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。

在本次网络研讨会上，来自莫纳什制药科学研究所的CameronNowell和他的同事将分享他们在多重成像方面的经验，以及他们通过巧妙的共聚焦成像采集和利用FLIM等其他多重成像模式所取得的成果。

探索先天性免疫如何在神经血管病变后持续产生有害影响，以及能够对这些事件进行纵向研究的技术发展。

在本次网络研讨会上，您将了解到影响显微镜可重复性的因素，有哪些资源和举措可用于改善显微镜教育并提高其严谨性和可重复性以及研究人员、成像科学家和显微镜供应商之间的合作如何推动创新和采用新技术。

荧光寿命是荧光团在发射荧光光子返回基态之前保持其激发态的平均时间长度。这取决于荧光团的分子组成和纳米环境。 FLIM将寿命测量与成像相结合：对每个图像像素以测得的荧光寿命进行颜色编码，产生额外的图像反差。因此，FLIM可以提供关于荧光分子空间分布的信息和有关其生化状态或纳米环境的信息。…

了解活细胞中的分子相互作用对于解读大多数细胞功能背后的分子机制至关重要。研究蛋白质-蛋白质相互作用的金标准是福斯特共振能量转移（FRET）。尽管有几种方法可以在生物样品中证明FRET，但使用荧光寿命成像显微镜（FLIM）可以基于仅供体荧光的行为直接量化FRET。

荧光寿命是荧光团在发射荧光光子返回基态之前平均保持激发态多长时间的量度。

理解复杂和/或快速的细胞动力学是探索生物过程的重要一步。因此，如今的生命科学研究越来越关注动态过程，例如细胞迁移，细胞、器官或整个动物的形态变化，以及活体样本中的实时生理事件（如细胞内离子成分的变化）。满足此类高难度需求的一种方法是采用某些统称为活细胞成像的光学方法。

人工智能解决方案在显微镜领域的应用不断拓展。从自动化目标分类到虚拟染色，机器学习和深度学习技术在帮助显微镜学家简化分析工作的同时，也在持续推动科学技术领域的突破。

在过去3年中，显微学家开始在广泛的应用中使用人工智能解决方案，包括图像采集优化（智能显微镜）、目标分类、图像分类、分割、还原、超分辨率和虚拟染色。