跨行业的质量保证改进
精确是最重要的。试想一下,心脏起搏器在运行过程中发生故障,或者半导体缺陷导致关键系统崩溃。在医疗设备、电子产品和半导体等行业,误差几乎为零。质量保证(QA)不再仅仅是一项监管要求,而是一项推动业务成功和保护品牌完整性的战略优势。
人工智能驱动的乳腺癌研究多重染色成像空间分析工具
乳腺癌(BC)是女性因癌症死亡的主要原因,研究查肿瘤微环境(TME)对于阐明肿瘤进展机制至关重要。利用超多标染色空间蛋白质组学技术系统地绘制肿瘤微环境图谱可以提高精准免疫肿瘤学的能力。在这里,我们将基于人工智能的高倍空间分析应用于BC组织,研究免疫细胞类型和生物标记物,从而深入了解受免疫疗法反应的TME分子机制。
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…
罕见疾病 CRISPR 疗法的开发与风险解除
Fyodor Urnov博士和Sadik Kassim博士最初是在ASGCT 2025会议上作这一按需演讲的,演讲的重点是遗传医学中的一个关键挑战:如何将CRISPR疗法从单一疾病解决方案扩展到平台方法,特别是针对罕见的儿科遗传疾病。Urnov 博士展示了由 Matthew Kan 博士领导的创新基因组研究所的工作,这是 IGI-Danaher Beacon for CRISPR Cures…
多重成像揭示结肠癌的肿瘤免疫格局
由于抗药性和复发,癌症免疫疗法获益者寥寥无几,而针对癌症免疫周期多个步骤的组合治疗策略可能会改善治疗效果。这项研究表明,高通量空间蛋白质组学可用于识别细胞生物标志物之间的相互作用,并通过绘制肿瘤免疫微环境图来指导精准的组合疗法。
神经科学研究指南
神经科学通常需要研究具有挑战性的样本,以便更好地了解神经系统和疾病。徕卡显微镜可帮助神经科学家深入了解神经元的功能。
如何优化多标成像技术推动3D空间组学发展
本次网络研讨会上,徕卡显微系统的Julia Roberti博士与Luis Alvarez博士将介绍STELLARIS共聚焦平台的全新功能SpectraPlex,该技术可实现超多标三维空间成像。该技术旨在通过实现超多标成像且无需频繁人工干预,从而简化和增强空间生物学应用。
利用空间蛋白质组学工作流程改革研究工作
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。
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。