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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！

Single cell datasets

利用 SPARCS 探索亚细胞空间表型

功能日益强大的显微镜可提供信息丰富的各种细胞表型数据。如果与深度学习的最新进展相结合，这将成为在基因筛选中读出感兴趣的生物表型的理想技术。在本网络讲座中，您将了解到空间分辨 CRISPR 筛选 (SPARCS)，这是一种利用自动化高速激光显微切割技术在人类基因组尺度上揭示各种亚细胞空间表型的平台。

Molecular structure of the green fluorescent protein (GFP)

荧光蛋白简介

本文概述了荧光蛋白及其光谱特性。随着 20 世纪 50 年代末荧光蛋白的发现，荧光显微技术发生了巨大变化。它始于 O. Shimomura 和来自水母（Aequorea victoria）的绿色荧光蛋白（GFP）[1]。后来出现了数百种 GFP…

Image of an integrated-circuit (IC) chip cross section acquired at higher magnification showing a region of interest.

横截面切片法分析IC芯片的结构与化学成分

从本文中了解如何通过横截面分析法对集成电路 (IC) 芯片等电子元件进行有效的结构和元素分析。探索如何通过研磨系统进行铣削、锯切、磨削和抛光工艺以及用于同时进行目视检测和化学分析的二合一解决方案来完成的。可针对电子行业的各种工作流程和应用实现快速、详细的材料分析，包括竞争分析、质量控制 (QC)、故障分析 (FA) 以及研发 (R&D)。

Brain organoid section (DAPI) acquired using THUNDER Imager Live Cell. Image courtesy of Janina Kaspar and Irene Santisteban, Schäfer Lab, TUM.

研究大脑健康的成像类器官模型

小胶质细胞是特化的脑驻留免疫细胞，在大脑发育、平衡和疾病中发挥着至关重要的作用。然而，到目前为止，模拟人脑环境与小胶质细胞之间相互作用的能力还非常有限。

Mouse cortical neurons. Transgenic GFP (green). Image courtesy of Prof. Hui Guo, School of Life Sciences, Central South University, China

显微镜如何帮助研究机械感受和突触通路

Tobi Langenhan教授使用显微镜研究突触蛋白质组合体，研究粘附性GPCR的机械感受特性，并了解蛋白质动力学及其空间相互作用。

THY1-EGFP labeled neurons in mouse brain processed using the PEGASOS 2 tissue clearing method, imaged on a Leica confocal microscope. Neurons were traced using Aivia’s 3D Neuron Analysis – FL recipe. Image credit: Hu Zhao, Chinese Institute for Brain Research.

借助人工智能，揭示复杂而密集的神经元图像中的洞察

神经元的3D形态学分析通常需要使用不同的成像模式，捕捉多种类型的神经元，并在各种密度下相连的传统Leica SP8显微镜采集多达解神经元的形态，这对许多研究人员来说仍然是一个耗时的挑战。

Microscopy for neuroscience research

神经科学显微镜面临哪些挑战？

显微镜是神经科学研究领域的强大工具。不过，当涉及到对神经过程进行成像以及使用不同的样品类型（例如厚神经组织或脑类器官）时，科研人员可能会面临到很多挑战。这本30页的电子书包含众多真实的案例，以讨论我们最常见到的一些挑战，同时展示了如何使用THUNDER 成像技术克服这些挑战。

AI-based workflow for fast rare event detection in living biological samples using Autonomous Microscopy powered by Aivia

人工智能显微成像能够高效检测稀有事件

对稀有事件进行定位和选择性成像是许多生物样本研究过程的关键。然而，由于时间限制和高度的复杂性，有些实验无法做到，从而限制了获得新发现的前景。通过基于人工智能的显微成像检测稀有事件，这种工作流程将智能样本导航、图像采集工具和人工智能驱动的图像分析等不同功能融合起来共同协作，能够克服上述局限性。

Fluorescence microscope image of a life-science specimen

荧光入门介绍

荧光是George Gabriel Stokes于1852年首次报道的一种现象。他观察到萤石在紫外线照射后开始发光。荧光是光致发光的一种形式，是指一种材料被光照射后会发射出光子。发射光的波长比激发光更长。这种效应又称为斯托克斯位移。