工业 | 学习与分享 | 徕卡显微系统

工业

深入探讨有关工业和病理学领域的高效检测、优化工作流程和提高人体工学舒适度的文章和网络研讨会。涉及的主题包括质量控制、材料分析、病理学显微镜等。在这里您可以获得有关使用前沿技术提高生产力和优化质量以及准确地进行病理学诊断的干货。

Pancreatic Ductal Adenocarcinoma with 11 Apoptosis biomarkers shown – BAK, BAX, BCL2, BCLXL, Caspase9, CIAP1, NaKATPase, PCK26, SMAC, Vimentin, and XIAP.

Transforming Research with Spatial Proteomics Workflows

Spatial Proteomics, Nature Methods 2024 Method of the Year, is driving research advancements in cancer, immunology, and beyond. By combining positional data with high throughput imaging of proteins in…

Large volume computational clearing processed Thunder image of human pancreatic islet organoid. Cells segmented using Segment By Example tool, automatically phenotyped, and color-coded based on phenotypes in Aivia. Image courtesy of the Matthias von Herrath Lab, La Jolla Institute of Immunology, La Jolla, CA.

利用人工智能图像分析工具更快、更轻松地获得洞察力

了解 Aivia 如何通过快速设置、准确的人工智能检测和简便的批量处理功能，帮助科学家简化图像分析。

Multiplexed Cell DIVE imaging of Adult Human Alzheimer’s Brain Tissue labelled with 15 antibodies targeted towards markers specific to astrocytes (GFAP, S100B), microglia (TMEM119, IBA1), and Alzheimer’s-associated markers (β-amyloid and p-Tau217).

利用大数据探索阿尔茨海默病的空间蛋白组

阿尔茨海默病是一种遗传性和散发性的神经退行性疾病，导致中晚年认知能力下降，特征为β-淀粉样蛋白斑块和 tau蛋白缠结。由于治疗选择有限，新的研究策略至关重要。Cell DIVE 多重成像解决方案可以对阿尔茨海默病脑组织进行研究，揭示，可能新的研究方向。这里我们展示了 Cell DIVE 多重成像仪的图像查看器，用户能够直接在自己的浏览器中访问完整的阿尔茨海默病多重数据集。

Pancreatic Ductal Adenocarcinoma with 11 Aerobic Glycolysis/Warburg Effect biomarkers shown – BCAT, Glut1, HK2, HTR2B, LDHA, NaKATPase, PCAD, PCK26, PKM2, SMA1, and Vimentin.

用大数据视角深入了解胰腺癌研究

胰腺癌由于其靠近主要器官难以分辨和难治疗，死亡率接近 40%，。这个研究探讨了胰腺导管腺癌（PDAC）的复杂生物学机制，研究了代谢、凋亡和免疫中肿瘤侵袭性的相关分子结构和空间决定因素。可以访问您的浏览器中的完整 Cell DIVE 数据集，以深入了解这些发现。

Colon adenocarcinoma and normal colon at the tumor margin. 13 biomarkers shown including Cadherin, CD3, CD4, CD8, CD20, CD31, CD45, Collagen, Caspase 9, BCL2, Beta-Catenin, Vimentin, and Smooth Muscle Actin.

利用大数据查看器揭示结肠癌隐藏的复杂性

结直肠癌是一种的重大健康负担。虽然手术初期有效，但部分患者会发展为预后不良的复发性继发疾病，需要采用免疫疗法等先进治疗手段。利用空间生物学方法，如 Cell DIVE 多重成像技术，可为开发新型治疗方案提供关键洞见。通过 Minerva 图像查看器在浏览器中访问完整的 Cell DIVE 数据集，进一步探索这些发现。

Cell DIVE multiplexed image of FFPE tissue section from syngeneic murine cancer model, 4T1.

利用人工智能驱动的空间蛋白质组学绘制肿瘤免疫图谱

未经治疗肿瘤的空间图谱分析可呈现肿瘤免疫结构的整体特征，有助于理解治疗反应。具有免疫活性的小鼠模型对于识别肿瘤发生发展过程中免疫依赖性事件至关重要。要表征这些具有完整免疫系统及相互作用细胞组分的模型，需要采用多重标记分析技术。我们展示了一种基于人工智能的空间蛋白质组学方法，用于研究小鼠癌组织中的肿瘤-免疫互作机制。

Multiplexed Cell DIVE imaging of Adult Human Alzheimer’s brain tissue section demonstrating expression of markers specific to astrocytes (GFAP, S100B), microglia (TMEM119, IBA1), AD-associated markers (p-Tau217, β-amyloid) and immune cells such as CD11b+, CD163+, CD4+, and HLA-DRA+, clustered around the β-amyloid plaques.

阿尔茨海默病神经免疫相互作用的空间分析

阿尔茨海默病（AD）是一种复杂的神经退行性疾病，以神经原纤维缠结、β-淀粉样斑块和神经炎症为特征。这些功能障碍由局部免疫反应触发或加剧。因此，在空间背景下理解神经免疫相互作用对于阐明 AD 发病机制至关重要。本研究采用 Cell DIVE 多重成像技术和 Aivia 人工智能辅助空间分析工具，探究 AD 病理标志物周围免疫细胞的特征。

Pancreatic Ductal Adenocarcinoma imaged with Cell DIVE. Analysis done by Aivia.

空间生物学指南

什么是空间生物学，研究人员如何利用其工具来满足后组学时代日益增长的生物学问题需求？这篇概述文章简要介绍了空间生物学及其技术，以及这一动态领域中的关键研究问题。

Multiplexed Cell DIVE imaging to characterize the spatial landscape in Human Alzheimer’s Cortical Tissue

使用空间多重化探测人类阿尔茨海默病皮层切片

阿尔茨海默病（AD）是最常见的神经退行性疾病，其特征是认知功能的逐渐下降。对 AD 大脑的空间分析可能揭示细胞关系，从而促进对疾病病因的更好理解。本研究捕捉了 AD 皮层组织成分的全球概述，并强调了 Cell DIVE 成像的简化工作流程，从数据采集到使用 Aivia 软件的基于人工智能的分析，最终实现更快的洞察。