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。
克服类器官三维细胞培养中的观察挑战
类器官在细胞生物学和药物发现中至关重要，因为它们能够模拟体内细胞的复杂性和结构，有助于癌症等微环境至关重要的疾病研究。类器官可根据患者的基因型进行定制，这也有助于个性化医学研究。
如何优化您的组织学工作流程
简化您的组织学工作流程。独特的 Fluosync 检测方法内置于Mica中，可实现单次高分辨率 RGB 彩色成像。
加速不同组织多重成像的发现
组织的多重成像对于肿瘤-免疫相互作用的研究以及人类细胞图谱等发现工作越来越重要。 欢迎加入我们的演讲，Andrea J. Radtke 博士解释了如何使用迭代漂白扩展多重性 (IBEX) 绘制组织图谱，并讨论了用于多重成像的广泛社区资源。
基于人工智能的表型药物筛查解决方案
本次网络研讨会将全面介绍使用三维细胞培养进行表型药物筛选所遇到的问题、可能的解决方案及规划与执行策略。
利用蛋白质标记成像了解肿瘤异质性
Alison Cheung博士展示了如何利用蛋白质多重成像技术为癌症研究提供定量见解，与她一起探索肿瘤异质性和免疫细胞动态。
探索多重生物成像如何推进癌症研究
观看行业和学术专家进行的内容丰富的讨论，分享他们在研究中使用多重成像技术的知识。了解多重成像技术如何通过发现以前难以捉摸的分子洞察力，彻底改变肿瘤学、神经学和免疫学。利用先进的成像技术深入了解组织微环境，从而对代谢紊乱和癌症等疾病有新的认识。
共聚焦多色成像在癌症研究和免疫学中的潜力
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。
与卢克·甘蒙的多重化：推进您的空间生物学研究
多重成像是一种功能强大的技术，可让研究人员同时观察单个样本中的多个目标。这对于研究复杂的生物系统尤为重要，可以帮助研究人员更好地了解不同分子和途径之间是如何相互作用的。
