- Ch1: DAPI, Hoechst, or hematoxylin
- Ch2-4: markers used to classify cell populations
- Optional annotated tissue boundary or region mask
- Nearest-neighbour distance by cell-type pair
- Number and composition of cells within a defined radius
- Homotypic and heterotypic clustering metrics
- Distance to tissue, tumour, or compartment boundary
- 2D infiltration depth and density by region
cell proximity & neighbourhood analysis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。
Segment and classify cells
Retain centroid coordinates
Optionally define tissue regions or boundaries
Calculate pairwise distances and radius-based neighbourhoods
Summarize by population and condition.
対応状況
すぐに実行可能
Tumour–immune proximity, immune-cell clustering, mixed-culture neighbourhoods, core-versus-margin analysis, basic niche composition, marker-positive cell proximity in conventional multiplex images.
サポートについてお問い合わせください
Full CODEX/PhenoCycler/IMC high-plex workflows, cyclic image registration, advanced graph-community inference, or 3D neighbourhood analysis. This proposal assumes coordinate-derived measurements can be exposed reliably in the product, volumetric 3D neighbourhood analysis.
1 サンプルの品質に依存します
cell proximity & neighbourhood analysis解析を自動化する準備はできていますか？
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一流の研究機関に信頼されています
何百人もの研究者がCytelyを使って発見を加速しています
ご利用いただいている研究機関
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
