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探索专为神经外科、眼科、整形外科、耳鼻喉科和牙科 HCP 量身定制的科学和临床综合资源，包括行业洞见、临床案例研究和专题研讨会。重点突出手术显微镜的最新进展，让您了解AR荧光、三维可视化和术中OCT成像等尖端技术如何赋能复杂手术决策的信心和精准操作。

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.

Designing the Future with Novel and Scalable Stem Cell Culture

Visionary biotech start-up Uncommon Bio is tackling one of the world’s biggest health challenges: food sustainability. In this webinar, Stem Cell Scientist Samuel East shows how they make stem cell…

[Translate to chinese:] Digital microscopy simplifies documenting cell-culture results electronically while following 21 CFR part 11 guidelines for biopharma.

Introduction to 21 CFR Part 11 for Electronic Records of Cell Culture

This article provides an introduction to the recommendations of 21 CFR Part 11 from the FDA, specifically focusing on the audit trail and user management in the context of cell-culture laboratories.…

Automated Laser Microdissection for Proteome Analysis

组织中的精密空间蛋白质组学信息

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。

[Translate to chinese:] Mouse brain (left) microdissected with a 10x objective (upper right). Inspection of the collection device (lower right).

激光微切割（LMD）促进的分子生物学分析

使用激光微切割（LMD）提取生物分子、蛋白质、核酸、脂质和染色体，以及提取和操作细胞和组织，可以深入了解基因和蛋白质的功能。它在神经生物学、免疫学、发育生物学、细胞生物学和法医学等多个领域有广泛应用，例如癌症和疾病研究、基因改造、分子病理学和生物学。LMD 也有助于研究蛋白质功能、分子机制及其在转导途径中的相互作用。

[Translate to chinese:] AI-based cell counting performed with a phase-contrast and fluorescence image using the Mateo FL microscope.

利用AI增强的细胞计数实现精准和高效

本文描述了利用AI进行精确和高效的细胞计数。准确的细胞计数对于 2D 细胞培养的研究至关重要，例如细胞动力学、药物发现和疾病建模。精确的细胞计数对于确定细胞存活率、增殖速率和实验条件的影响至关重要。这些因素对于可靠和稳健的结果至关重要。描述了基于人工智能的方法如何显著提高细胞计数的准确性和速度，从而对细胞研究产生重大影响。

[Translate to chinese:] AI-based transfection analysis (left) of U2OS cells which were transfected with a fluorescently labelled protein. A fluorescence image of the cells (right) is also shown. The analysis and imaging were performed with Mateo FL.

利用AI实现细胞转染的高效分析

本文探讨了AI（AI）在优化 2D 细胞培养研究中转染效率测量中的关键作用。对于理解细胞机制而言，精确可靠的 2D 细胞培养转染效率测量至关重要。靶向蛋白的高转染效率对于包括活细胞成像和蛋白纯化在内的实验至关重要。手动估计存在不一致性和不可靠性。借助AI的力量，可以实现高效可靠的转染研究。

[Translate to chinese:] Image of confluent cells taken with phase contrast (left) and analyzed for confluency using AI (right).

通过 AI 汇合度提高 2D 细胞培养的精度

本文解释了如何利用人工智能（AI）进行高效、精确的 2D 细胞培养汇合度评估。准确评估细胞培养的汇合度，即表面积覆盖的百分比，对于可靠的细胞研究至关重要。传统方法使用视觉检查或简单算法，使结果不客观和精确，尤其是对于用于药物发现、组织工程和再生医学的复杂细胞系。利用自动化图像分析和深度学习算法的方法提供更好的精度，并可以增强实验结果。

[Translate to chinese:] THUNDER image of brain-capillary endothelial-like cells derived from human iPSCs (induced pluripotent stem cells) where cyan indicates nuclei and magenta tight junctions.

利用多孔板中的细胞培养支撑物对干细胞进行动态研究

本文展示了如何使用THUNDER成像仪高效地对设置在多孔板中的细胞支撑物上的活细胞进行成像，以检查细胞生长情况。

[Translate to chinese:] Spheroid stained with Cyan: Dapi nuclear countertain; Green AF488 Involucrin; Orange AF55 Phalloidin Actin; Magenta AF647 CK14.

基于人工智能的表型药物筛查解决方案

本次网络研讨会将全面介绍使用三维细胞培养进行表型药物筛选所遇到的问题、可能的解决方案及规划与执行策略。