显微镜科学与教学知识中心

利用荧光显微镜的特异性，即便是使用厚样品和大尺寸样品，研究人员也能够快速轻松地准确观察和分析生物学过程和结构。然而，离焦荧光会提高背景荧光，降低对比度，影响图像的精确分割。THUNDER 与Aivia…

免疫荧光（IF）是一种用于可视化观察细胞内过程、状态和结构的强大工具。IF制剂可通过多种显微镜技术（如激光共聚焦、宽场荧光、全内反射成像等）来加以分析，具体取决于应用目的或研究人员的关注重点。与此同时，在很多使用至少一套简易荧光显微镜的研究工作组当中，IF早已成为不可缺少的一部分。

理解复杂和/或快速的细胞动力学是探索生物过程的重要一步。因此，如今的生命科学研究越来越关注动态过程，例如细胞迁移，细胞、器官或整个动物的形态变化，以及活体样本中的实时生理事件（如细胞内离子成分的变化）。 满足此类高难度需求的一种方法是采用某些统称为活细胞成像的光学方法。

荧光显微镜的基本原理是借助荧光染料对细胞成分进行高度特异性的可视化观察。这可能是一种与兴趣蛋白质遗传相关的荧光蛋白，如绿色荧光蛋白（GFP）等。如果克隆无法实现，例如在组织学样本上无法实现，则需要使用另一种技术如免疫荧光染色来对兴趣蛋白质进行可视化观察。为此，人们使用抗体来连接不同的荧光染料并将其直…

在本白皮书中，我们重点介绍如何使用一种快速、可靠的方法在荧光显微镜下获得高质量多通道图像。FluoSync…

通过人工操作获得可重复的结果需要具备专业知识，而且工作冗长乏味。但是，现在有一种方法可以克服这些挑战，通过加快这种分析来提取图像的真正价值并获得深入的认识。人工智能驱动的像素分类器可快速提供可重复的分割结果，克服了人工操作问题。与基于功能的传统自动化相比，它可以提供更可靠的结果。

Emma Lundberg 教授是瑞典 KTH 皇家理工学院细胞生物学蛋白质组学教授。她还是细胞图谱项目的总监，该项目是瑞典人类蛋白质图谱(HPA)项目不可或缺的组成部分，后者是用于研究人类蛋白质组的开源资源。细胞图谱项目是 HPA 的一部分，提供人类细胞系中 RNA…

显微成像技术最近取得了令人振奋的进展，因此，在生物医学研究中采集的图像数据无论质量还是数量都呈指数级增长。但是，分析日益复杂的大型图像数据集以提取有意义的信息可能是一个既枯燥又耗时的过程，而且容易出现人为误差和偏差，这经常给许多研究人员造成生产效率瓶颈。

之所以开发将高光谱拆分与相量分析相结合的技术，是为了简化从用多个荧光团标记的样本中采集图像的过程。这种组合方法可消除多通道成像中常见的障碍，例如荧光团串扰和低效的每种信号依次成像（这两种情况都可能导致丢失信息）。此外，它还有助于改进图像采集和数据生成，从而提高实验效率。

同时多色成像，确保实验成功：活细胞成像实验是了解动态过程的关键。这类实验使我们能够观察记录活体状态下的细胞，而不会可能因固定或终止不同活体过程而产生干扰性伪影。

多通道一词是指使用多种荧光染料来检查一个样本中的不同元素。多通道成像可以同时观察相关组分和过程，从而为您的观察添加更多背景信息，最终提供更有意义的结果。它还有助于观察采用其他方法可能会遗漏的相互依赖性。

随着癌症生物学数据集的不断增长，显微图像分割和定量也越来越具挑战性，研究人员被迫在分析工作中耗费大量的时间。

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。

Takumi Higaki和Hidenobu Mizuno博士发明使用VR展示4D细胞模型子叶扁平细胞在Aivia人工智能软件中的四维显示

本文讨论使用显微镜进行目视检查和返工时遇到的挑战。使用正确类型的显微镜和光学设置对于优化工作流程和增加产量至关重要。使用显微镜进行目视检查和返工时可能遇到的挑战包括确定适当的放大倍率和照明以及有足够大的工作距离。然而，其他关键因素与工作流程优化、有效报告结果和用户培训以及检查过程中的用户舒适度有关。…

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。

本文可帮助用户在选择显微镜作为常规目视检查解决方案时做出决策。其中描述了应考虑的重要因素。

Cell DIVE超多标组织成像分析整体解决方案包括经严格验证的350+抗体资源库，高灵敏度高特异性的应用于Cell…