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25 Sep 2025
这些图像说明,要捕捉特定细胞中的所有 gH2Ax 病灶并进行精确计数,用多个三维光切片方法实现。

罕见疾病 CRISPR 疗法的开发与风险解除

Fyodor Urnov博士和Sadik Kassim博士最初是在ASGCT 2025会议上作这一按需演讲的,演讲的重点是遗传医学中的一个关键挑战:如何将CRISPR疗法从单一疾病解决方案扩展到平台方法,特别是针对罕见的儿科遗传疾病。Urnov 博士展示了由 Matthew Kan 博士领导的创新基因组研究所的工作,这是 IGI-Danaher Beacon for CRISPR Cures…
3D high-plex imaging in cancer immunology. Overview of a pancreatic tumor section in mouse model, labeled with 15 markers and imaged in one go using STELLARIS with SpectraPlex. (https://www.nature.com/articles/d42473-024-00260-7)

如何优化多标成像技术推动3D空间组学发展

本次网络研讨会上,徕卡显微系统的Julia Roberti博士与Luis Alvarez博士将介绍STELLARIS共聚焦平台的全新功能SpectraPlex,该技术可实现超多标三维空间成像。该技术旨在通过实现超多标成像且无需频繁人工干预,从而简化和增强空间生物学应用。
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。
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。
2D slice of colon cancer tissue stained with 30 markers and imaged using the Cell DIVE system. Analysis performed using Aivia 13’s new multiplex cell detection recipe and automatic clustering tool. Each phenotype denoted in a different color.

基于 AI 引导的多重二维数据向空间洞察的转化

Aivia 13 能够处理大型二维图像,使研究人员能够通过检测数百万个对象和自动聚类多达 30 个标记物,深入理解其表型周围的微环境。
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。
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