利用空间蛋白质组学工作流程改革研究工作

了解《自然-方法》2024 年度方法--空间蛋白质组学如何推动关键研究领域的进步

Pancreatic Ductal Adenocarcinoma with 11 Apoptosis biomarkers shown – BAK, BAX, BCL2, BCLXL, Caspase9, CIAP1, NaKATPase, PCK26, SMAC, Vimentin, and XIAP. Pancreatic_Ductal_Adenocarcinoma_11_Apoptosis_Markers_ROI5.jpg

空间蛋白质组学是《自然-方法》2024 年度方法,正在推动癌症、免疫学等领域的研究进展。通过将定位数据与组织中蛋白质的高通量成像结合起来,研究人员可以发现疾病进展和治疗反应方面的洞察力,从而更好地了解人类生物学。在这里,您可以了解更多有关空间生物学的信息,以及徕卡显微系统的工具如何推动蛋白质生物标记的可视化和分析取得进展。

核心要点:

  • 了解空间蛋白质组学的工作原理以及如何为您的研究提供支持。
  • 探索创建和分析空间蛋白质组学数据的方法。
  • 了解徕卡解决方案如何帮助您更好地洞察空间生物学。
  • 了解如何结合空间蛋白质组学技术实现完整的工作流程。

了解疾病的发展和治疗方法的作用,改进个性化医疗和变革性医疗解决方案

空间蛋白质组学被评为《自然-方法》2024 年度方法,它正在改变我们研究癌症、免疫学和生物学的方式。这种方法利用组织样本中基于位置的数据来研究蛋白质及其在疾病中的作用。它有助于研究人员了解疾病是如何发展的,以及治疗方法是如何发挥作用的。由于蛋白质是细胞发挥功能的关键,因此空间蛋白质组学是了解人体更多信息和创造更有针对性疗法的有力工具。

徕卡显微系统公司提供一系列支持空间蛋白质组学工作流程的仪器。Cell DIVE 系统采用循环多重标记的方法对组织样本进行中高倍成像。它可以对 60 多种生物标记物进行自动成像。SpectraPlex 结合了硬件和软件创新,简化了 STELLARIS 平台上的共焦多重成像。它能对 15 种以上的生物标记物进行三维高复用成像。LMD6 和 7 系统便于激光显微切割,可在保留空间信息的同时收集高通量的组学数据。Aivia 是一款人工智能驱动的分析软件,可简化复杂的空间蛋白质组学数据分析任务。它具有二维和三维图像处理、细胞分割、表型识别和空间关系分析工具。Aivia 最大限度地减少了开发新工具或在多个分析软件包之间切换的时间,是空间蛋白质组学研究的全面解决方案。空间蛋白质组学为深入了解组织样本的生物学特性提供了前所未有的视角。它使研究人员能够更详细地研究疾病、基因变化和人体如何运作。

使用多组学方法和高分辨率成像技术将大大改善个性化医疗和变革性医疗解决方案。徕卡显微系统通过提供先进的研究和分析工具来支持这项重要工作。这些努力加在一起,有助于改善我们治疗疾病和了解人类生物学的方式。

下载白皮书

点击提交即表示我同意Leica Microsystems GmbH的使用条款隐私政策, 并了解在“您的隐私选择”中详细说明的隐私选择。

Scroll to top