神經毒性作用的評價在藥物發現和疾病建模方面是一個非常活躍的研究領域。目前高內涵成像是對神經突形態表型變化成像分析的有效工具，但由于形態學上的多種變化和所使用的分析算法的復雜性，對海量圖像的智能化分析仍是一項具有挑戰性的任務。基于深度學習(AI)的圖像分析可以通過減少捕獲形態變化所需的努力和專業知識來解決這些挑戰。

在這次網絡研討會上，我們展示了一種典型的工作流程，它集成了ImageXpress Micro共聚焦高內涵系統和基于人工智能（AI）的Genedata成像平臺，以分析人iPSC分化神經元的神經毒性。

研討會主要內容包括:

• 用ImageXpress Micro共聚焦高內涵系統篩選神經毒性和神經突生長；
• 高內涵成像和分析的一體化工作流程的概述；
• Gendata Imagence軟件的工作流程演示；
• 使用Genedata Imagence軟件進行神經毒性定量分析的演示

研討會分別由Molecular Devices公司的高級應用科學家Oksana Sirenko 博士和Genedata公司的科學客戶經理Matthias Fassler博士演講。

Genedata公司通過一系列先進的軟件解決方案和科學咨詢，將生命科學數據轉化為智能分析結果。憑借屢獲殊榮的平臺，結合深度的領域專業知識，Genedata能夠*大地提高研究、開發和生產的生產力和質量。Genedata公司成立于1997年，總部位于瑞士，并在德國、日本和美國設有辦事處。

Genedata Imagence®用于HCS圖像分析

Genedata Imagence是一種先進的基于深度學習的圖像分析自動化軟件解決方案，結合高內涵篩選(HCS)的一體化成像分析工作流程，將會是一種革命性的解決方案。現在，每個生物學家都可以很容易地控制和分析高內涵成像的結果，使高內涵的可以更廣泛地應用于不同的科研領域。這樣的解決方案使用深度學習（AI）自動提取特征和表型分類，大大減少了圖像分析時間，同時提供高質量、可重復的結果。

Molecular Devices公司總裁Susan Murphy女士評價道：“我們的ImageXpress Micro高內涵用戶現在可以輕松地實現自動圖像分析工作流，同時在更短的時間內獲得對Genedata Imagence和Screener軟件的深入了解。”