显微镜知识库

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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!

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。

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。

在显微成像和图像分析中运用人工智能和机器学习技术

Emma Lundberg 教授是瑞典 KTH 皇家理工学院细胞生物学蛋白质组学教授。她还是细胞图谱项目的总监,该项目是瑞典人类蛋白质图谱(HPA)项目不可或缺的组成部分,后者是用于研究人类蛋白质组的开源资源。细胞图谱项目是 HPA 的一部分,提供人类细胞系中 RNA 和蛋白质的表达及时空分布的高分辨率图像。Lundberg…

人工智能驱动的像素分类器

通过人工操作获得可重复的结果需要具备专业知识,而且工作冗长乏味。但是,现在有一种方法可以克服这些挑战,通过加快这种分析来提取图像的真正价值并获得深入的认识。人工智能驱动的像素分类器可快速提供可重复的分割结果,克服了人工操作问题。与基于功能的传统自动化相比,它可以提供更可靠的结果。
H&E stained micrograph of an intramucosal esophageal adenocarcinoma (left) enhanced with Aivia’s Pixel Classifier (right)

简化癌症生物学图像分析工作流

随着癌症生物学数据集的不断增长,显微图像分割和定量也越来越具挑战性,研究人员被迫在分析工作中耗费大量的时间。
Single timepoint of a drosophilia embryo, 3D object detection

高清检测发育过程中的关键事件

胚胎发育活细胞扩展成像,需要精准平衡曝光量、时间分辨率和空间分辨率,以保持细胞活性。为达到最优的分析结果,从成像数据中获取更多有价值的信息,需要在三个因素之间折中考虑。在本次研讨会中,Aivia团队将展示人工智能如何帮助您进行胚胎发育中的活细胞扩展成像。
3D-volume-rendered light-sheet microscope image of a spheroid showing depth coding in different colors.

利用DLS对细胞球中的抗癌药物摄取进行成像

细胞球3D细胞培养模型模拟了活组织的生理和功能,使其成为研究肿瘤形态和筛选抗癌药物的有用工具。药物AZD2014是一种公认的哺乳动物雷帕霉素靶蛋白(mTOR)通路抑制剂[1]。mTOR的异常激活会促进肿瘤生长和转移,导致AZD2014进入临床试验作为抗癌分子。其具体的抗肿瘤机制尚不清楚。
Single timepoint of a time-lapse recording of mammary epithelial micro spheroid cultured in 3D highlighting individual mitotic events

在不同尺度下观察复杂的细胞相互作用

细胞间的相互作用很难观察,其中涉及的目标检测和关系衡量尤为棘手。没有简单易用的目标检测及其关系测量方法,很难观察到细胞间的相互作用。
Spontaneous colon adenoma

癌症活体显微镜检查

请加入我们的特邀演讲嘉宾 Jacco van Rheenen 教授的网络研讨会,他将展示他在驱动癌症起始和进展的细胞的身份、行为和命运方面的研究成果。
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