显微镜知识库

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！

之所以开发将高光谱拆分与相量分析相结合的技术，是为了简化从用多个荧光团标记的样本中采集图像的过程。这种组合方法可消除多通道成像中常见的障碍，例如荧光团串扰和低效的每种信号依次成像（这两种情况都可能导致丢失信息）。此外，它还有助于改进图像采集和数据生成，从而提高实验效率。

同时多色成像，确保实验成功：活细胞成像实验是了解动态过程的关键。这类实验使我们能够观察记录活体状态下的细胞，而不会可能因固定或终止不同活体过程而产生干扰性伪影。

多通道一词是指使用多种荧光染料来检查一个样本中的不同元素。多通道成像可以同时观察相关组分和过程，从而为您的观察添加更多背景信息，最终提供更有意义的结果。它还有助于观察采用其他方法可能会遗漏的相互依赖性。

随着癌症生物学数据集的不断增长，显微图像分割和定量也越来越具挑战性，研究人员被迫在分析工作中耗费大量的时间。

胚胎发育活细胞扩展成像，需要精准平衡曝光量、时间分辨率和空间分辨率，以保持细胞活性。为达到最优的分析结果，从成像数据中获取更多有价值的信息，需要在三个因素之间折中考虑。在本次研讨会中，Aivia团队将展示人工智能如何帮助您进行胚胎发育中的活细胞扩展成像。

细胞球3D细胞培养模型模拟了活组织的生理和功能，使其成为研究肿瘤形态和筛选抗癌药物的有用工具。药物AZD2014是一种公认的哺乳动物雷帕霉素靶蛋白（mTOR）通路抑制剂[1]。mTOR的异常激活会促进肿瘤生长和转移，导致AZD2014进入临床试验作为抗癌分子。其具体的抗肿瘤机制尚不清楚。

细胞间的相互作用很难观察，其中涉及的目标检测和关系衡量尤为棘手。没有简单易用的目标检测及其关系测量方法，很难观察到细胞间的相互作用。

请加入我们的特邀演讲嘉宾 Jacco van Rheenen 教授的网络研讨会，他将展示他在驱动癌症起始和进展的细胞的身份、行为和命运方面的研究成果。

复杂神经投射的检测能力主要取决于大规模神经元网络的精确重建。神经科学研究中的大多数数据析取方法都非常耗时和易错，进而导致进度延误和错误。在本次研讨会中，Aivia将演示如何利用自动化技术提升图像分析工作流的效率