High-Content-Screening-System scanR

Die scanR High-Content Screening Station sorgt für eine automatisierte Bildaufnahme und Datenanalyse biologischer Proben. Es können anwendungsspezifische Assays für Zellzyklus, Proteinlokalisierung, intrazellulären Transport und mehr erstellt werden. Die modulare Hardware ist mit zusätzlichen Systemen kompatibel, zum Beispiel mit dem konfokalen Spinning-Disk-System, einem Roboter-Ladesystem, einem Inkubationssystem sowie mit TIRF- und FRAP-Systemen.

High-Content-Screening-Station für den Bereich Life Science

Überblick

Modulare High-Content-Screening-Station für den Bereich Life Sciences

Die modulare Mikroskop-Bildgebungsplattform scanR ermöglicht eine vollautomatische Bilderfassung und Datenanalyse biologischer Proben mit Deep-Learning-Technologie.

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https://adobeassets.evidentscientific.com/content/dam/video/video/library/Meet_the_scanR_High-Content_Screening_Solution_rev2.mp4

Leistungsstarke Datenvisualisierung für interaktive Analysen

Das 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. Seine leistungsstarke Zytometriedatenanalyse ist auf die spezifischen Anforderungen der Analyse großer Zellpopulationen ausgelegt.

Bidirektionale Verknüpfungen aller Datenpunkte, Zeitverläufe, Zellgalerien und Bilddaten ermöglichen eine umfassende Probenauswertung, von der Einzelzellanalyse bis hin zu Millionenzellpopulationen. Jeder Datenpunkt bleibt vollständig auf sein Originalbild zurückführbar, was eine transparente und reproduzierbare Analyse unterstützt. Mit dem System lassen sich innerhalb von Minuten zuverlässige, quantitative Assays einrichten.

Schneller, automatisierter Workflow für High-Content-Screening

Die 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.

  • Vollautomatische Bildaufnahme und Datenanalyse von biologischen Proben
  • Konzipiert für Multiwell-Platten, Objektträger und kundenspezifische Arrays
  • Leistungsstarkes Analysemodul für biologische Funktionsassays
  • Ideal für Assay-Entwicklung und High-Content-Screening
  • Geeignet für fixierte und lebende Zellen

KI-gestützte Objekterkennung und Bildverbesserung

Die erweiterten Analysefunktionen unserer TruAI-Technologie vereinfachen die Testentwicklung. 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 sind so konzipiert, dass sie selbst bei komplexen Proben mit Artefakten, Intensitätsschwankungen oder Hintergrundsignalen eine robuste Segmentierung und Klassifizierung ermöglichen. TruAI-Verbesserungsnetzwerke verbessern auch die Bildqualität, indem sie aus verrauschten Daten klare Bilder erzeugen oder unscharfe Signale entfernen.

Nur sich teilende Zellen werden erkannt (unten)

Vorhersage mitotischer Zellen mit TruAI (grün).

TruAI erkennt die Glomeruli-Merkmale (unten)

Vorhersage der Glomeruli-Positionen auf einem Maus-Nierenschnitt mit TruAI (blau).

Fluoreszenzbild von Zellkernen (grün), Hellfeldbild mit Zellkernen nach Erfassung mit der TruAI Technologie (blau)

Grün: Niedrige Erkennungsgenauigkeit aufgrund von Ungleichmäßigkeiten der GFP-Färbung
Blau: Erkennung der Zellkerne mit hoher Genauigkeit trotz Kratzern und Staub auf dem Kulturgefäß.

Erfüllt die Anforderungen vieler Assays

Die auf dem scanR-Assay basierende Analyse ist reproduzierbar und zuverlässig und lässt sich leicht in Ihren 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:

  • Zellzählung
  • Genexpression
  • Zellproliferation
  • Promyelozytenleukämie(PML)-Körper-Assays
  • Assays für bakterielle und virale Infektionen
  • Zell-Array-Bildschirme
  • Proteinlokalisierung und Kolokalisierung
  • Assays mit lebenden Zellen einschließlich kinetischer Analyse und Gating der resultierenden Reaktionskurven
  • Multicolor-Assays
  • Analyse seltener Ereignisse
  • Automatisierte FISH-Analyse
  • Fluoreszenzanalyse in Gewebeschnitten
  • Zellmigration
  • T-Zell-Invasion
  • Zellviabilität
  • Qualitätskontrolle

Lokalisierung und Transport

Eltern-Kind-Analyse

Zellzyklus

Morphologie

Dynamische Prozesse

Gewebe und Gesamtorganismus

Flexible, modulare Hardware

Die 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 F&E-Laboranwendungen oder Mehrbenutzerumgebungen anpassen und eignet sich gleichermaßen gut für Standard-Assays und für die Assay-Entwicklung.

IXplore™ IX85 SpinSR

Super-Resolution-Mikroskopsystem IXplore IX85 SpinSR

  • Kompatibel mit dem hochauflösenden Mikroskopsystem IXplore SpinSR mit der Scannereinheit Yokogawa CSU-W1
  • Beste konfokale Bildqualität bei hoher Geschwindigkeit durch Mikrolinsenscheiben und Laseranregung

Mehr erfahren

IXplore™ IX85 SpinXL

Spinning-Disk-Konfokalsystem IXplore IX85 SpinXL

  • Kompatibel mit unserem IXplore SpinXL-Mikroskopsystem mit integrierter CrestOptics-Scannereinheit
  • Beste konfokale Bildqualität bei hoher Geschwindigkeit durch Mikrolinsenscheiben und Laseranregung

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Incubation System

Inkubationssystem

  • Genaue Kontrolle von Temperatur, Luftfeuchtigkeit und CO2-Niveau durch Kombination mit beliebigem, mit dem IX85 kompatiblen Inkubationssystem

Roboter-Ladesystem

  • Automatisches Screening mit hohem Durchsatz durch Plattenbeladeroboter

TIRF- und FRAP-System (mit cellSens-Software)

  • Verwenden Sie es mit unserer IXplore-Serie und der cellSens-Software, um fortgeschrittene Bildgebungsexperimente wie TIRF und FRAP durchzuführen

*Nur TRIF-1L ist mit IX85-Frames kompatibel.

Angewandte Technologien

Gating und Klassifizierung

  • Die in der Zytometrie erfolgreich eingesetzten und leistungsfähigen Datenanalysekonzepte werden an die Analyse von Großbilddatensätzen angepasst.
  • Mehrdimensionale Bilddaten werden als zweidimensionale Streudiagramme oder eindimensionale Histogramme dargestellt, interessierende Datenpopulationen können mit grafischen Werkzeugen ausgewählt werden.
  • Aus Gates verschiedener Plots lassen sich mit Booleschen Operatoren komplexe Klassifizierungsschemata erstellen.

A hierarchical gating approach enables intuitive selection of populations, which may also be visualized in galleries.

Durch einen hierarchischen Gating-Ansatz lassen sich Populationen intuitiv auswählen und auch in Galerien visualisieren.

Selbstlernende Mikroskopie

Die 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.

Self-Learning Microscopy

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.

Whitepaper lesen

A New Way of Thinking

Anwendungsbeispiel: Robuste Segmentierung von Zellkernen mit verschiedenen Signalpegeln, drastische Reduzierung der Lichtexposition für die quantitative Analyse

https://adobeassets.evidentscientific.com/content/dam/video/videolibrary/videos/scanR_v3.6_Video_Deep_Learning_Data_Acquisition_Annotation_fv.mp4

Der Benutzer hat die volle Kontrolle über den Aufbau des Trainingsexperiments.

https://adobeassets.evidentscientific.com/content/dam/video/videolibrary/videos/scanR_v3.6_Video_Deep_Learning_Training_fv.mp4

In der Trainingsphase können viele anspruchsvolle Analysebedingungen abgedeckt werden.

https://adobeassets.evidentscientific.com/content/dam/video/videolibrary/videos/scanR_v3.6_Video_Deep_Learning_Inference_fv.mp4

Das erlernte KI-Analyseprotokoll kann mit der einzigartigen Oberfläche der Software für die Exploration und Analyse der Daten bequem und detailliert validiert werden.

Sie können sofort loslegen

Die mitgelieferten vortrainierten neuronalen Netzmodelle ermöglichen eine schnelle Nutzung der KI. Mit Hilfe der vortrainierten Modelle können Sie Zellkerne und Zellen unter den meisten Standardbedingungen erkennen. Selbst konfluente Zellen und dichte Zellkerne lassen sich zuverlässig unterscheiden.

Integrierte Kontroll- und Validierungsmaßnahmen gewährleisten die Genauigkeit und Robustheit der KI-Analyseergebnisse.

raw data (left)
standard threshold segmentation (middle)
TruAI instance segmentation (right)

Genaue Objektsegmentierung: Rohdaten (links), Standard-Schwellenwert-Segmentierung (Mitte), TruAI-Instanz-Segmentierung (rechts). Die Instanzensegmentierung trennt zuverlässig schwer zu unterscheidende Objekte, die sehr nahe beieinander liegen, z. B. Zellen oder Zellkerne in Kolonien oder Gewebe.

Image screenshot detail following data acquisition by scanR demonstrating the detection and separation of labels. Courtesy of Dr. R. Pepperkok, EMBL Heidelberg, Germany.

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

  • Leistungsstarke Module zur Objekterkennung segmentieren Zellkerne, Zellen oder andere Strukturen.
  • Es können mehrere Erkennungsalgorithmen ausgewählt und an die interessierenden Objekte angepasst werden.
  • Je nach den Segmentierungsergebnissen sind die zu extrahierenden Merkmale aus einer Liste von über 100 Objektparametern wählbar.
  • Ermöglicht eine breite Palette zellbasierter Assays.

Sofortige Qualitätskontrolle

Bilder und Objekte sind wechselseitig mit den zugehörigen Datenpunkten verknüpft:

  • Durch Klicken auf einen Datenpunkt wird das entsprechende Bild in das Anzeigefenster geladen und das betreffende Objekt hervorgehoben.
  • Durch Klicken auf ein Objekt im Bildanzeigefenster werden die zugehörigen Datenpunkte in den Streudiagrammen und Histogrammen hervorgehoben.

Ermöglicht die Erstellung einer Galerieansicht aller Bilder einer ausgewählten oder Gate-Datenpopulation für einen direkten, visuellen Vergleich größerer Bildersätze mit relevanten Informationen.

Results are visualized in heatmaps or exported to tables. Displaying an overview of full wells is simple.

Die Ergebnisse werden in Heatmaps visualisiert oder in Tabellen exportiert. Auf einfache Weise kann eine Übersicht des gesamten Wells angezeigt werden.

https://adobeassets.evidentscientific.com/content/dam/video/videolibrary/videos/scanR_v3.6_Video_Multilevel_Acquisition_fv.mp4

Mehrstufige Erfassung

Nach 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.

Messung kinetischer Parameter mit dem Kinetikmodul

  • Klassifizieren Sie lebende Zellen, Zellkerne und andere Objekte anhand ihrer zeitvariablen Eigenschaften.
  • Beurteilung von Trackingkurven anhand von Werten (mittlere statische Parameter, z. B. Lichtstärke, Fläche, Verhältnis, Formfaktor usw.), die eine bestimmte Zeit lang erfasst wurden.
  • Bewerten und analysieren Sie statische Parameter, beispielsweise die Lichtstärke oder das Verhältnis von Fluoreszenzmarkern, Position, Größe oder Form im Zeitverlauf.
  • Kurven werden in einzelne Kennwerte (kinetischen Parametern) umgerechnet.
  • Die kinetischen Parameter können in 1D- oder 2D-Histogrammen dargestellt und Populationen anhand ihrer spezifischen zeitvariablen Eigenschaften unterteilt werden.

hES cells expressing FUCC (CA) biosensor. Courtesy of Dr. Silvia Santos, The Francis Crick Institute, London, UK.

hES-Zellen, die den Biosensor FUCC (CA) exprimieren. Bildquelle: Dr. Silvia Santos, The Francis Crick Institute, London, UK.

A Tale of Two Systems

High-End-Bildgebung und High-Content-Analyse in Kombination

  • Die cellSens Bildgebungssoftware für Lebendzellen kann auf demselben System wie die scanR-Lösung ausgeführt werden, so dass dieselbe Konfiguration gleichzeitig für Screening und High-End-Bildgebung verwendet werden kann.
  • Hochwertige Bilddetails für anspruchsvollste Screening-Anwendungen mit 2D- und 3D-gesteuerten iterativen Dekonvolutionsalgorithmen.
  • Die schnellen und benutzerfreundlichen Algorithmen reduzieren Unschärfe und Hintergrund, damit wesentliche Strukturdetails deutlicher sichtbar werden.
  • Hilfreich für tiefgreifende Analysen, die hochauflösende Strukturdetails erfordern.

Flexible Moduloptionen

Die 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 kann das scanR-System vielen Anwendungen und Budgets gerecht werden. Das System kann durch Module mit folgenden Eigenschaften ergänzt werden:

High Speed Deconvolution

Hochgeschwindigkeits-TruSight-Dekonvolution

Vergleich von Weitfeld, 2D-Dekonvolution und 3D-Dekonvolution zur Erkennung der Feinstrukturen von Proben ohne Kompromisse in puncto Durchsatz.

Infrared (IR) Laser Hardware Autofocus Based on the IX83 ZDC

TruFocus mit Infrarotlaser-Hardware-Autofokussierung

Der erweiterte kontinuierliche AF-Modus stellt die gewünschte Bildebene immer präzise scharf, selbst bei der Zugabe von Reagenzien oder bei Veränderungen der Raumtemperatur.

Spezifikationen

scanR Screeningsystem
Mikroskopbasierte Screeningsystemplattform für biowissenschaftliche Anwendungen
Flexibilität: 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
IX85/IX83 inverses Mikroskop, 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 ProScan III Steuergerät)
Konfokale Optionen mit Yokogawa CSU-W1 mit einer oder zwei Kameras (gleichzeitige Erfassung) und CrestOptics X-Light
Inkubationssystem
Roboter zum Laden von Platten – bis zu 40 Platten in einem Scanvorgang
Codierter Vergrößerungswechsler (IX3-CAS)
Zusätzlicher Arbeitsplatz für die scanR-Analyse
Viewer für die scanR-Analyse
Zweite Lizenz für scanR-Analysesoftware
2-in-1-Systemeinrichtung
Kann mit der Live-Cell-Imaging-Software cellSens kombiniert werden, um eine vollständige Vielseitigkeit zu erreichen.

Informationsquellen

Anwendungsbeispiele

Whitepaper

Insights Blogartikel

Videos

Produktseiten