通知公告

中国科学院上海有机化学研究所全景数字病理图像分析平台采购公告

发布时间:2024-06-24条件保障处

根据《中国科学院上海有机化学研究所物资采购管理办法》等相关规定,就全景数字病理图像分析平台项目采购组织竞争性磋商,欢迎合格的供应商前来参与。

采购项目编号:SIOC-JC-JZ-20240621-2

采购项目名称:全景数字病理图像分析平台

采购方式:竞争性磋商

采购内容:全景数字病理图像分析平台1套

采购要求:(采购项目技术规格、参数及要求)

序号

采购内容

技术规格

数量

交货期

预算金额

1

全景数字病理图像分析平台

(一)技术参数:

1.*适用于H&E、IHC、mIF、ISH、FISH以及特殊染色等全组织切片病理图像的精准定量分析,包括基于深度学习的细胞分割模型、组织芯片分析、RNAscope分析算法以及用于分支节点定量分析等多种功能。

2.至少包括以下分析功能:

2.1) 组织芯片分割:可通过手动或Excel表的自动导入将组织芯片自动分割;可实现逐个芯片点的样本信息输入;提供手工评分模版,可对每个芯片点进行人工评分;提供定量分析后实现不同芯片点热图的分析;

2.2) FISH定量评分:单张组织切片支持无限种探针标记及细胞评分,定量整张组织切片上探针信号,并确定每个细胞内的探针信号数量以及每个细胞中探针信号的比例;支持对探针聚集簇的信号点分割;

2.3)ISH-ISH定量:在逐个细胞的基础上检测一种或多种蛋白质(IHC)标记物以及多种原位杂交(ISH)探针拷贝,以确定特定细胞群中RNA的表达。可根据每个细胞中探针信号的表达量对细胞进行分级(1+、2+、3+、4+)并自动生成H-Score评分。可计算IHC与ISH同时表达的共定位细胞表型;

2.4)FISH-IF定量:在逐个细胞的基础上检测任意数量蛋白质(IF)标记物以及任意数量荧光原位杂交(FISH)探针拷贝,以确定特定细胞群中RNA的表达。可根据每个细胞中探针信号的表达量对细胞进行分级(1+、2+、3+、4+)并自动生成H-Score评分。可计算IF蛋白标记共定位或FISH探针标记共定位或IF蛋白质标记与FISH探针标记共定位的细胞表型;

2.5) 肌纤维定量-明场:测量明场染色组织图像中肌纤维的总数,并报告逐个肌纤维的面积、均值/中值/最大直径和周长等。可检测细胞核并识别具有中心位置细胞核的纤维。需要使用层粘连蛋白或其它染色重点突出纤维膜;

2.6)*肌纤维定量-荧光:测量荧光染色组织图像中肌纤维的总数,并报告逐个肌纤维的面积、均值/中值/最大直径和周长等。可检测细胞核并识别具有中心位置细胞核的纤维;

2.7)*小胶质细胞激活-荧光:检测荧光图像中小胶质细胞、细胞体及突起并计算激活的小胶质细胞、失活的小胶质细胞以及阴性(非小胶质细胞)的数量。可计算细胞突起的面积及长度,以及平均突起的面积长度、厚度,并通过计算每个细胞分支点的数量对突起进行量化;

2.8)分支结构分析-明场:可对明场组织图像中视网膜血管或神经血管等分支结构进行分析,并测量分支点和端点的数量、分支长度、厚度和血管面积;

2.9)分支结构分析-荧光:可对荧光组织图像中视网膜血管或神经血管等分支结构进行分析,并测量分支点和端点的数量、分支长度、厚度和血管面积;

2.10)液泡量化:测量液泡的数量、面积、直径、周长等。可用于对肝脏中脂肪变性或油红O染色的脂滴计数等。

3.*兼容主流组织玻片扫描系统(包括:Aperio、Leica、Hamamatsu、Nikon、Olympus、Zeiss、3D Histech、Akoya、江丰生物、生强科技等),共聚焦设备和宽场显微镜获取的文件格式以及非专属的图像文件(JPG, TIF,PNG),无需文件转换即可直接导入系统进行后续图像分析。

(二)质保及售后:

1.质保:安装验收后壹年。

2. *售后服务:中标后签合同前,须提供生产厂商出具的针对本项目的售后服务承诺书原件。

3.*技术支持:生产厂商直接提供技术支持,能提供AI分析病理图像一体化解决方

(三)付款方式

90%L/C,10%T/T或100%T/T后付。

注:*标注要求必须满足,无法满足者,做无效处理

1套

收到海关外贸免税证明后60日内完成交货

106000美元

商务要求:企业法人营业执照;法人代表授权委托书及被授权委托代理人身份证;业绩表(格式自拟);其他相关证明。

供应商文件递交截止时间:2024年07月01日14时15分

递交文件地址:上海市零陵路345号2号楼2楼第三会议室

注意:所有文件请务必全部完整密封,如未密封或有破损将视为无效文件。

会议时间:2024年07月01日14时15分

会议地点:上海市零陵路345号2号楼2楼第三会议室

项目联系人:孙琦

联系电话: 68252336

邮箱: qisun@sioc.ac.cn



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