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。
6英寸晶圆检测显微镜：可靠观察细微高度差异
本文介绍了一种配备自动化和可重复的DIC（微分干涉对比）成像的6英寸晶圆检测显微镜，无论用户的技能水平如何。制造集成电路（IC）芯片和半导体组件需要进行晶圆检测，以验证是否存在影响性能的缺陷。这种检测通常使用光学显微镜进行质量控制、故障分析和研发。为了有效地可视化晶圆上结构之间的小高度差异，可以使用DIC。
晶圆上的光刻胶残留和有机污染物的可视化
随着半导体上集成电路（IC）的尺寸低于10纳米，在晶圆检测中有效检测光刻胶残留等有机污染物和缺陷变得越来越重要。光学显微镜仍然是常见的检测方法，但对于有机污染物，明场和其他类型的照明可能会存在局限性。本文讨论了荧光显微镜如何在半导体行业的QC、故障分析和研发过程中有效检测晶圆上的光刻胶残留和其他有机污染物。
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。
