生命科学研究

生命科学研究

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。
Two-color caspase assay with tile scan. U2OS cells were treated with the nuclear marker DRAQ5 (magenta) and CellEvent™ (yellow).

关注星形孢菌素诱导细胞凋亡过程中的多个事件

用于研究细胞凋亡或程序性细胞死亡的市售试剂盒用于测量化学品或潜力新药的毒性。本期MicaCam中,我们将呈现如何通过在细胞凋亡试剂盒添加额外标记物,显著增加研究人员从同一实验中获得的信息量。在延时成像期间同时捕捉所有标记物,可以对星形孢菌素诱导细胞死亡过程中多个事件的精确顺序进行定量分析。
Untreated Hela Kyoto cells stained to show the nucleus (Hoechst, blue), the cis-golgi matrix protein GM130 (AF488, green), and the trans-golgi network membrane protein TGN46 (AF647, red).

高尔基组织对细胞应激的反应变化

在本集MicaCam直播活动中,来自海德堡欧洲分子生物学实验室的特邀嘉宾George Galea将对用各类化疗药物进行治疗的HeLa Kyoto细胞进行分析,并观察其对高尔基复合体和细胞核的组织和定位的影响。
Protist Paramecium (Paramecium tetraurelia) stained to show the nucleus

使用Mica的人工智能显微镜软件进行 3D 空间分析

本期MicaCam为您提供切实的建议,教您从显微镜图像中提取可发表级别的分析结果。本期的特邀嘉宾来自徕卡显微系统的Luciano Lucas,他将为大家展示如何使用MICA的AI赋能软件进行图像分析。他将深度分析两张MICA的3D成像,探究不同可见生物元素之间的空间关系。本期的最后将会介绍如何创作高保真视频动画以及其他可用于发表文章的结果。
Zebrafish heart showing the ventricle with an injury in the lower area

斑马鱼心脏损伤后心肌细胞增殖现象

本期MicaCam聚焦于斑马鱼相关研究(斑马鱼)。不同于其他哺乳动物的心脏细胞,斑马鱼的心脏细胞能够在受损之后完全再生。

细胞骨架如何运输分子?

MicaCam是生命科学研究人员聚集在一起现场聊天、互动沟通和探索发现的地方。欢迎您在直播中分享问题,参与互动。
Developing zebrafish (Danio rerio) embryo, from sphere stage to somite stages.

研究斑马鱼胚胎的早期发育阶段

第2集MicaCam的内容是结合宽场和共聚焦成像来研究斑马鱼胚胎(Danio rerio)的早期发育阶段,即从卵细胞到多细胞阶段。
U2OS cells stained with Hoechst for nuclei (blue), MitoTracker green (Mitochondria structure, green) and TMRE (active mitochondria, magenta) and SiR for tubulin (red). Simultaneous acquisition of four channel large area overview using Spiral scan feature using the 10x/1.20 CS2 Water MotCORR objective.

如何获得具有完全时空相关性的多标记实验数据

首期MicaCam会聚焦于活细胞实验当中的挑战。我们的主持人Lynne Turnbull和Oliver Schlicker将以活细胞内线粒体活动研究为例,手把手为您展示如何用多孔板培养箱设计您的实验,以及如何分析结果。
Image of fixed U2OS cell expressing mEmerald-Tomm20 denoised using a 3D RCAN model trained with matching low and high SNR image pairs acquired on an iSIM system.

人工智能显微图像分析-介绍

人工智能引领的显微图像分析和可视化是用于数据驱动型科学发现的一项强大工具。人工智能技术可以帮助研究人员应对具有挑战性的成像应用,让他们能够从图像中获取更多的信息。
Dual color volume rendering of Drp1 oligomers (green) and mito OM (red) in a live U2OS cell

多色四维超分辨光片显微镜

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。
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