做一台快速、准确、好用的细胞计数仪！
Countess 3/3FL 自动细胞计数仪面世后，采用AI技术和深度学习算法，不断迭代不同培养情况下的同种细胞识别的准确度，更加准确的辨别成团细胞和细胞碎片。自动调整亮度和自动对焦功能减少了人为操作引入的误差。兼容可重复计数板更环保和经济。
软件第2次升级后，陆陆续续收到了大家的使用反馈：
“明场计数不错，但是我发现荧光计数不但更准，还能检测到更多数据。”
“我喜欢机器自动识别，不用每次都调整设门gate。但是找不到核酸单独计数的选项。”
“我希望可以计数更小的物体。”
“标准化或者进行细胞成团率计数对我比较有帮助。”
于是，我们带着第3版软件来啦！
单细胞工作流程- aka 10x！
由于Countess 3 排除细胞碎片的准确度较高，如何完成小小的分离的细胞核的准确计数呢？选方式，对比明场和荧光模式，我们发现荧光模式对分离细胞核计数更准确。测试不同细胞，不同染色方式，不同来源（细胞和组织）的CV值，是否满足在10%以内？
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由于从组织样品中提取细胞核，往往带来比较多的细胞碎片，计数的准确度面临的挑战要比细胞来源的大。我们对比了不同3组脾脏和肝脏组织的分离细胞核，其CV值范围在-4.8%至6%之间。
上述结果表明，Countess 3 新版软件在分离细胞核计数上，其准确度达到了要求。
*以上分离的细胞核均采用10x isolation workflow 或者 10x Nuclei Isolation 试剂盒提取
细胞汇聚率
在计算细胞汇聚率时候，数据的准确度来自哪里呢？
来自于准确的明场细胞计数结果，所有细胞数得对，汇聚率的计算才能准。不但批间差要控制在CV值10%以内，机器间的数据CV值也应控制在10%以内。从以下数据可以看出，Countess在进行汇聚率计算时，批次间和仪器间CV值都控制在了5%以内。
表1. U2OS细胞不同批间汇聚率对比数据
表2. 2台Countess机器在计算同一批细胞，与研发人员手动计数的结果数据
一些让细胞计数更快捷的小改进
Lock功能。由于Countess采用了AI计数方法，会自动根据样本进行参数调整。但是有些情况需要对比在同样参数下的计数结果。怎么才能兼顾灵活性和使用需求呢？一键Lock！操作起来非常便捷，屏幕正上方也会有提示，确保满足不同使用需求。
Protocol提示。如果你调整了protocol，忘记了保存怎么办？屏幕左上角protocol后面出现括号加星标，提示你做了更改并未保存程序。
如何联系试用？
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我们会尽快联系你安排试用机器。
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