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如何为深层肌肉组织中的轴突再生成像
这项研究重点介绍了亚伦-李(Aaron Lee)博士对截肢后肌肉移植中神经再生的定位研究。肢体缺失通常会导致生活质量下降,这不仅是因为组织缺失,还因为轴突再生紊乱引起的神经性疼痛。Mica组织学成像和荧光成像可帮助了解神经再生过程中轴突的生长和分支这项研究有助于塑造未来的神经假体接口设计,改善患者的治疗效果。
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来捕捉发育动态的3D成像
本应用说明展示了研究人员如何成功利用 Viventis Deep 双视角光片显微镜探索3D多细胞模型(包括有机体、球形体和胚胎)的高分辨率长期成像,从而为发育生物学和疾病研究带来新的可能性。
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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。
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利用快速高对比度成像改进斑马鱼-胚胎筛查
通过这篇文章,您可以了解如何利用 DM6 B 显微镜的高速、高对比度成像技术促进转基因斑马鱼胚胎的筛选,从而确保发育生物学研究的准确定位。
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超薄切片树脂内荧光技术方案
电子显微镜,包括透射电子显微镜 (TEM) 和扫描电子显微镜 (SEM),被广泛应用于获取生物样本或非生物材料的精细结构信息。超薄切片技术是制备厚度小于100纳米的超薄切片的首选方法,适用于透射电镜/扫描电镜分析。样品制备过程中,微小样本块被包埋于环氧或丙烯酸树脂中,去除多余树脂后,使用玻璃刀或金刚石刀将标本切成超薄切片 (50 nm - 100 nm)。
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如何通过自动化超薄切片技术节省时间与样本
本文阐述了如何利用树脂包埋电镜样本的 3D micro-CT 数据,在切片前将样本修整至预设目标平面。采用Leica UC Enuity 系统的交互式自动化方案,可显著节省时间、减少样本损耗及缩短新手用户的培训周期。
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利用人工智能驱动的空间蛋白质组学绘制肿瘤免疫图谱
未经治疗肿瘤的空间图谱分析可呈现肿瘤免疫结构的整体特征,有助于理解治疗反应。具有免疫活性的小鼠模型对于识别肿瘤发生发展过程中免疫依赖性事件至关重要。要表征这些具有完整免疫系统及相互作用细胞组分的模型,需要采用多重标记分析技术。我们展示了一种基于人工智能的空间蛋白质组学方法,用于研究小鼠癌组织中的肿瘤-免疫互作机制。
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动脉瘤夹闭:使用 AR 荧光实时评估穿支血管
本文涵盖了两个动脉瘤夹闭案例,基于日本昭和大学医院神经外科主任水谷徹教授的见解,突显了 GLOW800 增强现实荧光在神经外科中的临床益处。它展示了神经外科医生如何在动脉瘤夹闭和其他复杂神经外科技术中,以自然色彩和深度感知的方式实时可视化与解剖结构相关的血流。
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深度视觉蛋白质组学提供精确的空间蛋白质组信息
尽管可使用基于成像和质谱的方法进行空间蛋白质组学研究,但是图像与单细胞分辨率蛋白丰度测量值的关联仍然是个巨大的挑战。最近引入的一种方法,深层视觉蛋白质组学(DVP),将细胞表型的人工智能图像分析与自动化的单细胞或单核激光显微切割及超高灵敏度的质谱分析结合在了一起。DVP在保留空间背景的同时,将蛋白丰度与复杂的细胞或亚细胞表型关联在一起。