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646 次 徠卡精準(zhǔn)空間生物學(xué)解決方案簡(jiǎn)介（一） 2024-9-27
空間生物學(xué)背景介紹空間生物學(xué)（Spatial Biology）是一門涉及生物組織內(nèi)細(xì)胞和結(jié)構(gòu)的空間排布以及它們?cè)谌S空間中相互關(guān)系和相互作用的學(xué)科。這種研究方法探索了細(xì)胞和組織在空間中的布局、分布
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674 次 講座回放：利用多重?zé)晒獬上穹治黾夹g(shù)設(shè)計(jì)您的研究課題 2024-9-26
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509 次 案例研究：腫瘤組織中腫瘤和免疫細(xì)胞的空間結(jié)構(gòu) 2024-9-22
探索小鼠癌癥樣本中免疫抑制的空間生物學(xué)，并了解腫瘤和免疫細(xì)胞之間的相互作用如何影響癌癥進(jìn)展免疫檢查點(diǎn)阻斷（ICB）療法在許多癌癥中具有臨床益處，但一些患者并無反應(yīng)。最佳的治療組合可能受
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1225 次 單細(xì)胞可視化培養(yǎng)系統(tǒng)isoCell近期發(fā)布3篇hiPSC文章解讀 2024-6-14
人類誘導(dǎo)多能干細(xì)胞 (hiPSC) 是通過基因編輯技術(shù)（如 CRISPR-Cas9）對(duì)已經(jīng)高度分化的人體細(xì)胞進(jìn)行重新逆分化得到的多能干細(xì)胞。傳統(tǒng)的hiPSC細(xì)胞系構(gòu)建與培養(yǎng)過程操作復(fù)雜、耗材昂貴且費(fèi)時(shí)費(fèi)力。
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1189 次 三維細(xì)胞培養(yǎng)FiberCell系統(tǒng)的基礎(chǔ)認(rèn)識(shí)詳解 2023-7-17
題記：細(xì)胞培養(yǎng)的維度提升到三維，更加能夠模擬體內(nèi)細(xì)胞的生長(zhǎng)環(huán)境。圍繞細(xì)胞的三維培養(yǎng)也涌現(xiàn)了很多新鮮的產(chǎn)品，生物工藝開發(fā)、優(yōu)化和放大已經(jīng)成為主流趨勢(shì)。其中在細(xì)胞培養(yǎng)灌流工藝中，營(yíng)養(yǎng)物
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1014 次 多重?zé)晒鈽?biāo)記101：基本術(shù)語表 2023-1-19
用Cell DIVE成像的胰腺癌組織切片，顯示30個(gè)生物標(biāo)志物揭秘精密系統(tǒng)生物組織是多類細(xì)胞中數(shù)千種蛋白質(zhì)相互作用的結(jié)果，這些蛋白質(zhì)共同保障組織運(yùn)行正常。多標(biāo)免疫熒光成像是一種新型技術(shù)，能清晰
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1308 次 關(guān)于近期Cell雜志發(fā)表的外泌體蛋白組文章的待探討問題梳理 2023-1-19
【概要描述】8月13日Cell雜志在線發(fā)表了題名“Extracellular Vesicle and Particle Biomarkers Define Multiple Human Cancers“的文章1，對(duì)426個(gè)人類腫瘤和正常樣本開展了外泌體蛋白
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1102 次 高通量3D生物打印在打印角膜基質(zhì)等效品的應(yīng)用 2023-1-3
導(dǎo)讀人的角膜是眼睛的光學(xué)窗口，同時(shí)也是眼部藥物傳遞的第一個(gè)生理屏障。目前用于治療眼部角膜磨損的藥物配方，其使用的體外動(dòng)物模型不能準(zhǔn)確地在結(jié)構(gòu)和成分方面代表人類角膜，因此需要進(jìn)行大量
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1790 次 實(shí)時(shí)活細(xì)胞成像在多參數(shù)藥理學(xué)篩選中的應(yīng)用 2022-11-16
對(duì)人類活動(dòng)的動(dòng)態(tài)記錄促使了抖音等視頻的大流行，同樣的，對(duì)科學(xué)的觀察和記錄也有同樣的追求，正在從靜態(tài)的“快照”觀察轉(zhuǎn)向?qū)铙w動(dòng)態(tài)過程的描述。以實(shí)現(xiàn)發(fā)現(xiàn)和監(jiān)測(cè)為目的的活細(xì)胞成
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1132 次 全自動(dòng)3D細(xì)胞培養(yǎng)的新標(biāo)準(zhǔn)在腫瘤研究與藥物研發(fā)的應(yīng)用 2022-11-4
全自動(dòng)3D細(xì)胞培養(yǎng)的新標(biāo)準(zhǔn)Introducing BIO CELLX自動(dòng)化 3D 細(xì)胞培養(yǎng)，簡(jiǎn)化。BIO CELLX我們最新推出的自動(dòng)化3D細(xì)胞生物學(xué)流程可促進(jìn)腫瘤研究與藥物研發(fā)的進(jìn)展。— 升級(jí)自動(dòng)化 —高通量
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2194 次 微環(huán)境多靶標(biāo)蛋白分析系統(tǒng)升級(jí)前后功能對(duì)比 2022-10-21
深入分析組織微環(huán)境對(duì)于理解疾病生物學(xué)及其進(jìn)展至關(guān)重要。過去幾年，芯片流式技術(shù)ChipCytometry產(chǎn)品在組織免疫分析中展現(xiàn)出的巨大應(yīng)用價(jià)值，已經(jīng)得到了世界各地用戶的廣泛認(rèn)可和肯定，這種先進(jìn)的
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2342 次 3D生物打印在打印人類心臟的功能性部件血管、瓣膜和心室搏動(dòng)的應(yīng)用 2022-7-20
人造器官再現(xiàn)奇跡科學(xué)家打印出會(huì)跳動(dòng)的心近期，美國(guó)卡耐基梅隆大學(xué)（CMU）的研究人員找到了解決方案。他們開發(fā)了一種叫做Freeform Reversible Embedding of Suspended Hydrogels（FRESH）技術(shù)，
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1393 次 監(jiān)測(cè)實(shí)時(shí)分析在Cell首次揭秘溶酶體氫離子通道的應(yīng)用 2022-7-13
北京時(shí)間2022年6月23日晚23時(shí)，在發(fā)表于Cell雜志的一項(xiàng)研究中，美國(guó)密歇根大學(xué)安娜堡分校徐浩新（Haoxing Xu）團(tuán)隊(duì)鑒定出首個(gè)溶酶體膜上的氫離子通道TMEM175，并發(fā)現(xiàn)TMEM175在調(diào)控溶酶體酸堿平衡
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1700 次 生物打印肝臟模型在評(píng)價(jià)藥物的肝臟毒性研究的應(yīng)用 2022-6-1
背景介紹藥物性肝損傷（DILI）會(huì)影響肝臟代謝和解毒能力，但其根本機(jī)制仍有很多未知。為了準(zhǔn)確和可再現(xiàn)地預(yù)測(cè)人的DILI，非常需要體外肝臟模型來替代昂貴和低通量的2D細(xì)胞培養(yǎng)系統(tǒng)、動(dòng)物研究和芯
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2099 次 2D 培養(yǎng)和3D 生物打印腫瘤模型的藥物反應(yīng)對(duì)比解析 2022-5-18
導(dǎo)讀在癌癥生物學(xué)中，腫瘤微環(huán)境(TME)是腫瘤細(xì)胞和免疫系統(tǒng)之間的一個(gè)關(guān)鍵。TME是細(xì)胞外基質(zhì)(ECM)、免疫細(xì)胞、信號(hào)分子、血管和成纖維細(xì)胞，它們包裹腫瘤并影響癌癥進(jìn)展。TME的成分通過分泌小信
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1311 次 生物融合下的3D生物打印技術(shù)在醫(yī)療衛(wèi)生行未來的應(yīng)用 2022-4-22
①起源 ”我們已經(jīng)邁入了后基因組時(shí)代，而在這個(gè)時(shí)代，數(shù)據(jù)和分子工程學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展以及一些新框架為我們帶來了無限可能。研究人員、工程師和生物技術(shù)公司正在超越“仿生”范式。
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1695 次 原代細(xì)胞3D生物打印在皮膚組織模型構(gòu)建的應(yīng)用 2022-4-18
導(dǎo)讀皮膚是我們與外部環(huán)境的第一個(gè)主要接口，是一個(gè)非常有吸引力的再生器官，在過去40年里，科學(xué)家們對(duì)它進(jìn)行了大量的探索（Loai, 2019;Tarassoli, 2017）。皮膚組織模型的廣泛應(yīng)用領(lǐng)域，從藥物
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1222 次 生物3D打印在實(shí)驗(yàn)動(dòng)物藥物測(cè)試的應(yīng)用 2022-4-13
▍導(dǎo)讀將藥物推向市場(chǎng)是一個(gè)競(jìng)爭(zhēng)激烈，成本高昂且具有挑戰(zhàn)性的過程，涉及臨床前實(shí)驗(yàn)室和動(dòng)物測(cè)試，然后才是耗時(shí)且昂貴的四個(gè)階段的人體臨床試驗(yàn)，這可能需要長(zhǎng)達(dá)7年至15年的時(shí)間，價(jià)格高達(dá)55億美
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2023 次 3D打印技術(shù)之微球體詳解 2022-3-24
微球體是在增殖過程中排列成球形的三維（3D）細(xì)胞培養(yǎng)物。1970年代就開始使用這項(xiàng)技術(shù)了，當(dāng)時(shí)科學(xué)家觀察到懸浮生長(zhǎng)的倉(cāng)鼠肺細(xì)胞以接近完美的球形形式排列。在二維單層細(xì)胞培養(yǎng)中，細(xì)胞與其生長(zhǎng)
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1164 次 3D生物打印機(jī)在助力癌癥研究的應(yīng)用 2022-3-16
背景介紹盡管在過去十年中，世界各地的癌癥死亡率顯著下降，但癌癥仍然是全球第二大死亡原因，到2020年約有1000萬人死于癌癥。這一發(fā)人深思的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)使尋找更有效的癌癥解決方案成為全世界研究
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