生命科学研究

生命科学研究

生命科学研究

在生命科学研究中心,您可以掌握最新的关于先进显微镜、成像技术、电镜样品制备和图像分析的前沿应用和创新,涵盖的主题包括细胞生物学、神经科学和癌症研究。希望在这里可以帮助您提升研究能力和精进显微镜在各个科学领域实际应用,并了解徕卡如何通过精确的可视化、图像解读和推进研究进展来赋能您的工作。
Salmonella biofilms 3D render

探索微生物世界:三维食品基质中的空间相互作用

Micalis 研究所是与 INRAE、AgroParisTech 和巴黎萨克雷大学合作的联合研究单位。其使命是开发食品微生物学领域的创新研究,以促进健康。在这一系列视频中,Micalis…
Multiplexed Cell DIVE imaging to characterize the spatial landscape in Human Alzheimer’s Cortical Tissue

使用空间多重化探测人类阿尔茨海默病皮层切片

阿尔茨海默病(AD)是最常见的神经退行性疾病,其特征是认知功能的逐渐下降。对 AD 大脑的空间分析可能揭示细胞关系,从而促进对疾病病因的更好理解。本研究捕捉了 AD 皮层组织成分的全球概述,并强调了 Cell DIVE 成像的简化工作流程,从数据采集到使用 Aivia 软件的基于人工智能的分析,最终实现更快的洞察。
Brightfield image of a pig liver stained with hematoxylin-eosin (HE).

空间代谢组学:探索肿瘤复杂性和治疗见解

在癌症研究中,理解肿瘤细胞与其微环境之间的相互作用至关重要,因为肿瘤微环境显著影响肿瘤进展。空间代谢组学是一种由研究人员开发的新方法,用于研究这一复杂性。通过揭示肿瘤微环境中的空间变化,该方法提供了对其多样化成分及其组织的宝贵见解。这些见解不仅影响临床结果,还为治疗反应提供信息,为个性化治疗策略铺平道路。
Mosaic scan of a Masson-Goldner stained cat brain. Magnification: 20x.

基于激光显微切割的稀疏细胞脂质组学分析

通过高覆盖率靶向脂质组学分析稀疏细胞,深入探讨细胞复杂性。这种先进的方法结合了激光显微切割(LMD)和液相色谱-质谱/质谱(LC-MS/MS),揭示了单细胞水平的代谢变化,阐明了糖尿病和肥胖等疾病。通过采用激光显微切割(LMD)获得无污染样本,并使用 SCIEX 7500 系统提高灵敏度,该方法成功检测到 285…
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。

激光显微切割技术如何助力神经科学研究取得开创性进展?

玛尔塔·帕特林尼博士,卡罗林斯卡学院的高级科学家,分享了她在成人人类神经发生开创性研究中使用激光显微切割(LMD)的经验,并提供了关于LMD在空间蛋白质组学和精准医学中未来应用潜力的个人见解。

利用AI驱动的多重图像分析探索结肠腺癌

在这项研究中,我们展示了一种利用Cell DIVE和AIVIA软件的空间生物学工作流程,以绘制结肠腺癌中的肿瘤免疫景观图。
Intestinal organoids label with FUCCI reporter to follow cell cycle dynamics. Courtesy of Franziska Moos. Liberali lab. FMI Basel (Switzerland).

双视野光片显微镜,适用于大型多细胞系统

展示复杂多细胞系统的动态是生物学中的一个基本目标。为了应对在大型时空尺度上进行活体成像的挑战,作者在《自然·方法》杂志上发表的一篇论文中介绍了一种开放式多样本双视野光片显微镜。研究发现,Viventis LS2 Live显微镜在以单细胞分辨率成像大型样本方面取得了显著进展。

肿瘤空间微环境的元癌症分析

研究 TME中肿瘤、基质和免疫细胞之间的相互作用需要采用超多重免疫荧光成像方法。在这里,我们分析了一组Cell Signaling Technology(CST®)抗体,这些抗体针对肺癌、结肠癌和胰腺癌等癌症的标志物。通过Cell DIVE成像和Aivia中的聚类分析,我们确定了TME中的空间相互作用,包括组织特异性和共有的相互作用。
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