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圖片說(shuō)明：3D人類扁桃體組織，使用8種OPAL染料和DAPI標(biāo)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(duì)組織中的上皮細(xì)胞和免疫細(xì)胞進(jìn)行了分割。
圖片來(lái)源：Leica Microsystems的Dr. Tatjana Straka。
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一
3D Multiplex細(xì)胞檢測(cè)
我們zui前沿的deep learning模型，無(wú)需細(xì)胞核染色也可快速精準(zhǔn)分割3D細(xì)胞。增強(qiáng)后的cellpose【1】模型增速78%，這將大幅加速您的研究進(jìn)程，助您迅速獲得空間組學(xué)洞察。更棒的是，您可以通過(guò)Aivia Community在任何PC工作站上無(wú)縫分享您的突破性發(fā)現(xiàn)，與全球科學(xué)家共同進(jìn)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(dòng)的表型分析極簡(jiǎn)化
Aivia內(nèi)置的Phenotyper基于您的專業(yè)知識(shí)對(duì)2D/3D細(xì)胞聚類分析。除此之外，Aivia還提供無(wú)監(jiān)督自動(dòng)聚類方案k-means clustering【2】或PhenoGraph-Leiden clustering【3】，可以基于強(qiáng)度或PhenoGraph-Leiden clustering【3】，可以基于強(qiáng)度或形態(tài)測(cè)量進(jìn)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(xì)胞以創(chuàng)建一個(gè)單獨(dú)的表型，用于與其他包括較低置信值的表型進(jìn)行比較。
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三
生物標(biāo)記物分組
通過(guò)分組相關(guān)的biomarker（例如腫瘤標(biāo)記，免疫細(xì)胞標(biāo)記），輕松地在復(fù)雜的多重標(biāo)記數(shù)據(jù)中一起可視化生物相關(guān)channel，一次輕松切換多個(gè)通道。自動(dòng)將生物相關(guān)通道填充到Phenotyper類別和channel中，并利用功能分組通過(guò)Marker-Cluster樹(shù)狀圖來(lái)解釋數(shù)據(jù)，探索biomarker和phenotype之間的關(guān)系。
打開(kāi)和關(guān)閉每個(gè)頻道組會(huì)同時(shí)打開(kāi)和關(guān)閉該組中的所有標(biāo)記
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Biologically relevant channel grouping
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四
復(fù)雜空間數(shù)據(jù)探索
創(chuàng)新性可視化工具增強(qiáng)了數(shù)據(jù)分析和空間關(guān)系分析。Aivia 14提供一整套新工具來(lái)探索和可視化復(fù)雜數(shù)據(jù)和空間關(guān)系，適用于2D/3D復(fù)雜數(shù)據(jù)和具有多重形態(tài)學(xué)數(shù)值的常規(guī)共聚焦顯微圖像?？傆幸豢钸m合你！快來(lái)看看吧！
關(guān)鍵特征如下：
1
phenotyping過(guò)程中自動(dòng)產(chǎn)生summary數(shù)據(jù)，展示統(tǒng)計(jì)值以及百分比。
2
Marker-Cluster Dendrogram揭示了強(qiáng)度或形態(tài)學(xué)測(cè)量值與表型之間的關(guān)系，并通過(guò)增強(qiáng)的交互性來(lái)探索圖像中感興趣的表型、通道和形態(tài)測(cè)量。
3
按聚類對(duì)測(cè)量進(jìn)行排序或按測(cè)量對(duì)聚類進(jìn)行排序，以便輕松解讀復(fù)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(gè)測(cè)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(gè)測(cè)量值之間的相關(guān)性。
6
Binned scatterplot 用于全面分析不同對(duì)象或表型中兩個(gè)不同測(cè)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(jiǎn)化到二維空間，便于數(shù)據(jù)解釋。
8
Multi-well scatterplot ，用于繪制每個(gè)孔、每個(gè)實(shí)驗(yàn)條件或整個(gè)板上所有條件的數(shù)據(jù)。
此外，我們的關(guān)系工具通過(guò)交互選擇圖像上的對(duì)象或表型，并使用spotlight功能可視化選擇，能夠精確測(cè)量單個(gè)對(duì)象或表型之間的頂點(diǎn)到頂點(diǎn)的3D距離。
快來(lái)體驗(yàn)Aivia 14的強(qiáng)大功能，
開(kāi)啟數(shù)據(jù)分析的新篇章吧！
選擇樹(shù)狀圖中的單個(gè)圖塊，以在圖像查看器中打開(kāi)所選的標(biāo)記通道（或多個(gè)通道）。
Marker-Cluster Dendrogram
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