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。

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。

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。

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。

胚胎发育活细胞扩展成像，需要精准平衡曝光量、时间分辨率和空间分辨率，以保持细胞活性。为达到最优的分析结果，从成像数据中获取更多有价值的信息，需要在三个因素之间折中考虑。在本次研讨会中，Aivia团队将展示人工智能如何帮助您进行胚胎发育中的活细胞扩展成像。

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。

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。

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。

本常见问题清单是对AiviaMotion介绍文章“人工智能如何增强共焦成像”的补充，并为相关问题提供了实用的解答。