显微镜知识库

显微镜知识库

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!
LNG-non-LNGHeLa cells labeled with light blue –Hoechst, Nuclei

精确三维定位,实现EM成像——掌握精髓

低温电子断层扫描(CryoET)是一种成像技术,可以让研究人员以亚纳米分辨率观察蛋白质和其他大生物分子。了解分子的形状和结构,包括口袋和裂隙,可以帮助研究人员设计能够像拼图一样附着于分子的药物。低温ET成像也因此成为了解和治疗疾病和失调的重要基础。

冷冻电子断层扫描

冷冻电子断层扫描(CryoET)用于分辨细胞环境内的生物分子,分辨率达到前所未有的一纳米以下。
Multi-color SRS image of a tri-cellular cancer spheroid

相干拉曼散射显微镜的潜力一瞥

相干拉曼散射显微镜(CRS)是一种强大的无标记化学特异性成像方法。它基于样品中分子的固有振动对比特征。 CRS 可提供有关细胞、组织和完整模式生物体内生化组成和代谢过程的高分辨率(亚细胞水平)和动态(高达视频速率)信息。它还能在不干扰小分子功能的情况下对其进行成像。这些信息与荧光显微镜提供的分子对比具有高度协同作用。毫不奇怪,CRS…
U2OS cells labelled with SiR Actin, TMRE, CellEvent™, and DAPI; 13-hour time-lapse imaging; apoptosis-inducer staurosporine

简化复杂的荧光多孔板检测方法

细胞凋亡或程序性细胞死亡发生在生物体胚胎发育过程中以消除不需要的细胞,或者发生在成年人的愈合过程中,以消除身体的受损细胞,帮助预防癌症。用多孔板进行的Caspase检测实验使研究人员能够研究细胞凋亡的早期阶段。在这篇文章中,我们展示了MICA如何与荧光多孔板测定一起应用,以提供100%时空相关性的数据,并将串扰降至最低。
Formation of 3D spheroids; Time lapse acquisition over 72 hours

高效的长期延时拍摄技术

当对球状体做延时拍摄技术时,会出现某些挑战。由于实验可能持续数天,必须实现长时间的样本存活,这就需要确保接近生理条件。本文描述的长期延时研究使用了全场景显微成像分析平台MICA来研究U343和MDCK细胞球形成。细胞球生长需要最佳条件,以确保细胞周期和增殖不受干扰。

A Versatile Palette of Fluorescent Probes

Researchers at the Max Planck Institute for Medical Research in Heidelberg have developed a general strategy to synthesize live-cell compatible fluorogenic probes, and the result are the new MaP (Max…
Dual color volume rendering of Drp1 oligomers (green) and mito OM (red) in a live U2OS cell

多色四维超分辨光片显微镜

人工智能显微术研讨会主要关注和讨论显微术和生物医学成像领域的最新人工智能技术和工具。在该科学演示中,Yuxuan Zhao展示了如何通过渐进式深度学习策略并结合“双环调制的SPIM”设计改善活细胞中的细胞器三维成像。
Colon adenocarcinoma with 13 biomarkers shown

利用Cell DIVE 在单细胞水平上进行超复杂癌症组织分析

能够研究淋巴瘤细胞的异质性如何受到细胞对其微环境反应的影响,尤其是在突变、转录组和蛋白质水平上。蛋白质表达研究提供了有关细胞相互作用性质和蛋白质表达水平的最相关信息。超复合工作流程可用于研究同一癌症组织中的多种蛋白质。
Left-hand image: The distribution of immune cells (white) and blood vessels (pink) in white adipose tissue (image captured using the THUNDER Imager 3D Cell Culture). Right-hand image: The same image after automated analysis using Aivia, with each immune cell color-coded based on its distance to the nearest blood vessel. Image courtesy of Dr. Selina Keppler, Munich, Germany.

精确分析宽视野荧光图像

利用荧光显微镜的特异性,即便是使用厚样品和大尺寸样品,研究人员也能够快速轻松地准确观察和分析生物学过程和结构。然而,离焦荧光会提高背景荧光,降低对比度,影响图像的精确分割。THUNDER 与Aivia 的组合可以有效解决这一问题。前者可以消除图像模糊,后者会使用人工智能技术自动分析宽视野图像,提高操作速度和精确性。下面,我们来详细了解下这一协作方法。
Scroll to top