圖片說明:3D人類扁桃體組織,使用8種OPAL染料和DAPI標記的9-plex人類扁桃體組織,在STELLARIS共聚焦系統(tǒng)上獲取。使用Aivia中的3D Multiplexed Cell Analysis recipe對組織中的上皮細胞和免疫細胞進行了分割。
圖片來源:Leica Microsystems的Dr. Tatjana Straka。
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一
3D Multiplex細胞檢測
我們zui前沿的deep learning模型,無需細胞核染色也可快速精準分割3D細胞。增強后的cellpose【1】模型增速78%,這將大幅加速您的研究進程,助您迅速獲得空間組學洞察。更棒的是,您可以通過Aivia Community在任何PC工作站上無縫分享您的突破性發(fā)現(xiàn),與全球科學家共同進步!
【1】:Stringer C, Wang T, Michaelos M, and Pachitariu M. Cellpose: a generalist algorithm for cellular segmentation. Nature Methods. 18: 100-106. (2021)
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二
專家或數(shù)據(jù)驅(qū)動的表型分析極簡化
Aivia內(nèi)置的Phenotyper基于您的專業(yè)知識對2D/3D細胞聚類分析。除此之外,Aivia還提供無監(jiān)督自動聚類方案k-means clustering【2】或PhenoGraph-Leiden clustering【3】,可以基于強度或PhenoGraph-Leiden clustering【3】,可以基于強度或形態(tài)測量進行聚類。新增的confidence value功能,可以讓用戶可以讓用戶去除低confidence object或只保留最高confidence value obecjt用于下游分析。
在此視頻中,僅選擇具有最高置信值(用戶定義為0.85)的細胞以創(chuàng)建一個單獨的表型,用于與其他包括較低置信值的表型進行比較。
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三
生物標記物分組
通過分組相關的biomarker(例如腫瘤標記,免疫細胞標記),輕松地在復雜的多重標記數(shù)據(jù)中一起可視化生物相關channel,一次輕松切換多個通道。自動將生物相關通道填充到Phenotyper類別和channel中,并利用功能分組通過Marker-Cluster樹狀圖來解釋數(shù)據(jù),探索biomarker和phenotype之間的關系。
打開和關閉每個頻道組會同時打開和關閉該組中的所有標記
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Biologically relevant channel grouping
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四
復雜空間數(shù)據(jù)探索
創(chuàng)新性可視化工具增強了數(shù)據(jù)分析和空間關系分析。Aivia 14提供一整套新工具來探索和可視化復雜數(shù)據(jù)和空間關系,適用于2D/3D復雜數(shù)據(jù)和具有多重形態(tài)學數(shù)值的常規(guī)共聚焦顯微圖像??傆幸豢钸m合你!快來看看吧!
關鍵特征如下:
1
phenotyping過程中自動產(chǎn)生summary數(shù)據(jù),展示統(tǒng)計值以及百分比。
2
Marker-Cluster Dendrogram揭示了強度或形態(tài)學測量值與表型之間的關系,并通過增強的交互性來探索圖像中感興趣的表型、通道和形態(tài)測量。
3
按聚類對測量進行排序或按測量對聚類進行排序,以便輕松解讀復雜數(shù)據(jù)。
4
新的double-sided Violin plot,可用于比較不同組或表型中兩個測量值之間的數(shù)據(jù)分布。
5
Pearson Correlation Heatmap,用于可視化不同組或表型中兩個測量值之間的相關性。
6
Binned scatterplot 用于全面分析不同對象或表型中兩個不同測量值的數(shù)據(jù)分布。
7
Dimensionality reduction(UMAP、PacMAP、t-SNE),用于將高維數(shù)據(jù)簡化到二維空間,便于數(shù)據(jù)解釋。
8
Multi-well scatterplot ,用于繪制每個孔、每個實驗條件或整個板上所有條件的數(shù)據(jù)。
此外,我們的關系工具通過交互選擇圖像上的對象或表型,并使用spotlight功能可視化選擇,能夠精確測量單個對象或表型之間的頂點到頂點的3D距離。
快來體驗Aivia 14的強大功能,
開啟數(shù)據(jù)分析的新篇章吧!
選擇樹狀圖中的單個圖塊,以在圖像查看器中打開所選的標記通道(或多個通道)。
Marker-Cluster Dendrogram
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