Leica Microsystems: 显微镜科学与教学知识中心

显微镜科学与教学知识中心

徕卡显微系统的知识库提供有关显微镜学科的科学研究和教学材料。内容旨在对显微镜初学者、有经验的显微镜操作实践者和使用显微镜的科学家在他们的日常工作和实验有所帮助。这里有探索交互式教程和应用笔记，你可以找到你需要的显微镜的基础知识以及前沿技术——快来加入徕卡显微知识社区，分享您的专业知识！

[Translate to chinese:] 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。

How is microscopy used in spatial biology - Teaserimage

显微镜如何应用在空间生物学中？一份显微镜指南

本电子书旨在探索显微镜中的关键空间生物学方法，例如多重成像技术，这个方法有助于将独立的细胞信息放入空间环境来分析。

[Translate to chinese:] Image of murine-brain tissue showing a region removed with UV laser microdissection.

不同组织样品制备方法的RNA质量

本文介绍了样品制备过程和紫外激光显微切片（UV LMD）对小鼠脑组织冷冻切片RNA质量的影响。为在提取RNA时获取良好的结果，从高品质组织开始并在处理前后检查RNA质量至关重要。RNA完整性指数（RIN）以1到10的等级标准来显示样品质量。简言之，RIN数值越高，RNA质量越高。这项研究结果表明，可以利用紫外激光显微切片技术，可以从单个组织细胞中获取品质稳定的RNA。

Dissecting Proteomic Heterogeneity of the Tumor Microenvironment

This lecture will highlight cutting edge applications in applying laser microdissection and microscaled quantitative proteomics and phosphoproteomics to uncover exquisite intra- and inter-tumor…

20 Years of Leica Laser Microdissection

Phenotype-genotype correlations are key for insight. From Eye to Insight is therefore fitting perfectly to Leica Microsystems and in particular to laser microdissection. Laser Microdissection, also…

Consumables for Laser Microdissection

There are many different types of consumables for laser microdissection (LMD) systems. They cover a wide range of applications from basic to highly specialized, enabling scientists to choose their own…

如何利用激光显微切割来改善生物标记物识别与分离

生物标记物可用作特定疾病如癌症的指征标记。这样一来，肿瘤微环境就容易引起人们的警觉。但在肿瘤区域和非肿瘤区域以及肿瘤本身之间存在着明显的分子差异。这些情况只能通过分离这些区域的特定的、微小的部分来破译。

显微镜在病毒学中的应用

引起新型冠状病毒肺炎（Covid-19）的冠状病毒SARS-CoV-2肆虐全球并影响了我们生活的方方面面。对于免疫和治疗方法的搜索研究（即如何抗击该病毒）成为了2020年全人类的第一要务。显微镜在这类研究中起着重要作用。为了了解受体结合、基因组释放、复制、装配和病毒出芽的基本原理以及我们的免疫系统效应，可以使用不同的方法和显微镜。本文概述了为什么显微镜是病毒学和感染生物学的重要工具，并举例说明了不…

用激光显微切割改进 RNA 分析

帕金森病是一种与大脑多巴胺释放神经元细胞死亡相关的进行性神经退行性疾病。疾病患者和健康个体之间多巴胺释放神经元基因表达差异允许定义靶基因。对于 RNA 分析，单细胞分辨率至关重要。分析混合多巴胺释放神经元和其他细胞会扭曲结果。可以通过激光显微切割（LMD）分离和分析组织中的单个多巴胺能神经元。由于不均匀的细胞群体而导致的误解被排除。