Webinars

Long-term in toto imaging of FUCCI2 intestinal organoids.

Multiscale Imaging of Organoids: High Content to Light Sheet

Learn multiscale organoid imaging: fixed high content phenotyping, gentle dual view light sheet, and reproducible pipelines that turn 3D data into insights.

Trichomonas parasite in mouse gut, rOTO Embedding and serial sections for array tomography imaging. Sample courtesy Isabelle Guerin-Bonne, Low Kay En, Electron Microscopy Unit, Yong loo Lin School of Medicine, National University of Singapore

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。

Large volume computational clearing processed Thunder image of human pancreatic islet organoid. Cells segmented using Segment By Example tool, automatically phenotyped, and color-coded based on phenotypes in Aivia. Image courtesy of the Matthias von Herrath Lab, La Jolla Institute of Immunology, La Jolla, CA.

利用人工智能图像分析工具更快、更轻松地获得洞察力

了解 Aivia 如何通过快速设置、准确的人工智能检测和简便的批量处理功能，帮助科学家简化图像分析。

Image: Human stem cell-derived mid brain organoids. Courtesy of Dr Tanya Singh, University of Oxford.

揭开类器官模型在生物医学研究中的秘密

准备深入了解类器官和3D培养物的世界，它们是促进我们了解人类健康的重要工具。浏览这些复杂的结构并获取清晰的图像进行分析是一项挑战。在本次活动中，来自牛津大学和伦敦大学学院的研究人员将与我们一起展示Thunder Imager Cell转盘共聚焦系统如何提供更有说服力的高质量数据，以便深入了解各种模型。

Transfection using the Uncommon Bio reprogramming system. Image acquired using the THUNDER Imager 3D Cell Culture with THUNDER Large Volume Computational Clearing (LVCC) applied. Image courtesy of Samuel East, Uncommon Bio.

利用新型可扩展的干细胞培养设计未来

具有远见卓识的生物技术初创企业 Uncommon Bio 正在应对世界上最大的健康挑战之一：食品可持续性。在这次网络研讨会上，干细胞科学家塞缪尔-伊斯特（Samuel East）将展示他们如何使细胞农业的干细胞培养基既安全又经济可行。了解他们如何将培养基成本降低 1000 倍，并开发出不含动物成分、食品安全的 iPSC 培养基。

Dapi – Nucleus, GFP – Plasma Membrane, Thickness 100µm, 63x objektive, 469 Z planes, 2 channels, THUNDER Imager 3D Cell Culture. Courtesy M.Sc. Dana Krauß, Medical University of Vienna (Austria).

您的 3D 类器官成像和分析工作流程效率如何？

类器官模型已经改变了生命科学研究，但优化图像分析协议仍然是一个关键挑战。本次网络研讨会探讨了类器官研究的简化工作流程，首先是实时的三维细胞培养检查，接下来是高速、高分辨率的三维成像，生成清晰的图像和更纯净的数据，以便对生长速率、细胞迁移和三维细胞相互作用等参数进行准确地人工智能分割和量化，从而实现更深入的洞察。