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！

超分辨率显微镜图片库

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。

Microscope equipped with a K7 color CMOS camera for life-science and industry imaging applications.

数字显微镜相机和图像分析的技术术语

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。

2D slice of colon cancer tissue stained with 30 markers and imaged using the Cell DIVE system. Analysis performed using Aivia 13’s new multiplex cell detection recipe and automatic clustering tool. Each phenotype denoted in a different color.

基于 AI 引导的多重二维数据向空间洞察的转化

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。

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。

THY1-EGFP labeled neurons in mouse brain processed using the PEGASOS 2 tissue clearing method, imaged on a Leica confocal microscope. Neurons were traced using Aivia’s 3D Neuron Analysis – FL recipe. Image credit: Hu Zhao, Chinese Institute for Brain Research.

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。

AI-based workflow for fast rare event detection in living biological samples using Autonomous Microscopy powered by Aivia

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。

How is microscopy used in spatial biology - Teaserimage

显微镜在空间生物学中的应用：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。

Protist Paramecium (Paramecium tetraurelia) stained to show the nucleus

使用Mica的人工智能显微镜软件进行 3D 空间分析

本期MicaCam为您提供切实的建议，教您从显微镜图像中提取可发表级别的分析结果。本期的特邀嘉宾来自徕卡显微系统的Luciano Lucas，他将为大家展示如何使用MICA的AI赋能软件进行图像分析。他将深度分析两张MICA的3D成像，探究不同可见生物元素之间的空间关系。本期的最后将会介绍如何创作高保真视频动画以及其他可用于发表文章的结果。

Image of fixed U2OS cell expressing mEmerald-Tomm20 denoised using a 3D RCAN model trained with matching low and high SNR image pairs acquired on an iSIM system.

人工智能显微图像分析-介绍

人工智能引领的显微图像分析和可视化是用于数据驱动型科学发现的一项强大工具。人工智能技术可以帮助研究人员应对具有挑战性的成像应用，让他们能够从图像中获取更多的信息。