工业

工业

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。
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。
Image of murine dopaminergic neurons which have been marked for laser microdissection (LMD).

利用激光显微切割(LMD)在空间背景下分离神经元

在阿尔茨海默病之后,帕金森病是第二常见的进行性神经退行性疾病。在首发症状出现之前,中脑中高达70%的多巴胺释放神经元已经死亡。本文描述了如何使用现代激光显微切割(LMD)方法帮助解决帕金森病之谜。研究涉及在空间背景下分离和分析神经元。这些细胞来自帕金森病患者的死后黑质组织样本,以便深入了解该病的分子机制。

激光显微切割技术如何助力神经科学研究取得开创性进展?

玛尔塔·帕特林尼博士,卡罗林斯卡学院的高级科学家,分享了她在成人人类神经发生开创性研究中使用激光显微切割(LMD)的经验,并提供了关于LMD在空间蛋白质组学和精准医学中未来应用潜力的个人见解。

激光显微切割技术用于组织和细胞分离的协议 - 免费下载电子书

激光显微切割(LMD,也称为激光捕获显微切割或LCM)使用户能够分离特定的单个细胞或整个组织区域,甚至亚细胞结构如染色体。纯化的组织和细胞可用于下游的RNA、DNA和蛋白质组工作流程。
The role of extracellular signalling mechanisms in the correct development of the human brain

在神经发育过程中,细胞是如何相互交流的?

细胞间通信是大脑发育过程中一个必不可少的过程,它受到多种因素的影响,包括细胞的形态、粘附分子、局部细胞外基质和分泌囊泡。在本次网络研讨会上,您将了解到对这些机制更深入的理解是如何推动对神经发育障碍的理解的。
Adult human Alzheimer’s brain demonstrating a panel of 15 markers.

大脑的形状:阿尔茨海默病的空间生物学

阿尔茨海默病(AD)是一种神经退行性疾病,也是导致晚年认知障碍的常见原因。阿尔茨海默病的特征是出现含β-淀粉样蛋白的斑块和含磷酸化 tau 的神经纤维缠结。目前尚缺乏治疗和预防AD的有效疗法。我们将Cell DIVE与Cell Signaling Technology的抗体结合使用,检查了AD的突触过程并从空间上确定了神经胶质细胞和神经元等细胞,证明了超多标免疫荧光成像技术可用于探测AD大脑。
Brain organoid section (DAPI) acquired using THUNDER Imager Live Cell. Image courtesy of Janina Kaspar and Irene Santisteban, Schäfer Lab, TUM.

研究大脑健康的成像类器官模型

小胶质细胞是特化的脑驻留免疫细胞,在大脑发育、平衡和疾病中发挥着至关重要的作用。然而,到目前为止,模拟人脑环境与小胶质细胞之间相互作用的能力还非常有限。
Mouse cortical neurons. Transgenic GFP (green). Image courtesy of Prof. Hui Guo, School of Life Sciences, Central South University, China

显微镜如何帮助研究机械感受和突触通路

Tobi Langenhan教授使用显微镜研究突触蛋白质组合体,研究粘附性GPCR的机械感受特性,并了解蛋白质动力学及其空间相互作用。
THY1-EGFP labeled neurons in mouse brain processed using the PEGASOS 2 tissue clearing method, imaged on a Leica confocal microscope. Neurons were traced using Aivia’s 3D Neuron Analysis – FL recipe. Image credit: Hu Zhao, Chinese Institute for Brain Research.

借助人工智能,揭示复杂而密集的神经元图像中的洞察

神经元的3D形态学分析通常需要使用不同的成像模式,捕捉多种类型的神经元,并在各种密度下相连的传统Leica SP8显微镜采集多达解神经元的形态,这对许多研究人员来说仍然是一个耗时的挑战。
Scroll to top