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用大数据视角深入了解胰腺癌研究
胰腺癌由于其靠近主要器官难以分辨和难治疗,死亡率接近 40%,。这个研究探讨了胰腺导管腺癌(PDAC)的复杂生物学机制,研究了代谢、凋亡和免疫中肿瘤侵袭性的相关分子结构和空间决定因素。可以访问您的浏览器中的完整 Cell DIVE 数据集,以深入了解这些发现。
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利用大数据查看器揭示结肠癌隐藏的复杂性
结直肠癌是一种的重大健康负担。虽然手术初期有效,但部分患者会发展为预后不良的复发性继发疾病,需要采用免疫疗法等先进治疗手段。利用空间生物学方法,如 Cell DIVE 多重成像技术,可为开发新型治疗方案提供关键洞见。通过 Minerva 图像查看器在浏览器中访问完整的 Cell DIVE 数据集,进一步探索这些发现。
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细胞培养电子记录的 21 CFR 第 11 部分简介
本文介绍了 FDA 21 CFR 第 11 部分的建议,特别关注细胞培养实验室中的审计追踪和用户管理。本文旨在为负责确保电子记录和电子签名符合 21 CFR 第 11 部分的生物技术和制药行业专业人士提供指导。数字式显微镜方法,例如 Mateo FL,相较于纸质方法,提供了更一致和高效的细胞培养结果电子文档记录的优势。
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超高解析度
徕卡显微系统所提供的超高分辨率显微镜,通过宽场(GSD)和共聚焦(STED)技术克服了衍射极限,是您能够进一步研究亚细胞结构和动态,而这一层级的观察在之前采用普通荧光显微镜是无法实现的。
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克服显微镜成像移动斑马鱼幼虫时的挑战
Zebrafish is a valuable model organism with many beneficial traits. However, imaging a full organism poses challenges as it is not stationary. Here, this case study shows how zebrafish larvae can be…
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利用人工智能驱动的空间蛋白质组学绘制肿瘤免疫图谱
未经治疗肿瘤的空间图谱分析可呈现肿瘤免疫结构的整体特征,有助于理解治疗反应。具有免疫活性的小鼠模型对于识别肿瘤发生发展过程中免疫依赖性事件至关重要。要表征这些具有完整免疫系统及相互作用细胞组分的模型,需要采用多重标记分析技术。我们展示了一种基于人工智能的空间蛋白质组学方法,用于研究小鼠癌组织中的肿瘤-免疫互作机制。
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如何在块面中自动获取感兴趣的荧光细胞
本文介绍了使用超薄切片超薄切片机自动修整修块功能,获取树脂块面中带有荧光信号的细胞结构。我们展示了如何使用配置有体视显微镜 M205 FA 的超薄切片超薄切片机 UC Enuity ,来识别感兴趣的荧光细胞,如何自动修整包含细胞的块面,以及如何在切片中观察细胞而无需转移到外部显微镜。
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深度视觉蛋白质组学提供精确的空间蛋白质组信息
尽管可使用基于成像和质谱的方法进行空间蛋白质组学研究,但是图像与单细胞分辨率蛋白丰度测量值的关联仍然是个巨大的挑战。最近引入的一种方法,深层视觉蛋白质组学(DVP),将细胞表型的人工智能图像分析与自动化的单细胞或单核激光显微切割及超高灵敏度的质谱分析结合在了一起。DVP在保留空间背景的同时,将蛋白丰度与复杂的细胞或亚细胞表型关联在一起。
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如何研究胚胎发育中的基因调控网络
欢迎参加由 Ben Steventon 博士与 Andrea Boni 博士主讲的点播网络研讨会,探索光片显微镜如何革新发育生物学研究。这项先进成像技术能对三维样本进行高速、大体积的活体成像,且光毒性低。通过用户案例了解光片显微镜如何深化我们对肠道类器官与脑类器官发育的认知,并深入解析徕卡显微系统 Viventis Deep 显微镜的技术原理及其在长时间成像中的应用。