세포 형태 및 표현형 프로파일링

여러 마커에 걸쳐 개별 세포의 크기, 형태, 형광 강도를 측정합니다.

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입력 채널

Ch1: DAPI (nuclear stain)
Ch2-4: cell body stain, cytoskeletal marker, or protein-of-interest channels (IF or fluorescent tags)

출력 지표

Area
Circularity
Elongation (major/minor axis ratio)
Perimeter per cell
Mean/median/min/max intensity per channel

세포 형태 및 표현형 프로파일링에 필요한 모든 것

클라우드에서 자동화되고 재현 가능하며 코드가 필요 없는 분석

클라우드 기반

설치할 소프트웨어 없음, GPU 불필요. 모든 기기의 모든 브라우저에서 분석을 실행하세요.

완전 자동화

이미지를 업로드하기만 하면 논문에 바로 사용할 수 있는 결과를 얻습니다. 코딩이나 스크립팅이 필요 없습니다.

재현성

모든 분석은 기록되고 재현 가능합니다. 프로토콜을 공동 연구자와 즉시 공유하세요.

실행 방식

Cytely가 이미지 분석을 자동화하므로 여러분은 과학에 집중할 수 있습니다.

DAPI로부터 핵 분할

필요에 따라 근사 세포 경계까지 확장하거나 두 번째 채널을 사용해 세포체 분할

모든 채널에 걸쳐 세포별 형태 및 강도 특징 측정

2D 산점도를 사용해 인터랙티브하게 탐색 및 게이팅.

호환성

바로 실행 가능¹

핵 단독 형태, 전세포 형태(세포체 염색 포함), 다채널 강도 프로파일링(최대 4개 채널), 명시야 세포 분할, 세포 유형 분류를 위한 인터랙티브 집단 게이팅, 세포 퍼짐 면적 / 기질 퍼짐 어세이(phalloidin/F-actin), 혈소판 퍼짐 형태 측정.

지원 문의

질감 특징(Haralick), 머신러닝 기반 표현형 분류기, 세포 형태 임베딩.

¹ 샘플 품질에 따라 다름

세포 형태 및 표현형 프로파일링 분석을 자동화할 준비가 되셨나요?

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자세히 알아보기

Application Notes

2026년 7월 8일

애플리케이션 노트: 세포 형태 및 표현형 프로파일링

대부분의 연구자는 현미경 이미지를 촬영한 뒤 관찰한 내용을 형용사로 묘사합니다. 세포가 더 커 보인다, 처리 후 더 둥글어진 것 같다는 식입니다. 분석 과정을 직접 확인하세요: https://youtube.com/watch?v=3_ZQGB8qcyY

논문

2026

Characterization of white adipocyte heterogeneity using data-driven microscopy

Zhang J, Simonsson C, Fawad A, Alsalim W, Vaag A, Neuhaus M, Stenkula KG. International Journal of Obesity

Cytely의 데이터 기반 현미경 플랫폼을 활용해 수백 개의 사람 지방세포를 개별적으로 프로파일링한 결과, 상당수의 세포가 하위 유형 마커인 DDR2와 PLIN1을 높은 수준으로 공동 발현하면서도 GLUT4 수준은 일정하게 유지하는 것으로 나타났습니다. 이는 성숙 지방세포에 서로 다른 하위 유형이 존재함을 보여주는 근거이자, 전사체 분석에서 처음 확인된 단일세포 이질성을 검증할 수 있는 확장 가능한 방법을 제시합니다.

Application Notes

2025년 9월 30일

애플리케이션 노트: 호중구 분리 시료 내 오염 세포 식별

전혈에서 세포 집단을 분석하는 것은 기본적이면서도 까다로운 작업입니다. 표준 전처리 단계를 거친 후에도 샘플에는 백혈구, 혈소판, 적혈구(RBC)의 혼합 집단이 포함되는 경우가 많습니다. Cytely는 연구자가 이러한 집단을 단일 세포 수준에서 신속하게 식별하고 정량화할 수 있도록 지원합니다. 산점도와 직관적인 게이팅을 통해 다양한 혈액 세포 유형을 편향 없는 대화형 워크플로에서 구별하고 특성화할 수 있습니다. 이 노트에서 시연하는 주요 기능: 혼합 세포 집단 전반의 이질성 시각화 산점도를 이용한 집단(호중구, 혈소판, RBC) 식별 호중구 하위 집단을 분리하기 위한 게이팅