生命科学研究

生命科学研究

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。
Multi-color SRS image of a tri-cellular cancer spheroid

相干拉曼散射显微镜的潜力一瞥

相干拉曼散射显微镜(CRS)是一种强大的无标记化学特异性成像方法。它基于样品中分子的固有振动对比特征。 CRS 可提供有关细胞、组织和完整模式生物体内生化组成和代谢过程的高分辨率(亚细胞水平)和动态(高达视频速率)信息。它还能在不干扰小分子功能的情况下对其进行成像。这些信息与荧光显微镜提供的分子对比具有高度协同作用。毫不奇怪,CRS…

A Versatile Palette of Fluorescent Probes

Researchers at the Max Planck Institute for Medical Research in Heidelberg have developed a general strategy to synthesize live-cell compatible fluorogenic probes, and the result are the new MaP (Max…
Dual color volume rendering of Drp1 oligomers (green) and mito OM (red) in a live U2OS cell

多色四维超分辨光片显微镜

人工智能显微术研讨会主要关注和讨论显微术和生物医学成像领域的最新人工智能技术和工具。在该科学演示中,Yuxuan Zhao展示了如何通过渐进式深度学习策略并结合“双环调制的SPIM”设计改善活细胞中的细胞器三维成像。
Cellular microtubule network in a fibroblast cell

如何为免疫荧光显微镜制备样本

免疫荧光(IF)是一种用于可视化观察细胞内过程、状态和结构的强大工具。IF制剂可通过多种显微镜技术(如激光共聚焦、宽场荧光、全内反射成像等)来加以分析,具体取决于应用目的或研究人员的关注重点。与此同时,在很多使用至少一套简易荧光显微镜的研究工作组当中,IF早已成为不可缺少的一部分。

荧光活细胞成像技术

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。

荧光染料

荧光显微镜的基本原理是借助荧光染料对细胞成分进行高度特异性的可视化观察。这可能是一种与兴趣蛋白质遗传相关的荧光蛋白,如绿色荧光蛋白(GFP)等。如果克隆无法实现,例如在组织学样本上无法实现,则需要使用另一种技术如免疫荧光染色来对兴趣蛋白质进行可视化观察。为此,人们使用抗体来连接不同的荧光染料并将其直接或间接地结合到适当的靶点上。此外,借助荧光染料,荧光显微镜的应用就不再仅局限于蛋白质观察,还能对核…
3D-volume-rendered light-sheet microscope image of a spheroid showing depth coding in different colors.

利用DLS对细胞球中的抗癌药物摄取进行成像

细胞球3D细胞培养模型模拟了活组织的生理和功能,使其成为研究肿瘤形态和筛选抗癌药物的有用工具。药物AZD2014是一种公认的哺乳动物雷帕霉素靶蛋白(mTOR)通路抑制剂[1]。mTOR的异常激活会促进肿瘤生长和转移,导致AZD2014进入临床试验作为抗癌分子。其具体的抗肿瘤机制尚不清楚。
Spontaneous colon adenoma

癌症活体显微镜检查

请加入我们的特邀演讲嘉宾 Jacco van Rheenen 教授的网络研讨会,他将展示他在驱动癌症起始和进展的细胞的身份、行为和命运方面的研究成果。
Separation of cells based on their tracking status: A colourised binary mask of a time-lapse microscopy field of view of medium confluency with individual cells highlighted as survivors if they can be tracked since the initial movie frame (cyan), incomers if they migrated into the field of view throughout the movie (yellow) or mistracks if an error occurred in the automated trajectory reconstruction (red).

使用深度学习技术追踪单细胞

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。
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