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Phenotyping-基于人工智能的多路圖像分析軟件
解讀用高維、多重技術(shù)染色的組織圖像，對(duì)人類是一個(gè)重大挑戰(zhàn)。隨著染色技術(shù)，如成像質(zhì)量細(xì)胞技術(shù)TM（IMCTM）和高倍數(shù)熒光板，繼續(xù)擴(kuò)展我們探索腫瘤微環(huán)境的能力，尋找有意義的差異目標(biāo)變得更具挑戰(zhàn)。而Phenotyping就是這樣一種工具，通過一個(gè)精簡和直觀的工作流程，可在任意數(shù)量生物標(biāo)記中找到單個(gè)細(xì)胞類型和基于細(xì)胞的表型。
Phenotyping可用于：
對(duì)表達(dá)、共聚焦、接近度計(jì)數(shù)、鄰域分析等進(jìn)行全面的定量測量
識(shí)別和理解組織微環(huán)境（TME）背景下的復(fù)雜細(xì)胞表型
揭示各組樣本之間的病理相關(guān)差異
發(fā)現(xiàn)潛在治療目標(biāo)的新生物標(biāo)志物特征
特點(diǎn)：
靈活性：可處理來自Akoya® Vectra®和Vectra® PolarisTM以及CODEX®和其他順序染色技術(shù)的光譜解混數(shù)據(jù)，以及FluidigmTM IMC數(shù)據(jù)
智能化：根據(jù)標(biāo)記物表達(dá)將高維數(shù)據(jù)自動(dòng)聚類為細(xì)胞表型
可視化：生成表型矩陣、剖面圖、鄰域分析和t-SNE圖，以查看表型關(guān)系并了解數(shù)據(jù)中的空間關(guān)聯(lián)性
1. 分析
2. 探索
3. 學(xué)習(xí)
