CyteSeer ^®自动视频分析软件

valasciences. CyteSeer®的胞质ROI实例

CyteSeer通过整理由专有的速度优化算法得出的数据来报告每种药物的效果，这些算法对每个细胞进行分段和识别，然后提取并参数化视频中每个细胞的每个瞬态的形状。

KIC + CyteSeer生成丰富的，可扩展的数据集，这些数据集充分表征了异质细胞的动力学特性，从而能够：

1. 灵敏度和可预测性，
2. 人混合细胞/类器官疾病模型的分析，以及
3. 细胞间健康，例如突触，通讯。

瞬态参数化：心肌细胞图

单线提取
视频，从单个角度观察668个hiPSC心肌细胞（用1.0 uM硝苯地平处理）的6,984个单独动作电位，证明了动力学异质性，这种异质性通常随着候选药物治疗，毒性和模型（例如遗传）疾病而增加。（以30 fps显示。）

CyteSeer参数化每个瞬态
CyteSeer生成每个瞬态的详细定量特征，从而能够与已知的人类基准（健康或患?。┙型臣票冉?。

CyteSeer ^®视频分割和小区标识
自动识别每个视频捕获的每个小区，并且提取和措施单细胞迹线和单个瞬变。

CyteSeer大数据
CyteSeer可以捕获，简化和报告复杂数据：每天从7,000口井中提取77 TB视频中3千万个细胞中的40亿个参数：

• 每个单元3-40个瞬态中的每个瞬态都有30个参数（走线上+10）
• 完整的实时/固定小区HCS

CyteSeer和Vala的专业知识：
通过Vala团队解释CyteSeer的大量数据输出，结果是对候选药物如何影响细胞（功效或副作用）和预测）理解，从而可以有效地对候选候选药物进行排名并实现：

• 人类临床结果的高可预测性（与动物研究相比）
• 在线索发现中早对药物进行佳配置（排序）（结合高通量和低成本）