Transforming Research with Spatial Proteomics Workflows
Spatial Proteomics, Nature Methods 2024 Method of the Year, is driving research advancements in cancer, immunology, and beyond. By combining positional data with high throughput imaging of proteins in…
使用空间多重化探测人类阿尔茨海默病皮层切片
阿尔茨海默病（AD）是最常见的神经退行性疾病，其特征是认知功能的逐渐下降。对 AD 大脑的空间分析可能揭示细胞关系，从而促进对疾病病因的更好理解。本研究捕捉了 AD 皮层组织成分的全球概述，并强调了 Cell DIVE 成像的简化工作流程，从数据采集到使用 Aivia 软件的基于人工智能的分析，最终实现更快的洞察。
空间代谢组学：探索肿瘤复杂性和治疗见解
在癌症研究中，理解肿瘤细胞与其微环境之间的相互作用至关重要，因为肿瘤微环境显著影响肿瘤进展。空间代谢组学是一种由研究人员开发的新方法，用于研究这一复杂性。通过揭示肿瘤微环境中的空间变化，该方法提供了对其多样化成分及其组织的宝贵见解。这些见解不仅影响临床结果，还为治疗反应提供信息，为个性化治疗策略铺平道路。
基于激光显微切割的稀疏细胞脂质组学分析
通过高覆盖率靶向脂质组学分析稀疏细胞，深入探讨细胞复杂性。这种先进的方法结合了激光显微切割（LMD）和液相色谱-质谱/质谱（LC-MS/MS），揭示了单细胞水平的代谢变化，阐明了糖尿病和肥胖等疾病。通过采用激光显微切割（LMD）获得无污染样本，并使用 SCIEX 7500 系统提高灵敏度，该方法成功检测到 285…
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。
利用AI实现细胞转染的高效分析
本文探讨了AI（AI）在优化 2D 细胞培养研究中转染效率测量中的关键作用。对于理解细胞机制而言，精确可靠的 2D 细胞培养转染效率测量至关重要。靶向蛋白的高转染效率对于包括活细胞成像和蛋白纯化在内的实验至关重要。手动估计存在不一致性和不可靠性。借助AI的力量，可以实现高效可靠的转染研究。
利用AI增强的细胞计数实现精准和高效
本文描述了利用AI进行精确和高效的细胞计数。准确的细胞计数对于 2D 细胞培养的研究至关重要，例如细胞动力学、药物发现和疾病建模。精确的细胞计数对于确定细胞存活率、增殖速率和实验条件的影响至关重要。这些因素对于可靠和稳健的结果至关重要。描述了基于人工智能的方法如何显著提高细胞计数的准确性和速度，从而对细胞研究产生重大影响。
激光显微切割技术用于组织和细胞分离的协议 - 免费下载电子书
激光显微切割（LMD，也称为激光捕获显微切割或LCM）使用户能够分离特定的单个细胞或整个组织区域，甚至亚细胞结构如染色体。纯化的组织和细胞可用于下游的RNA、DNA和蛋白质组工作流程。
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。
