显微镜知识库

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徕卡显微系统的知识库提供有关显微镜学科的科学研究和教学材料。内容旨在对显微镜初学者、有经验的显微镜操作实践者和使用显微镜的科学家在他们的日常工作和实验有所帮助。这里有探索交互式教程和应用笔记,你可以找到你需要的显微镜的基础知识以及前沿技术——快来加入徕卡显微知识社区,分享您的专业知识!
Electron microscope (EM) image of a cross section of C. elegans (roundworm). Courtesy of T. Müller-Reichert, MPI-CBG, Dresden, Germany and K. McDonald, University of California, Berkeley, USA.

高压冷冻简介

水是细胞最主要的组成部分,因此对于维持细胞超微结构至关重要。目前,冷冻固定是固定细胞成分,而不导致其显著结构变化的唯一途径。现阶段有两种常见的方法:投入冷冻与高压冷冻固定。

颌面整形与重建手术中的先进可视化技术

整形与重建手术要求极高。手术显微镜发挥着重要作用,能确保皮瓣血管化良好。 Dr. Christine Bach 是法国 Suresnes 地区 Foch 医院的整形与重建外科医生,专攻头颈部手术,为耳鼻喉癌症患者实施重建手术。

脊柱手术中的高级可视化

近年来,脊柱外科取得了重大进展。微创脊柱手术(MISS)技术展现出显著的优势,有助于减少手术创伤,改善患者的治疗效果并缩短术后恢复时间。

耳鼻喉科手术中的高级可视化

耳鼻喉科手术充满了挑战。这种手术对于放大倍率和照明有着特别的要求,以获得出色的可视化效果。因此,选择合适的手术显微镜至关重要。

无限远光学系统 - 从 "无限远光学 "到无限远端口

"无限远光学 "是指显微镜的物镜和管状透镜之间的光路具有平行光线的概念 [1]。在这个 "无限远空间 "中放置平面光学元件不会影响图像的形成,这对于科学应用中常用的 DIC 或荧光等对比方法至关重要。需要在无限远光路中添加光源或激光设备等仪器。本文介绍了满足这一需求的不同方法。
Quality assurance during production in a manufacturing plant.

跨行业的质量保证改进

精确是最重要的。试想一下,心脏起搏器在运行过程中发生故障,或者半导体缺陷导致关键系统崩溃。在医疗设备、电子产品和半导体等行业,误差几乎为零。质量保证(QA)不再仅仅是一项监管要求,而是一项推动业务成功和保护品牌完整性的战略优势。
Single cells collected via laser microdissection as part of the Deep Visual Proteomics workflow.

人工智能与深度视觉蛋白质组学 (DVP) 相结合,推进疾病研究

在这次网络研讨会上,Andreas Mund 博士将介绍深度可视蛋白质组学(DVP)--一种将人工智能驱动的组织空间分辨、非靶向蛋白质组学相结合的尖端平台。他展示了 DVP 如何从最小的、表型匹配的细胞群中识别数千种蛋白质,并在复杂的临床组织样本中生成高分辨率分子图谱,从而在细胞水平上解码疾病机制。
U2OS cells transfected with an Mx1-GFP plasmid (signal enhanced using Alexa Fluor 488-conjugared anti-GFP antibody) and co-stained for nuclear DNA (Hoechst 33342), microtubules (Alexa 555) and F-actin (ATTO 643). Image was captured on Mateo FL.

用于二维细胞培养的显微镜和AI解决方案

这本电子书探讨了显微镜和AI技术在二维细胞培养工作流程中的整合。报告重点介绍了明视野、相衬和荧光等传统成像方法如何支持常规细胞监测,而 Mateo TL 和 Mateo FL 数字式倒置显微镜则通过自动汇合检查、细胞计数和转染分析提高了可重复性。它还展示了综合数据管理、审计跟踪和样本跟踪如何改进文档和研究的完整性。本书最后展望了未来趋势,包括微流控技术和 2D-3D…
Cell DIVE multiplexed image of FFPE tissue section from human invasive ductal carcinoma (IDC)

人工智能驱动的乳腺癌研究多重染色成像空间分析工具

乳腺癌(BC)是女性因癌症死亡的主要原因,研究查肿瘤微环境(TME)对于阐明肿瘤进展机制至关重要。利用超多标染色空间蛋白质组学技术系统地绘制肿瘤微环境图谱可以提高精准免疫肿瘤学的能力。在这里,我们将基于人工智能的高倍空间分析应用于BC组织,研究免疫细胞类型和生物标记物,从而深入了解受免疫疗法反应的TME分子机制。
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