工业

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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。
Section ribbons with increasing section thickness - silver to purple ending in blue sections.

超薄获得高质量的超薄切片

UC Enuity能够应对这一挑战，提供厚度一致且高质量的切片。其用户友好的设计不仅简化了研究过程，还提高了可重复性，使研究者对所得到的结论更有信心。
Multicolor fixed STED image. Inner ear section, mouse, TauSTED Xtend 589 on AF488 and TauSTED Xtend 775 on AF633-Phalloidin. Sample courtesy of Dennis Derstrof, Klinik für Hals-, Nasen und Ohrenheilkunde, Universität Marburg & Prof. Dr. Dominik Oliver aus dem Institut für Physiologie und Pathophysiologie, Abteilung für Neurophysiologie, Universität Marburg.

细胞活成像的纳米级扩展

新的STED显微技术方法——TauSTED Xtend，使得在纳米级别下对活体完整样本进行扩展多色成像成为可能。通过结合空间和寿命信息，TauSTED Xtend提供了额外一层信息，允许在极低的光剂量下分辨小细节并在整体结构中解析它们。
Multicolor TauSTED Xtend 775 for Cell Biology applications that require nanoscopy resolution for multiple cellular components. Cells showing vimentin fibrils (AF 594), actin network (ATTO 647N), and nuclear pore basket (CF 680R). Sample courtesy of Brigitte Bergner, Mariano Gonzales Pisfil, Steffen Dietzel, Core Facility Bioimaging, Biomedical Center, Ludwig-Maximilians-University, Munich, Germany.

STED样品制备指南

这份指南旨在帮助用户优化受激发射损耗（STED）纳米成像的样品制备，特别是在使用徕卡微系统的STED显微镜时。它提供了单色STED成像用荧光标记的概述，并对其性能进行了评级。
Masson-Goldner staining of a hedgehog brain slice.

如何优化您的组织学工作流程

简化您的组织学工作流程。独特的 Fluosync 检测方法内置于Mica中，可实现单次高分辨率 RGB 彩色成像。
一份基于高光谱SRS（受激拉曼散射）数据集的8色光谱解混结果，展示了未经处理的新鲜苹果切片的生化结构差异。

如何为受激拉曼散射（SRS）成像制备样品

请参阅以下关于受激拉曼散射（SRS）的样本制备、图像采集、数据分析和流程开发的指南。受激拉曼散射光谱成像技术也被称为SRS显微技术。

加速不同组织多重成像的发现

组织的多重成像对于肿瘤-免疫相互作用的研究以及人类细胞图谱等发现工作越来越重要。 欢迎加入我们的演讲，Andrea J. Radtke 博士解释了如何使用迭代漂白扩展多重性 (IBEX) 绘制组织图谱，并讨论了用于多重成像的广泛社区资源。
Microscope equipped with a K7 color CMOS camera for life-science and industry imaging applications.

数字显微镜相机和图像分析的技术术语

了解数字显微镜相机技术背后的基本原理，数字相机是如何工作的，并利用本文中的技术术语参考列表。
2D slice of colon cancer tissue stained with 30 markers and imaged using the Cell DIVE system. Analysis performed using Aivia 13’s new multiplex cell detection recipe and automatic clustering tool. Each phenotype denoted in a different color.

基于 AI 引导的多重二维数据向空间洞察的转化

Aivia 13 能够处理大型二维图像，使研究人员能够通过检测数百万个对象和自动聚类多达 30 个标记物，深入理解其表型周围的微环境。
Spheroid stained with Cyan: Dapi nuclear countertain; Green AF488 Involucrin; Orange AF55 Phalloidin Actin; Magenta AF647 CK14.

基于人工智能的表型药物筛查解决方案

本次网络研讨会将全面介绍使用三维细胞培养进行表型药物筛选所遇到的问题、可能的解决方案及规划与执行策略。
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