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显微镜科学与教学知识中心

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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!
GLP-1 and PYY localized to distinct secretory pools in L-cells.

Cutting-Edge Imaging Techniques for GPCR Signaling

With this webinar on-demand enhance your pharmacological research with our webinar on GPCR signaling and explore cutting-edge imaging techniques that aim to understand how GPCR signaling translates…
[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:] 40x magnification of organoids cluster taken on Mateo TL.Cell type: esophageal squamous carcinoma; scale  bar 15µm. Courtesy of bioGenous, China.

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。
Masson-Goldner staining of a hedgehog brain slice.

How to Streamline Your Histology Workflows

Streamline your histology workflows. The unique Fluosync detection method embedded into Mica enables high-res RGB color imaging in one shot.

加速不同组织多重成像的发现

组织的多重成像对于肿瘤-免疫相互作用的研究以及人类细胞图谱等发现工作越来越重要。 欢迎加入我们的演讲,Andrea J. Radtke 博士解释了如何使用迭代漂白扩展多重性 (IBEX) 绘制组织图谱,并讨论了用于多重成像的广泛社区资源。
[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。
[Translate to chinese:] Hepatocellular Carcinoma with 13 biomarkers shown – Beta-Catenin, CD3D, CD4, CD8a, CD31, CD44, CD163, DAPI, PanCK, PCK26, PD1, SMA, and Vimentin.

利用蛋白质标记成像了解肿瘤异质性

Alison Cheung博士展示了如何利用蛋白质多重成像技术为癌症研究提供定量见解,与她一起探索肿瘤异质性和免疫细胞动态。
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