Phenotyping-基于人工智能的多路图像分析软件
解读用高维、多重技术染色的组织图像，对人类是一个重大挑战。随着染色技术，如成像质量细胞技术TM（IMCTM）和高倍数荧光板，继续扩展我们探索肿瘤微环境的能力，寻找有意义的差异目标变得更具挑战。而Phenotyping就是这样一种工具，通过一个精简和直观的工作流程，可在任意数量生物标记中找到单个细胞类型和基于细胞的表型。
Phenotyping可用于：
对表达、共聚焦、接近度计数、邻域分析等进行全面的定量测量
识别和理解组织微环境（TME）背景下的复杂细胞表型
揭示各组样本之间的病理相关差异
发现潜在治疗目标的新生物标志物特征
特点：
灵活性：可处理来自Akoya® Vectra®和Vectra® PolarisTM以及CODEX®和其他顺序染色技术的光谱解混数据，以及FluidigmTM IMC数据
智能化：根据标记物表达将高维数据自动聚类为细胞表型
可视化：生成表型矩阵、剖面图、邻域分析和t-SNE图，以查看表型关系并了解数据中的空间关联性
1. 分析
2. 探索
3. 学习
