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超越像素的生命:用于单细胞分析的深度学习方法
我们的特邀演讲嘉宾,Peter Horvath教授,介绍了他基于单细胞大规模显微镜实验的工作。这种新颖的靶向方法包括使用机器学习模型,并最终实现了对选定细胞的成功DNA和RNA测序、蛋白质组学、脂质组学和靶向电生理学测量。
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组织图片库
对动物和人体组织进行视觉分析对于了解癌症或神经变性等复杂疾病至关重要。从基本的免疫组化到体内成像,共聚焦显微镜和先进的模式可以让人们了解细胞、生物分子及其在环境中的相互作用。
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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…
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利用TauSTED在三维空间中观察有丝分裂期间的着丝粒组装
基于 TauSTED(利用寿命的受激发射损耗)技术并结合多根 STED 线(592、660 和 775 纳米),可以呈现有丝分裂纺锤体的三维组织,以及 CENP-C 和 BUB1 的分布情况,从而为着丝粒组装提供深入见解。
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如何量化单细胞代谢状态的变化
代谢成像通过感应代谢过程的产物或副产品来表征细胞和组织的代谢途径或状态。为此已经使用了广泛的方法和技术,从宏观尺度上的正电子发射断层扫描(PET)、核磁共振和光声成像,到细胞和亚细胞尺度上的荧光显微镜。
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将动态活细胞数据融入超微结构
采用徕卡Nano的工作流程,可以避免过去如海底捞针似的寻找。利用光电关联显微技术,在适当的时间直接鉴别出正确的细胞,并将动态的活细胞数据融入其超微结构中。