예시 데이터셋 보기 →

대부분의 연구자는 현미경 이미지를 촬영한 뒤 관찰한 내용을 형용사로 묘사합니다. 처리 후 세포가 더 커 보인다거나, 더 둥글어진 것 같다는 식입니다.

이는 실제 관찰 결과입니다. 형태는 약물 효과, 독성, 분화를 나타내는 가장 초기의, 가장 민감한 지표 중 하나입니다. 하지만 형용사는 통계 검정에 넣을 수 없습니다.

Cytely는 모든 세포에 대해 면적, 원형도, 신장도, 둘레, 다채널 강도를 추출합니다. 시각적 직관을 숫자로, 숫자를 게이팅 가능한 집단으로 바꿉니다. "달라 보이는" 세포는 산점도 위의 명확히 정의된 클러스터가 되어, 정량화하고 조건 간에 비교하며 재현할 수 있습니다.

형태는 표현형 스크리닝에서 사용할 수 있는 가장 저렴하면서도 정보 밀도가 가장 높은 판독값입니다. 핵 염색과 세포체 마커 외에는 특별한 시약이 필요하지 않습니다. AI 기반 표현체학은 신약 개발에서 가장 빠르게 성장하는 분야 중 하나이며, 그 출발점은 신뢰할 수 있는 세포별 형태 추출입니다.

어세이 실행 방식

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.

제공하실 데이터

  • Ch1: DAPI (핵 염색)
  • Ch2-4: 세포체 염색, 세포골격 마커 또는 관심 단백질 채널 (IF 또는 형광 태그)

제공되는 결과

  • 면적
  • 원형도
  • 신장도 (장축/단축 비율)
  • 세포당 둘레
  • 채널별 평균/중앙값/최소/최대 강도

바로 실행 가능

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.

세포 형태 및 표현형 프로파일링 어세이 살펴보기 →