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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。
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表征肿瘤环境以揭示洞察和空间分辨率
肿瘤环境的表征可以为癌症进展和潜在治疗靶点提供更深入的见解。我们已经使用来自Cell Signaling Technology(CST)的各种IHC验证抗体,在胰腺癌的Cell DIVE研究中验证了30多种偶联抗体。
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What are the Challenges in Neuroscience Microscopy?
eBook outlining the visualization of the nervous system using different types of microscopy techniques and methods to address questions in neuroscience.
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人工智能显微成像能够高效检测稀有事件
对稀有事件进行定位和选择性成像是许多生物样本研究过程的关键。然而,由于时间限制和高度的复杂性,有些实验无法做到,从而限制了获得新发现的前景。通过基于人工智能的显微成像检测稀有事件,这种工作流程将智能样本导航、图像采集工具和人工智能驱动的图像分析等不同功能融合起来共同协作,能够克服上述局限性。
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借助多重成像深入了解胰腺癌的复杂性
胰腺癌是一种很难治疗的肿瘤疾病。Cell DIVE多重成像可以视觉呈现30种生物标志物以探测胰管癌的微环境。此面板可以检查肿瘤组织多个层级的问题,包括淋巴细胞、血管新生、转移、侵袭、炎症、缺氧、代谢和免疫。多重成像和分析可以对肿瘤组织中的许多生物活动提供更为深入的洞察信息,从而可以深入研究这些信息。
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Central Nervous System (CNS) Development and Activity in Organisms
This article shows how studying central nervous system (CNS) development in Drosophila-melanogaster embryos expressing a GCaMP calcium indicator in the neurons can be improved with a THUNDER Imager.