데이터셋
선별된 단일세포 분석 모음입니다. 어떤 데이터셋이든 Cytely에서 바로 열어 방법론, 이미징, 결과를 살펴보세요.
DNA Damage & Genotoxicity - Foci Counting per Nucleus
DNA 손상 물질에 두 가지 농도로 노출한 뒤 핵과 DNA 손상 foci를 염색한 세포입니다. 이 예시 데이터셋은 핵당 손상 foci를 계수하고, 핵 형태로 게이팅하여 응집체를 제외하고, 처리군 간 평균 foci 수를 비교하는 방법을 보여줍니다. 핵당 foci 수는 손상 물질의 농도에 따라 증가합니다.
Tissue Cellularity Quantification - Nuclei Counting in Tissue Sections
Human Protein Atlas에서 가져온 헤마톡실린 염색 인체 조직 절편입니다. 이 예시 데이터셋은 전체 조직 절편에서 핵과 세포를 계수하고 영역별 세포 밀도를 산출하는 방법을 보여줍니다. 검출된 모든 객체는 절편 내 위치를 유지하므로, 조직 맵에서 관심 영역을 직접 게이팅하고 면적, 둘레, 원형도를 비교할 수 있습니다.
Protein Co-localization - Salmonella and ER Membrane
mCherry로 표지된 Salmonella enterica에 감염되고 ER-tracker 염료로 염색된 HeLa 세포를 고콘텐츠 공초점 현미경으로 촬영한 데이터셋입니다. 이 예시 데이터셋은 세포내 세균과 숙주 소포체 간의 공동국재화를 정량하고, 야생형과 동질유전자 ΔsifA 변이주를 비교하는 방법을 보여줍니다.
Bacteria Internalization - Salmonella Infected HeLa Cells
mCherry로 표지된 Salmonella enterica에 감염된 HeLa 세포를 고콘텐츠 공초점 현미경으로 촬영한 데이터셋입니다. 이 예시 데이터셋은 세포내 세균을 단일 세포 수준에서 검출하고 정량하여, 서로 다른 병원체 농도에서 숙주 세포당 세균 수를 비교하는 방법을 보여줍니다.
Cell Morphology - Pluripotent Stem Cell Differentiation States
인간 만능 줄기세포의 멀티채널 고콘텐츠 이미지 데이터셋입니다. 이 예시 데이터셋은 Cytely로 형태에 기반하여 세포 하위집단을 탐색하고 구분하는 방법을 보여줍니다: 핵과 세포질을 분할하고, 형태학적 특징과 신호 강도를 측정하며, 형태학적 게이팅으로 서로 다른 분화 상태를 분리하고 비교합니다.
Spot & Foci Detection - Intracellular Sub-Object Counting
세포내 스팟 및 포시 검출을 위한 멀티채널 고콘텐츠 이미지 데이터셋입니다. 이 예시 데이터셋은 Cytely로 세포내 하위 객체를 단일 세포 수준에서 검출하고 정량하여, 서로 다른 실험 조건에서 세포당 하위 객체 수를 비교하는 방법을 보여줍니다.
Lysosomal pH Activity in FaDu and HGFb Cells
자가포식(autophagy) 조절제로 처리한 FaDu 및 HGFb 세포를 4채널 공초점으로 촬영한 데이터셋입니다. 자가포식소체(autophagosome)에는 TagRFP/Emerald-GFP 탠덤 표지가 부착되어 있으며(GFP는 pH 6 이하에서 소광되는 반면 TagRFP는 안정적으로 유지됨), 리소좀은 LysoTracker로 표지되어 산성도를 비율 측정(ratiometric) 방식으로 읽어낼 수 있습니다. Cytely는 리소좀을 분할(segmentation)하고 Bafilomycin 및 BEZ를 포함한 약물 처리 그룹 전반에 걸쳐 세포당 리소좀 수를 산출합니다.
Multiplex Imaging Analysis
약 1,600개의 생리활성 화합물을 대상으로 한 화합물 프로파일링 스크린에서 얻은 인간 U2OS 세포의 5채널 Cell Painting 데이터셋입니다. Cytely는 핵, 세포질, 인(nucleoli), 콘카나발린-A 반점(puncta), 미토콘드리아를 분할한 뒤 저분자 처리 그룹 전반에 걸쳐 세포당 형태학적 지표와 객체 수를 산출합니다.
Multi-Marker Foci Association
단일 세포 수준에서 여러 DNA 손상 focus 마커를 검출하기 위한 다채널 데이터셋입니다. Cytely는 핵을 분할하고 여러 채널에 걸쳐 foci를 검출하며, DNA 손상 유발 물질에 노출된 세포에서 세포당 foci 수, 강도, 면적을 산출합니다.
Sub-Object Quantification Example
3채널(DAPI, FITC, CY5) 데이터셋입니다. Cytely는 상위 세포를 분할하고 그 안의 더 작은 객체를 검출하여 상위 형태학적 지표와 함께 상위당 하위 객체 수와 총 하위 객체 면적을 산출합니다.
Leishmania Infection of Macrophages
Leishmania major에 감염된 골수 유래 대식세포를 2채널로 촬영한 데이터셋입니다. Cytely는 숙주 세포를 분할하고 세포 내 기생충을 하위 객체로 검출하여 숙주 세포당 기생충 수를 산출합니다. 출처: Juez et al., figshare 2023.
Nuclear Translocation Benchmark (BBBC014v1)
BBBC014 벤치마크에서 가져온 2채널(DAPI 핵 대조염색 + FITC NF-κB 신호) 데이터셋으로, TNF-α에 반응하여 MCF7 및 A549 세포에서 전사인자 NF-κB가 세포질에서 핵으로 전위(translocation)되는 과정을 담고 있습니다. Cytely는 핵과 주변 세포질을 분할하고 세포당 핵/세포질 NF-κB 강도 비율을 산출하며, 이 값은 TNF-α에 따라 용량 의존적으로 증가합니다.
Lipid Droplet Accumulation
인지질증(phospholipidosis) 약물 재창출(drug-repurposing) 스크린에서 얻은 3채널 데이터셋입니다. Cytely는 세포를 분할하고 지질 방울(lipid droplet)을 하위 객체로 검출하여 세포당 지질 방울 수, 평균 지질 방울 면적, 총 지질 방울 면적을 산출합니다. 출처: Kuzikov et al., Patterns 2026 (idr0171).
Spot Uptake in Cells
이중 하위 객체(dual-sub-object) 파이프라인으로 처리한 3채널 데이터셋입니다. 세포핵을 상위(parent) 객체로 분할하고, 스팟/피크를 하위(child) 객체로 검출하여 각각의 숙주 세포에 연관시킵니다. 주요 판독값은 세포당 검출된 하위 객체(스팟)의 수입니다. 출처: Rees et al., Nature Communications 2019 (S-BSST249).
Cell Cycle Arrest in Breast Cancer Cells
유방암 세포를 4채널(Hoechst, Phospho-Rb, p21, EdU)로 촬영한 데이터셋입니다. Cytely는 Hoechst로부터 핵을 분할하고 네 개 채널 전반에 걸쳐 핵당 강도를 측정하여 EdU 양성(S기) 집단에 대한 세포 단위 판독값을 생성합니다. 출처: Weston et al., Sci Data 2024 (S-BIAD1013).
THP-1 Phagocytosis Assay
밀 배아 응집소(wheat germ agglutinin, 주황색)와 DAPI(파란색)로 염색되고 항체로 옵소닌화된 형광 비드(녹색)를 탐식한 THP-1 세포 데이터셋입니다. 이 데이터셋은 면역세포의 입자 흡수(uptake)를 측정하는 Cytely의 탐식(phagocytosis) 어세이 기능을 보여줍니다.
Transfection Efficiency - Actin and Integrin Double Transfection
인테그린(주황색/TRITC) 및 액틴(빨간색/Cy5) 플라스미드로 형질주입(transfection)한 HeLa 세포에 DAPI(파란색) 핵 염색과 밀 배아 응집소(녹색/FITC) 막 염색을 추가한 데이터셋입니다. 이 데이터셋은 단일 및 이중 플라스미드 형질주입 모두에 대해 형질주입 효율을 산출하는 방법을 보여줍니다. 비교적 낮은 형질주입 효율을 보여주어, 방법 최적화에서 Cytely의 유용성을 부각합니다.
Cell Cycle Analysis - Mitotic Cells in HeLa Cultures
표준 핵 염색만을 사용하여 형태학 기반 분석으로 HeLa 세포의 세포주기 단계를 분류합니다. 이 데이터셋은 특수 염료 없이 핵 형태만으로 세포주기 시기(G0/G1, S/G2, M)를 식별하는 과정을 보여줍니다. 핵 특성에 기반한 순차적 게이팅을 통해 약 5,500개의 전체 세포 중 164개의 유사분열(mitotic) 세포(3%)를 성공적으로 분리했습니다.
Blood Cell Analysis - Neutrophils
백혈구, 혈소판, 적혈구(RBC)가 혼합된 전혈 시료 내 세포 집단을 분석합니다. 이 데이터셋은 산점도(scatter plot)와 직관적인 게이팅을 통해 다양한 혈액 세포 유형을 단일 세포 수준에서 신속하게 식별하고 정량화하는 과정을 보여줍니다. 이질적인 시료로부터 호중구(57%), 혈소판(11%), 적혈구(12%)를 성공적으로 식별합니다.