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通過結(jié)合多重成像和人工智能引導(dǎo)的圖像分析，增強我們對人類阿爾茨海默病皮層切片空間異質(zhì)性的理解
阿爾茨海默?。ˋD）是最常見的神經(jīng)退行性疾病，其特征是認(rèn)知功能的逐漸下降。對 AD 大腦的空間分析可能揭示細(xì)胞關(guān)系，從而促進對疾病病因的更好理解。本研究捕捉了 AD 皮層組織成分的全球概述，并強調(diào)了 Cell DIVE 成像的簡化工作流程，從數(shù)據(jù)采集到使用 Aivia 軟件的基于人工智能的分析，最終實現(xiàn)更快的洞察。
關(guān)鍵學(xué)習(xí)：
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研究與阿爾茨海默病相關(guān)的標(biāo)記物（例如，Tau 蛋白和β-淀粉樣斑塊的聚集模式）在大腦皮層組織中的空間分布。
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通過識別阿爾茨海默病皮層組織中受神經(jīng)退行性變影響的細(xì)胞類型來表征神經(jīng)元損失。
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通過可視化小膠質(zhì)細(xì)胞和星形膠質(zhì)細(xì)胞相對于β-淀粉樣斑塊，探索神經(jīng)炎癥的空間格局。
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發(fā)現(xiàn)使用 Cell DIVE 多重成像解決方案和基于 AI 的圖像分析（使用 Aivia）轉(zhuǎn)變組織研究的好處。
在本研究中，我們展示了使用新型 CST®面板進行多重 Cell DIVE 成像，以探測阿爾茨海默病皮層組織切片。此外，使用 AIVIA 的 AI 引導(dǎo)分析使研究人員能夠表征單個神經(jīng)元成分，并通過聚類和關(guān)系分析識別與β-淀粉樣斑塊空間共定位的神經(jīng)元細(xì)胞類型群體。
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