显微镜知识库

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！

结肠癌是一种高负担疾病。尽管进行了化疗干预和手术切除，但疾病可能会复发。了解结肠癌微环境对于改善治疗效果是必要的。在这里，我们使用空间生物学方法，通过Cell DIVE和 Aivia可视化结肠腺癌组织中的30个生物标志物。我们探讨了肿瘤组织的血管化、免疫细胞反应和细胞增殖。

免疫检查点阻断（ICB）疗法在许多癌症中具有临床益处，但一些患者并无反应。最佳的治疗组合可能受到肿瘤内存在的免疫抑制机制的影响。

由于光的衍射极限，传统共聚焦显微镜无法分辨约240纳米以下的结构。当需要提高分辨率以研究衍射极限尺度以下的结构和分子事件时，会使用超分辨率显微镜技术，如STED、PALM或STORM，或某些解卷积处理方法。

了解数字显微镜相机技术背后的基本原理，数字相机是如何工作的，并利用本文中的技术术语参考列表。

Aivia 13 能够处理大型二维图像，使研究人员能够通过检测数百万个对象和自动聚类多达 30 个标记物，深入理解其表型周围的微环境。

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。

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。

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。

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。