Why the Future of Microscopic Inspection Is AI-Assisted, Not Fully Automated
The next wave of QC productivity gains will not come from building more automated inspection lines. Instead, it will come from augmenting millions of inspection decisions that are made manually every…
Spatial Proteomics Workflow in Blood Cancer (MPNs)
Megakaryocytes play a central role in the biology of myeloproliferative neoplasms (MPNs), yet their in vivo proteomic characterization remains a major challenge due to low abundance and disrupted…
癌症研究中显微镜的历史、发展和趋势
癌症是一种全球性疾病，2020 年全球将新增 1800 万确诊病例，1000 万人死于癌症。预计到 2040 年，病例数将增加约 55%。研究了解癌症的发生、发展以及开发新的诊断工具和治疗方法至关重要。
跨行业的质量保证改进
精确是最重要的。试想一下，心脏起搏器在运行过程中发生故障，或者半导体缺陷导致关键系统崩溃。在医疗设备、电子产品和半导体等行业，误差几乎为零。质量保证（QA）不再仅仅是一项监管要求，而是一项推动业务成功和保护品牌完整性的战略优势。
人工智能与深度视觉蛋白质组学 (DVP) 相结合，推进疾病研究
在这次网络研讨会上，Andreas Mund 博士将介绍深度可视蛋白质组学（DVP）--一种将人工智能驱动的组织空间分辨、非靶向蛋白质组学相结合的尖端平台。他展示了 DVP 如何从最小的、表型匹配的细胞群中识别数千种蛋白质，并在复杂的临床组织样本中生成高分辨率分子图谱，从而在细胞水平上解码疾病机制。
用于二维细胞培养的显微镜和AI解决方案
这本电子书探讨了显微镜和AI技术在二维细胞培养工作流程中的整合。报告重点介绍了明视野、相衬和荧光等传统成像方法如何支持常规细胞监测，而 Mateo TL 和 Mateo FL 数字式倒置显微镜则通过自动汇合检查、细胞计数和转染分析提高了可重复性。它还展示了综合数据管理、审计跟踪和样本跟踪如何改进文档和研究的完整性。本书最后展望了未来趋势，包括微流控技术和 2D-3D…
人工智能驱动的乳腺癌研究多重染色成像空间分析工具
乳腺癌（BC）是女性因癌症死亡的主要原因，研究查肿瘤微环境（TME）对于阐明肿瘤进展机制至关重要。利用超多标染色空间蛋白质组学技术系统地绘制肿瘤微环境图谱可以提高精准免疫肿瘤学的能力。在这里，我们将基于人工智能的高倍空间分析应用于BC组织，研究免疫细胞类型和生物标记物，从而深入了解受免疫疗法反应的TME分子机制。
利用激光显微切割发现生物标记物
探索空间蛋白质组学工作流程的潜力，如深度视觉蛋白质组学（DVP），以破译病理机制和发现药物靶点。蛋白质表达、丰度或活性的改变会严重影响细胞功能--通常会导致疾病。值得注意的是，相邻细胞之间的蛋白质组可能存在巨大差异。空间蛋白质组学关注到这种细胞异质性，从而揭示了病理机制。激光显微切割技术（LMD）可获取单细胞进行下游分析，同时保留其空间环境，为空间蛋白质组学奠定了基础。
体电子显微学与人工智能图像分析
该文章详细阐述了利用体电子显微镜技术 (volume-SEM) 结合人工智能辅助图像分析，对生物组织进行三维研究的工作流程。研究的重点是一种名为毛滴虫的原生动物，这是一种有鞭毛的寄生虫，是导致性传播感染——滴虫病的病原体。为了可视化其复杂的内部结构，研究人员采用了体电子显微镜技术，通过对一系列超薄切片进行成像来重建三维模型。
