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跨行业的质量保证改进
精确是最重要的。试想一下,心脏起搏器在运行过程中发生故障,或者半导体缺陷导致关键系统崩溃。在医疗设备、电子产品和半导体等行业,误差几乎为零。质量保证(QA)不再仅仅是一项监管要求,而是一项推动业务成功和保护品牌完整性的战略优势。
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人工智能与深度视觉蛋白质组学 (DVP) 相结合,推进疾病研究
在这次网络研讨会上,Andreas Mund 博士将介绍深度可视蛋白质组学(DVP)--一种将人工智能驱动的组织空间分辨、非靶向蛋白质组学相结合的尖端平台。他展示了 DVP 如何从最小的、表型匹配的细胞群中识别数千种蛋白质,并在复杂的临床组织样本中生成高分辨率分子图谱,从而在细胞水平上解码疾病机制。
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用于二维细胞培养的显微镜和AI解决方案
这本电子书探讨了显微镜和AI技术在二维细胞培养工作流程中的整合。报告重点介绍了明视野、相衬和荧光等传统成像方法如何支持常规细胞监测,而 Mateo TL 和 Mateo FL 数字式倒置显微镜则通过自动汇合检查、细胞计数和转染分析提高了可重复性。它还展示了综合数据管理、审计跟踪和样本跟踪如何改进文档和研究的完整性。本书最后展望了未来趋势,包括微流控技术和 2D-3D…
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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。
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利用激光显微切割发现生物标记物
探索空间蛋白质组学工作流程的潜力,如深度视觉蛋白质组学(DVP),以破译病理机制和发现药物靶点。蛋白质表达、丰度或活性的改变会严重影响细胞功能--通常会导致疾病。值得注意的是,相邻细胞之间的蛋白质组可能存在巨大差异。空间蛋白质组学关注到这种细胞异质性,从而揭示了病理机制。激光显微切割技术(LMD)可获取单细胞进行下游分析,同时保留其空间环境,为空间蛋白质组学奠定了基础。
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Volume EM and AI Image Analysis
The article outlines a detailed workflow for studying biological tissues in three dimensions using volume-scanning electron microscopy (volume-SEM) combined with AI-assisted image analysis. The focus…
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空间蛋白质组学的突破如何拯救生命
中毒性表皮坏死溶解症(TEN)是一种罕见的、但对抗生素或痛风治疗等常见药物的破坏性反应。这种疾病开始时并无大碍,通常只是皮疹,但会迅速升级为大面积皮肤脱落,类似于严重烧伤。尽管 TEN病情十分严重,但其基本机制仍然难以捉摸,治疗方案也仅限于支持性护理。TEN 的死亡率高达 30%,长期以来一直是临床医生的噩梦,直到现在才有了靶向疗法。
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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…
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用于三维生物成像的集成连续切片与冷冻电镜工作流程
本场网络研讨会探讨了集成化工具如何支持从样品制备到图像分析的电子显微镜全流程。专家Andreia Pinto博士、Adrian Boey博士与Hoyin Lai博士将介绍UC Enuity超薄切片机和Aivia图像分析平台,并演示这些工具如何同时适用于常温与低温实验环境。会议内容包含阵列断层成像、基于深度学习的图像分割、以及生物成像中cryo-lift-out工作流程的实际案例解析。