기술 또는 기본 분석

마지막 업데이트: 2022년 2월 20일 | 0개 댓글
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What is Technical Analysis?( 기술 분석이란?)

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Technical analysis is a process for evaluating the historical price action on charts to identify(식별하다) the current trend or chart pattern to establish(제정하다 확증하다) the possible probability of price action in the future. Technical analysts analyze past price action trading 기술 또는 기본 분석 activity and the pattern of price changes in a market to project possible future price movements. Technical analysis is a different school(떼)of thought than fundamental analysis. While technical analysis focuses on historical price action, chart patterns, along with both up and downtrends, fundamental analysis focuses on a company’s financial results like earnings, book value, and cash flow. Fundamental analysis projects future trends in earnings and sales to project future prices adjusted for the new value of the underlying company a stock represents or the value of a commodity or currency.

기술 분석은 차트에서 과거 가격 조치를 평가하여 현재 추세 또는 차트 패턴을 식별하여 향후 가격 조치 가능성을 설정하는 프로세스입니다. 기술 분석가는 과거 가격 움직임 거래 활동 및 시장의 가격 변동 패턴을 분석하여 가능한 미래 가격 변동을 예상합니다. 기술 분석은 기본 분석과는 다른 생각의 학교입니다. 기술 분석은 과거 가격 조치, 차트 패턴 및 상승 및 하강 추세에 중점을 두지 만, 기본 분석은 수입, 장부 가치 및 현금 흐름과 같은 회사의 재무 결과에 중점을 둡니다. 기초 분석은 주식이 나타내는 기본 회사의 새로운 가치 또는 상품 또는 통화의 가치에 맞게 조정 된 미래 가격을 예상하여 수입 및 판매의 미래 추세를 예측합니다.

There are many technical indicators that attempt to measure the rate of change of price action like the Relative Strength indicator (RSI). Other indicators try filter the volatility of price action to quantify trends like moving averages. Still others try to quantify a trading range like Bollinger Bands.

상대적 강도 지표(RSI)와 같이 가격 조치의 변화 속도를 측정하려는 많은 기술적 지표들이 있다. 다른 지표들은 이동 평균과 같은 추세를 정량화하기 위해 가격 조치의 변동성을 필터링하려고 시도한다. 여전히 볼링거 밴드같이 다른 사람들은 거래 범위를 정량화하려고 한다.

Technical indicators are not magical and they are not a Holy Grail. Market price action changes from trends to price ranges, and from low volatility to high volatility. They are good for building systems so you can measure your risk on each trade, and use them as trading tools to quantify your entries and exits. They are also helpful for identifying your risk and reward through technical price stop losses and projecting potential rewards based on technical levels.

기술 지표는 마법이 아니며 성배가 아닙니다. 시장 가격 조치는 추세에서 가격 범위로, 변동성이 낮고 변동성이 큰 것으로 변경됩니다. 시스템 구축에 유용하므로 각 거래에 대한 위험을 측정하고 거래 도구로 사용하여 입출고를 정량화 할 수 있습니다. 또한 기술적 가격 중지 손실을 통해 위험과 보상을 식별하고 기술적 수준에 따른 잠재적 보상을 예상하는 데 도움이됩니다.

Bollinger Bands are a technical trading tool that are best used in range-bound markets to measure support and resistance levels, when price gets extended from a medium term moving average like the 20 day SMA .

Relative Strength Index (RSI) is for finding good risk / reward ratios during overbought (70 RSI) or oversold (30 RSI) conditions. The RSI can work in both trends and range-bound markets, but it doesn’t work when a market price goes parabolic(포물선의) .

볼린저 밴드 (Bollinger Bands)는 20 일 SMA와 같이 중기 이동 평균에서 가격이 상승 할 때 지원 및 저항 수준을 측정하기 위해 범위 시장에서 가장 잘 사용되는 기술 거래 도구입니다.

RSI (상대 강도 지수)는 과매 수 (70 RSI) 또는 과매도 (30 RSI) 조건에서 좋은 위험 / 보상 비율을 찾는 데 사용됩니다. RSI는 트렌드와 범위 시장 모두에서 작동 할 수 있지만 시장 가격이 포물선이되면 작동하지 않습니다.

What is Simple Moving Average - SMA?

A simple moving average (SMA) is an arithmetic moving average calculated by adding recent closing prices and then dividing that by the number of time periods in the calculation average. A simple, or arithmetic, moving average that is calculated by adding the closing price of the security for a 기술 또는 기본 분석 number of time periods and then dividing this total by that same number of periods. Short-term averages respond quickly to changes in the price of the underly .ing, while long-term averages are slow to react.

단순 이동 평균 (SMA)은 최근 종가를 더한 다음 이를 계산 평균의 기간 수로 나누어 계산 한 산술 이동 평균입니다. 조사기간 수 동안 유가 증권의 종가를 더한 다음이 합계를 동일한 수의 기간으로 기술 또는 기본 분석 나눔으로써 계산되는 단순 또는 산술 이동 평균입니다. 단기 평균은 기초가의 가격 변동에 빠르게 반응하는 반면 장기 평균은 반응이 느립니다

The Moving Average Convergence/Divergence (MACD) is a good tool for measuring swings in price up and down in markets with a wide price range.

이동 평균 수렴 / 발산 (MACD)은 다양한 가격대의 시장에서 가격 변동을 측정하는 데 유용한 도구입니다.

Long term moving averages like the 200-day SMA are for trading long term trends.

Short term moving averages like the 5-day EMA and the 10-day EMA are for trading short term trends that have momentum.

200 일 SMA와 같은 장기 이동 평균은 장기 추세 거래 용입니다.

5 일 EMA 및 10 일 EMA와 같은 단기 이동 평균은 모멘텀이있는 단기 추세를 거래하기위한 것입니다

Average True Range (ATR) measures the trend of volatility of the price range.

Technical 기술 또는 기본 분석 analysis is used for identifying levels of price support and resistance or the direction of a current trend. Technical indicators are just trading tools; the profits come from how well we use them 기술 또는 기본 분석 to build a price action trading system that fits our own risk tolerance and return goals. Technical analysis outside a quantified trading system is of little help in profitable trading as you still need a repeatable edge and proper position sizing.

평균 트루 범위 (ATR)는 가격 범위의 변동 추세를 측정합니다.

기술 분석은 가격 지원 수준과 저항 또는 현재 추세의 방향을 식별하는 데 사용됩니다. 기술 지표는 거래 도구 일뿐입니다. 이익은 우리가 우리 자신의 위험 감수성과 수익 목표에 맞는 가격 행동 거래 시스템을 구축하기 위해 얼마나 잘 사용하는지에 의해 발생합니다. 정량화 된 거래 시스템 외부의 기술 분석은 여전히 반복 가능한 우위와 적절한 포지션 사이징이 필요하기 때문에 수익성있는 거래에 거의 도움이되지 않습니다.

차트의 기술: 펀더멘털 분석의 강점과 약점; Fundamental Analysis - 2부

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건전한 펀더멘털 분석은 좋은 가치를 지닌 기업들을 식별하는 데 도움이 된다 가장 전설적인 투자자들 중 일부는 장기적 관점과 가치를 고려한다 벤저민 그레이엄(Graham)과 도드 프랭크(Dodd-Frank), 워런 버핏(Warren Buffett)과 존 네프(John Neff)는 가치 투자(value investing)의 대가들로 알려져 있다 펀더멘털 분석은 가치 있는 자산, 강한 대차대조표, 안정적인 이익 및 지속력( staying power )을 가진 기업들을 발굴하는 데 도움을 줄 수 있다

사업 통찰력 Business Acumen

펀더멘털 분석에서 가장 명백하지만 잡기는 힘든 보상 중에 하나는 기업의 철저한 이해력의 상승이다 그런 고생스러운 연구와 분석 후에, 투자자는 회사의 배후에 있는 주요 수익(key revenue)과 순익 창출 품목(profit drivers)을 잘 알게 될 것이다 이익(earning)과 실적 기대치(earnings expectations)는 주가의 강력한 동인이 될 수 있다 일부 기술적 분석가들도 동의할 것이다 좋은 이해력은 투자자가 하락할 거 같은 회사를 피하고 계속 갈 거 같은 것들을 식별하는 데 도움을 줄 수 있다 기업의 이해력에 더해서, 펀더멘털 분석은 투자자가 핵심 가치 동인(value drivers)과 산업 내 기업들에 대한 이해력을 발단시킬 수 있게 한다 주가는 산업 그룹에 크게 영향을 받는다 이런 그룹들을 연구함으로써, 투자자는 고위험(tech), 저위험(utilities), 성장 지향적(computer), 가치 주도(oil), 비 주기적(필수 소비재), 주기적(운송) 또는 소득 지향적(높은 수익률)의 기회(전망)들을 식별해서 더 좋은 포지셔닝을 할 수 있다

누가 누구인지 아는 Knowing Who’s Who

주식은 그룹으로 움직인다 기업의 비즈니스를 파악함으로써, 투자자는 관련된 산업 그룹 내의 주식을 분류해서 더 좋은 포지셔닝이 가능하다 비즈니스는 빠르게 변할 수 있고 그와 함께 회사의 수익 구성(revenue mix)도 변할 수 있다 이것은 많은 순수 인터넷 소매상들에서 일어났는데, 정말 인터넷 기업은 아니었고 보통의 소매상이었다 기업의 비즈니스를 알고 그것을 한 그룹으로 모을 수 있으면 상대적 가치 평가(relative valuations)에서 엄청난 차이를 만들 수 있다

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약점: Weaknesses of Fundamental Analysis

시간 제약 Time Constraints

기본적 분석은 훌륭한 통찰력을 제공할 수 있지만, 엄청나게 많은 시간(time-consuming)이 걸릴 수 있다 타임-컨슈밍 모델은 빈번하게 월스트리트의 현재 가격과는 동떨어진 가치 평가(valuations)를 생산해낸다 이런 일이 일어나면, 분석가는 기본적으로 월스트리트가 잘못 계산했다고 주장한다 이것은 거기에 잘못 파악된 기업들이 없다고 말하는 것은 아니지만, 시장 가격 즉 월스트리트가 틀렸다고 간주하는 것은 성급한 것이다

산업/회사 특이성 Industry/Company Specific

벨류에이션 기법은 산업 그룹과 각 회사의 특성에 많이 좌우된다 이런 이유로 인해서, 다른 산업과 다른 기업에는 다른 기법과 모델이 필요하다 이것은 매우 오랜 시간이 걸릴 수 있으며, 수행할 수 있는 연구의 양을 제한할 수 있다 회원제 모델(subscription-based model)은 인터넷 서비스 공급자(ISP)의 경우 기술 또는 기본 분석 매우 유용할지 모르지만, 석유 회사를 평가하기 위한 최고의 모델이 될 가능성은 없다

주관성 Subjectivity

공정 가치(fair value)는 가정(assumptions)에 기반을 둔다 성장 또는 승수( multiplier )의 가정에 대한 어떤 변경은 최종 벨류에이션을 크게 변경시킨다 펀더멘털 분석가는 일반적으로 이것을 인지하며 민감도 분석(sensitivity analysis)을 이용해서 기본 상황(base-case) 벨류에이션, 평균적 상황(average-case) 벨류에이션 및 최악의 상황(worst-case) 벨류에이션을 나타낸다 그러나 worst-case valuation에서조차도, 대부분 모델은 거의 항상 강세이며, 유일한 문제는 얼마나 그렇냐는 것일 뿐이다 아래 차트는 얼마나 많은 펀더멘털 분석가들이 (약세 시장 기간에) 완고하게 상승 지향(bullish) 일 수 있는지를 보여준다

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애널리스트 편견 Analyst Bias

분석에 들어가는 대부분의 정보는 회사 자체로부터 나온다 회사들은 투자 관련 매니저를 고용해서 특히 애널리스트 커뮤니티를 관리하고 정보를 공표한다 마크 트웨인(Mark Twain)이 한 말처럼, “거짓말, 젠장할 거짓말 그리고 통계가 있다”, 데이터 조작과 발표 왜곡하기에 관해서는, 최고재무책임자(CFOs)와 투자 관련 매니저들은 전문가들이다 (주로 주식을 매수하는) 자산운용사의 buy-side 애널리스트만이 회사 통계를 넘어 위험을 감수하는 경향이 있다 바이 사이드(buy-side) 애널리스트는 뮤추얼 펀드(mutual fund)와 자산 관리자(money manager)을 위해 일한다 그들은 대형 브로커(CIBC, Merrill Lynch, Robertson Stephens, CS First Boston, Paine Weber, DLJ)를 위해 일하는 셀 사이드(sell-side) 애널리스트가 작성한 보고서를 읽는다

이들 브로커들은 회사의 인수(underwriting) 및 투자 은행(investment banking) 업무에도 관여한다 이해 상충(conflict of interest)을 방지하기 위한 제한 규정들이 있지만, 브로커들은 분석 중인 회사와 지속적인 관계를 가진다 이들 보고서들을 볼 때는, (주식을 팔아야 되는 증권사 리서치 센터의) sell-side 애널리스트가 가질 수 있는 어떤 편견을 반드시 고려해야만 한다 반대로, (자산 운용사처럼 고객의 자금으로 무조건 사야 되는) buy-side 애널리스트는 포트폴리오 관리자(portfolio manager)를 위해서 순수하게 투자 관점에서 회사를 분석하고 있다 만약 그 회사와 관련이 있다면, 그것은 보통 다른 의미일 것이다 일부의 경우, 이것은 대주주일 수 있다

공정 가치의 정의 Definition of Fair Value

시장 벨류에이션이 역사적인 평균을 넘어 확장될 때는, 성장을 조정하기 위한 압력과 상쇄하기 위한 승수 가정(multiplier assumptions)이 있다 만일 월스트리가 주식을 이익(earnings)의 50배로 평가하고 현재 가정이 30배라면, 애널리스트는 이 가정을 더 높게 개정하기 위한 압력을 받을 것이다 오래된 월스트리트의 격언이 있다: 자산(stock)의 가치는 누군가가 현재 가격에 대해 기꺼이 지불할 용의가 있는 것뿐이다 주가가 등락하듯이, 성장과 승수 가정도 마찬가지다 우리가 월스트리트와 주가 또는 애널리스트와 시장 가정을 믿어야 할까?

잉여현금흐름(free cash flow) 또는 이익(earnings)은 공정 가치를 얻기 위한 승수(multiplier)로 사용되어오곤 했다 1999년에, S&P 500은 일반적으로 잉여현금흐름의 28배로 팔렸다 그러나 많은 기업들이 손실을 보았고 보고 있기 때문에, 비즈니스를 수익(revenues)의 배수로 평가하는 것이 널리 보급되었다 이것은 배수가 많은 주식의 평균 PE(주가수익비율)보다 높은 것만 아니면, 괜찮은 것으로 보일 것이다! 일부 회사들은 수익의 30배에도 염가로 인식되었다


기본적 분석은 가치가 있지만, 주의해서 접근해야 한다 만약 (팔아야만 하는 증권사 리서치 센터의) sell-side 애널리스트가 작성한 보고서를 읽는다면, 그 보고서의 배후에 있는 애널리스트를 잘 알아야만 한다 우리는 모두 개인적인 편견을 가지고 있어서 모든 애널리스트는 약간 어떤 종류의 편견을 가진다 이것이 잘못된 것은 아니며, 그 리서치는 여전히 훌륭한 가치가 있다 그 평가(ratings)가 의미하는 바를 배우고, 심층 분석으로 들어가기 전에 애널리스트의 실적을 알아보아라 기업 발표와 언론 발표는 좋은 정보를 제공하지만, 그것들은 건전한 수준의 의심을 가지고 읽어서 사실과 해석을 분리해야 한다 언론 발표는 우연히 일어나지 않는다; 그들은 기업의 기술 또는 기본 분석 중요한 PR 도구이기 때문이다 투자자들은 숙련된 리더(reader)가 되어서 중요한 정보를 뽑아내고 속임수를 피해야 할 것이다

육아정책연구소 Repository

Ⅲ. 17개 시도교육청의 유아교육 디지털 기술 활용 현황 분석 31
1. 유아교육 디지털 기술 활용 현황 33
2. 유아원격교육 콘텐츠와 도구(플랫폼) 36
3. 유아교원 디지털교육 연수 현황 및 연수에의 디지털 기술 활용 39
4. 유아 디지털 기술 활용지원 예산 47
5. 유아원격교육에 대한 평가 50
6. 유아교육 원격교육 관련 지침 또는 기본계획 여부 51
7. 유아교육 디지털 기술 활용 관련 문제점 52
8. 향후 우선과제 58
9. 소결 59

Ⅳ. OECD 국가들의 유아 디지털 기술 활용 정책 사례 61
1. OECD의 G20 국가 설문조사 결과 63
2. 개별국가 사례 70

Ⅴ. 정책적 제언 73
1. 요약 및 결론 75
2. 정책 제언 76

부록 82
부록 1. 17개 시도교육청 조사지 82
부록 2. OECD의 G20 국가대상 설문지 문항 요약 88 Appears in Collections: 연구보고서 > 3. 수시연구보고서
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기술 및 기본 분석 이해

현재 많은 유형의 분석을 통해 좋은 연구를 수행 할 수 있습니다. 기본적으로 두 가지 주요 범주가 있습니다. 하나는 기본 분석이고 다른 하나는 기술적 분석입니다. 둘 다 다른 기술과 분석 프로세스를 포함합니다. 그러나 둘 다 암호화 시장의 미래를 예측하는 데 사용되었습니다. 따라서 두 가지 분석 유형의 기본 사항을 이해하는 것이 중요합니다.

기본 분석 개념

연구를하는 동안 근본적인 분석을 통해 여러 요소를 고려합니다. 이 분석은 특정 암호화의 내재적 또는 고유 한 속성을 제공합니다. 이 분석에서 하나는 주식의 통합 가치에 미치는 영향을 찾으십시오. 암호 화폐 가격에 영향을 미치는 요인을 이해하기 위해서는 철저한 조사를해야합니다. 이것은 분석가에게 암호 화폐 가격의 정확성에 대한 아이디어를 제공합니다. 그것은 매크로를 고려하고 미시 경제적 요인 암호 화폐에 영향을 미치는 하나는 이러한 유형의 연구에 대해 질적 및 정량적 지표를 사용합니다.

기본 분석에 사용되는 다양한 메트릭

정 성적 지표 중 일부는 다음과 같습니다.

  1. 경영진의 역량
  2. 회사가 보유한 무형 자산
  3. 회사의 작업 전략
  4. 비즈니스의 글로벌 수용
  5. 업계의 고객 기반
  6. 회사의 기술 또는 기본 분석 경쟁력

정량적 지표 중 일부는 다음과 같습니다.

  1. 회사의 연간 수익
  2. 회사의 총 이익
  3. 회사의 유형 자산
  4. 회사의 회계 비율

근본적인 분석 후 우리가 아는 것

이 분석을 사용하여 분석가는 시장과 비교하여 증권의 가격을 예측합니다. 그는 암호 화폐의 가격이 시장에 비해 어느 정도인지 알 수있을 것입니다. 값이 높을수록 예상 값이 실제 값보다 크며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 이 분석 후 거래자는 주식을 사고 팔기로 결정합니다. 저평가 된 암호 인 경우 거래자는 해당 암호를 구매하는 것을 선호하며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.

기술 분석

여기서 가장 큰 차이점은 암호 화폐의 과거 역사를 고려하는 것입니다. 분석가는 암호 화폐의 미래 가격을 예측하기위한 과거 데이터. 따라서이 분석에는 과거 가격, 회사의 수익 및 거래량이 포함됩니다. 가격 예측은 암호 화폐의 역사적 움직임을 기반으로합니다. 따라서 기본적으로 암호 화폐 가격 움직임의 추세입니다.

기술적 분석 후 우리가 알고있는 것

이 분석에서 분석가는 암호 화폐의 가격 범위를 참조합니다. 이것은 수익성있는 거래를 생성하는 데 도움이됩니다. 이것은 그들이 암호 화폐를 사고 파는지를 이해하는 데 도움이됩니다. 암호 화폐가 더 낮은 범위로 이동하면 거래자는 해당 회사의 암호 화폐를 구매할 것입니다. 그 이유는 가격이 범위의 바닥에 도달하면 상승하게 될 것입니다. 가격이 상승 할 때 정반대가 발생합니다. 따라서 거래자는 이익을 얻기 위해 암호를 판매합니다.

결론

두 분석 모두 암호 화폐의 미래 가격을 결정하기위한 것입니다. 기술적 분석은 대부분 단기 거래를위한 것입니다. 근본적인 분석은 주로 장기 거래입니다.

세포 분석 소프트웨어와 True 3D 기술을 함께 사용하여 처리량이 높은 3D 오가노이드 이미지 처리 데이터를 분석하는 워크플로

3D 오가노이드는 생리적 미세 환경을 모방하고 약물 반응에 대한 더 자세한 통찰력을 얻기 위해 사용되어 왔습니다. 오가노이드의 다차원 이미지 처리는 정보가 풍부한 데이터를 생성하여 여러 시간 지점에 대한 다량의 매개변수를 포착할 수 있습니다. 그러나 기존 이미지 분석 소프트웨어는 대규모 이미지 처리 데이터를 수집하기 위한 배치 분석 파이프라인을 설정하는 데 최적화되지 않은 경우가 많습니다. 직관적이지 않은 사용자 인터페이스와 복잡한 데이터 처리 단계는 처리량이 높은 이미지 분석을 어렵게 만듭니다. 이 연구에서는 보다 효율적인 3D 오가노이드 이미지 분석 워크플로를 구성하기 위해 올림푸스의 NoviSight™ 소프트웨어를 사용했습니다.

애플리케이션 워크플로

애플리케이션 워크플로

  • 멀티웰 샘플의 3D 이미지 처리 데이터의 신속하고 효율적인 분석
  • 각 배치별 매우 일관된 분석 가능
  • 데이터의 상호적 프레젠테이션(썸네일 이미지 갤러리, 히트맵, 측정 표, 상관 그래프 및 게이트 설정)

실험: 대장암 환자에게서 유래한 종양 오가노이드에 대한 약물 치료의 성장 억제 효과

오가노이드 배양

대장암 환자에게서 유래한 종양 오가노이드는 Costar® 96웰 플레이트(Corning)에서 성장했고, 임상 치료에 사용되는 여러 이리노테칸(IR) 기술 또는 기본 분석 및 5-플루오로유러실(5-FU) 희석액과 양성 대조군인 스타우로스포린(ST)으로 처리했습니다.

FV3000 레이저 스캐닝 컨포칼 현미경을 사용한 컨포칼 이미지 처리

오가노이드 이미지 처리는 FLUOVIEW™ FV3000 레이저 스캐닝 컨포칼 현미경을 사용하여 수행되었습니다. H2B-GFP 분류 오가노이드 이미지는 10X 기술 또는 기본 분석 대물렌즈를 사용하여 획득했습니다. Z 스택 이미지는 5μm 단계로 획득했습니다.

NoviSight 3D 세포 분석 소프트웨어를 사용한 이미지 분석

  1. 이미지 파일 로딩
    여러 이미지를 동시에 분석하기 위해 플레이트 전체의 이미지 데이터를 로드합니다.
  2. 분석 수립 기술 또는 기본 분석
    “개체 설정”에서 각 채널 내의 개체 분할을 미세 조정합니다.
  3. 분석 실행
    분석 설정 수립 시 플레이트 전체에 대한 분석을 실행합니다. 분석 역시 “배치 분석”으로 실행하여 다중 데이터 세트에 동일한 분석 워크플로를 동시 적용할 수 있습니다.

3D 오가노이드 이미지 처리 분석을 용이하게 한 NoviSight 소프트웨어 기능

분할 미리 보기

원하는 신호를 올바르게 검출하고 있는지 확인하기 위해 검출 임계치, 적응 강도 및 필터링과 같은 분석 설정에 대한 조정을 미리 보기 창에서 시각화할 수 있습니다. 이 미리 보기 창은 설정 재조정 없이 모든 웰 및 Z 스택으로 전환할 수 있고, 사용자는 전체 데이터 세트를 분석하기 전에 각 매개변수를 신속하고 종합적으로 미세 조정할 수 있습니다.

NoviSight 소프트웨어에서 분할 미리 보기: 조정 없는 원래 이미지

NoviSight 소프트웨어에서 분할 미리 보기: 조정 없는 원래 이미지(왼쪽) 및 개체 조정 설정이 적용된 후 검출된 GFP 신호를 보여주는 미리 보기 이미지(오른쪽)

그래프 게이팅

NoviSight 소프트웨어는 분석 실행 시 다양한 기술 또는 기본 분석 사용자 정의 그래프가 포함된 여러 개의 그림을 자동으로 생성합니다. 사용자는 이러한 그림을 통해 특정 매개변수별로 개체를 선택하고 오가노이드를 게이팅할 수 있습니다. 데이터포인트를 선택하면 원래 이미지의 해당 개체가 강조 표시되고, 이는 게이트 임계치를 설정할 때 유용합니다. 그 후 갤러리 뷰를 사용하여 게이팅한 개체를 전체적으로 표시할 수 있으며, 사용자는 대규모 데이터 세트에서 개체 분류의 정확도를 신속하게 평가할 수 있습니다.

각 웰에서 게이팅된 개별 오가노이드 표면적을 보여주는 산포도(왼쪽) 및 기술 또는 기본 분석 GFP를 사용하여 전체 플레이트에서 게이팅된 오가노이드를 표시하는 갤러리 뷰(오른쪽)

히트맵

NoviSight 소프트웨어는 사용자가 전체 플레이트의 데이터를 신속하게 살펴볼 수 있는 히트맵을 자동으로 생성합니다. 히트맵의 색 부호화는 추세를 강조 표시하고 불일치를 모니터링하여 데이터 분석을 간소화하는 데 도움이 됩니다. 또한, 웰을 선택하면 해당하는 원래 이미지가 강조 표시됩니다. 이 상호적 기능은 사용자가 전체 플레이트에 걸친 측정 또는 신호 분포를 편리하게 확인할 수 있기 때문에 이미지 처리 기반 분석 효과를 극대화합니다.

약물 처리 후 6일차 표면적 값의 히트맵

약물 처리 후 6일차 표면적 값의 히트맵. C 행 및 4 열은 미처리군입니다. D5~D9 웰은 각각 1, 0.1, 0.001, 0.0001μM ST로 처리되었고, E5~E9 웰은 각각 50, 10, 1, 0.1, 0.01μM IR로 처리되었으며, F5~F9 웰은 각각 100, 50, 10, 1, 0.1μM 5-FU로 처리되었습니다. 파란색: 넓은 표면적. 노란색: 좁은 표면적.

데이터 테이블

분석으로 생산된 데이터는 웰별로 각 측정값을 평균한 테이블로 통합됩니다. 프로그램은 각 평균과 관련된 오류를 제공하기도 하며, “표 다운로드” 기능을 사용하여 오류를 .csv 파일로 쉽게 내보낼 수 있습니다. 이러한 기능은 데이터 포인트를 수동으로 조작하거나 값을 계산할 필요성을 제거함으로써 사후 분석을 신속히 처리하고, 사용자에 의한 변수를 제한합니다. 산포도 및 히트맵과 마찬가지로, 데이터 테이블에서 값을 선택하면 사용자는 보기 창에서 해당 이미지를 확인하여 데이터 유효성 검사 프로세스를 지원할 수 있습니다.

각 웰에서 평균 표면적 값을 표시하는 데이터 테이블

각 웰에서 평균 표면적 값을 표시하는 데이터 테이블

진단 설정 및 재현성

데이터 분석이 완료되면 사용자는 NoviSight 소프트웨어에서 설정을 “진단”으로 저장할 수 있습니다. 그리고 이러한 사전 설정은 다중 시간 지점에 이미지 처리한 동일 샘플과 마찬가지로 비슷한 이미지 처리 조건 및 실험 매개변수가 포함된 다른 데이터 세트에 모두 적용할 수 있습니다. 이렇게 하면 데이터 분석에서 사용자에 의한 변수가 크게 줄거나 제거됩니다.

오가노이드 크기

오가노이드 표면적은 처리되지 않은 모든 오가노이드 배양에서 시간이 지남에 따라 증가했고, 이는 오가노이드의 성장을 뜻합니다. 1μM ST 처리 결과 약물로 오가노이드가 죽으면서 표면적이 크게 감소했고, 수축을 유도했습니다. 50μM IR 처리로 표면적의 커다란 증가가 없어 완전한 성장 억제가 나타났지만, 100μM 5-FU 처리는 표면적의 미미한 증가를 통해 오가노이드 성장 억제에서 IR보다 덜 효과적임을 시사했습니다.

처리하지 않은 오가노이드 표면적의 시간당 변화

처리하지 않은 오가노이드 표면적의 시간당 변화, 1μM ST, 50μM IR 및 100μM 5-FU 처리. (ST: 대조군 n=153, ST n=208), (IR: 대조군 n=184, IR n=241), (5-FU: 대조군 n=172, 5-FU n=183)

오가노이드 형태

오가노이드 형태 변화를 정량화하기 위해 구형도를 측정했습니다. 처리하지 않은 군은 시간이 지남에 따라 구형도가 감소하였습니다. 1μM ST 처리는 구형도의 늦은 증폭을 유발했고, 오가노이드 염색과 관련된 구조적 평행 이동을 나타냈습니다. 50μM IR 및 100μM 5-FU 처리된 오가노이드의 구형도 측정 결과는 대조군에서 눈에 띄는 편차를 내지 못했으며, 최소한의 형태적 변화를 보였습니다.

처리하지 않은 오가노이드 구형도의 시간당 변화

처리하지 않은 오가노이드 구형도의 시간당 변화, 1μM ST, 50μM IR 및 100μM 5-FU 처리

결론 - 높은 처리량의 3D 이미지 분석에 대한 NoviSight 소프트웨어의 장점

NoviSight 소프트웨어를 사용하여 빠르고 효율적인 3D 이미지 분석 워크플로를 수립했습니다. 자동 생성된 히트맵과 같은 상호적 NoviSight 기능과 그림은 데이터의 대규모 볼륨을 시각화하고 추세를 한눈에 확인하는 데 도움이 되었습니다. 분할 미리 보기 및 진단 설정 저장과 같은 실용적인 기능은 모두 사용자가 더 일관된 결과를 생산하도록 지원하는 동시에 이미지 분석을 촉진합니다. NoviSight 소프트웨어의 이러한 요소들을 사용하여 4개의 시간 지점에서 3개의 서로 다른 약물 처리에 대한 3D 오가노이드의 7가지 형태 매개변수(표면적 및 구형도에 대해 표시된 데이터)를 측정할 수 있었고, 최종적으로 약물 반응을 평가할 수 있었습니다. 이러한 결과는 NoviSight 소프트웨어를 약물 스크리닝과 같이 처리량이 높은 이미지 분석 응용 분야에 사용할 수 있음을 보여주었습니다.


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