funzionalità di apprendimento automatico sceglie automaticamente il set ottimale di caratteristiche descrittive allo scopo di formare un complesso insieme di regole per stratificare le classi. Per eseguire la classificazione è sufficiente confermare o correggere le previsioni dell’algoritmo finché non impara il comportamento corretto.
IN Carta VoluMetrics
I modelli biologici 3D che simulano più accuratamente gli organi e i tessuti in vivo hanno grandi potenzialità come strumenti per migliorare la comprensione delle malattie e testare potenziali terapie. IN Carta VoluMetrics è un modulo di analisi delle immagini 3D che amplia le funzionalità del software IN Carta con la capacità di segmentare e quantificare le strutture biologiche in 3D.
Il modulo IN Carta VoluMetrics offre algoritmi che operano sui voxel durante la segmentazione degli oggetti e l’estrazione di misure informative. Ciò permette di ottenere una migliore rappresentazione della morfologia del campione e delle distribuzioni di intensità rispetto all’analisi di singoli piani Z, in cui la relazione tra gli oggetti in piani Z adiacenti è un’approssimazione grossolana.
Maschere di segmentazione basata su colori casuali per valutare la qualità della segmentazione degli oggetti che si trovano a contatto tra loro in sferoidi densamente impaccati
Sistema di imaging ad alto contenuto ImageXpress® Confocal HT.ai
Potenti sorgenti luminose multi-laser, un modulo a disco confocale con penetrazione tissutale profonda, obiettivi a immersione in acqua e un moderno software di analisi ad apprendimento automatico
- Ideale per saggi 3D e basati su cellule a elevata complessità
- Laser ad alta intensità a sette canali che produce immagini più luminose con un rapporto segnale/rumore più alto
- Tecnologia a disco confocale rotante per una penetrazione più profonda nel tessuto, che permette di ottenere immagini più nitide con una maggiore risoluzione
- Obiettivi a immersione in acqua che permettono di quadruplicare il segnale a tempi di esposizione più brevi per una maggiore sensibilità e nitidezza delle immagini
- Visualizza il prodotto
Avanzate funzioni analitiche basate sul cloud StratoMineR
Generazione di dati chiari e approfonditi a partire da dataset complessi
Flussi di lavoro potenti e intuitivi consentono agli utenti di trasferire i dati di imaging ad alto contenuto direttamente in StratoMineR, dove vengono adoperati per produrre ricche visualizzazioni interattive utilizzando avanzati metodi di data mining. Quando utilizzato con il software di analisi delle immagini IN Carta, permette di ottenere solidi risultati quantitativi dai dataset e dalle immagini biologiche complesse utilizzando un’avanzata tecnologia basata sull’IA. Utilizzate tutti i vostri dati ad alto contenuto per scoprire, caratterizzare e analizzare fenotipi.
Ultime risorse
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Imaging su cellule vive
L’imaging su cellule vive è lo studio della struttura e funzione cellulare in cellule viventi mediante tecniche di microscopia. Permette la visualizzazione e la quantificazione di processi cellulari dinamici in tempo reale. L’imaging su cellule vive può essere utilizzato in un’ampia varietà di aree e applicazioni biologiche e può implicare, ad esempio, l’esecuzione di saggi cinetici di lunga durata o la marcatura fluorescente di cellule vive.
Risorse del software di analisi delle immagini IN Carta
Brochure
StratoMineR
StratoMineR
Il software StratoMineR™ di Core Life Analytics aiuta i biologi ad analizzare i dati complessi ottenuti dall’analisi delle immagini ad alto contenuto. Un flusso di lavoro potente e intuitivo consente agli utenti di trasferire…
Nota applicativa
Aumento del rendimento dei saggi di Cell Painting mediante una stazione di lavoro automatizzata
Increase Cell Painting assay throughput using an automated workstation
Il Cell Painting è diventato un metodo di screening molto diffuso nel campo della scoperta farmacologica. Questa piattaforma di screening fenotipico sfrutta i progressi compiuti nella microscopia ad alto contenuto, nello…
Pubblicazioni
Vantaggi dell’imaging su cellule vive in tempo reale
Benefits of Real-Time Live-Cell Imaging
I saggi tridimensionali (3D) basati su cellule sostituiscono una varietà di modelli sperimentali tissutali, cellulari e animali, ma hanno la fama di mancare di risoluzione temporale. Per e…
Poster scientifico
Profilazione fenotipica basata sul saggio di Cell Painting
Phenotypic profiling based on the Cell Painting assay
Gli approcci multiparametrici di screening ad alto contenuto, come il saggio di Cell Painting, vengono utilizzati sempre più frequentemente in numerose applicazioni che vanno dai programmi di scoperta farmacologica a…
Poster scientifico
Organoidi intestinali per saggi di screening automatizzato. Imaging e analisi ad alto contenuto della morfologia degli organoidi
Intestinal organoids for automated screening assays. High content imaging and analysis of organoid morphology
Modelli cellulari 3D che rappresentano vari tessuti sono stati utilizzati con successo per lo studio di effetti biologici complessi, funzionalità e architettura dei tessuti. Tuttavia, la complessità dei modelli 3D…
Nota applicativa
Segmentazione cellulare senza marcatura con il modulo applicativo IN Carta SINAP
Label-free cell segmentation with IN Carta SINAP application module
L’analisi cellulare senza marcatura rappresenta un’alternativa migliore rispetto all’uso di coloranti fluorescenti poiché consente agli scienziati di acquisire immagini di cellule vive in condizioni simili a quelle native e quindi di esaminare i processi…
Blog
ingegnerizzazione degli organoidi di nuova generazione con flussi di lavoro automatizzati per il laboratorio alla #SLAS2022
Engineering Next-gen Organoids with Automated Lab Workflows at #SLAS2022
La SLAS2022, la conferenza della Society for Lab Automation and Screening, ha offerto un altro anno estremamente interessante per scoprire tecnologie innovative per il laboratorio. Sia che siate intervenuti di persona…
Nota applicativa
Miglioramento dell’affidabilità del Cell Painting con una marcatura nel vicino infrarosso e funzionalità avanzate di analisi delle immagini e dei dati
Improving the robustness of Cell Painting with a near-infrared label and advanced image and data analytics
Gli approcci per la profilazione fenotipica basata su immagini, come il diffuso saggio di Cell Painting, utilizzano l’imaging ad alto contenuto e letture multiparametriche per lo studio delle…
Poster scientifico
Automazione del flusso di lavoro per le colture di organoidi 3D mediante analisi delle immagini basata sul deep learning
Automation of 3D organoid culture workflow with deep-learning based image analysis
L’uso delle colture cellulari 3D come sistema modello si sta diffondendo sempre di più perché permette di riprodurre il microambiente in vivo meglio delle colture cellulari 2D. Gli organoidi hanno la capacità di…
Poster scientifico
Automazione e imaging ad alto contenuto di saggi su tumoroidi 3D derivati da pazienti con carcinoma mammario triplo negativo
Automation and high content imaging of 3D triple-negative breast cancer patient-derived
Il carcinoma mammario triplo negativo è un sottotipo tumorale clinicamente aggressivo con elevati tassi di metastasi, recidiva e farmacoresistenza. Attualmente non esistono…
Poster scientifico
Miglioramento dell’affidabilità del Cell Painting con una marcatura nel vicino infrarosso e funzionalità avanzate di analisi delle immagini e dei dati
Improving the robustness of Cell Painting with a near-infrared label and advanced image and data analytics
Gli approcci per la profilazione fenotipica basata su immagini, come il diffuso saggio di Cell Painting, utilizzano l’imaging ad alto contenuto e letture multiparametriche per lo studio…
Nota applicativa
Analisi delle immagini basata sul deep learning per il monitoraggio in tempo reale senza marcatura di colture di organoidi 3D e iPSC
Deep Learning-based Image Analysis for Label-free Live Monitoring of iPSC and 3D Organoid Cultures
L’uso di modelli biologici 3D complessi come gli organoidi e gli sferoidi derivati da pazienti si sta diffondendo in numerose aree di ricerca biomedica perché questi modelli simulano più fedelmente i tessuti in vivo…
Blog
Innovazione alla Molecular Devices: aggiornamenti sull’imaging automatizzato ad alto contenuto
Innovation at Molecular Devices: Updates in Automated, High-Content Imaging
Dalle opinioni dei clienti al miglioramento dei flussi di lavoro La strada verso la comprensione dei processi biologici complessi e delle malattie è costellata di difficoltà. Con l’aumentare del livello desiderato…
Blog
Approfondimenti e innovazioni nel campo delle cellule staminali presentati all’#ISSCR2021
Stem cell science insights and breakthroughs presented at #ISSCR2021
Se non avete avuto la possibilità di visitarci alle nostre sessioni poster durante l’ISSCR 2021, non vi preoccupate. Abbiamo raccolto qui per voi tutte le nostre sessioni. Il congresso annuale dell’ISSCR ha…
Nota applicativa
Organoidi per la modellazione delle malattie e lo screening di farmaci in vitro
Organoids for disease modeling and in vitro drug screening
Modelli cellulari 3D che rappresentano vari tessuti sono stati utilizzati con successo per lo studio di effetti biologici complessi, funzionalità e architettura dei tessuti. Tuttavia, la complessità dei modelli 3D…
Pubblicazioni
Profilo di progetto: Centro di innovazione sugli organoidi
Project Profile: Organoid Innovation Center
Lab Manager parla del Centro di innovazione sugli organoidi di San Jose, CA, USA, con Dan O’Connor, vice presidente della divisione Drug Discovery di Molecular Devices. Il centro occupa uno spazio di 180 piedi quadrati all’interno…
Pubblicazioni
Sistemi organ-on-a-chip: ampliate i confini dei test in vitro
Organs-on-Chips: Expand the Boundaries of In Vitro Testing
L’uomo ha iniziato a coltivare cellule e tessuti animali sin dalla fine del XIX secolo, quando Wilhelm Roux ha dimostrato per la prima volta che era possibile tenere in coltura embrioni di pollo in soluzione salina per qualche giorno…
Brochure
Software di analisi delle immagini IN Carta
IN Carta Image Analysis Software
Il software di analisi delle immagini IN Carta™ risolve i complessi problemi associati all’analisi delle immagini utilizzando avanzate funzionalità di intelligenza artificiale (IA) che trasformano le immagini in dati. Flussi di lavoro facili da utilizzare aiutano…
Blog
Suggerimenti per eseguire nel modo migliore un esperimento di imaging su cellule vive
Tips for running a successful live cell imaging experiment
Nell’ultimo decennio sono stati compiuti progressi significativi nel campo della microscopia e della tecnologia delle videocamere e le tecniche di marcatura delle molecole di interesse si sono notevolmente evolute. Quest…
Pubblicazioni
Plasmare il futuro della ricerca sugli organoidi
Shaping the Future of Organoid Research
Molecular Devices, un’azienda che fornisce tecnologia innovativa nel campo delle scienze naturali, ha recentemente inaugurato un nuovissimo Centro di innovazione sugli organoidi, il primo nel suo genere. Situato presso la sede centrale dell’azienda…
Blog
Superamento delle difficoltà legate all’analisi cellulare ad alto contenuto attraverso l’IA/apprendimento automatico
Overcome the challenges of high-content cell analysis through AI/machine learning
L’uso dell’intelligenza artificiale (IA) si sta diffondendo in molti aspetti della vita moderna, dai veicoli a guida autonoma agli assistenti personali ad attivazione vocale e anche nel campo della creazione artistica. Ma è…
Blog
In che modo il Cell Painting sta lasciando il segno nella scoperta farmacologica
How Cell Painting is making its mark on drug discovery
Chi non ha mai sentito la vecchia massima “Un'immagine vale più di mille parole”? Per quanto riguarda il Cell Painting, questo detto è particolarmente vero. Il Cell Painting è un saggio…
Pubblicazioni
SCIEX, consociata di Danaher, e Molecular Devices lanciano nuovi prodotti
Danaher’s SCIEX and Molecular Devices Businesses Debut New Products
L’inizio dell’anno è stato ricco di impegni per il segmento Life sciences di Danaher. In gennaio, l’azienda ha riportato un fatturato di 10,6 miliardi di dollari per il 2020, che rappresenta…
Blog
Previsioni sulla tecnologia per le scienze naturali per il 2021
Life sciences technology predictions for 2021
Da oltre 30 anni, Molecular Devices è in prima linea nei progressi tecnologici che hanno contribuito alla creazione di innovazioni scientifiche significative. Per iniziare il nuovo anno, abbiamo…
Pubblicazioni
Rafforzamento della crescita del mercato globale di software e servizi di screening ad alto contenuto
Rising growth of the global high‑content screening software and services market
I progressi nel campo delle soluzioni informatiche e degli strumenti per imaging ad alto contenuto, l’aumento dell’interesse nella ricerca basata su cellule e il maggior sostegno statale ai processi di ricerca e sviluppo finalizzati alla scoperta farmacologica…
Brochure
Soluzioni innovative per la scoperta farmacologica e la ricerca nel campo delle scienze naturali
Innovative Solutions for Drug Discovery and Life Sciences Research
Molecular Devices è leader nella fornitura di soluzioni di misurazione bioanalitiche ad alte prestazioni per la ricerca nel campo delle scienze naturali, lo sviluppo farmaceutico e la scoperta bioterapeutica. O…


Modelli emergenti di organoidi: dalla ricerca di base allo sviluppo di farmaci e alla medicina rigenerativa

Automazione della coltura e dell’imaging ad alto contenuto di organoidi 3D per la valutazione in vitro degli effetti di composti

Analisi delle immagini basata sul deep learning per il monitoraggio in tempo reale senza marcatura di colture di organoidi 3D e iPSC

Monitoraggio dello sviluppo di organoidi cerebrali 3D derivati da iPSC

Rassegna delle innovazioni all’ISSCR 2021: Processi automatizzati di coltura e imaging ad alto contenuto di organoidi 3D polmonari e cardiaci
Scoprite la nostra gamma di soluzioni di imaging ad alto contenuto
Soluzioni di imaging e analisi ad alto contenuto, che vanno dalla microscopia digitale automatizzata ai sistemi di imaging confocale ad alto rendimento con obiettivi a immersione in acqua e tecnologia a disco rotante brevettata.
Software di analisi delle immagini IN Carta
Solidi risultati quantitativi a partire da set di dati e immagini biologiche complesse

Sistemi di imaging cellulare
Trasformate le vostre incredibili immagini in risultati accattivanti
Come possiamo aiutarvi a fare progressi nella vostra prossima scoperta?
I nostri team altamente qualificati sono in prima linea con i clienti che seguiamo, conducendo dimostrazioni di prodotti da remoto o sul posto, webinar e altro per aiutarvi a risolvere le sfide più ardue poste dalla ricerca. Come possiamo esservi d’aiuto oggi?
Vorrei…
Come possiamo aiutarvi a fare progressi nella vostra prossima scoperta?
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