徠卡顯微系統(上海)貿易有限公司

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丹納赫榮膺“中國杰出雇主2022”認證 成就人才潛能

2022年1月20日,國際杰出雇主調研機構(TopEmployersInstitute)發布最新的“中國杰出雇主”認證,丹納赫中國憑借在業務發展戰略、人才招聘與發展、企業文化塑

2022/1/21
  • 16

    2021ˉ12

    徠卡直播|電子行業變局,誰將把握住時代機遇?

    摘要:微電子觀察變局下見證黑科技!徠卡研討會,不見不散時代召喚黑科技隨著技術的發展和需求更迭升級,目前電子試樣逐漸變得小巧、多樣且復雜,傳統的雙目顯微鏡不斷面臨挑戰。數碼顯微鏡不使用目鏡,而是用戶可直
  • 8

    2021ˉ12

    免費報名|Keyhole 手術切除椎管內腫瘤與加速康復

    徠卡顯微系統邀請到全國脊柱領域專家相聚丁香園,就顯微脊柱外科技術進行學術交流和討論,為骨科醫生們提供四場學術盛宴。會議第一場將由徐杰教授帶來「Keyhole手術切除椎管內腫瘤與加速康復」的經驗和分享。
  • 29

    2021ˉ11

    直播預告 | 自動識別快速高通量獲取組織蛋白

    自動識別快速高通量獲取組織蛋白基因組學方興未艾,激光顯微切割可以獲得單個細胞,通過測序技術研究基因組學。蛋白質是生命活動的物質基礎,是構成細胞的基本有機物,是生命活動的主要承擔者。蛋白質組學研究是探索
  • 18

    2021ˉ11

    會議回顧:2021年徠卡顯微成像用戶會深圳站

    2021年11月5日,徠卡顯微成像用戶會在美麗的鵬城——深圳與大家如約而至,這也是我們第一次為一個城市的用戶舉辦成像技術交流會,當天,80余位專家、青年學者、研究人員參加了本次

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2022ˉ1

在顯微成像和圖像分析中運用人工智能和機器學習技術

徠卡顯微系統公司有機會與Lundberg教授探討了運用人工智能(AI)和機器學習技術進行顯微圖像分析。她在實驗室開發的人工智能和機器學習模型有助于改進圖像采集以及隨后的處理和分析。例如,與使用傳統的分析方法相比,科學家們可以采用更高效的方法識別細胞和蛋白質。此

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2022ˉ1

FluoSync:寬場成像中的快速且可靠的多色熒光拆分技術

FLUOSYNC-一種快速而溫和的多色光譜拆分成像方法一種使用單次曝光同時進行多通道熒光成像的精簡方法在本書中,我們重點介紹如何使用一種快速、可靠的方法在熒光顯微鏡下獲得高質量多通道圖像。FluoSync將現有的光譜混合拆分方法與同步采集多個光譜探測范圍相結合

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2022ˉ1

高效便捷的多色成像新方法

采訪南加州大學轉化成像中心生物醫學工程學院分子與計算生物學系FrancescoCutrale博士和ScottE.Fraser博士之所以開發將高光譜拆分與相量分析相結合的技術,是為了簡化從用多個熒光團標記的樣本中采集圖像的過程。這種組合方法可消除多通道成像中常見

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2022ˉ1

多色顯微成像:多色標記的重要性

在成像過程中避免熒光串擾的誤導效應多通道一詞是指使用多種熒光染料來檢查一個樣本中的不同元素。多通道成像可以同時觀察相關組分和過程,從而為您的觀察添加更多背景信息,最終提供更有意義的結果。這種多色實驗的一個例子是活細胞/死細胞實驗,該試驗已使用兩種顏色,但可與額

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2022ˉ1

使用CoAx 4 同軸照明技術實施的白內障手術

新技術為所有觀察者提供了穩定的紅光反射穩定的紅光反射是白內障手術所用的眼科手術顯微鏡的最重要功能之一。紅光反射讓手術醫生可以觀察到晶狀體結構,為其安全成功地實施手術提供清晰的視野。如何能清晰的觀察到晶狀體結構,特別是在手術過程中的超聲乳化、晶狀體摘除以及人工晶

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2022ˉ1

成像創新技術是癌癥治療的秘密技術嗎?

(胰腺癌13個biomarkers:CD3、CD4、CD20、CD45、CD31、HLA1、SMA、Vimentin、PCK26、NAK、Collagen)摘要PrachiBogetto:徠卡顯微系統公司的轉化醫學研究部門,闡述了成像創新技術用于癌癥研究方面的

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2022ˉ1

徠卡共聚焦課堂第11講:熒光壽命成像與熒光共振能量轉移

體內生化定量熒光壽命是熒光團在發射熒光光子返回基態之前保持其激發態的平均時間長度。這取決于熒光團的分子組成和納米環境。FLIM將壽命測量與成像相結合:對每個圖像像素以測得的熒光壽命進行顏色編碼,產生額外的圖像反差。因此,FLIM可以提供關于熒光分子空間分布的信

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2022ˉ1

徠卡共聚焦課堂第10講:無標記熒光壽命成像

生理學條件下的顯微鏡成像很多生物樣品都會產生自發熒光。它的光譜往往很寬,會干擾熒光標記。本應用指南論述了自發熒光如何作為熒光壽命成像顯微鏡(FLIM)中的內在對比度,從而產生多色圖像。此外還概述了如何將光譜成像與熒光壽命信息相結合,以區分進而識別生物樣品中的不

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