利用AI增强的细胞计数实现精准和高效
本文描述了利用AI进行精确和高效的细胞计数。准确的细胞计数对于 2D 细胞培养的研究至关重要，例如细胞动力学、药物发现和疾病建模。精确的细胞计数对于确定细胞存活率、增殖速率和实验条件的影响至关重要。这些因素对于可靠和稳健的结果至关重要。描述了基于人工智能的方法如何显著提高细胞计数的准确性和速度，从而对细胞研究产生重大影响。
利用AI实现细胞转染的高效分析
本文探讨了AI（AI）在优化 2D 细胞培养研究中转染效率测量中的关键作用。对于理解细胞机制而言，精确可靠的 2D 细胞培养转染效率测量至关重要。靶向蛋白的高转染效率对于包括活细胞成像和蛋白纯化在内的实验至关重要。手动估计存在不一致性和不可靠性。借助AI的力量，可以实现高效可靠的转染研究。
通过 AI 汇合度提高 2D 细胞培养的精度
本文解释了如何利用人工智能（AI）进行高效、精确的 2D 细胞培养汇合度评估。准确评估细胞培养的汇合度，即表面积覆盖的百分比，对于可靠的细胞研究至关重要。传统方法使用视觉检查或简单算法，使结果不客观和精确，尤其是对于用于药物发现、组织工程和再生医学的复杂细胞系。利用自动化图像分析和深度学习算法的方法提供更好的精度，并可以增强实验结果。
通过开放多重化和细胞 DIVE 赋能空间生物学
空间生物学和多重成像工作流程在免疫肿瘤学研究中变得越来越重要。许多研究人员即使使用有效的工具和方案，也很难提高研究效率。我们将介绍研究人员如何利用开放式超多重免疫荧光的适应性，将 IBEX 成像与Cell DIVE 相结合，创造了一种名为 Cell DIVE-IBEX 的技术。它让这些研究人员能够调整现有的技术和试剂，并获得Cell DIVE 在其免疫肿瘤学研究中的可扩展性。
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。
基于人工智能的多重图像分析以探索结肠腺癌
在这项研究中，我们展示了一种利用Cell DIVE和AIVIA软件的空间生物学工作流程，以绘制结肠腺癌中的肿瘤免疫景观图。
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。
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。
