联系我们
显微镜科学与教学知识中心

显微镜科学与教学知识中心

显微镜科学与教学知识中心

徕卡显微系统的知识库提供有关显微镜学科的科学研究和教学材料。内容旨在对显微镜初学者、有经验的显微镜操作实践者和使用显微镜的科学家在他们的日常工作和实验有所帮助。这里有探索交互式教程和应用笔记,你可以找到你需要的显微镜的基础知识以及前沿技术——快来加入徕卡显微知识社区,分享您的专业知识!
[Translate to chinese:] Single cell datasets

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。
Multi-tissue array with 4 markers shown including DAPI, NaKATPase, PanCk, and Vimentin.

Spatial Biology: Learning the Landscape

Spatial Biology: Understanding the organization and interaction of molecules, cells, and tissues in their native spatial context
[Translate to chinese:] How is microscopy used in spatial biology - Teaserimage

显微镜如何应用在空间生物学中?一份显微镜指南

本电子书旨在探索显微镜中的关键空间生物学方法,例如多重成像技术,这个方法有助于将独立的细胞信息放入空间环境来分析。

组织中的精密空间蛋白质组学信息

尽管可使用基于成像和质谱的方法进行空间蛋白质组学研究,但是图像与单细胞分辨率蛋白丰度测量值的关联仍然是个巨大的挑战。最近引入的一种方法,深层视觉蛋白质组学(DVP),将细胞表型的人工智能图像分析与自动化的单细胞或单核激光显微切割及超高灵敏度的质谱分析结合在了一起。DVP在保留空间背景的同时,将蛋白丰度与复杂的细胞或亚细胞表型关联在一起。

20 Years of Leica Laser Microdissection

Phenotype-genotype correlations are key for insight. From Eye to Insight is therefore fitting perfectly to Leica Microsystems and in particular to laser microdissection. Laser Microdissection, also…

如何利用激光显微切割来改善生物标记物识别与分离

生物标记物可用作特定疾病如癌症的指征标记。这样一来,肿瘤微环境就容易引起人们的警觉。但在肿瘤区域和非肿瘤区域以及肿瘤本身之间存在着明显的分子差异。这些情况只能通过分离这些区域的特定的、微小的部分来破译。

Improving RNA Analysis with Laser Microdissection

Parkinson’s disease is a progressive neurodegenerative disorder connected with cell death of dopamine-releasing neurons in the brain. Differences in gene expression between individual…

How to improve your Alzheimer Protein Analysis with Laser Microdissection

Brain Research: Collect pure starting material for proteomics - Improve your workflow with Laser Microdissection - Many brain diseases result from protein malfunction, misfolding and agglutination.…
Scroll to top