肿瘤微环境全景解析
定量肿瘤、免疫、基质和血管细胞的组成与空间分布。
覆盖图像处理、细胞表型、空间分析、邻域互作、微环境分型及临床关联分析
为什么需要深入图像分析
定量肿瘤、免疫、基质和血管细胞的组成与空间分布。
识别多标志物细胞表型,解析活化、杀伤、增殖与耗竭状态。
结合表型分类、UMAP与聚类,发现区域差异和潜在细胞亚群。
量化浸润深度、细胞距离、聚集排斥及局部邻域关系。
比较不同疗效分组,探索治疗应答、耐药及预后相关线索。
研究免疫浸润、病灶结构、组织损伤及纤维化过程。
评价细胞分化、空间结构、组织修复及移植整合。
支持靶点验证、药效分析、动物模型及组织毒性研究。
软件成本高,项目经费难支持
云端租用模式,根据项目灵活付费

学习门槛高,短期难掌握
专业生信团队设计分析流程

数据量大,人工处理效率低
大批量图像处理与批量化分析

分析标准难统一,结果易偏差
建立统一标准体系

最终结果难复核,缺乏过程追溯
过程数据交付,结果可验证可追溯

CODEX 超多重不会分析
CODEX 图像分析实战经验






将结果与原始图像、ROI和识别结果相互验证。
独立账户管理项目,权限清晰,安全可控。
云端长期保存,方便随时复核与追溯。

了解样本类型、染色方案、图像格式、研究目的和预期分析指标。
01
评估图像质量、通道情况、组织结构和分析可行性。
02
根据课题目标制定定量指标、空间分析方法和结果输出形式。
03
完成细胞识别、区域划分、指标提取、空间分析和数据整理。
04
通过 QuPath 云服务器交付原始图像、分析区域、识别结果和过程数据。
05
交付最终数据表、可视化结果和分析报告,并支持结果复核沟通。
06