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！

这些图像说明，要捕捉特定细胞中的所有 gH2Ax 病灶并进行精确计数，用多个三维光切片方法实现。

罕见疾病 CRISPR 疗法的开发与风险解除

Fyodor Urnov博士和Sadik Kassim博士最初是在ASGCT 2025会议上作这一按需演讲的，演讲的重点是遗传医学中的一个关键挑战：如何将CRISPR疗法从单一疾病解决方案扩展到平台方法，特别是针对罕见的儿科遗传疾病。Urnov 博士展示了由 Matthew Kan 博士领导的创新基因组研究所的工作，这是 IGI-Danaher Beacon for CRISPR Cures…

Cell DIVE multiplexed image of FFPE tissue section from human colon adenocarcinoma tissue.

多重成像揭示结肠癌的肿瘤免疫格局

由于抗药性和复发，癌症免疫疗法获益者寥寥无几，而针对癌症免疫周期多个步骤的组合治疗策略可能会改善治疗效果。这项研究表明，高通量空间蛋白质组学可用于识别细胞生物标志物之间的相互作用，并通过绘制肿瘤免疫微环境图来指导精准的组合疗法。

Cell DIVE multiplexed image of FFPE tissue section from human invasive ductal carcinoma (IDC)

人工智能驱动的乳腺癌研究多重染色成像空间分析工具

乳腺癌（BC）是女性因癌症死亡的主要原因，研究查肿瘤微环境（TME）对于阐明肿瘤进展机制至关重要。利用超多标染色空间蛋白质组学技术系统地绘制肿瘤微环境图谱可以提高精准免疫肿瘤学的能力。在这里，我们将基于人工智能的高倍空间分析应用于BC组织，研究免疫细胞类型和生物标记物，从而深入了解受免疫疗法反应的TME分子机制。

Mouse brain slice which was immunostained with GFAP-A647 and imaged using a THUNDER Imager Tissue. Courtesy of H. Xu, University of Pennsylvania, Philadelphia, USA.

神经科学研究解决方案

您的工作是更好地了解神经退行性疾病，还是研究神经系统的功能？了解如何使用徕卡显微系统的成像解决方案取得突破。

3D high-plex imaging in cancer immunology. Overview of a pancreatic tumor section in mouse model, labeled with 15 markers and imaged in one go using STELLARIS with SpectraPlex. (https://www.nature.com/articles/d42473-024-00260-7)

如何优化多标成像技术推动3D空间组学发展

本次网络研讨会上，徕卡显微系统的Julia Roberti博士与Luis Alvarez博士将介绍STELLARIS共聚焦平台的全新功能SpectraPlex，该技术可实现超多标三维空间成像。该技术旨在通过实现超多标成像且无需频繁人工干预，从而简化和增强空间生物学应用。

Pancreatic Ductal Adenocarcinoma with 11 Apoptosis biomarkers shown – BAK, BAX, BCL2, BCLXL, Caspase9, CIAP1, NaKATPase, PCK26, SMAC, Vimentin, and XIAP.

Transforming Research with Spatial Proteomics Workflows

Spatial Proteomics, Nature Methods 2024 Method of the Year, is driving research advancements in cancer, immunology, and beyond. By combining positional data with high throughput imaging of proteins in…

Large volume computational clearing processed Thunder image of human pancreatic islet organoid. Cells segmented using Segment By Example tool, automatically phenotyped, and color-coded based on phenotypes in Aivia. Image courtesy of the Matthias von Herrath Lab, La Jolla Institute of Immunology, La Jolla, CA.

利用人工智能图像分析工具更快、更轻松地获得洞察力

了解 Aivia 如何通过快速设置、准确的人工智能检测和简便的批量处理功能，帮助科学家简化图像分析。

Multiplexed Cell DIVE imaging of Adult Human Alzheimer’s Brain Tissue labelled with 15 antibodies targeted towards markers specific to astrocytes (GFAP, S100B), microglia (TMEM119, IBA1), and Alzheimer’s-associated markers (β-amyloid and p-Tau217).

利用大数据探索阿尔茨海默病的空间蛋白组

阿尔茨海默病是一种遗传性和散发性的神经退行性疾病，导致中晚年认知能力下降，特征为β-淀粉样蛋白斑块和 tau蛋白缠结。由于治疗选择有限，新的研究策略至关重要。Cell DIVE 多重成像解决方案可以对阿尔茨海默病脑组织进行研究，揭示，可能新的研究方向。这里我们展示了 Cell DIVE 多重成像仪的图像查看器，用户能够直接在自己的浏览器中访问完整的阿尔茨海默病多重数据集。

Pancreatic Ductal Adenocarcinoma with 11 Aerobic Glycolysis/Warburg Effect biomarkers shown – BCAT, Glut1, HK2, HTR2B, LDHA, NaKATPase, PCAD, PCK26, PKM2, SMA1, and Vimentin.

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。

1 2 3 4 ... 9