生命科学研究

在生命科学研究中心，您可以掌握最新的关于先进显微镜、成像技术、电镜样品制备和图像分析的前沿应用和创新，涵盖的主题包括细胞生物学、神经科学和癌症研究。希望在这里可以帮助您提升研究能力和精进显微镜在各个科学领域实际应用，并了解徕卡如何通过精确的可视化、图像解读和推进研究进展来赋能您的工作。

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。

Multiplexed Cell DIVE imaging of selected clusters and unique cell populations identified in mucinous cystadenocarcinoma of the ovary.

肿瘤空间微环境的元癌症分析

研究 TME中肿瘤、基质和免疫细胞之间的相互作用需要采用超多重免疫荧光成像方法。在这里，我们分析了一组Cell Signaling Technology（CST®）抗体，这些抗体针对肺癌、结肠癌和胰腺癌等癌症的标志物。通过Cell DIVE成像和Aivia中的聚类分析，我们确定了TME中的空间相互作用，包括组织特异性和共有的相互作用。

Multiplexed Cell DIVE imaging of Colon Adenocarcinoma (CAC) tissue. A panel of approximately 30 biomarkers targeted towards various leukocyte lineages, epithelial, stromal, and endothelial cell types was utilized to characterize the tumor immune microenvironment in human colon adenocarcinoma (CAC) tissue.

通过成像和AI绘制结直肠癌的景观

结肠癌是一种高负担疾病。尽管进行了化疗干预和手术切除，但疾病可能会复发。了解结肠癌微环境对于改善治疗效果是必要的。在这里，我们使用空间生物学方法，通过Cell DIVE和 Aivia可视化结肠腺癌组织中的30个生物标志物。我们探讨了肿瘤组织的血管化、免疫细胞反应和细胞增殖。

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。

利用 SPARCS 探索亚细胞空间表型

功能日益强大的显微镜可提供信息丰富的各种细胞表型数据。如果与深度学习的最新进展相结合，这将成为在基因筛选中读出感兴趣的生物表型的理想技术。在本网络讲座中，您将了解到空间分辨 CRISPR 筛选 (SPARCS)，这是一种利用自动化高速激光显微切割技术在人类基因组尺度上揭示各种亚细胞空间表型的平台。

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。

神经科学显微镜面临哪些挑战？

显微镜是神经科学研究领域的强大工具。不过，当涉及到对神经过程进行成像以及使用不同的样品类型（例如厚神经组织或脑类器官）时，科研人员可能会面临到很多挑战。这本30页的电子书包含众多真实的案例，以讨论我们最常见到的一些挑战，同时展示了如何使用THUNDER 成像技术克服这些挑战。

AI-based workflow for fast rare event detection in living biological samples using Autonomous Microscopy powered by Aivia

人工智能显微成像能够高效检测稀有事件

对稀有事件进行定位和选择性成像是许多生物样本研究过程的关键。然而，由于时间限制和高度的复杂性，有些实验无法做到，从而限制了获得新发现的前景。通过基于人工智能的显微成像检测稀有事件，这种工作流程将智能样本导航、图像采集工具和人工智能驱动的图像分析等不同功能融合起来共同协作，能够克服上述局限性。

Image of fixed U2OS cell expressing mEmerald-Tomm20 denoised using a 3D RCAN model trained with matching low and high SNR image pairs acquired on an iSIM system.

人工智能显微图像分析-介绍

人工智能引领的显微图像分析和可视化是用于数据驱动型科学发现的一项强大工具。人工智能技术可以帮助研究人员应对具有挑战性的成像应用，让他们能够从图像中获取更多的信息。