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！

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。

Inspection microscope image of a printed circuit board (PCB) taken with a ring light (RL) and near vertical illumination (NVI).

工业应用的显微镜照明

本文旨在为使用显微镜检测的用户提供实用的建议，帮助他们为零件或组件观察选择最佳照明或照明系统

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，…

Intensity distribution (arbitrary color coding) of an image of two points where the distance between them corresponds to the Rayleigh criterion.

显微镜分辨率：概念、因素和计算

在显微镜学中，‘分辨率’一词用于阐述显微镜对细节进行区分的能力。换言之，这是样本内两个能被观察人员或者显微镜摄像头区分的实体点之间的最小距离。显微镜的分辨率本质上与光学元件的数值孔径（NA）以及用于观察样本标本的光波长有关。此外，我们必须考虑Ernst Abbe于1873年首次提出的衍射极限。本文章包含了这些概念的历史介绍并使用相对简单的术语对其进行了解释。

Living HeLa cells stained with WGA-488 (yellow), SPY-Actin (cyan), and SiR-Tubulin (magenta). Instant Computational Clearing (ICC) was applied.

如何进行动态多色延时成像

本文将举例说明 Mica 进行动态活细胞成像的能力。活细胞成像揭示了各种细胞事件。由于其中许多事件具有快速动态性，显微镜成像系统必须足够快才能记录下每一个细节。这种成像系统的一个主要优势是能够同时捕获多个荧光成像通道，以精确地显示它们的时空相关性。

Spectral separation of 11 fluorophores coupled to polystyrene beads on a STELLARIS confocal system.

通过 11 种颜色的光谱分离实现超多标记

荧光显微镜是生命科学研究的基本工具，随着细胞组织和模式生物多色标记策略的发展而不断发展和成熟。分子特异性标记多种物种的能力需要适当的工具来识别样品中的多种荧光标签。严格分离多个标签对于获得有意义的成分、丰度、结构和功能读数至关重要。这种所谓的超多标技术在揭示组织组织、癌症进展、肿瘤免疫相互作用和传染病机制等关键方面已变得十分突出。

确定颗粒物破坏潜力的三个主要因素

本文讨论了确定颗粒物对汽车和电子行业中的零件和组件的破坏性潜力三个主要因素，分别是颗粒物反射率、高度和成分。光学显微镜可以评估颗粒物的反射率和高度，但颗粒物成分的评估则需要使用激光诱导击穿光谱（LIBS）等光谱分析方法。结合显微镜和LIBS的二合一解决方案可以帮助用户高效确定颗粒物的损坏潜力。

Image of murine-brain tissue showing a region removed with UV laser microdissection.

不同组织样品制备方法的RNA质量

本文介绍了样品制备过程和紫外激光显微切片（UV LMD）对小鼠脑组织冷冻切片RNA质量的影响。为在提取RNA时获取良好的结果，从高品质组织开始并在处理前后检查RNA质量至关重要。RNA完整性指数（RIN）以1到10的等级标准来显示样品质量。简言之，RIN数值越高，RNA质量越高。这项研究结果表明，可以利用紫外激光显微切片技术，可以从单个组织细胞中获取品质稳定的RNA。

The various solutions from Leica Microsystems for cleanliness analysis.

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。