Aigenpulse发射无偏流式细胞术分析功能
Aigenpulse已经推出了一个更新其CytoML实验套件——它的自动化,端到端,机器学习解决方案专门针对简化和自动化血细胞计数分析规模和取代手动控制流程。套件的最新版本(v5.2)引入了新的客观的分析特性和有一个易于使用的接口不需要困难的安装或项目的脚本。
用户可以执行自动分析以公正的方式探索用例,包括FlowSOM和Phenograph算法聚类,并使用强大的降维方法如tSNE和UMAP想象连接数据。
批处理工具使一系列参数同时探索帮助科学家寻找数据的最佳代表。一次有趣的集群已确定,可以覆盖这些标记表达式和许多类型的元数据驱动的假设测试。能够从选择集群后门事件为二,新的公正的分析特性简化分配身份的数量由集群输出的过程——一个传统的艰巨的任务。使比较和验证方法,结果还可以与半自动控制方法。
首席产品官分水岭Surae Aigenpulse,评论道:“那里的研究人员需要数据来支持管理用例,指导/半自动分析是关键,因为它是可再生的100%。然而,有一个丰富的数据深度支撑流式细胞仪提供的信息,在这里,客观的分析探索用例可以帮助发现新的见解通过小说数量或集群不直观的人群在一起,例如。
“公正的分析工具允许简化复杂的多维数据,统一,加工和形象化,以便它可以更容易地探索和比较。这种分析可以是非常有用的在探索数据没有任何先验的假设,来揭示小说的见解。这是一个互补技术半自动方法和互操作在CytoML 5.2套件,使比较和验证。”
CytoML自动化流式细胞仪数据生命周期的每个阶段,从数据采集到的洞察力的一代。它可以帮助提高吞吐量的数据处理和分析高达600%,同时增加了准确性、重现性和质量的流式细胞仪的数据。它可以在GxP环境中实现,以及自动化处理、血细胞计数数据处理的平台允许重用,将被手工控制人口数量(. csv格式)增加的价值数据,使跨项目分析。
Aigenpulse CytoML是支撑国家的艺术数据智能平台,旨在加速药物发现和开发过程。Aigenpulse平台利用最新的人工智能和机器学习工具提供先进的分析,为科学决策提供支持。
