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在显微图像分析中运用机器学习技术
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。
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便捷高效的多色成像新方法
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。
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多通道活细胞成像注意事项
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。
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多色显微成像:多通道的重要性
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。
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Nobel Prize 2013 in Physiology or Medicine for Discoveries of the Machinery Regulating Vesicle Traffic
On October 7th 2013, The Nobel Assembly at Karolinska Institutet has decided to award The Nobel Prize in Physiology or Medicine 2012 jointly to James E. Rothman, Randy W. Schekman and Thomas C. Südhof…
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Nobel Prize 2012 in Physiology or Medicine for Stem Cell Research
The Nobel Prize recognizes two scientists who discovered that mature, specialised cells can be reprogrammed to become immature cells capable of developing into all tissues of the body. Their findings…