Immune-Mediated Target-Cell Killing

Quantifies endpoint killing of a labeled target-cell population by immune effector cells in co-culture.

Immune-Mediated Target-Cell Killingのイラスト
入力チャンネル
  • Ch1: DAPI or Hoechst
  • Ch2: target-cell identity marker or stable fluorescent label
  • Ch3: effector-cell identity marker
  • Optional Ch4: viability or death marker such as PI, 7-AAD, or activated caspase reporter
出力指標
  • % dead target cells
  • Viable target-cell count
  • Target-cell survival relative to target-only control
  • Specific killing or specific lysis
  • Effector-to-target ratio measured in the image
  • Effector-cell viability

immune-mediated target-cell killingに必要なすべてが揃っています

クラウドで完結する、自動化された再現性の高いノーコード解析

クラウドベース

インストール不要、GPU不要。あらゆるデバイスのブラウザから解析を実行できます。

完全自動化

画像をアップロードするだけで、論文に使える結果が得られます。コーディングやスクリプトは不要です。

再現性

すべての解析は記録され、再現可能です。プロトコルを共同研究者と即座に共有できます。

解析の流れ

Cytelyが画像解析を自動化するので、研究に集中できます。

01

Segment all cells

02

Classify target and effector populations from identity markers

03

Measure viability or apoptosis signal within target cells

04

Calculate target-specific killing and normalize to controls.

対応状況

すぐに実行可能

T-cell-mediated killing, NK-cell cytotoxicity, macrophage-mediated killing, antibody-dependent cellular cytotoxicity (ADCC), redirected killing assays, mixed-culture target survival.

サポートについてお問い合わせください

Serial killing, immune-synapse dynamics, contact duration, time-to-kill, or lineage-resolved killing; these require time-series tracking. Image analysis alone does not establish antibody dependence without suitable controls.

1 サンプルの品質に依存します

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研究者に愛されています

Cytelyを毎日使っている研究者の声をご覧ください。

Chief Scientific Officerヨーロッパの受託研究機関

Cytely が提供するデータ駆動型のアプローチは、私のような経験豊富な顕微鏡研究者にとってまさに理想的です。

Professor in Muscle Biologyヨーロッパの主要研究大学

バイアスを完全に排除できます。画像解析にかかる時間を考えれば、コストはごくわずかです。

Hematology Researcher血液学研究者

今の時代にできることには本当に驚かされます。Cytely がすべての作業を代わりにこなしてくれます。

Infection Medicine ResearcherLund University 博士課程学生

Cytely のおかげで作業速度が10倍になりました。実験のたびに何時間も節約できます。

Alex Evilevitch
Alex EvilevitchLund University 教授

Cytelyで得た知見によって、研究の方向性が大きく変わりました。おかげで実験を再設計し、ようやくプロジェクトを前進させることができました。

Swathiがんメカノバイオロジー研究者

Cytelyは、自動化されたバイアスのない解析とサンプル数の大幅な増加によってデータの信頼性を高めながら、研究期間を大幅に短縮してくれました。

Blazej Cegielski
Blazej Cegielskiウイルス生物物理学ラボ

Cytely を使えば、数千個の細胞を瞬時に解析し、どの細胞がトランスフェクションされたのか、感染したのか、あるいはその両方なのかを正確に特定できました。3年間行き詰まっていた課題が、最初のセッションで解決したのです。

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