【测评】PBMC分离培养封闭自动化系统—深研Cellsep pro使用报告

CellSepPro是一款全封闭、高度自动化的细胞分离设备,专用于PBMC分离,通过离心梯度分离技术,实现细胞高效分装。其技术优势包括一站式解决方案、一次性无菌设计、定制工艺和软件易用性。

CellSep Pro细胞处理系统,是一种全封闭、高度自动化的细胞离心分离设备,可通过预设的工艺程序,实现细胞分离细胞复苏细胞浓缩洗涤细胞分装等。

 

CellSep Pro细胞处理系统·PBMC分离

技术原理

CellSep Pro处理过程中,将活塞式离心桶放入机器的离心单元内,和封闭无菌管路连接,通过气动装置、称重传感器等,将样品精确地导入活塞式离心桶内,在离心的作用下实现不同组分的梯度分离,然后通过推动活塞,并在旋转三通阀的配合下,将桶内的液体导出到不同的储液袋及细胞收集袋中。

 

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以单核细胞分离为例,离心筒内的血液在淋巴分离液(Ficoll)及梯度离心的作用下,由内至外依次被分为血浆层、单核细胞层、淋巴分离液层和红细胞层,通过活塞的上下移动,改变离心桶内的体积,控制液体进出。

 

 

技术优势

 

01技术优势

简捷、高效,细胞处理全流程一站式解决

 

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02技术优势

安全可靠的一次性、封闭管路无菌设计

 

CellSep Pro根据不同的工艺程序使用相应的 封闭式一次性管路耗材。封闭式一次性管路耗材与样品及 外部液体的连接需要在生物安全柜中 进行,或者使用无菌接管设备(SCD) 完成。

 

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一次性耗材管路示意图

 

封闭管路耗材的核心部件包括:活塞式离心桶、旋转三通阀 、储液袋、细胞收集袋滤器。CellSep Pro系统使用的封闭式一次性管路耗材均经过第三方权威机构的多项认证。

 

使用特定的工艺控制程序配合不同的封闭式一次性管路耗材,CellSep Pro 能够在封闭系统内完成多种细胞的分离、富集、浓缩、洗涤、置换、稀释等,且单次处理量更大,例如:PBMC分离程序的起始血量最低30mL、最高150mL,细胞洗涤程序起始细胞液量达到2000mL。

 

CellSep Pro可提供工艺(如离心时间、转速等)和管路耗材的定制开发。CellSep Pro高度自动化,其软件符合GMP规范,数据完整可追溯,具备欧盟CE认证。

 

 

03技术优势

简单科学易上手的软件系统

CellSep Pro软件操作系统简单易上手。更配置Linux 内核,用户可以根据自己的需求设置用户权限、工艺参数,而且细胞数据完整、可追溯,整套系统完全可保证您的细胞处理符合 GMP规范。

 

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设备参数

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### UMAP 可视化的使用方法与示例 UMAP(Uniform Manifold Approximation and Projection)是一种用于降维的算法,特别适合于高维数据的可视化。以下是关于如何使用 UMAP 实现可视化的详细介绍。 #### 安装必要的依赖项 为了使用 UMAP 进行可视化,首先需要安装 `umap-learn` 和其他可能需要用到的数据处理和绘图库,例如 `matplotlib` 或 `plotly`: ```bash pip install umap-learn matplotlib plotly ``` 如果计划结合扫描单细胞数据分析工具 Scanpy 使用,则还需要安装该库: ```bash pip install scanpy ``` --- #### 基本使用流程 以下是一个简单的 Python 脚本示例,演示如何利用 UMAP 对高维数据进行降维并绘制二维散点图[^1]。 ```python import numpy as np import umap import matplotlib.pyplot as plt # 创建随机生成的高维数据 (模拟样本数=500, 特征维度=10) data = np.random.rand(500, 10) # 初始化 UMAP 模型,默认参数适用于大多数情况 reducer = umap.UMAP() # 将高维数据转换为低维表示 embedding = reducer.fit_transform(data) # 绘制二维散点图 plt.scatter(embedding[:, 0], embedding[:, 1], s=10, c='blue', alpha=0.5) plt.gca().set_aspect('equal', 'datalim') plt.title('UMAP projection of the random dataset', fontsize=12) plt.show() ``` 上述代码展示了如何加载数据、应用 UMAP 并最终呈现结果。通过调整超参数(如 `n_neighbors`, `min_dist`),可以进一步优化投影效果以适应具体需求[^2]。 --- #### 结合 Plotly 的交互式可视化 对于更高级的应用场景,推荐采用 Plotly 来创建可交互的三维或彩色编码二维图形。下面给出一个例子说明如何操作: ```python import plotly.express as px # 添加标签以便区分不同类别(此处仅为示意) labels = np.random.choice(['Class A', 'Class B'], size=len(embedding)) # 利用 Plotly 表达带颜色分类的结果 fig = px.scatter( x=embedding[:, 0], y=embedding[:, 1], color=labels, title="Interactive UMAP Visualization with Plotly" ) fig.update_traces(marker=dict(size=8)) fig.show() ``` 此脚本能生成具备鼠标悬停提示功能的动态图像,极大地方便了探索复杂模式下的细节信息。 --- #### 配合 Scanpy 工具包分析生物医学领域中的单细胞 RNA 测序数据 在生命科学究里,尤其是涉及 scRNA-seq 数据集时,Scanpy 提供了一系列内置函数来简化工作流。其中包括调用 UMAP 方法完成特征空间映射的任务[^3]: ```python import scanpy as sc # 加载 AnnData 格式的测试文件或者自定义导入实际实验所得矩阵对象adata=sc.datasets.pbmc3k()sc.pp.recipe_zheng17(adata)#预处理步骤省略... sc.tl.umap(adata) # 计算 UMAP 坐标坐标存储位置:adata.obsm['X_umap'] # 展示最终成果 sc.pl.umap(adata, color=['louvain']) # louvain 是一种聚类算法标记字段名 ``` 以上片段清晰地展现了从原始计数值到直观展现整个过程的操作链条。 --- #### Vue-Charts 在前端展示方面的补充作用 尽管前面提到的技术主要集中在后端计算部分,但在某些情况下也需要把结果迁移到 Web 页面上共享给更多受众群体查看。此时就可以考虑借助像 vue-charts 这样的框架快速搭建界面原型[^4]。不过需要注意的是,这类解决方案通常更适合表现较为常规的一维或多系列趋势曲线而非复杂的拓扑关系网络结构。 ---
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