အိမ် » ထုတ်ကုန် » Countstar Mira FL

Countstar Mira FL

Fluorescence ဆဲလ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာစက်

Countstar Mira Fluorescence Cell Analyzer သည် AI ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော အယ်လဂိုရီသမ်ကို ပေါင်းစပ်ထားပြီး ဆဲလ်သွင်ပြင်လက္ခဏာများကို ဖော်ထုတ်သိရှိနိုင်ရန် မူပိုင်ခွင့်တင်ထားသော ပုံသေအာရုံစူးစိုက်မှုနှင့် အလင်းကြည့်ချဲ့ခြင်းနည်းပညာကို လက်ခံပါသည်။trypan အပြာရောင်နှင့် AOPI စွန်းထင်းသည့်နည်းလမ်းများဖြင့်၊ ၎င်းသည် ဆဲလ်အမျိုးအစားအားလုံးကို တိကျသောရေတွက်မှုကို ရရှိစေရန် ကူညီပေးပြီး GFP/RFP ကူးပြောင်းခြင်းဆိုင်ရာ စမ်းသပ်မှုများကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ကိရိယာသည် လည်ပတ်ရလွယ်ကူသည်၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် စမ်းသပ်မှုတွင် ထိရောက်မှု၊ တန်ဖိုးရှိသော သိပ္ပံနည်းကျ သုတေသနပြုချိန်ကို သက်သာစေပြီး သိပ္ပံဆိုင်ရာ သုတေသနဓာတ်ခွဲခန်းဝန်ထမ်းများကို မြန်ဆန်ထိရောက်သော ဆဲလ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုရလဒ်များရရှိစေရန် ကူညီပေးသည်။

 

အဓိက အားသာချက်များ

  • အလုံးစုံပါဝင်သည့် ဒီဇိုင်း၊ ကျစ်လစ်သော ခြေရာလက်ရာနှင့် ဉာဏ်ရည်ဉာဏ်သွေး
  • ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် စမ်းသပ်ခြင်းများတွင် ထိရောက်စွာ လုပ်ဆောင်ရန် စမတ်ကျသည်။
  • တိုးတက်သော AI အခြေပြု ရုပ်ပုံများ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု အယ်လဂိုရီသမ်များ၊ ဆဲလ်များစွာကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ပြီး ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာနိုင်သည်။
  • ထူးခြားသော Zoom ဆွဲခြင်းနည်းပညာသည် အသုံးပြုသူများအား အချင်းများစွာတွင် ဆဲလ်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်စေပါသည်။
  • တိကျသောဒေတာရလဒ်များကိုသေချာစေရန် မူပိုင်ခွင့်တင်ထားသော ပုံသေအာရုံစိုက်နည်းပညာနှင့် အခြားမူပိုင်ခွင့်တင်ထားသောဖြေရှင်းချက်အသစ်များပါ၀င်သည်။
  • များစွာသောလျှောက်လွှာအင်္ဂါရပ်များ
  • ကုန်ပစ္စည်းအသေးစိတ်
ကုန်ပစ္စည်းအသေးစိတ်

ထုတ်ကုန်အင်္ဂါရပ်များ

 

ဆန်းသစ်သော Optical Multiplication နည်းပညာ

ထူးခြားသော Zoom ဆွဲခြင်းနည်းပညာသည် အသုံးပြုသူများအား အချင်းများစွာတွင် ဆဲလ်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်စေပါသည်။

Countstar Mira ရှိ တောက်ပသောအကွက် BioApp တမ်းပလိတ်များကို အသုံးပြုသောအခါ၊ ဝတ္ထု Zooming နည်းပညာသည် အော်ပရေတာအား အချင်း 1.0µm မှ 180.0µm အတွင်း ဆယ်လူလာအရာဝတ္ထုများကို တိကျစွာခွဲခြားနိုင်စေပါသည်။ရယူထားသောပုံများသည် ဆဲလ်တစ်ခုတည်း၏အသေးစိတ်အချက်အလက်များကိုပင် ပြသသည်။၎င်းသည် ယခင်က အတိအကျခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ၍မရသော ဆယ်လူလာအရာဝတ္ထုများအထိ အပလီကေးရှင်းများ၏ အကွာအဝေးကို ကျယ်ပြန့်စေသည်။

 

ရွေးချယ်နိုင်သော ချဲ့နိုင်သော 5x၊ 6.6x၊ နှင့် 8x တို့နှင့်ဆက်စပ်နေသော ပုံမှန်ဆဲလ်လိုင်းများ ဥပမာများ
Magnification Diameter အပိုင်းအခြား 5x 6.6x ၈x
> 10µm 5-10 µm 1-5 µm
ရေတွက်ခြင်း။
အစွမ်းအစ
ဆဲလ်အမျိုးအစား
  • MCF7
  • HEK ၂၉၃
  • CHO
  • MSC
  • RAW264.7
  • ခုခံအားဆဲလ်
  • ဘီယာ တဆေး
  • Zebrafish သန္ဓေသားဆဲလ်
  • Pichia Pastoris
  • Chlorella vulgaris (FACHB-8)
  • Escherichia

 

တိုးတက်သော AI အခြေပြု ရုပ်ပုံ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု အယ်လဂိုရီသမ်

Countstar Mira FL သည် မိမိကိုယ်ကို သင်ယူခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေရန် Artifical Intelligence ၏ အားသာချက်များကို အသုံးပြုသည်။၎င်းတို့သည် ဆဲလ်များ၏ လက္ခဏာများစွာကို ခွဲခြားပိုင်းခြားနိုင်ကြသည်။ဆဲလ်ပုံသဏ္ဍာန်ဘောင်များ ပေါင်းစပ်ခြင်းသည် ဆဲလ်လည်ပတ်မှုအခြေအနေ၏ အလွန်တိကျပြီး မျိုးပွားနိုင်သော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ခွင့်ပြုပေးပြီး ဆဲလ်ပုံသဏ္ဍာန်ပြောင်းလဲမှု၊ ဆဲလ်အစုအဝေးများဖွဲ့စည်းခြင်း (အစုအဝေးများ၊ အရွယ်အစားသေးငယ်သော စဖရွိုက်များ) နှင့် သက်ရောက်မှုအခြေအနေများအကြား ဆက်စပ်မှုဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို ပေးပို့နိုင်ပါသည်။

 

တိုးပွားနေသော ယဉ်ကျေးမှုတွင် ပုံသဏ္ဍာန်မမှန်သော Mesenchymal Stem Cells (MSC; 5x mangification) ၏ တံဆိပ်နှိပ်ခြင်းရလဒ်များ

  • အစိမ်းရောင် စက်ဝိုင်းများသည် အသက်ရှင်သောဆဲလ်များကို အမှတ်အသားပြုသည်။
  • အနီရောင်စက်ဝိုင်းများသည် ဆဲလ်သေများကို အမှတ်အသားပြုသည်။
  • အဖြူရောင် စက်ဝိုင်းများ စုစည်းထားသော ဆဲလ်များ

 

RAW264.7 ဆဲလ်လိုင်းသည် သေးငယ်ပြီး အလွယ်တကူ စုပြုံနေပါသည်။Countstar AI algorithm သည် အစုအဝေးများရှိ ဆဲလ်များကို ခွဲခြားနိုင်ပြီး ရေတွက်နိုင်သည်။

  • အစိမ်းရောင် စက်ဝိုင်းများသည် အသက်ရှင်သောဆဲလ်များကို အမှတ်အသားပြုသည်။
  • အနီရောင်စက်ဝိုင်းများသည် ဆဲလ်သေများကို အမှတ်အသားပြုသည်။
  • အဖြူရောင် စက်ဝိုင်းများ စုစည်းထားသော ဆဲလ်များ

 

zebrafish သန္ဓေသားဆဲလ်များ၏ အရွယ်အစား မညီညာခြင်း (6.6X ချဲ့ခြင်း။

  • အစိမ်းရောင် စက်ဝိုင်းများသည် အသက်ရှင်သောဆဲလ်များကို အမှတ်အသားပြုသည်။
  • အနီရောင်စက်ဝိုင်းများသည် ဆဲလ်သေများကို အမှတ်အသားပြုသည်။
  • အဖြူရောင် စက်ဝိုင်းများ စုစည်းထားသော ဆဲလ်များ

 

အလိုလိုသိနိုင်သော ဂရပ်ဖစ်အသုံးပြုသူ အင်တာဖေ့စ် (GUI) ဒီဇိုင်း

ရှင်းရှင်းလင်းလင်းဖွဲ့စည်းထားသော GUI သည် ထိရောက်ပြီး သက်တောင့်သက်သာရှိသော စမ်းသပ်မှုကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။

  • ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသောဆဲလ်အမျိုးအစားများနှင့် BioApps (assay နမူနာပရိုတိုကောများ) ပါရှိသော ကျယ်ပြန့်သောစာကြည့်တိုက်။BioApp ကို တစ်ချက်နှိပ်ရုံဖြင့် စမ်းသပ်မှု စတင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။
  • အသုံးပြုရလွယ်ကူသော GUI သည် မတူညီသော မီနူးရွေးချယ်စရာများကြားတွင် ပြောင်းရလွယ်ကူစေပြီး သက်တောင့်သက်သာရှိသော စမ်းသပ်မှုအတွေ့အကြုံကို အာမခံပါသည်။
  • ရှင်းရှင်းလင်းလင်း ဖွဲ့စည်းထားသော မီနူး module များသည် နေ့စဉ်စမ်းသပ်မှုလုပ်ရိုးလုပ်စဉ်တွင် အသုံးပြုသူကို ပံ့ပိုးပေးသည်။

 

BioApp ကိုရွေးချယ်ပါ၊ နမူနာ ID တစ်ခုထည့်ပါ၊ နှင့် ဆန်းစစ်မှုကို စတင်ပါ။

 

128 GB အတွင်းဒေတာသိုလှောင်မှုပမာဏ၊ ခန့်မှန်းခြေသိမ်းဆည်းရန်လုံလောက်သည်။Countstar (R) Mira တွင် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု 50,000 ရလဒ်များ။မြန်ဆန်စွာဝင်ရောက်နိုင်ရန်၊ လိုချင်သောဒေတာကို ရှာဖွေမှုရွေးချယ်စရာအမျိုးမျိုးဖြင့် ရွေးချယ်နိုင်ပါသည်။

 

အချိန်ကုန်သက်သာစေရန် အသုံးဝင်သောအင်္ဂါရပ်မှာ ပြန်လည်ထုတ်ယူနိုင်သော ပျော့ပြောင်းဂဏန်းတွက်စက်ဖြစ်သည်။ဆဲလ်များ၏ နောက်ဆုံးအာရုံစူးစိုက်မှုနှင့် ပစ်မှတ်ပမာဏကို ထည့်သွင်းပြီးသည်နှင့် ၎င်းသည် ဆဲလ်နမူနာနှင့် ပျော့ပျောင်းသော ပမာဏအတိအကျကို ထုတ်ပေးမည်ဖြစ်သည်။၎င်းသည် ၎င်းတို့၏ ယဉ်ကျေးမှု ခွဲများသို့ ဆဲလ်များ ဖြတ်သန်းမှုကို အဆင်ပြေစေသည်။

 

များစွာသောလျှောက်လွှာအင်္ဂါရပ်များ

Countstar Mira ၏ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအင်္ဂါရပ်များသည် သုံးစွဲသူအား ဆဲလ်ယဉ်ကျေးမှုအတွင်း တက်ကြွသောပြောင်းလဲမှုများကို နားလည်ရန်နှင့် ၎င်းတို့၏ကြီးထွားလာနေသောအခြေအနေများကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ကူညီပေးသည်။

Countstar Mira ၏အဆင့်မြင့်၊ AI အခြေခံရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုဆော့ဖ်ဝဲသည် ကန့်သတ်ဘောင်များစွာကို ထုတ်ပေးနိုင်သည်။ဆဲလ်အာရုံစူးစိုက်မှုနှင့် ရှင်သန်နိုင်စွမ်းအခြေအနေ၏ စံရလဒ်များအပြင်၊ ဆဲလ်အရွယ်အစား ဖြန့်ဖြူးမှု၊ ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော ဆဲလ်အစုအဝေးများ ဖွဲ့စည်းမှု၊ ဆဲလ်တစ်ခုချင်းစီ၏ နှိုင်းရမီးချောင်းများ ပြင်းထန်မှု၊ ကြီးထွားမှုမျဉ်းကွေးပုံစံနှင့် ၎င်းတို့၏ အပြင်ဘက်ရုပ်ပုံသဏ္ဍာန်ဆိုင်ရာ အချက်တို့သည် အမှန်တကယ်ကို အကဲဖြတ်ရန် အရေးကြီးသော ကန့်သတ်ချက်များဖြစ်သည်။ ဆဲလ်ယဉ်ကျေးမှုအခြေအနေ။ကြီးထွားနှုန်းမျဉ်းကွေးများ၊ အချင်း ဖြန့်ဖြူးမှုနှင့် မီးချောင်းများ ပြင်းထန်မှု ဟစ်စတိုဂရမ်များ၊ စုစည်းမှုများအတွင်း ဆဲလ်တစ်ပိုင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် ဆဲလ်ကျစ်လစ်သိပ်သည်းမှု ကန့်သတ်ဘောင်များ၏ အဆုံးအဖြတ်ပေးခြင်းတို့သည် သုံးစွဲသူအား ဆန်းစစ်ထားသော ဆဲလ်ယဉ်ကျေးမှုအတွင်းရှိ တက်ကြွသောလုပ်ငန်းစဉ်များကို ပိုမိုနားလည်သဘောပေါက်စေရန် ကူညီပေးသည်။

 

Histogram

 


Relative Fluorescence Intensity (RFI) ဖြန့်ဖြူးရေး ဟစ်စတိုဂရမ်

 

အချင်း ဖြန့်ဖြူးရေး ဟစ်စတိုဂရမ်

 

ကြီးထွားမှုမျဉ်းကွေး

စမ်းသပ်ပုံ(များ) နှင့် ရလဒ်များ

 

ကြီးထွားမှုမျဉ်းကွေးဇယား

 

ထုတ်ကုန်လျှောက်လွှာ

 

AO/PI dual fluorescence ဆဲလ်သိပ်သည်းဆနှင့် ရှင်သန်နိုင်စွမ်း ဆန်းစစ်ချက်များ

dual-fluorescence AO/PI စွန်းထင်းရေးနည်းလမ်းသည် ဆိုးဆေးများ၊ Acridine Orange (AO) နှင့် Propidium Iodide (PI) တို့သည် ဆဲလ်တစ်ခု၏ နျူကလိယရှိ ခရိုမိုဆုန်းရှိ ခရိုမိုဆုန်း၏ နူကလိယအက်ဆစ်များကြားတွင် ပေါင်းစည်းနေသော နိယာမအပေါ် အခြေခံထားသည်။AO သည် နူကလီးယပ်စ်၏ နဂိုအမြှေးပါးများကို အချိန်မရွေး စိမ့်ဝင်နိုင်ပြီး DNA ကို စွန်းထင်းစေနိုင်သော်လည်း PI သည် သေနေသော (သေ) ဆဲလ်၏ နူကလိယ၏ ပျက်စီးနေသော အမြှေးပါးကိုသာ ဖြတ်သန်းနိုင်သည်။ဆဲလ်နျူကလီးယပ်တွင် စုဆောင်းထားသော AO သည် အမြင့်ဆုံး 525nm တွင် အစိမ်းရောင်အလင်းကို ထုတ်လွှတ်သည်၊ 480nm တွင် စိတ်လှုပ်ရှားပါက၊ PI သည် 525nm တွင် စိတ်လှုပ်ရှားသည့်အခါ ၎င်း၏ amplitude 615nm ဖြင့် အနီရောင်အလင်းကို ထုတ်ပေးသည်။FRET (Foerster Resonance Energy Transfer) အကျိုးသက်ရောက်မှုသည် 525nm တွင် AO ၏ ထုတ်လွှတ်သည့် အချက်ပြမှုကို PI ဆိုးဆေး၏ရှေ့မှောက်တွင် စုပ်ယူကြောင်း အာမခံပါသည်။AO/PI ၏ အထူးဆိုးဆေးပေါင်းစပ်မှုသည် erythrocytes ကဲ့သို့သော acaryotes များပါရှိသော ဆဲလ်များပါရှိသော နူကလိယကို အထူးစစ်ထုတ်နိုင်စေပါသည်။

 

Countstar Mira FL ဒေတာသည် HEK293 ဆဲလ်များ၏ gradient dilution အတွက် ကောင်းမွန်သော linearity ကိုပြသခဲ့သည်

 

GFP/RFP ကူးပြောင်းမှု ထိရောက်မှု ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာချက်

Transfection efficiency သည် ဆဲလ်လိုင်းများ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းတွင် အရေးကြီးသော အညွှန်းကိန်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး ဗိုင်းရပ်ဗိုင်းရပ်ကို ချိန်ညှိခြင်းနှင့် Biopharma လုပ်ငန်းစဉ်များတွင် ထုတ်ကုန်အထွက်နှုန်းကို စောင့်ကြည့်ခြင်းအတွက် ဖြစ်သည်။၎င်းသည် ဆဲလ်အတွင်းရှိ ပစ်မှတ်ပရိုတင်းပါဝင်မှုကို လျင်မြန်စွာဆုံးဖြတ်ရန် မကြာခဏ အသေချာဆုံးစမ်းသပ်မှုဖြစ်လာသည်။အမျိုးမျိုးသော ဗီဇကုထုံးနည်းလမ်းများတွင်၊ ၎င်းသည် အလိုရှိသော မျိုးရိုးဗီဇပြုပြင်မွမ်းမံမှု၏ ကူးပြောင်းမှုထိရောက်မှုကို ထိန်းချုပ်ရန် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။

Countstar Mira သည် flow cytometry နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက တိကျပြီး တိကျသောရလဒ်များကို ပေးစွမ်းရုံသာမက၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူသည် သက်သေအထောက်အထားအဖြစ် ပုံများကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။၎င်းအပြင်၊ ၎င်းသည် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို ချောမွေ့စေရန် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို သိသိသာသာ ရိုးရှင်းစေပြီး အရှိန်မြှင့်စေသည်။

 

Countstar(R) Mira မှရယူထားသော ပုံစီးရီးသည် မျိုးရိုးဗီဇပြုပြင်ထားသောဆဲလ်များ (ဘယ်မှညာမှညာဘက်သို့) တိုးမြှင့်ကူးစက်ခြင်းဆိုင်ရာထိရောက်မှုအဆင့်များကိုပြသခြင်း (HEK 293 ဆဲလ်လိုင်း၊ ကွဲပြားသောပြင်းအားများဖြင့် GFP ကိုဖော်ပြသည်)

 

Countstar Mira တွင် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာထားသော မွမ်းမံထားသော HEK 293 ဆဲလ်များ၏ GFP ကူးပြောင်းမှုထိရောက်မှုဒေတာကို B/C CytoFLEX ဖြင့် လုပ်ဆောင်သည့် နှိုင်းယှဉ်တိုင်းတာမှုရလဒ်များ

 

Trypan Blue ရှင်သန်နိုင်စွမ်း ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် တည်ထောင်ထားသည်။

Trypan Blue ရှင်သန်နိုင်မှု ခွဲခြားဆက်ဆံမှုဆိုင်ရာ ဆန်းစစ်ချက်သည် ဆိုင်းထိန်းဆဲလ်ယဉ်ကျေးမှုအတွင်း (သေဆုံးနေသည့်) ဆဲလ်အသေအရေအတွက်ကို ဆုံးဖြတ်ရန် အကျယ်ပြန့်ဆုံးနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရသော နည်းလမ်းများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။နဂိုပြင်ပဆဲလ်အမြှေးပါးဖွဲ့စည်းပုံပါရှိသော ရှင်သန်နိုင်သောဆဲလ်များသည် Trypan Blue အမြှေးပါးအတွင်းသို့စိမ့်ဝင်ခြင်းမှ တွန်းလှန်ပေးပါသည်။အကယ်၍ ဆဲလ်အမြှေးပါးသည် ၎င်း၏ဆဲလ်သေဆုံးမှု တိုးတက်မှုကြောင့် ယိုစိမ့်လာကာ Trypan Blue သည် အမြှေးပါးအတားအဆီးကို ကျော်ဖြတ်နိုင်ပြီး ဆဲလ်ပလာစမာတွင် စုပုံလာပြီး ဆဲလ်ပြာကို စွန်းထင်းစေနိုင်သည်။Countstar Mira FL ၏ ရုပ်ပုံမှတ်မိခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များဖြင့် ဆဲလ်သေများမှ လှပသောအသက်ရှင်ဆဲလ်များကို ခွဲခြားသိမြင်နိုင်သော ခြားနားချက်ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

 

  • တောက်ပသောအကွက်မုဒ်တွင် Countstar (R) Mira FL တွင် ရယူထားသော Trypan Blue စွန်းထင်းနေသော ဆဲလ်လိုင်းသုံးခု၏ပုံများ။

 

  • HEK 293 စီးရီး၏ ဖျော့ဖျော့ဖျော့ဖျော့ရလဒ်များ

သင့်ကိုယ်ရေးကိုယ်တာသည် ကျွန်ုပ်တို့အတွက် အရေးကြီးပါသည်။

ကျွန်ုပ်တို့၏ဝဘ်ဆိုက်များကိုလည်ပတ်သည့်အခါ သင့်အတွေ့အကြုံကိုမြှင့်တင်ရန် ကွတ်ကီးများကို ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုသည်- စွမ်းဆောင်ရည်ကွတ်ကီးများသည် ဤဝဘ်ဆိုက်ကို သင်မည်သို့အသုံးပြုကြောင်းပြသသည်၊ လုပ်ဆောင်နိုင်သော ကွတ်ကီးများသည် သင့်စိတ်ကြိုက်ရွေးချယ်မှုများကို မှတ်သားထားပြီး သင်နှင့်သက်ဆိုင်သည့်အကြောင်းအရာများကို မျှဝေရန် ကျွန်ုပ်တို့အား စွမ်းဆောင်မှုကွတ်ကီးများက ကူညီပေးပါသည်။

လက်ခံပါတယ်။

လော့ဂ်အင်