高内涵秘籍系列：与前沿的神经科学不得不说的秘密

2017年度中国媒体十大流行语之一的就是：

“人工智能”

特别是，与我们生活紧密相关的自动驾驶技术尤其处于话题的中心。作为上班族一员的小编也在畅想上班路上不用开车躺着多睡个回笼觉会是多么的惬意~而人工智能的逐步完善也会大大提高乘车的安全性和舒适感。

还记得年中时，阿法狗大战世界围棋第一人柯洁的场景，人工智能在攻破国际象棋后，占领了人类引以为傲的另外一块高地。面对基本零缺陷的阿法狗，柯洁也在赛中感叹和绝望的一度落泪哽咽。人工智能大行其道，也许即将带来下一场产业革命，而通过模拟神经细胞通信方式的神经网络算法是构成机器自我学习的主要逻辑运算方式。正是通过这一算法，一台机器尽然还可以分析总结前人下的棋谱后自学成才，秒杀众多人类好手。

面对高深莫测的神经网络算法，作为一个吃瓜群众的生物狗，看着自己养的一堆神经元细胞，有时候会莫名的激动，想想咱也算是走在了时代的前列了。可是面对海量的神经细胞后续分析工作，却是爱恨交加。

而今天小编我就继续为大家带来

高内涵的应用秘籍系列：神经元分析

一起来感受一下

智能化的平台给实验带来的便利吧~

通过我们的IN Cell高内涵系统，在快速的获得高质量的图片后，我们需要得到图片背后隐藏的信息，例如神经轴突的总长度，最长的分支长度，分支数，节点等，用以衡量神经元生长情况。这时，就该我们单独的分析软件来发挥功能了，通过内置的神经元分析模块，只需要简单的设置既可以得到海量准确的数据。

有人肯定会说，我的神经元远比你的样片来的密集。那么我们来看看发表在JOVE上的这篇文献《A Neuronal and Astrocyte Co-Culture Assay for High Content Analysis of Neurotoxicity》：即使是面对密集的神经元，哥家的高内涵也能够快速准确的完成圈选和分析。除此之外，对于星形胶质细胞，小胶质细胞也能够进行相应的数量、亮度和面积统计。

最后再来一个小绝招：树突棘分析。通过荧光标记树突棘后，以往繁琐的计数工作就可以统统交给哥家强大的分析软件。每个神经元的树突棘数量即可唾手可得。

好了，各位小伙伴们！

新技能get了吗？

那就在我们的IN Cell高内涵系统上操练起来吧！