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Übersicht
Modulare High-Content-Screening-Station für den Bereich Life SciencesDie modulare Mikroskop-Bildgebungsplattform scanR ermöglicht eine vollautomatische Bilderfassung und Datenanalyse biologischer Proben mit Deep-Learning-Technologie. |  |
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Leistungsstarke Datenvisualisierung für interaktive AnalysenDas scanR System eignet sich hervorragend zur Datenanalyse und -auswertung, entweder offline oder parallel zur Datenerfassung. Mithilfe von KI und Deep-Learning-Techniken erkennt das System Objekte wie Zellen oder Zellkerne selbständig, d. h. ohne Eingreifen des Benutzers. Die leistungsstarke Zytometriedatenanalyse erfüllt die spezifischen Anforderungen der Analyse großer Zellzahlen. Bidirektionale Links von allen Datenpunkten und Zeitkurven zu Zellgalerien sowie Bilddaten erleichtern die Charakterisierung der Probe, ob auf der Ebene von Einzelzellen oder von Millionen von Zellen, dabei kann jeder Datenpunkt zum Originalbild zurückverfolgt werden. Mit dem System lassen sich innerhalb von Minuten zuverlässige, quantitative Assays einrichten.
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| Schneller, automatisierter Workflow für High-Content-ScreeningDie scanR Screening-Station kombiniert die Modularität und Flexibilität eines Mikroskopsystems mit der Automatisierung, der Geschwindigkeit und dem Durchsatz, die von einem High-Content-Screening erwartet werden können. Durch das flexible Design erfüllt das System die Anforderungen an die quantitative Bildgebung und Bildanalyse in der modernen Zellbiologie, Molekularbiologie, Systembiologie und medizinischen Forschung.
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TruAI-gestützte Objekterkennung und BildverbesserungDie bahnbrechenden Analysemöglichkeiten unserer TruAI Technologie ermöglichen es, Assays einfacher zu erstellen. Die leistungsstarke Deep-Learning-Technologie reduziert das Photobleaching und verbessert Erfassungsgeschwindigkeit, Messempfindlichkeit und Genauigkeit, so dass längere Beobachtungen mit geringerem Einfluss auf die Lebensfähigkeit der Zellen möglich sind. TruAI-Segmentierungsnetzwerke ermöglichen eine robuste Segmentierung und Klassifizierung in komplexen Proben, unabhängig von Artefakten, Intensitätsschwankungen oder Hintergrundsignalen. TruAI Enhancement-Netzwerke erzeugen klare Bilder aus verrauschten Bildern oder unterdrücken unscharfe Signale.
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Erfüllt die Anforderungen vieler AssaysDie assaybasierte Analyse des scanR Systems ist reproduzierbar und zuverlässig und lässt sich leicht in den Arbeitsablauf integrieren. Mit Echtzeit-Ergebnissen parallel zur Erfassung können Assays individuell gestaltet und an eine breite Palette von Anwendungen angepasst werden. Das System eignet sich hervorragend für Anwendungen in der Wirkstoffforschung, beispielsweise zur Darstellung der biochemischen Wirkungen von Substanzen auf zellulärer Ebene und medikamenteninduzierter Veränderungen auf der Ebene der Genexpression. Außerdem lassen sich damit Messungen der Apoptose, von Mikronuklei oder von DNA-Fragmentierung (Comet-Assays) durchführen, und das System ist für ein breites Spektrum von Screening-Anwendungen geeignet:
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Flexible, modulare HardwareDie scanR Screening-Station kombiniert die Modularität und Flexibilität eines Mikroskopsystems mit der Automatisierung, der Geschwindigkeit und dem Durchsatz, die von einem High-Content-Screening erwartet werden können. Durch das modulare Design lässt sich die scanR Station für Anwendungen im Forschungslabor oder in einem Umfeld mit mehreren Benutzern anpassen und eignet sich gleichermaßen gut für Standard-Assays und für die Assay-Entwicklung. |
Konfokaler Scanner mit Spinning-Disk-System
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Roboter-Ladesystem
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Inkubationssystem
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TIRF- und FRAP-System (mit cellSens Software)
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Für Unterstützung |
Angewandte Technologien
Gating und Klassifizierung
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Durch einen hierarchischen Gating-Ansatz lassen sich Populationen intuitiv auswählen und auch in Galerien visualisieren. |
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Selbstlernende MikroskopieDie selbstlernende Mikroskopie eröffnet neue Möglichkeiten in der High-Content-Analyse. Die Anwendungen reichen von bisher unmöglichen Bildsegmentierungs- und Klassifizierungsaufgaben bis zur quantitativen Analyse von extrem schwachen Signalen, der Vereinfachung von Färbeprotokollen, der markerfreien Analyse usw. |
Beispiel-Workflow bei der selbstlernenden Mikroskopie zur Generierung eines KI-Modells für die markerfreie Analyse von komplexen Hellfeldbildern. Die Zellkerne von Hela-Zellen sind für die Trainingsphase GFP-markiert, um das System für die Auswertung von Hellfeldbildern zu trainieren. |
Anwendungsbeispiel: Robuste Segmentierung von Zellkernen mit verschiedenen Signalpegeln für drastische Reduzierung der Lichtexposition für die quantitative Analyse. |
Related VideosDer Benutzer hat die volle Kontrolle über den Aufbau des Trainingsexperiments. | Related VideosIn der Trainingsphase können viele anspruchsvolle Analysebedingungen abgedeckt werden. | Related VideosDas erlernte KI-Analyseprotokoll kann mit der einzigartigen Oberfläche der Software für die Exploration und Analyse der Daten bequem und detailliert validiert werden. |
Sofort loslegenDie mitgelieferten vortrainierten neuronalen Netzmodelle ermöglichen eine schnelle Nutzung der KI. Mit Hilfe der vortrainierten Modelle können Zellkerne und Zellen unter den meisten Standardbedingungen erfasst werden. Selbst konfluente Zellen und dichte Zellkerne lassen sich zuverlässig unterscheiden. Integrierte Kontroll- und Validierungsmaßnahmen gewährleisten die Genauigkeit und Robustheit der KI-Analyseergebnisse. |
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Genaue Objektsegmentierung: Rohdaten (links), Standard-Schwellenwertsegmentierung (Mitte), TruAI-Instanzsegmentierung (rechts). Die Instanzensegmentierung trennt zuverlässig schwer zu unterscheidende Objekte, die sehr nahe beieinander liegen, z. B. Zellen oder Zellkerne in Kolonien oder Gewebe. |
Screenshot-Detail nach der Datenerfassung durch scanR zur Demonstration der Erkennung und Trennung von Markern. Bildquelle: Dr. R. Pepperkok, EMBL Heidelberg, Deutschland. | Objekterkennung und -analyse
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Sofortige QualitätskontrolleBilder und Objekte sind wechselseitig mit den zugehörigen Datenpunkten verknüpft:
Ermöglicht die Erstellung einer Galerieansicht aller Bilder einer ausgewählten oder Gate-Datenpopulation für einen direkten, visuellen Vergleich größerer Bildersätze mit relevanten Informationen. |
Die Ergebnisse werden in Heatmaps visualisiert oder in Tabellen exportiert. Auf einfache Weise kann eine Übersicht des gesamten Wells angezeigt werden. |
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Related Videos | Mehrstufige ErfassungNach einem ersten Vorscan kann die scanR Analysesoftware alle potenziell interessanten Objekte identifizieren. In einem automatisierten Arbeitsablauf werden anhand der Analyseergebnisse die interessierenden Objekte in einem zweiten Bildschirm selektiv gescannt. |
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Messung kinetischer Parameter mit dem Kinetikmodul
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hES-Zellen, die den Biosensor FUCC (CA) exprimieren. Bildquelle: Dr. Silvia Santos, The Francis Crick Institute, London, UK. |
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| High-End-Bildgebung und High-Content-Analyse in Kombination
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Flexible ModuloptionenDie scanR Lösung erfüllt nicht nur die spezifischen Anforderungen an Geschwindigkeit, Belastbarkeit und Zuverlässigkeit eines vollautomatischen High-Content-Screening-Systems, sondern bietet mit umfangreichen Erweiterungsmöglichkeiten auch unübertroffene Flexibilität und Anpassungsfähigkeit. Dadurch lässt sich das scanR System an viele Anwendungen und Budgets anpassen. Das System kann durch Module mit folgenden Eigenschaften ergänzt werden:
Wenden Sie sich an unsere Anwendungsspezialisten, um das System auf Ihre Anwendungen abzustimmen.
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Für Unterstützung |
Spezifikationen
| scanR Screeningsystem | Mikroskopbasierte Screeningsystemplattform für biowissenschaftliche Anwendungen |
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| Flexibel: Die Systemkonfiguration kann an die jeweilige Anwendung angepasst werden. | |
| Eigenschaften und Belastbarkeit: Das integrierte System und die Echtzeit-Synchronisation verbinden die Vorteile einer offenen Plattform mit den Anforderungen von Screening-Anwendungen an Durchsatz und Zuverlässigkeit | |
| Mikroskopstativ | Inverses Mikroskop IX83 von Evident, ein oder zwei Decks |
| LED-Beleuchtungsoptionen | Lumencor SPECTRA X Light Engine mit sechs unabhängigen LED-Kanälen (neue Version ab 2023 unterstützt) |
| CoolLED pe400 max mit vier unabhängigen LED-Kanälen | |
| CoolLED pe300 ultra mit drei unabhängigen LED-Kanälen | |
| Anwendungsoptimierte Bandpassfilter | |
| LED oder Halogenlampe | |
| Durchlicht-Beleuchtungsoptionen | Transmissions-, Phasenkontrast- und DIC-Optionen |
| Kombination von Fluoreszenz und Transmission mit einem schnellen Transmissionsverschluss (HF202HT von Prior mit Proscan III Steuereinheit) | |
| Hardwaresteuerung für die Laser-Synchronisation in CSU-Systemen | Steuerung des USB-6343 von National Instruments sowohl für digitale (8-Kanal) als auch analoge (4-Kanal) Ausgabe. |
| Kameraoptionen | Hamamatsu ORCA-Flash 4.0 V3, eine hochempfindliche, gekühlte sCMOS-Kamera mit großem 18,8 mm Sensorchip |
| Hamamatsu ORCA-Flash 4.0 LT, eine preiswerte sCMOS-Kamera mit großem 18,8 mm Sensorchip | |
| Hamamatsu ORCA-Fusion, eine sCMOS-Kamera mit großem 21,2 mm Sensorchip | |
| Hamamatsu ORCA-Fusion BT, eine extrem rauscharme sCMOS-Kamera mit großem 21,2 mm Sensorchip | |
| Objektivoptionen (unterstützt X-Line Objektive) | Objektive für „dünne“ (0,1 mm bis 0,2 mm) Substrate, Deckgläser und Glasbodenplatten (2X, 4X, 10X, 20X, 40X, 60X, 100X) |
| Objektive für „dicke“ (~1 mm) Substrate, Kunststoffbodenplatten und Objektträger (2X, 4X, 10X, 20X, 40X, 60X, 100X) | |
| Phasenkontrast-Objektive für „dünne“ (0,1 mm bis 0,2 mm) Substrate, Deckgläser und Glasbodenplatten (10X, 20X, 40X) | |
| Phasenkontrastobjektive für „dicke“ (~1 mm) Substrate, Deckgläser und Glasbodenplatten (10X, 20X, 40X) | |
| Filtersätze | Einband-Filtersätze (Spezifikationen nach Wunsch) |
| Multiband-Filtersätze (Spezifikationen nach Wunsch) | |
| scanR Systemsoftware | Zwei unabhängige Softwaremodule: scanR Erfassungssoftware und scanR Analysesoftware. |
| Die Analyse kann parallel zur Erfassung durchgeführt werden. | |
| Die Software-Module können auf derselben oder auf verschiedenen Workstations installiert werden (Windows 10 oder 11, 64 Bit) | |
| scanR Erfassungssoftware | Am Arbeitsablauf orientierte Konfiguration und Benutzeroberfläche |
| Leistungsstarke Software-Autofokussierungsverfahren, kombinierbar mit optionaler Infrarotlaser-Hardware-Autofokussierungsfunktion, 2-stufigem Grob- und Fein-Autofokus, objektbasiertem oder bildbasiertem Autofokus | |
| Flexibler Platten-Manager mit vordefinierten Formaten (Objektträger, Multi-Well-Platten) und Bearbeitungsoberfläche zum Erstellen und Bearbeiten kundenspezifischer Formate (Spotted Arrays) | |
| Vignettierungskorrektur zur Randlichtkompensation und Optimierung der räumlichen Lichtstärkehomogenität | |
| Zeitraffer-Screening, Z-Stapel-Screening, Multicolor-Screening (unbegrenzte Anzahl von Erfassungskanälen) | |
| Unterstützung der Integration in automatisierte Probenvorbereitungslinien, z. B. skriptfähige Schnittstellen für das Liquid Handling | |
| scanR Analysesoftware | Ausführbar parallel zur Erfassung |
| Assay-Vorlagen für klassische Anwendungen (Zählung, Zellzyklus, Expression von Einzel- und Doppelmarkern, Translokation, Spot-Detektion) | |
| Assay Builder zur Entwicklung eigener Assays | |
| Bildverarbeitung, Objekt- und Subjekterkennung, Parameterextraktion und -berechnung | |
| Zytometrische Datenexploration, Analyse, Gating und Klassifizierung | |
| Leistungsstarkes und flexibles Gating-Konzept mit Zellpopulationsanalyse | |
| Direkte Verbindung zwischen Datenpunkten, Objekten und Bildern | |
| Computer | Bildverarbeitungscomputer (PC der neuesten Generation), Windows 10 oder 11, 64-Bit mit NVIDIA GPU für schnelle KI-Bildverarbeitung |
| Zusätzliche Optionen | scanR AI Deep-Learning-Lösung – Zellsegmentierung mit KI trainieren und anwenden |
| Modul zur kinetischen Analyse im Zeitraffer – einzigartiger Ansatz für das Zelltracking und die zytometrische Klassifizierung auf der Grundlage der Zelldynamik | |
| 3D-Dekonvolutionsmodul (GPU-Beschleunigung unterstützt) | |
| Filterrad mit schneller Emission für Hochgeschwindigkeitsaufnahmen (HF110 oder HF108 von Prior mit ProscanIII Steuergerät) | |
| Konfokale Option mit Yokogawa CSU-W1 mit 1 oder 2 Kameras (simultane Bilderfassung) | |
| Inkubationssystem | |
| Roboter zum Laden von Platten – bis zu 40 Platten in einem Scanvorgang | |
| Codierter Vergrößerungswechsler IX3-CAS | |
| Zusätzliche scanR Analyse-Workstation | |
| scanR Analysis Viewer | |
| Zweite Lizenz für scanR Analysesoftware | |
| 2-in-1-Systemeinrichtung | Kann mit der cellSens Software für Lebendzell-Imaging zu einem vielseitigen Bildgebungssystem kombiniert werden. |
