xCell

xCell ist der Prototyp eines automatisierten, kostengünstigen und portablen live-cell Imaging Systems für die zeitaufgelöste und markierungsfreie Visualisierung dynamischer Prozesse in lebenden Zellen. Das Gerät ist leicht, klein und extrem kostengünstig und wurde im Rahmen eines Kooperationsprojektes mit sechs Bachelorstudenten (Life Science Engineering) der FAU Erlangen-Nürnberg realisiert. Die Plattform besteht aus einem motorisierten Mikroskop und einem Inkubator für die Etablierung optimaler Wachstumsbedingungen für Kulturzellen. Die Plattform ermöglicht mikroskopische Aufnahmen im Hell- und Dunkelfeld und wurde mit einem 3D-Desktop Drucker sowie unter Verwendung von Komponenten aus dem Elektronik und Robotik Fachhandel - einschließlich einer Webcam für das Mikroskop, Temperatur-, Gas- und Feuchtigkeitssensoren für die Umweltkontrolle und eines Open-Source Arduino Mikrocontroller-Boards für die Hardwaresteuerung - aufgebaut.

xCell

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Literatur:

Walzik MP, Vollmar V, Lachnit T, Dietz H, Haug S, Bachmann H, Fath M, Aschenbrenner D, Abolpour Mofrad S, Friedrich O, Gilbert DF. A portable low-cost long-term live-cell imaging platform for biomedical research and education. Biosens Bioelectron. 2015 Feb 15;64:639-49. doi: 10.1016/j.bios.2014.09.061. Epub 2014 Sep 28. PubMed PMID: 2544141. Download


 

ToxFinder

ToxFinder© ist ein automatisiertes, high-content life-cell Imaging System mit integrierter Pipettiereinheit, welches unter Verwendung von Rapid Prototyping Technologien (3D Drucker, Open Source Mikrokontroller Plattform & Software) etabliert wurde. Das System ist das aktuellste und kostengünstigste Gerät von insgesamt vier vergleichbaren Robotern. Der erste ToxFinder© wurde von 2001 in der Arbeitsgruppe von Prof. Stephan Frings, Abteilung Molekulare Physiologie, Centre for Organismal Studies, Universität Heidelberg, durch Urban Liebel und Daniel Gilbert entwickelt. Zwei weitere Systeme werden seit 2005 bzw 2011 im Labor von Prof. Joe Lynch, Department of Molecular Neuroscience at QBI, University of Queensland, Brisbane, Australien, genutzt.

 


 

Computational Tools

Die Bildanalyse-Software DetecTIFF© ermöglicht eine vollautomatische Objekterkennung und Objekt Quantifizierung in digitalen Bildern aus der Fluoreszenzmikroskopie. Das Kernmodul der LabView-basierten Routine ist ein iterativ arbeitender Algorithmus zur Strukturerkennung. DetecTIFF ermöglicht die Verarbeitung von mehreren Detektionskanälen und stellt Funktionen zur Template Organisation und schnellen Interpretation erfasster Daten bereit.

Literatur:

Gilbert DF, Meinhof T, Pepperkok R, Runz H. DetecTiff: a novel image analysis routine for high-content screening microscopy. J Biomol Screen. 2009 Sep;14(8):944-55. doi: 10.1177/1087057109339523. Epub 2009 Jul 29. PubMed PMID: 19641223.