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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。
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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。
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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。
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超越反卷积
宽场荧光显微镜通常用于视觉呈现生命科学样本中的结构并获取重要信息。利用荧光蛋白或染料,以高度特异性的方式标记离散的样本部分。为了充分了解某种结构,可能需要以三维方式呈现,但这会对使用显微镜带来某些挑战。
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浸没式物镜
要用显微镜在高倍镜下检查试样标本,有许多因素需要考虑。其中包括分辨率、数字光圈数值孔径(NA)、物镜的工作距离以及物镜前透镜采集图像所用介质的折射率。在这篇文章中,我们将简要地看一下如何使用浸泡介质在盖玻片和物镜前透镜之间利用浸泡介质帮助提高NA和分辨率。此外,我们还将考虑空气和构成载玻片和、盖玻片的空气和玻璃的折射率,以及当光从一种介质传播到另一种介质时,如何使用浸没介质部分地减少失错配。此外,…
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选择清洁度分析解决方案需考虑的因素
正确的清洁度分析解决方案对质量控制至关重要。本文介绍了选择适合自身需求的解决方案时应考虑的一些重要因素。这些因素取决于不同的方面,例如:(微电子或汽车)行业,污染物类型、尺寸、成分、材料属性和可能造成的损害等。从基本的清洁度验证到更复杂的分析,有多种基于显微镜和激光光谱的清洁度解决方案可供选择。