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How to Study Gene Regulatory Networks in Embryonic Development
Join Dr. Andrea Boni by attending this on-demand webinar to explore how light-sheet microscopy revolutionizes developmental biology. This advanced imaging technique allows for high-speed, volumetric…
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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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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。
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克服类器官三维细胞培养中的观察挑战
类器官在细胞生物学和药物发现中至关重要,因为它们能够模拟体内细胞的复杂性和结构,有助于癌症等微环境至关重要的疾病研究。类器官可根据患者的基因型进行定制,这也有助于个性化医学研究。
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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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借助人工智能,揭示复杂而密集的神经元图像中的洞察
神经元的3D形态学分析通常需要使用不同的成像模式,捕捉多种类型的神经元,并在各种密度下相连的传统Leica SP8显微镜采集多达解神经元的形态,这对许多研究人员来说仍然是一个耗时的挑战。