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人工智能(Artificial Intelligence, AI)方法正在越来越普遍地为显微成像领域数据分析所使用。深度学习(Machine Learning, DL)是一种利用人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)进行学习的机器学习(Machine Learning, ML)类型...
药物研发是一门重点关注体外、离体、在体潜在药物鉴定与临床前测试的跨学科领域,包括对药物药理学性质的初步测定以及对吸收、分布、代谢、消除和毒理学(ADMET)和研发过程中的其他相关安全因素的二次测定。过去几十年来,高通量筛选/成像通过为筛选大量候选化合物提供自动、高度量化的选择方案,已占据了药物研发测试的核心位置。此外,...
活细胞显微技术特别是是荧光成像,对于现代细胞生物学研究的重要性是不容忽视的。活细胞荧光成像使得长期观察特定生物分子的动态和互作成为可能。过去几十年大量的技术创新推动了活细胞成像的实用化,包括开发作为基因表达和特定标记的荧光蛋白。活细胞成像一般搭载倒置显微镜进行,以便更好地容纳充满介质的培养/成像容器。
显微注射是一种利用毛细管通过机械方式将细胞、遗传物质、肽、药物或其他外源物质直接注入细胞或组织的方法。反之,物质也可从样本中取出(例如细胞脱核)。显微注射有着广泛的研究和临床应用,包括通过DNA注射实现细胞转染、通过卵胞浆内单精子注射(ICSI)实现受精、将基因工程胚胎干细胞引入囊胚等。
数百年来,光学显微镜的分辨率一直无法从根源上摆脱衍射极限的限制,~200纳米(nm)被认为是XY方向上分辨率的近似极限。对于单个细胞和许多亚细胞特征的观察而言,这一分辨率或许够用,但尚不足以分辨精细的亚细胞器级细节和单个生物分子,因其大小往往只有几纳米。 近期历史见证了各种“超分辨率”光学成像方法的诞生,这些方法...
长期以来,体外培养的细胞一直作为众多研究应用的模型系统被广泛使用。培养的细胞在培养液中悬浮或附着在器皿表面。然而,体外培养的离体细胞的生理机能与在体组织或生物体的生理机能相去甚远。因此,各种3D细胞培养系统很快受到研究人员的青睐,包括类器官、器官芯片、具体一定结构或功能的细胞球等。器官芯片是一种更标准化的系统,具有感兴...
细胞培养是指在体外培养细胞的过程。细胞通常保持悬浮状态,粘附在容器表面或3D培养系统里(例如球状体和类器官)。把细胞当作模式系统使用是生命科学研究中不可缺少的一部分,需要定期使用光学显微镜进行细胞汇合度(细胞覆盖容器面积的百分比)、细胞计数、病原体监测和形态评估。
完整生物体、器官和组织中的深度成像是光学显微镜工作者面临的最大挑战之一。生物样品是光学上不完美的环境 - 散射照明光和检测光:随着进入样品的深度逐步增加,散射和各种光学像差逐渐恶化,最终对可能的成像深度产生实际限制。
光学显微镜最常见的应用之一是对固定在标准尺寸显微镜载玻片(包括盖玻片)上的标本进行成像。虽然活体样本经常使用有腔容器(如多孔板)成像,但对已化学固定的生物样本成像时,载玻片仍是最普遍的选择,而且长期保存也更为简单。折射率调节型封片剂的使用,使得在最高分辨率下实现最小像差的成像变得轻而易举。