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產品總覽（Overview）

維視生科（VIPS）提供從樣本前處理、高解析度顯微成像到 AI 智慧量化分析的一站式 3D 空間組學（3D Spatial-omics）解決方案。

 

我們打破傳統物理切片的局限，實現全組織無損、高靈敏度且全景式的分子與結構解析。

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核心產品特點
Product Features

  • 無損組織處理（Non-destructive Tissue Handling）：完整保留樣本三維結構與內源螢光，不破壞組織形態學資訊。

  • 深層標記與視覺化（In-depth Labeling & Visualization）：突破傳統抗體穿透限制，實現釐米級厚組織的均勻深層免疫螢光標記。

  • 全組織均勻信號（Homogeneous Signal Throughout）：確保組織表層至深層信號強度一致，消除背景干擾與衰減。

  • 跨尺度視覺化（Trans-scale Visualization）：具備從器官級全景（Macro-scale）到亞細胞級結構（Subcellular-scale）的跨尺度解析能力。

  • 軟組織（Soft Tissue）：腦、肝、腎、肺、脾等器官全景成像。

  • 硬組織（Hard Tissue）：骨骼、軟骨、牙齒等高密度組織無損透化與神經血管成像。

  • 人源樣本（Human Samples）：臨床穿刺與手術切除臨床樣本的精準病理分析。

  • 大動物樣本（Large Animal Samples）：猴、犬、豬等大動物器官的深層結構解析。

曲面結構設計

廣泛適用場景（Applications）

核心創新技術：MAGIC
MAGIC: Musculoskeletal tissue applicable, pressure guided, IgG antibodies compatible technique for non-destructive 3D visualization

​
MAGIC 是專為肌骨系統（Musculoskeletal System）及複雜組織設計的壓力引導式 3D 透明化與標記技術。該技術全面兼容通用 IgG 抗體，能在保留組織形態的前提下，破解生理與病理狀態下的三維分子網絡。

1. 骨折模型（Fracture Model）
2. 骨骼發育（Bone Development）
3. 全肢視覺化（Whole Limb Visualization）
4. 骨關節炎（Osteoarthritis）
5. 全脊柱標記與成像（Full-length Spine Labeling & Imaging）
五彩斑斕的光跡

產品介紹 Product Introduction

生物組織分子標記透明化試劑盒

自主研發的突破性均勻化標記體系，支援多色免疫螢光標記與組織透明化同步或序貫處理，在完整大尺度樣本中實現抗體與探針的無創性、高滲透性均勻標記。

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圖1. 三維成像流程

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圖2. 透明化組織前後對比

核心特點

  • 廣譜適用：相容動物組織、植物樣品、人體解剖標本，同時適用於硬組織（骨、關節、牙齒）與軟組織（腦、肝、腎、皮膚等），無需更換體系。

  • 跨尺寸覆蓋：支援從毫米級（類器官、穿刺樣本）至釐米級（完整器官、全身小鼠）跨尺度樣本的均一標記。

  • 無創滲透：無需借助膠原酶等有創物理/酶解手段破壞細胞外基質，即可實現深部組織的高效標記，完好保留組織原生理結構。

  • 經濟高效：低劑量試劑低標記物濃度（抗體）即可完成全組織均一化標記，大幅降低實驗成本，適合高通量及長期研究場景。

自動化定制化樣品處理設備

專為生物組織透明化及分子標記前處理流程設計的全自動化設備，支援全流程程式化控制，最大程度減少人工作業誤差，保證批次間可重複性。

核心特點

  • 全流程覆蓋：一站式完成組織固定、脫鈣、脫水、脫脂、靶向分子標記、透明化等全部前處理步驟。

  • 高度自訂：支援個性化編輯處理流程與步驟組合，關鍵參數（執行時間、反應溫度、搖床振盪速率、試劑切換頻率）均可按需調節，適配不同樣本類型與實驗目的。

  • 多方法相容：靈活適配iDISCO、FDISCO、CUBIC、PEGASOS等多種主流組織透明化方法體系，一機多用。

  • 標準化輸出：通過程式化控制消除手工操作批次差異，為下游成像與定量分析提供高度可重複的樣本基礎。

智慧分析軟體

基於深度學習與AI電腦視覺演算法的一站式圖像智慧分析平臺，針對大尺度三維成像資料設計，提供從影像處理、結構識別到定量統計的全鏈路解決方案。

核心特點

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  • 個性化ROI圈定：支持自訂形態學或灰度閾值，自由圈定二維及三維感興趣區域（ROI），亦可基於AI自動識別特徵解剖結構進行邊界勾畫。

  • 多模態資料融合：可同時處理多色螢光通道圖像，實現不同標記物之間的空間共定位分析與多維資訊疊加融合。

  • 三維智能重構與分割：基於改進的深度學習網路模型，可對血管網路、神經纖維束、腫瘤邊界、骨小梁結構等進行自動化三維分割與重建，準確率高、泛化性強。

  • 定量統計與報表輸出：一鍵生成體積、表面積、數量密度、螢光強度、共定位係數等多維度量化指標，支援批量資料統計，並自動產出視覺化圖表與標準化報告，直接用於文章發表或臨床申報。

  • 低代碼、易操作：圖形化交互介面，無需深厚程式設計背景即可完成複雜資料分析流程，兼顧科研使用者與工業用戶的便捷體驗。

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