空间代谢组学：探索肿瘤复杂性和治疗见解
在癌症研究中，理解肿瘤细胞与其微环境之间的相互作用至关重要，因为肿瘤微环境显著影响肿瘤进展。空间代谢组学是一种由研究人员开发的新方法，用于研究这一复杂性。通过揭示肿瘤微环境中的空间变化，该方法提供了对其多样化成分及其组织的宝贵见解。这些见解不仅影响临床结果，还为治疗反应提供信息，为个性化治疗策略铺平道路。
基于激光显微切割的稀疏细胞脂质组学分析
通过高覆盖率靶向脂质组学分析稀疏细胞，深入探讨细胞复杂性。这种先进的方法结合了激光显微切割（LMD）和液相色谱-质谱/质谱（LC-MS/MS），揭示了单细胞水平的代谢变化，阐明了糖尿病和肥胖等疾病。通过采用激光显微切割（LMD）获得无污染样本，并使用 SCIEX 7500 系统提高灵敏度，该方法成功检测到 285…
使用克尔显微镜快速可视化钢中的磁畴
磁性材料中磁畴与偏振光相互作用后光的旋转，称为克尔效应，使得使用克尔显微镜对磁化样品进行研究成为可能。它可以快速可视化材料表面的磁域。对于用于电气和电子设备的磁性材料（例如钢合金）的高效研发和质量控制，克尔显微镜可以发挥重要作用。本文详细描述了如何使用克尔显微镜对钢合金晶粒中的磁域进行成像。
您的 3D 类器官成像和分析工作流程效率如何？
类器官模型已经改变了生命科学研究，但优化图像分析协议仍然是一个关键挑战。本次网络研讨会探讨了类器官研究的简化工作流程，首先是实时的三维细胞培养检查，接下来是高速、高分辨率的三维成像，生成清晰的图像和更纯净的数据，以便对生长速率、细胞迁移和三维细胞相互作用等参数进行准确地人工智能分割和量化，从而实现更深入的洞察。
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。
