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您的 3D 类器官成像和分析工作流程效率如何?
类器官模型已经改变了生命科学研究,但优化图像分析协议仍然是一个关键挑战。本次网络研讨会探讨了类器官研究的简化工作流程,首先是实时的三维细胞培养检查,接下来是高速、高分辨率的三维成像,生成清晰的图像和更纯净的数据,以便对生长速率、细胞迁移和三维细胞相互作用等参数进行准确地人工智能分割和量化,从而实现更深入的洞察。
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激光显微切割技术如何助力神经科学研究取得开创性进展?
玛尔塔·帕特林尼博士,卡罗林斯卡学院的高级科学家,分享了她在成人人类神经发生开创性研究中使用激光显微切割(LMD)的经验,并提供了关于LMD在空间蛋白质组学和精准医学中未来应用潜力的个人见解。
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肿瘤空间微环境的元癌症分析
研究 TME中肿瘤、基质和免疫细胞之间的相互作用需要采用超多重免疫荧光成像方法。在这里,我们分析了一组Cell Signaling Technology(CST®)抗体,这些抗体针对肺癌、结肠癌和胰腺癌等癌症的标志物。通过Cell DIVE成像和Aivia中的聚类分析,我们确定了TME中的空间相互作用,包括组织特异性和共有的相互作用。
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通过成像和AI绘制结直肠癌的景观
结肠癌是一种高负担疾病。尽管进行了化疗干预和手术切除,但疾病可能会复发。了解结肠癌微环境对于改善治疗效果是必要的。在这里,我们使用空间生物学方法,通过Cell DIVE和 Aivia可视化结肠腺癌组织中的30个生物标志物。我们探讨了肿瘤组织的血管化、免疫细胞反应和细胞增殖。
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基于 AI 引导的多重二维数据向空间洞察的转化
Aivia 13 能够处理大型二维图像,使研究人员能够通过检测数百万个对象和自动聚类多达 30 个标记物,深入理解其表型周围的微环境。
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利用 SPARCS 探索亚细胞空间表型
功能日益强大的显微镜可提供信息丰富的各种细胞表型数据。如果与深度学习的最新进展相结合,这将成为在基因筛选中读出感兴趣的生物表型的理想技术。在本网络讲座中,您将了解到空间分辨 CRISPR 筛选 (SPARCS),这是一种利用自动化高速激光显微切割技术在人类基因组尺度上揭示各种亚细胞空间表型的平台。
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借助人工智能,揭示复杂而密集的神经元图像中的洞察
神经元的3D形态学分析通常需要使用不同的成像模式,捕捉多种类型的神经元,并在各种密度下相连的传统Leica SP8显微镜采集多达解神经元的形态,这对许多研究人员来说仍然是一个耗时的挑战。