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如何使显微镜工作场所符合人体工学
对于每天使用显微镜工具的人来说,显微镜具有重要影响。显微镜对人体有着很高的要求,需要我们集中注意力,运用肌肉从事大量稳定活动。
在此次采访中,Leica Microsystems的高级产品经理Clinton Smith谈到了如何缓解可能出现的紧张和压力,如何创造符合人体工学的工作场所来帮助显微镜用户舒适地工作,以及如何提高生产率。
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可重复性、协作和新成像技术的力量
在本次网络研讨会上,您将了解到影响显微镜可重复性的因素,有哪些资源和举措可用于改善显微镜教育并提高其严谨性和可重复性以及研究人员、成像科学家和显微镜供应商之间的合作如何推动创新和采用新技术。
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检查癌症类器官的发展进程
德国慕尼黑工业大学的Andreas Bausch实验室研究细胞和生物体中不同结构和功能形成的细胞和生物物理机制。他的团队设计了新的策略、方法和分析工具,以量化微米和纳米等级的发展机制和动态过程。关键研究领域包括干细胞和类器官,从乳腺类器官到胰腺癌类器官,以更好地了解疾病模型。
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3D、AR和VR技术在神经外科教学领域的应用
尽管拥有强大的传统教学方法,但神经外科解剖学依然是一门艰难晦涩的课程。因为这些传统教学方法并不能确保良好的知识传授效果,尤其是经验丰富的外科医生的提示和技巧。模拟解剖和现场教学等新的方法有助于提高学习质量,同时满足数字化程度更高的新一代实习医生的需求。
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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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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。