BD Pathway™ 高內(nèi)涵成像系統(tǒng)推進細胞表型自動化分析

內(nèi)容簡介：
本文重點探討B(tài)D Pathway™ 高內(nèi)涵成像系統(tǒng)在細胞表型分析中的技術創(chuàng)新。系統(tǒng)分析其共聚焦成像、三維重建和深度學習算法，闡述其在藥物篩選、毒理學評估和疾病機制研究中的應用價值。通過詳細的技術參數(shù)和應用案例，展示其在提高檢測通量、準確性和可重復性方面的優(yōu)勢。

正文：

高內(nèi)涵成像技術已成為細胞生物學研究的重要工具。BD Pathway™ 系統(tǒng)通過自動化的圖像采集和智能分析算法，實現(xiàn)了細胞表型的高通量定量分析。

系統(tǒng)配備405nm、488nm、561nm、640nm四激光器，采用雙相機設計（sCMOS和EMCCD），空間分辨率達0.2μm，Z軸分辨率0.5μm。活細胞成像采用環(huán)境控制系統(tǒng)，溫控精度±0.1℃，CO2控制精度±0.2%。

圖像分析采用深度學習算法，可自動識別30多種細胞形態(tài)特征（細胞面積、核質(zhì)比、突起長度等）和10多種亞細胞結構（線粒體、溶酶體、高爾基體等）。分類準確率超過95%，檢測通量達10,000孔/天。

在藥物篩選中，系統(tǒng)可同時檢測細胞增殖、凋亡、周期阻滯和形態(tài)變化等多參數(shù)表型。Z'因子大于0.6，假陽性率低于5%。在神經(jīng)毒理學研究中，成功量化了化合物對神經(jīng)突生長的抑制效應，IC50測定精度達±0.1log單位。

關鍵詞： 高內(nèi)涵成像、細胞表型分析、深度學習、藥物篩選、三維重建