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Mica: A Game-changer for Collaborative Research at Imperial College London
This interview highlights the transformative impact of Mica at Imperial College London. Scientists explain how Mica has been a game-changer, expanding research possibilities and facilitating…
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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…
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Advancing Uterine Regenerative Therapies with Endometrial Organoids
Prof. Kang's group investigates important factors that determine the uterine microenvironment in which embryo insertion and pregnancy are successfully maintained. They are working to develop new…
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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。
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检查癌症类器官的发展进程
德国慕尼黑工业大学的Andreas Bausch实验室研究细胞和生物体中不同结构和功能形成的细胞和生物物理机制。他的团队设计了新的策略、方法和分析工具,以量化微米和纳米等级的发展机制和动态过程。关键研究领域包括干细胞和类器官,从乳腺类器官到胰腺癌类器官,以更好地了解疾病模型。
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便捷高效的多色成像新方法
之所以开发将高光谱拆分与相量分析相结合的技术,是为了简化从用多个荧光团标记的样本中采集图像的过程。这种组合方法可消除多通道成像中常见的障碍,例如荧光团串扰和低效的每种信号依次成像(这两种情况都可能导致丢失信息)。此外,它还有助于改进图像采集和数据生成,从而提高实验效率。
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在显微成像和图像分析中运用人工智能和机器学习技术
Emma Lundberg 教授是瑞典 KTH 皇家理工学院细胞生物学蛋白质组学教授。她还是细胞图谱项目的总监,该项目是瑞典人类蛋白质图谱(HPA)项目不可或缺的组成部分,后者是用于研究人类蛋白质组的开源资源。细胞图谱项目是 HPA 的一部分,提供人类细胞系中 RNA 和蛋白质的表达及时空分布的高分辨率图像。Lundberg…
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结合 STED 和Lifetime的优势
在这次访谈中,Alberto Diaspro教授讨论了白光激光的优势以及STELLARIS 8 STED的TauSTED技术能力。他分享了自己在使用TauSense、荧光寿命成像和相位分析技术进行科研项目时,与共聚焦系统相关的经验。