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利用Cell DIVE 在单细胞水平上进行超复杂癌症组织分析
能够研究淋巴瘤细胞的异质性如何受到细胞对其微环境反应的影响,尤其是在突变、转录组和蛋白质水平上。蛋白质表达研究提供了有关细胞相互作用性质和蛋白质表达水平的最相关信息。超复合工作流程可用于研究同一癌症组织中的多种蛋白质。
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高清检测发育过程中的关键事件
胚胎发育活细胞扩展成像,需要精准平衡曝光量、时间分辨率和空间分辨率,以保持细胞活性。为达到最优的分析结果,从成像数据中获取更多有价值的信息,需要在三个因素之间折中考虑。在本次研讨会中,Aivia团队将展示人工智能如何帮助您进行胚胎发育中的活细胞扩展成像。
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自动化加速神经元图像分析
复杂神经投射的检测能力主要取决于大规模神经元网络的精确重建。神经科学研究中的大多数数据析取方法都非常耗时和易错,进而导致进度延误和错误。在本次研讨会中,Aivia将演示如何利用自动化技术提升图像分析工作流的效率
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使用深度学习技术追踪单细胞
人工智能解决方案在显微镜领域的应用不断拓展。从自动化目标分类到虚拟染色,机器学习和深度学习技术在帮助显微镜学家简化分析工作的同时,也在持续推动科学技术领域的突破。
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利用多重中频成像设计您的研究课题
多重组织分析是一种功能强大的技术,可对单个固定组织样本中的细胞类型位置和细胞类型相互作用进行比较。在多重分析研究开始之前,研究人员通常会提出以下问题: "我如何知道组织中哪些生物标记物是相关的?另外,随着研究问题的发展,我如何转向其他生物标记物?巧妙的研究设计有助于回答现有的问题,并能继续探索研究开始时并不明显的新联系。