在選擇儀器之前，我們首先要思考兩個問題：

1、自己的細胞房培養(yǎng)哪些細胞？

我們根據(jù)培養(yǎng)細胞類型的直徑大小，第一步要確認合適的物鏡放大倍數(shù)，就跟在顯微鏡下有4X、10X、40X和100X不同放大倍數(shù)一樣，需要選擇一個正確的物鏡來滿足成像清晰和識別。正常的細胞系和原代細胞計數(shù)儀采用5X物鏡光學放大就可滿足，針對酵母和球藻以及一些粒徑更小的微生物樣本，需要用到10X甚至20X物鏡才能夠看的清晰。

細胞計數(shù)儀分為明場款（激發(fā)光為白光）和熒光款（不同顏色的激發(fā)光），其中明場包括非臺盼藍染色和臺盼藍染色，如果您平時只關(guān)注細胞濃度，這時選一款明場計數(shù)儀即可滿足需求。那如果細胞濃度和細胞活率都關(guān)注，我們就需要考慮用經(jīng)典臺盼藍染色還是AO（吖啶橙）/PI（碘化丙啶）雙熒光染色分析。

當然，除了臺盼藍和AO/PI雙熒光染色之外，還可以通過AO/DAPI染色，DAPI染色可以標記所有細胞核，可能在特定條件下染色死細胞。PI相比DAPI染死細胞則更為專一，用于標記失去膜完整性的死細胞。針對細菌的活率分析，還可以通過SYTO-9/PI染色，SYTO-9是一種能夠透過細胞膜的綠色熒光核酸染料，可用于細菌的RNA和DNA染色。

軟件算法   在獲得一張高質(zhì)量圖片之后，要對其進行算法識別分析，目前主要基于兩種算法，一種是基于灰度值（普通算法），另外一種是基于深度學習人工智能算法（AI算法），這種先進算法相對于普通算法，能夠?qū)蹐F細胞精準分割，對不規(guī)則細胞精準識別，對含有細胞碎片、雜質(zhì)等復(fù)雜樣本精確計數(shù)，這種算法能夠?qū)崿F(xiàn)不同領(lǐng)域、不用應(yīng)用場景的計數(shù)分析。萌薇生物也是國內(nèi)早期將AI技術(shù)應(yīng)用在細胞計數(shù)領(lǐng)域并進行儀器開發(fā)的廠家。

傳統(tǒng)的血球計數(shù)法能夠不斷被智能細胞計數(shù)儀替代，其中檢測效率是一個非常大的因素，如果您每天檢測的細胞樣本量多，檢測效率相當關(guān)鍵，一個優(yōu)秀的計數(shù)儀，不僅準和穩(wěn)，快也很重要。檢測效率主要包括以下兩點：

單個樣品檢測時間：通常檢測一個樣品，人工計數(shù)時間在3-5分鐘，計數(shù)儀在10秒到2分鐘時間不等，產(chǎn)生差異的原因主要是儀器的自動化程度，尤其是手動進樣和手動調(diào)焦會直接影響到計數(shù)的效率，其次是算法分析的時間也有差異，例如先進的AI算法將直接縮短處理圖片的時間，這也是為什么萌薇計數(shù)儀實現(xiàn)測試分析速度快的重要原因。

計數(shù)板通量：一塊血球計數(shù)板有兩個加樣孔槽，市面上絕大數(shù)計數(shù)儀也是采用兩個通量，當我們樣本量比較多時，就需要更高通量的計數(shù)板，一次性可以同時測多少樣品，這也是決定效率的一個因素。

軟件分析功能--一臺優(yōu)秀的計數(shù)儀在完成基本的參數(shù)（細胞濃度、活率、直徑、圓度、聚團率）分析功能之后，還要具備對測試數(shù)據(jù)的整理和分析，包括直徑分布圖、測試數(shù)據(jù)再分析、數(shù)據(jù)對比分析（CV值計算）、增殖曲線等分析功能；滿足JPG、EXCEL、PDF等多種格式的數(shù)據(jù)輸出方式，不僅能通過U盤輸出還可以通過服務(wù)器輸出；數(shù)據(jù)的備份和恢復(fù)也是必要的，保障用戶的數(shù)據(jù)；除此之外，稀釋計算器和傳代計算器會讓您的實驗變得更加簡單。

性價比--硬件配置高，軟件分析功能強大，技術(shù)參數(shù)優(yōu)秀的計數(shù)儀往往相比于低配置的參數(shù)價格高一些，但不能一味追求低價，讓數(shù)據(jù)準確性和精確性沒了保障，甚至反而影響我們的實驗進度，最后可能面臨重新選擇。所有小薇經(jīng)常在一些用戶細胞房會發(fā)現(xiàn)在吃灰的低端計數(shù)儀，面對這些價格低的儀器選擇要慎重！