Software de análise Kaluza C

O software de análise Kaluza C foi criado com base na nossa plataforma de uso para pesquisa Kaluza Analysis.

Voltamos nossa atenção, agora, às necessidades e aos desafios únicos do laboratório clínico de citometria de fluxo. Os laboratórios clínicos estão sob pressão cada vez maior de três fontes: reembolso, órgãos reguladores e recursos. Atender às exigências regulatórias impõe demandas de tempo e de conhecimento.

O software de análise Kaluza C fornece recursos que simplificam as exigências de relatório de controle de qualidade clínico e resolvem os problemas de padronização na citometria de fluxo. Ao mesmo tempo, viabiliza o processamento de arquivos de várias cores de até 20 milhões de eventos em tempo real.

Faça o download da avaliação grátis de 30 dias

Recursos

A filosofia do Kaluza 

  • Menus radiais de contexto específico colocam as funções nas pontas de seus dedos
  • Quatro painéis de controle dão acesso a todos os aspectos de seus dados
  • Ajustes em tempo real para exibição de dados

Recursos de relatório clínico

Recursos de controle de qualidade

Ferramentas do administrador

  • Funções da configuração de supervisão e atividades de análise para todas as contas
  • Criar relatórios detalhados de uso e registros de solicitações para usuários específicos
  • Visualizar as chaves da licença atual e usar para ativar as novas chaves

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Flow-cytometers-kaluza-C-brochure Kaluza C Analysis Software streamlines clinical QC reporting requirements and addresses flow cytometry standardization issues
Flow-cytometers-kaluza-C-whitepaper-cross-platform-use This whitepaper discussed the flow cytometry open platform data structure and how it facilitates for robust offline analysis, the importance of data scaling and display features in ensuring your data looks consistent with the native environment, and illustrates specific examples comparing the native display to an offline data analysis software across a variety of platforms and manufacturers.
Flow-cytometry-poster-SARS-COV2 In order to identify early indicators of disease severity in SARS-CoV2-infection, the proportions of well-established immune cell phenotypes have been subject to extensive research, utilizing flow cytometry as a core technology1-3. In order to ensure comparable and consistent results in the massively multi-institutional research setting of a global pandemic, the use of standardized antibody panels and procedures, as demonstrated by The ONE Study4-6, is a promising approach that also can lower technical barriers

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