즉시 시작하기

몇 주가 아니라 몇 분 만에 분석
복잡한 파라미터 조정과 분석 파이프라인 구축은 잊으셔도 됩니다. Cytely는 최소한의 설정만으로 샘플 속 세포와 객체를 자동으로 식별합니다. 이미지를 드래그 앤 드롭하고 상위 수준의 목표만 정의하면, 복잡한 설정은 Cytely가 처리합니다. 이는 사용자의 폭넓은 전문...

즉시, 인터랙티브하게 탐색
Cytely는 데이터 수집에 그치지 않고, 복잡한 이미지 데이터를 즉각적인 통찰로 전환합니다. 분석이 완료되면 완전히 인터랙티브한 인터페이스가 제공됩니다. 추출된 특징의 산점도, 잘라낸 세포 이미지 패널, 그리고 샘플 내 각 객체의 위치를 보여주는 공간 지도가 함께...

기존 장비에서 그대로 사용
기존 현미경 설정을 그대로 계속 사용하세요. Cytely는 이미징 워크플로에 매끄럽게 통합됩니다. 넓게 스캔하고 데이터를 업로드하면, 세그멘테이션, 특징 추출, 시각화는 Cytely가 처리합니다. 특별한 취득용 하드웨어나 소프트웨어가 필요 없습니다. 이를 통해 이미징은...

스마트 취득으로 루프를 완성
게이팅을 통해 관심 있는 집단을 식별하고, 그 좌표를 현미경으로 다시 보내 고해상도 또는 멀티모달 후속 이미징을 수행할 수 있습니다. Cytely는 데이터 기반 취득(Data-Driven Acquisition, DDA)이라고 알려진 피드백 루프를 지원하여, 우연히...
Cytely의 강점

공간적 단일 세포 발견을 위해 설계
Cytely는 공간적 및 세포내 맥락을 유지한 채, 진정한 단일 세포 분해능으로 개별 세포와 객체를 분석합니다. 이는 상호작용, 이질성, 희귀 표현형을 연구하는 데 필수적입니다. 식세포 작용에서 감염 분석에 이르기까지, Cytely는 객체 간 관계와 공간 패턴을...

AI 기반 노코드 워크플로 생성
코드 한 줄 작성하지 않고도 완전한 분석 워크플로를 구축할 수 있습니다. 사전 학습된 AI가 세그멘테이션을 자동으로 처리하여, 파라미터 조정이나 학습 데이터 없이도 세포, 잔해, 세포내 구조를 식별하고 프로파일링합니다. 그다음 게이팅, 특징 추출, 시각화가 결합되어...

비주얼 게이팅
초기 DIA 스캔에서 얻은 데이터를 사용하여, 이미지 유세포 분석과 유사한 경험으로 데이터를 더 깊이 파고들 수 있습니다. 측정된 형태 또는 강도 특징을 서로 자유롭게 조합하여 인터랙티브한 2D 산점도에 플롯할 수 있습니다. 관심 있는 집단을 플롯 위에서 직접...

공유하고, 재현하고, 그 위에 쌓아 올리세요.
Cytely에서는 완전한 실험, 원시 데이터, 게이트, 이미지, 플롯을 하나의 안전한 링크로 공유할 수 있습니다. 공동 연구자, 심사자, 감사자는 데이터를 인터랙티브하게 탐색하고 원시 이미지부터 최종 결과까지 모든 단계를 검증할 수 있습니다.
즉시 사용 가능한 분석
팀이 매일 수행하는 분석을 위한 사전 검증된 측정 워크플로

신속한 세포 계수 및 분류
Cytely는 형태와 염색을 기반으로 세포 집단과 오염물을 빠르게 정량화할 수 있게 합니다. 스크립트 작성 없이 표적 세포, 잔해, 적혈구, 혈소판의 계수를 즉시 얻을 수...
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형질주입 효율 분석
강도 임계값, 공동 국재화, 또는 핵 대 세포질 신호 분포를 기반으로 형질주입된 세포를 식별합니다. Cytely는 이중 형질주입된 집단을 자동으로 정량화하고 시야 전반의 이질성을...
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그 외에도 다양하게…
공배양 분석에서 희귀 세포 검출에 이르기까지, Cytely는 견고한 세그멘테이션과 게이팅 기반 위에 구축된 유연한 사용자 정의 워크플로를 지원합니다. 이미지 안에 있는 것이라면,...
자세히 보기 →Cytely의 실제 사례 보기

고해상도 식세포 작용 데이터셋 탐색하기
실제 식세포 작용 데이터로 Cytely의 작동을 확인해 보세요. 분석을 조작하고, 게이팅을 탐색하며, 재현 가능한 측정이 실제로 어떤 모습인지 살펴보세요.
인터랙티브 데이터셋 탐색하기과학적 기반
재현 가능하고 자동화된 측정에 대한 Cytely의 접근 방식을 뒷받침하는 동료 심사를 거친 프레임워크, 데이터 기반 현미경 관찰(Data-Driven Microscopy)을 기반으로 합니다.


Cell Rep Methods. 2023 Mar 6;3(3):100419. doi: 10.1016/j.crmeth.2023.100419.
Data-driven microscopy allows for automated context-specific acquisition of high-fidelity image data.
Oscar André, Johannes Kumra Ahnlide, Nils Norlin, Vinay Swaminathan, Pontus Nordenfelt.
논문 전문 읽기 (PMC10088093)