2024年4月份，世界杯购票官网入口正式推出MGISEQ-2000RS FluoXpert（以下简称“FluoXpert”）多组学分析仪。这也是中国首款集病理切片染拍与基因测序功能于一体的自主创新设备，能够实现病理组织染拍与空间蛋白组学整合分析。
其突破性设计不仅兼容市售一抗，还通过独特的24色多重免疫荧光试剂套装，在同一张切片上实现多达23个标记物及细胞核的高效染色。无需依赖复杂的光谱拆分算法，FluoXpert彻底解决了传统技术中通道串扰的难题，为肿瘤微环境研究提供了前所未有的高精度工具。
为将人工智能深度融入科研全流程，作为FluoXpert平台的核心分析解决方案，FluoXpert Vision全新推出的AI Assistant模块，集成全球领先的DeepSeek V3大模型，智能分析用户需求、自主完成代码编写、编译绘图。
FluoXpert Vision：从图像到洞见的智能桥梁
作为FluoXpert平台的核心分析解决方案，FluoXpert Vision通过三大核心功能赋能科研：
可视化与标注：支持多通道荧光图像的直观展示与精准标注，一键生成标准化报告
定量分析：基于用户自定义阈值，自动计算阳性细胞数，实现标记物表达的客观量化
空间解析：通过多标志物共定位分析及邻近细胞群空间关系建模，揭示微环境中的细胞互作机制
图1 邻近细胞群空间关系
图2 细胞密度统计热图
AI Assistant：深度学习驱动的科研加速器
FluoXpert Vision全新推出的AI Assistant模块，集成全球领先的DeepSeek V3大模型，将人工智能深度融入科研全流程，智能分析用户需求、自主完成代码编写、编译绘图。
利用大语言模型，研究人员可以通过提示词指令来对多重免疫荧光染色技术产出的单细胞数据进行处理、分析以及可视化。通过自然语言与模型交互，和提示词（prompt）描述分析需求，实现对多组学的分析。这些分析工具通过自动化流程降低了用户的编程门槛，并且能够生成直观的分析结果。
应用场景示例
用户输入
"请计算Marker1阳性且Marker2阳性的细胞和最近邻的Marker3阳性且Marker4阳性且Marker5阳性细胞距离的平均值。Marker1阴性且Marker2阳性细胞和最近临的Marker3阳性且Marker4阳性且Marker5阳性细胞的距离的平均值，最后根据以上两组数据给出小提琴图，图的横坐标分别为Marker1阳性且Marker2阳性细胞、Marker1阴性且Marker2阳性的细胞，横坐标为刚刚计算的平均距离，需要进行统计并标记P值。"
AI Assistant
根据自然语言指令自动生成注释详尽的代码，根据数据类型推荐配色方案/标注格式，智能匹配最佳可视化方案；
内置编译器可以即刻运行代码，生成符合要求的统计图表，亦可根据用户需求对代码进行微调。运行结果实时预览，支持交互式图表操作。
01 AI模块内置，一键调取本地数据：告别 IDE、模型平台、数据管理工具之间的频繁切换，分析过程更丝滑流畅
02 预设prompt秒级适配业务场景：可以根据实际情况调整，让 Al更懂你的需求
03 一键生成高可用脚本，内部编译器直接运行：跨越编程技术门槛,减少调试代码耗时
04 可本地化部署：保护数据主权和隐私安全
图3 操作界面示例
全程无需任何编程基础，耗时较传统方法大为缩短，且支持结果的可重复性验证。
实测结果
实例1
根据用户定义的标志物组合确定食管癌组织切片多重免疫荧光染色一个ROI中不同细胞的类型以及其数量和空间分布分析
用户输入提示词
根据FluoXpert Vision上一步输出的阳性细胞分析结果，包含了多重免疫荧光（MIF）切片感兴趣区域（ROI）内单个细胞信息，文件涵盖多种标志物的信号强度、细胞的x和y坐标以及与细胞形状和方向相关的参数，当某标志物的阳性率超0.1时，该细胞被判定为此标志物阳性。任务如下：依据下列给定的标志物表达模式识别细胞类型（肿瘤细胞：Marker1+(Marker2+为其亚型之一）；中性粒细胞：Marker3+Marker4+（Marker5+为其亚型之一）；调节性T细胞：Marker6+Marker7+；细胞毒性T细胞：Marker8+Marker9+；周细胞：Marker10+、Marker11+）；
1 在图表中绘制各个类型细胞的百分比分布和细胞数量
2 请根据x,y坐标画出各个类型细胞的分布散点图
输出结果：
图 4. 不同类型细胞的数量统计的柱状
图 5. 不同类型细胞的空间分布的散点图
实例2
根据用户定义的标志物组合确定多重免疫荧光染色结果的一个ROI (Region of Interes, 感兴趣区域) 中不同细胞的死亡方式以及数量统计。
用户输入提示词
根据上一步结果，各途径及其对应的标记物如下：
凋亡(Apoptosis): marker1, marker2, marker3
坏死性凋亡(Necroptosis): marker4, marker5, marker6
铁死亡(Ferroptosis): marker7, marker8
铜死亡(Cuproptosis): marker9, marker10
焦亡(Pyroptosis): marker11, marker12, marker13, marker14
自噬依赖性细胞死亡(Autophagy-dependent cell death): marker15, marker16
免疫原性细胞死亡(Immunogenic Cell Death, ICD): marker17, marker18, marker19
请生成以下图表：
条形图：显示每条途径中的细胞总数。不同途径使用不同颜色。
组合标记条形图：在同一图中绘制所有途径，不同途径用不同颜色表示。不包含全部标记为阴性的结果。
用类似“marker1+”或“marker1-”的标签表示标记组合(“+”表示阳性，“-”表示阴性）。
垂直显示图表，标记物在x轴，细胞数量在y轴。
此外，确保图表布局清晰，必要时旋转标签以提高可读性，并保持颜色编码一致。
首先生成Python代码并执行以获取结果。
输出结果：
图 6. 死亡方式类型的数量统计的柱状图
图 7. 不同标志物组合的数量统计的柱状图
实例3
多重免疫荧光染色ROI中不同细胞类型相互之间的平均距离分析
用户输入提示词（在实例1的基础上）
创建一个热图来可视化不同细胞类型之间的平均距离。对于给定细胞类型A中的每个细胞，计算其到另一种细胞类型B的最近细胞的距离，然后计算细胞类型A中所有细胞的平均距离。对所有可能的细胞类型对重复此过程。生成用于执行此分析的Python代码，运行它以获取结果，并显示生成的热图。
提供在此过程中使用的Python代码，并逐步思考。
输出结果：
图 8. 不同细胞类型之间的距离的热力图
为何选择FluoXpert AI？
客户试用评价
广州医科大学第五医院许雯雯教授表示：“FluoXpert Vision平台融合多色免疫荧光染色、高分辨率图像采集和AI智能分析，能够轻松实现多标志物共表达检测、细胞类型识别、空间分布和定量分析。特别是AI平台可自动完成细胞分割和表型分类，操作简单避免了复杂的生信敲代码环节，分析比较上手和自主，能大大提升效率，让科研工作更高效、更轻松。”
FluoXpert正通过AI与多组学技术的深度融合，重新定义生命科学研究的效率边界。现在联系我们，获取专属案例库与限时算力支持，开启您的智能科研之旅！
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