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。

Cell DIVE multiplexed image of FFPE tissue section from syngeneic murine cancer model, 4T1.

利用人工智能驱动的空间蛋白质组学绘制肿瘤免疫图谱

未经治疗肿瘤的空间图谱分析可呈现肿瘤免疫结构的整体特征，有助于理解治疗反应。具有免疫活性的小鼠模型对于识别肿瘤发生发展过程中免疫依赖性事件至关重要。要表征这些具有完整免疫系统及相互作用细胞组分的模型，需要采用多重标记分析技术。我们展示了一种基于人工智能的空间蛋白质组学方法，用于研究小鼠癌组织中的肿瘤-免疫互作机制。

Block-face created by automatic trimming under fluorescence. Mammalian cells of interest, stained with CellTrackerTM Green are visualized within the block-face using the UC Enuity equipped with the stereo microscope M205 FA. In the background a carbon finder grid in black is visible. All samples in the article are created by Felix Gaedke, PhD, CECAD, Cologne, Germany.

如何在块面中自动获取感兴趣的荧光细胞

本文介绍了使用超薄切片超薄切片机自动修整修块功能，获取树脂块面中带有荧光信号的细胞结构。我们展示了如何使用配置有体视显微镜 M205 FA 的超薄切片超薄切片机 UC Enuity ，来识别感兴趣的荧光细胞，如何自动修整包含细胞的块面，以及如何在切片中观察细胞而无需转移到外部显微镜。

Automated Laser Microdissection for Proteome Analysis

深度视觉蛋白质组学提供精确的空间蛋白质组信息

尽管可使用基于成像和质谱的方法进行空间蛋白质组学研究，但是图像与单细胞分辨率蛋白丰度测量值的关联仍然是个巨大的挑战。最近引入的一种方法，深层视觉蛋白质组学（DVP），将细胞表型的人工智能图像分析与自动化的单细胞或单核激光显微切割及超高灵敏度的质谱分析结合在了一起。DVP在保留空间背景的同时，将蛋白丰度与复杂的细胞或亚细胞表型关联在一起。

Developing embryos of different species at different stages during the elongation of their posterior body axis, from left to right in developmental time. The labelled regions in red depict a region of undifferentiated cells called the tailbud, with the corresponding region generated from that tissue shaded in grey. Upper row: lamprey; middle row: catshark; bottom row, zebrafish. This figure has been adapted from the following publication: Steventon, B., Duarte, F., Lagadec, R., Mazan, S., Nicolas, J.-F., & Hirsinger, E. (2016). Species tailoured contribution of volumetric growth and tissue convergence to posterior body elongation in vertebrates. Development, 2016. 143(10):1732-41

如何研究胚胎发育过程中的基因调控网络

请与 Andrea Boni 博士一起参加本次点播网络研讨会，探索光片显微镜如何彻底改变发育生物学。这种先进的成像技术可对三维样本进行高速、容积式实时成像，且光毒性极低。通过用户实例了解光片显微镜如何增强我们对肠道和大脑类器官发育的理解，并深入了解徕卡显微系统公司的 Viventis Deep 显微镜背后的技术及其在长期成像中的应用。

Multiplexed Cell DIVE imaging of Adult Human Alzheimer’s brain tissue section demonstrating expression of markers specific to astrocytes (GFAP, S100B), microglia (TMEM119, IBA1), AD-associated markers (p-Tau217, β-amyloid) and immune cells such as CD11b+, CD163+, CD4+, and HLA-DRA+, clustered around the β-amyloid plaques.

阿尔茨海默病神经免疫相互作用的空间分析

阿尔茨海默病（AD）是一种复杂的神经退行性疾病，以神经原纤维缠结、β-淀粉样斑块和神经炎症为特征。这些功能障碍由局部免疫反应触发或加剧。因此，在空间背景下理解神经免疫相互作用对于阐明 AD 发病机制至关重要。本研究采用 Cell DIVE 多重成像技术和 Aivia 人工智能辅助空间分析工具，探究 AD 病理标志物周围免疫细胞的特征。

Pancreatic Ductal Adenocarcinoma imaged with Cell DIVE. Analysis done by Aivia.

空间生物学指南

什么是空间生物学？在后组学时代，研究人员如何利用空间生物学工具来满足生物学问题日益增长的需求？本文简要概述了空间生物学及其技术，以及这一快速发展中的领域的关键研究问题。

一张 12 微米厚的脑切片图像，在解剖前用甲苯胺蓝染色。该图像使用显微镜 63 倍物镜拍摄。

激光显微切割技术导论

组织学和生物学样本的异质性通常要求在分子生物学分析前从周围组织中分离出特定的单个细胞或细胞群。激光显微切割（LMD）是一种高效选择性收集用于制备DNA、RNA、蛋白质或其他生物材料样本以供分析的方法。这是一种显微镜控制的操纵技术，利用聚焦激光束精确分离样本、细胞和组织。本文阐述了LMD的基本原理。

GLP-1 and PYY localized to distinct secretory pools in L-cells.

前沿成像技术用于 GPCR 信号传导

通过这个按需网络研讨会，提升您的药理研究，了解 GPCR 信号传导，并探索旨在理解 GPCR 信号如何转化为细胞和生理反应的尖端成像技术。发现领先的研究，扩展我们对这些关键通路的认识，以寻找新的药物发现途径。

Stripe assay performed on a THUNDER Imager Cell. Courtesy of Maria Carrasquero Ordaz, University of Oxford.

揭示神经元迁移的分子奥秘

研究发育中大脑神经元向生态位迁移可采用多种方法。在本场研讨会中，牛津大学的专家们将展示他们用于阐明神经发育期间神经元向皮层功能层迁移的分子机制的显微技术与实验方法。理解这些过程将有助于更深入地认识健康大脑的发育机制，并可能为神经发育障碍提供更优治疗方案。