面向生命科学领域的高级生物图像分析

探索 Thermo Scientific Amira 软件在不同科学领域的广泛应用。 从细胞生物学和解剖生物学到神经科学、制药和生物技术、结构生物学、植物生物学和生物工程,Amira 软件提供强大的可视化、分析和数据集成工具。 了解 Amira 软件如何通过提供量身定制的先进功能来满足各个领域的特定需求,从而推动这些学科的研究与发展。


细胞生物学

Amira 软件简化了复杂成像数据的分析,提供了超越 2D 图像的洞察力。 它可以自动分离和测量 3D 细胞和细胞核,检测细胞特征,降低噪声,增强高分辨率模型的对比度。 它支持通过灵活的配准工具进行多模态成像,借助 Xplore5D 扩展模块处理大型多通道和时间序列数据(无大小或内存限制),并可自动检测和追踪纤丝、重构、量化长度和厚度等参数。 通过模态间配准方法实现关联研究,该方法已在多种生命科学应用中被证明行之有效。

在低温条件下对整个衣藻进行成像。 AI 深度学习分割识别出了各种细胞器。

解剖生物学

Amira 软件为生物医学和制药研究领域的科学家提供了一个灵活、统一的框架,支持多模态成像的无缝配准,以及单一时间点或纵向研究的关联分析。 它广泛应用于出版物和高通量分析,是组织研究、脑研究、牙科研究和其他应用领域的理想选择。 它支持根据研究界指南进行骨骼分析,并提供先进的数字体积相关性分析,用于研究材料的形变和应变。 Amira 软件擅长使用传统和 AI 集成解决方案对大型数据集进行可视化、分割和分析,使其在临床前和临床研究成像方面具有不可估量的价值。

小鼠胫骨小梁骨——图片由东北大学牙科研究生院 Keisuke Nakamura 提供

神经科学

Amira 软件是神经科学家的重要工具,它为分析各种规模和模态的复杂神经数据提供了全面的解决方案。 它能够处理来自光片或共聚焦显微镜的大型多通道数据集,不受大小或内存限制,并具有 AI 分割、纤丝检测和网络重建等功能,以减少人工操作、提高效率。

 

Amira 软件提供用于 CT 和 MRI/DTI 数据的高级工具,包括脑图谱创建、神经元连接追踪和强大的图像配准功能。

 

增强的可视化选项支持灰度图像和张量场,利用成熟的算法来增进我们对大脑连接的理解。

使用 Amira 软件进行脑部 MRI 图像可视化。

试用 Amira 软件


制药与生物技术

Amira 软件帮助制药和生物技术行业应对研发时间紧迫、数据集复杂以及自动化需求等挑战。 它提供用于可视化、分割和理解来自各种成像模式的复杂生命科学数据的工具。

 

Amira 软件凭借先进的图像分析、用于自动分割的深度学习模型以及与高内涵筛选平台的兼容性,可帮助进行药物发现、靶点识别和临床前研究。 赛默飞世尔科技提供支持和定制服务,以提升软件效能,加速药物发现,增进对生物系统的理解。

使用 Amira 软件可视化泼尼松龙片剂

结构生物学

Amira 软件帮助制药和生物技术行业应对研发时间紧迫&、数据集复杂以及自动化需求等挑战。 它提供用于可视化、分割和理解来自各种成像模式的复杂生命科学数据的工具。

 

Amira 软件凭借先进的图像分析、用于自动分割的深度学习模型以及与高内涵筛选平台的兼容性,可帮助进行药物发现、靶点识别和临床前研究。 赛默飞世尔科技提供支持和定制服务,以提升软件效能,加速药物发现,增进对生物系统的理解。

肌动蛋白丝。 德国马丁斯里德马克斯·普朗克生物化学研究所分子结构生物学系 Marion Jasnin 博士。 原始数据发表:Jasnin 等人,2019 年。 结构 DOI: https://doi.org/10.1016/j.str.2019.05.009

植物生物学

Amira 软件帮助植物生物学研究人员以高精度和高效的数据整合,在细胞和亚细胞水平上可视化和分析复杂的植物结构。 它提供植物组织分析的自动化工作流程,包括根、茎、叶和细胞结构。

 

Amira 软件凭借强大的分割工具和集成的 AI 解决方案,提高了数据处理的准确性和速度,超越了传统方法。 它还整合了多模态成像数据,实现了不同数据类型的无缝关联,这对于追踪生长模式、研究细胞对环境刺激的响应以及了解植物与微生物的相互作用至关重要。

用 Amira 软件生成的 3D 类囊体和蛋白核

生物工程与生物材料

Amira 软件通过提供半自动和全自动的工作流程,包括针对皮质骨和小梁骨分割的专用流程,解决了生物工程师面临的骨分割这一耗时费力的任务。 经过近二十年的发展,这一稳健的框架不断改进,以满足研究人员的需求。

 

Amira 软件还支持数字体积相关性 (DVC) 分析,使研究人员能够测量生物组织和植入物内的非接触式 3D 体积位移和应变数据。 这种功能对于研究骨骼的力学性能以及了解应变传递和失效机制至关重要。

负重 CT 成像结合数字体积相关性。 图片由英国牛津 St Luke’s Radiology Ltd、英国伦敦帝国理工学院、英国 3Dmagination Ltd 提供。

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