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通過結合多重成像和人工智能引導的圖像分析，增強我們對人類阿爾茨海默病皮層切片空間異質性的理解
阿爾茨海默?。ˋD）是最常見的神經退行性疾病，其特征是認知功能的逐漸下降。對 AD 大腦的空間分析可能揭示細胞關系，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，并強調了 Cell DIVE 成像的簡化工作流程，從數據采集到使用 Aivia 軟件的基于人工智能的分析，最終實現更快的洞察。
關鍵學習：
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研究與阿爾茨海默病相關的標記物（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退行性變影響的細胞類型來表征神經元損失。
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通過可視化小膠質細胞和星形膠質細胞相對于β-淀粉樣斑塊，探索神經炎癥的空間格局。
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發(fā)現使用 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 引導分析使研究人員能夠表征單個神經元成分，并通過聚類和關系分析識別與β-淀粉樣斑塊空間共定位的神經元細胞類型群體。
< 英文版 >
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