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2025-01-21 09:31:07礦石裂隙發(fā)育: 礦石裂隙發(fā)育指礦石中裂隙或裂縫的形成和發(fā)展，受地質(zhì)構(gòu)造、巖石性質(zhì)、風(fēng)化作用等多種因素影響。裂隙發(fā)育程度影響礦石開采難度、破碎效率和資源利用率。在礦業(yè)中，了解礦石裂隙發(fā)育情況對優(yōu)化開采方案、提高礦石回收率具有重要意義。裂隙發(fā)育也是評價礦石質(zhì)量和開采條件的重要指標(biāo)之一。

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低場核磁共振在礦石裂隙發(fā)育的應(yīng)用

 蘇州紐邁分析儀器 154
2023-12-22
礦石裂隙發(fā)育提高采收率低場核磁共振

礦石裂隙發(fā)育產(chǎn)品

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礦石裂隙發(fā)育問答

2023-04-04 15:58:48【THUNDER小課堂】腦神經(jīng)發(fā)育: 整個小鼠胚胎的圖像：（左）原始寬場成像結(jié)果和（右）應(yīng)用Large Volume Computational Clearing（LVCC）后的成像結(jié)果。圖片來源：A. Popratiloff和Z. Motahari，美國喬治·華盛頓大學(xué)。本文介紹了如何使用THUNDER Imager 3D Cell Culture和Large Volume Computational Clearing（LVCC）對小鼠胚胎快速、高對比度成像，實(shí)現(xiàn)了對軸突生長和腦神經(jīng)發(fā)育的研究。許多在發(fā)育早期階段損害神經(jīng)回路發(fā)育的遺傳性疾病被認(rèn)為會對行為造成干擾。用小鼠模型研究早期神經(jīng)發(fā)育的細(xì)胞變化、定義與人類疾病相似的行為及潛在發(fā)育機(jī)制，是非常困難的。而鑒別發(fā)育的神經(jīng)元回路中三叉神經(jīng)（其參與面部感覺和運(yùn)動機(jī)能）軸突生長的早期分化，使得這些困難迎刃而解。簡介人們普遍認(rèn)為，很多遺傳性疾病都通過損害神經(jīng)回路發(fā)育的早期階段來對行為產(chǎn)生干擾[1]。事實(shí)證明，在模型動物中分辨早期神經(jīng)發(fā)育中細(xì)胞的此類變化具有一定的難度。用與人類遺傳性疾病中臨床顯著缺陷相似的基因突變小鼠模型來定義行為、神經(jīng)回路和潛在發(fā)育機(jī)制，是非常困難的[1]。檢測單個神經(jīng)元初始分化中的變化難以實(shí)現(xiàn)。這些挑戰(zhàn)可通過確定發(fā)育的神經(jīng)回路中三叉神經(jīng)這一關(guān)鍵組分的軸突生長的早期分化來解決[1]。通過著眼于參與面部感覺及運(yùn)動機(jī)能如哺乳、進(jìn)食、咬、咀嚼和吞咽等的三叉神經(jīng)（腦神經(jīng)V），以及軸突生長和原生傳導(dǎo)通路，可以對使用組織學(xué)處理可能會缺失的三維環(huán)境進(jìn)行研究[1]。本文介紹如何使用THUNDER Imager 3D Cell Culture和Large Volume Computational Clearing（LVCC）[2,3]對小鼠胚胎快速、高對比度成像，以幫助進(jìn)行腦神經(jīng)發(fā)育研究。挑戰(zhàn)如要以實(shí)用高效的方式對整個小鼠胚胎成像，快速、清晰的高對比度3D成像解決方案，對于重要細(xì)節(jié)展示和解析大有益處。相較于激光共聚焦成像，可在很短的時間內(nèi)一次性采集到完整胚胎的成像結(jié)果。傳統(tǒng)寬場顯微成像速度快，檢測靈敏度高，但是對厚標(biāo)本的成像，如小鼠胚胎，通常會由于非焦平面信號的影響，呈現(xiàn)模糊的成像結(jié)果，降低圖像對比度[2,3]。方法使用THUNDER Imager 3D Cell Culture對小鼠胚胎成像。使用抗βIII微管蛋白（Tuj1）抗體對胚胎的神經(jīng)系統(tǒng)和腦神經(jīng)進(jìn)行染色。結(jié)合BABB透明化處理，即可對整個胚胎中的神經(jīng)系統(tǒng)進(jìn)行三維結(jié)構(gòu)成像。圖1中的圖像使用數(shù)值孔徑（NA）0.75、工作距離700μm的20x多浸液物鏡采集。該圖像由32個視野拼接組成，成像深度為672 μm（337層切），采集了完整的胚胎結(jié)構(gòu)。數(shù)據(jù)采集總時長為18分鐘。結(jié)果通過LVCC和Instant Computational Clearing（ICC）將寬場成像固有的非焦面模糊信號清除[2,3]。之后，再使用徠卡自適應(yīng)式反卷積技術(shù)來增強(qiáng)三維特征結(jié)構(gòu)的分辨率[4]。這種成像模式便于觀察胚胎的神經(jīng)結(jié)構(gòu)以及胚胎的整體布局中更有價值的神經(jīng)元定位。圖1：展示整個小鼠胚胎的俯視圖，顯示原始數(shù)據(jù)（A）與應(yīng)用LVCC后（B）的差異。根據(jù)相對物鏡深度進(jìn)行顏色標(biāo)識的胚胎的角度視圖，其中zui大深度為672 μm。C）應(yīng)用LVCC后的腦部側(cè)視圖，顯示了沿Z軸方向的精密細(xì)節(jié)。圖片來源：Anastas Popratiloff博士和Zahra Motahari博士，喬治·華盛頓大學(xué)納米制造與成像中心（GWNIC），美國華盛頓特區(qū)。結(jié)論與傳統(tǒng)的寬場成像不同，THUNDER技術(shù)Large Volume Computational Clearing（LVCC）[2,3]在對小鼠胚胎中的腦神經(jīng)發(fā)育成像時，顯著增強(qiáng)了圖像對比度，對精密細(xì)節(jié)有更好的解析。References：1.Z. Motahari, T.M. Maynard, A. Popratiloff, S.A. Moody, A.-S. LaMantia, Aberrant early growth of individual trigeminal sensory and motor axons in a series of mouse genetic models of 22q11.2 deletion syndrome, Human Molecular Genetics (2020) vol. 29, iss. 18, pp. 3081-3093, DOI: 10.1093/hmg/ddaa199.2.J. Schumacher, L. Bertrand, THUNDER Technology Note: THUNDER Imagers: How Do They Really Work? Science Lab (2019) Leica Microsystems.3.L. Felts, V. Kohli, J.M. Marr, J. Schumacher, O. Schlicker, An Introduction to Computational Clearing: A New Method to Remove Out-of-Focus Blur, Science Lab (2020) Leica Microsystems.4.V. Kohli, J.M. Marr, O. Schlicker, L. Felts, The Power of Pairing Adaptive Deconvolution with Computational Clearing: Technical Brief, Science Lab (2021) Leica Microsystems. 相關(guān)產(chǎn)品THUNDER Imager 3D Live Cell 和 3D Cell Culture

2022-06-30 16:38:23如何有效緩解冷凍切片裂隙問題？

2023-04-21 10:14:01【點(diǎn)播課程】高清檢測發(fā)育過程中的關(guān)鍵事件: 圖像：果蠅胚胎的單時間點(diǎn)，三維目標(biāo)檢測胚胎發(fā)育活細(xì)胞擴(kuò)展成像，需要精準(zhǔn)平衡曝光量、時間分辨率和空間分辨率，以保持細(xì)胞活性。為達(dá)到最優(yōu)的分析結(jié)果，從成像數(shù)據(jù)中獲取更多有價值的信息，需要在三個因素之間折中考慮。在本次研討會中，Aivia團(tuán)隊將展示人工智能如何幫助您進(jìn)行胚胎發(fā)育中的活細(xì)胞擴(kuò)展成像。掃碼觀看完整視頻演講人：Hoyin LaiHoyin Lai是徠卡顯微系統(tǒng)Aivia內(nèi)容營銷經(jīng)理和高級應(yīng)用專家。他曾在美國西雅圖華盛頓大學(xué)學(xué)習(xí)生物工程學(xué)，在此期間為微流體裝置中的流體輸送設(shè)計了單沖程蠕動泵。2010年，他作為應(yīng)用工程師加入Aivia團(tuán)隊。2017年Aivia上市后，Hoyin主要負(fù)責(zé)利用人工智能技術(shù)為生命科學(xué)研究人員開發(fā)圖像分析解決方案，此外還負(fù)責(zé)制作技術(shù)營銷內(nèi)容。學(xué)習(xí)要點(diǎn)自動化工作流可以精簡圖像分析工作，為研究人員解決發(fā)育研究中的樣本完整性難題。最小樣本損害，高清檢測發(fā)育過程中的關(guān)鍵事件消除曝光和分辨率限制，延長動態(tài)成像時間使用智能分割，輕松檢測目標(biāo)相關(guān)產(chǎn)品AI圖像分析軟件 Aivia