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。
A Guide to Spatial Biology
What is spatial biology, and how can researchers leverage its tools to meet the growing demands of biological questions in the post-omics era? This article provides a brief overview of spatial biology…
Revealing Neuronal Migration’s Molecular Secrets
Different approaches can be used to investigate neuronal migration to their niche in the developing brain. In this webinar, experts from The University of Oxford present the microscopy tools and…
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…
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。
在神经发育过程中,细胞是如何相互交流的?
细胞间通信是大脑发育过程中一个必不可少的过程,它受到多种因素的影响,包括细胞的形态、粘附分子、局部细胞外基质和分泌囊泡。在本次网络研讨会上,您将了解到对这些机制更深入的理解是如何推动对神经发育障碍的理解的。
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。
如何深入了解类器官和细胞球模型
在本电子书中,您将了解3D细胞培养模型(如类器官和细胞球)成像的关键注意事项。探索创新型显微镜解决方案,来实时记录类器官和细胞球的动态成像过程。