Focus on Long-Term Imaging in 3D with Light Sheet Microscopy
Long-term 3D imaging reveals how complex multicellular systems grow and develop and how cells move and interact over time, unlocking critical insights into development, disease, and regeneration.…
Volume EM and AI Image Analysis
The article outlines a detailed workflow for studying biological tissues in three dimensions using volume-scanning electron microscopy (volume-SEM) combined with AI-assisted image analysis. The focus…
How to Image Axon Regeneration in Deep Muscle Tissue
This study highlights Dr. Aaron Lee’s research on mapping nerve regeneration in muscle grafts post-amputation. Limb loss often leads to reduced quality of life, not only from tissue loss but also due…
Capturing Developmental Dynamics in 3D
This application note showcases how the Viventis Deep dual-view light sheet microscope was successfully used by researchers for exploring high-resolution, long-term imaging of 3D multicellular models…
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…
利用人工智能图像分析工具更快、更轻松地获得洞察力
了解 Aivia 如何通过快速设置、准确的人工智能检测和简便的批量处理功能,帮助科学家简化图像分析。
揭开类器官模型在生物医学研究中的秘密
准备深入了解类器官和3D培养物的世界,它们是促进我们了解人类健康的重要工具。浏览这些复杂的结构并获取清晰的图像进行分析是一项挑战。在本次活动中,来自牛津大学和伦敦大学学院的研究人员将与我们一起展示Thunder Imager Cell转盘共聚焦系统 如何提供更有说服力的高质量数据,以便深入了解各种模型。
利用新型可扩展的干细胞培养设计未来
具有远见卓识的生物技术初创企业 Uncommon Bio 正在应对世界上最大的健康挑战之一:食品可持续性。在这次网络研讨会上,干细胞科学家塞缪尔-伊斯特(Samuel East)将展示他们如何使细胞农业的干细胞培养基既安全又经济可行。了解他们如何将培养基成本降低 1000 倍,并开发出不含动物成分、食品安全的 iPSC 培养基。
Mica: 助力伦敦帝国学院开展跨学科科研研究
这篇访谈重点介绍了伦敦帝国学院的 Mica 所产生的变革性影响。科学家们解释了Mica如何改变了游戏规则,扩大了研究的可能性,促进了跨学科合作。他们解释了使用 Mica 进行详细的活细胞成像如何提供更有意义的信息,使科学家始终站在研究的最前沿。研究小组预计,Mica将继续开辟新的研究途径,包括研究微流体技术和其他先进应用。