高內(nèi)涵表型分析越來越廣泛應(yīng)用于許多的研究領(lǐng)域，包括基因功能研究、藥物研發(fā)和毒理學(xué)。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是非常客觀的從單細(xì)水平獲取多維的信息，能夠?qū)蝹€細(xì)胞的狀態(tài)進(jìn)行分析和描述，并與總體分析數(shù)據(jù)進(jìn)行比較。而許多傳統(tǒng)的表型分析則是在要研究的通路中，只主觀選取少數(shù)幾個重要的指標(biāo)來分析 。 因此，在傳統(tǒng)的表型分析中，大多數(shù)因?qū)嶒?yàn)處理導(dǎo)致的生物相關(guān)的變化容易被忽略掉。 一個細(xì)胞的表型分析是由成千上萬個表征細(xì)胞狀態(tài)的可量化指標(biāo)組成的。這些指標(biāo)包含從生物標(biāo)識物表達(dá)、結(jié)構(gòu)和分布抽提出來的信息。通常，這些標(biāo)記是細(xì)胞器特異性識別的，并提供有關(guān)其結(jié)構(gòu)、空間上與其他亞細(xì)胞結(jié)構(gòu)的關(guān)系的信息。這些細(xì)胞的分類信息能夠在研究化合物、小分子物質(zhì)或基因擾動時提供客戶有效的分析依據(jù)。具有相似作用機(jī)制的化合物 (MOA) 常常導(dǎo)致相似的細(xì)胞形態(tài)變化。因此，表型譜之間的比較可以為新化合物的 MOA 提供依據(jù) 。同樣地，同一途徑中的遺傳干擾常常導(dǎo)致相似的表型譜，這說明表型譜可用于高通量功能基因組學(xué)研究 。

• 智能化共聚焦高內(nèi)涵成像分析系統(tǒng)

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