企業(yè)介紹
Molecular Devices始創(chuàng)于上世紀80年代美國硅谷，并在全球設(shè)有多個代表處和子公司。2005年，Molecular Devices在上海設(shè)立了中國代表處，2010年加入全球科學(xué)與技術(shù)的創(chuàng)新者丹納赫集團，2011年正式成立商務(wù)公司：美谷分子儀器（上海）有限公司?，F(xiàn)在，美谷分子與IDT埃德特、貝克曼庫爾特生命科學(xué)、愛博才思、艾杰爾-飛諾美、徠卡顯微系統(tǒng)、頗爾等公司均隸屬于丹納赫集團生命科學(xué)平臺旗下運營公司。
作為全球高通量儀器設(shè)備的品牌，Molecular Devices以持續(xù)創(chuàng)新、快速高效、高性能的產(chǎn)品及完善的售后服務(wù)著稱業(yè)內(nèi)。 Molecular Devices一直致力于為客戶提供在生命科學(xué)硏究、制藥及生物治療開發(fā)等域蛋白和細胞生物學(xué)的創(chuàng)新性生物分析解決方案。產(chǎn)品線覆蓋微孔板讀板機、GxP合規(guī)軟件、洗板機、高內(nèi)涵細胞成像系統(tǒng)、克隆篩選系統(tǒng)、高通量實時熒光檢測分析系統(tǒng)、微陣列掃描儀、膜片鉗及檢測試劑盒等。
應(yīng)用案例
雖然神經(jīng)突向外生長測定主要用于評估發(fā)育神經(jīng)毒性，但也可用于評估通過檢測神經(jīng)突收縮的神經(jīng)變性。
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3D 培養(yǎng)物具有精致濃縮了人體組織各方面特征的優(yōu)點，包括結(jié)構(gòu)、細胞組織、細胞-細胞和細胞-基質(zhì)相互作用，以及更多生理相關(guān)的特征延伸。
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iPSC衍生的神經(jīng)元顯示出對化合物篩選和疾病建模的巨大希望，然而目前已經(jīng)出現(xiàn)了使用三維 (3D) 培養(yǎng)物作為對神經(jīng)元細胞的測定開發(fā)的有效方法。
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智能化共聚焦高內(nèi)涵成像分析系統(tǒng)采用了具有 8 個成像通道的 7 色激光光源，實現(xiàn)了高擴展性的多通道成像分析，同時通過縮短曝光時間保持高通量。水鏡系統(tǒng)提高了圖像分辨率，并將像差小化，這樣科學(xué)家就可以更深入地看到厚樣品。
ImageXpress Micro Confocal高內(nèi)涵成像系統(tǒng)是目前功能較為靈活的高內(nèi)涵系統(tǒng)。得益于共聚焦成像清晰的特點，實驗者可以對活細胞或固定后的細胞進行更精確的定量分析。
Molecular Devices ImageXpress Micro 4高內(nèi)涵成像分析系統(tǒng),可升級為共聚焦，更高的圖像質(zhì)量,更快的速度,更簡單的操作,以及更強大的分析功能.超大視野、超高精度磁懸浮載物臺,廣泛的物鏡選擇,輕松獲得高質(zhì)量圖像。
ImageXpress Pico自動細胞成像系統(tǒng)是2018年發(fā)布的新一代智能化圖像采集分析系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠安裝于任何實驗室，用戶界面簡單直觀，結(jié)合的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，使您能夠從網(wǎng)絡(luò)的任何地方操作系統(tǒng)，拍攝分析圖像、瀏覽分析結(jié)果。
高內(nèi)涵成像小課堂
資料庫
在臨床實驗過程中和藥物上市后，心肌細胞毒性仍然是藥物耗損的原因。如何檢測潛在的心肌毒性是改善體外藥物篩選方法的一個至關(guān)重要的方面。
基于圖像的表型分析方法，如廣泛使用的 Cell Painting分析，使用高內(nèi)涵成像和多參數(shù)輸出來研究細胞中的生物、遺傳和化學(xué)擾動。
為了模擬體內(nèi)的人體肺器官，我們在有助于 3D 結(jié)構(gòu)形成的條件下培養(yǎng)了原代人肺上皮細胞，重現(xiàn)了肺氣道形態(tài)和功能上的特征。
高內(nèi)涵成像可以進行可視化血管生長結(jié)構(gòu)、三維重構(gòu)，并能進行血管生成和新血管萌發(fā)相關(guān)的復(fù)雜分析。在這里，我們描述了一種可獲得血管生成相關(guān)的多維量化結(jié)果的成像分析方法，以用于疾病表型和復(fù)合效應(yīng)的比較研究。
與傳統(tǒng)的 2D 培養(yǎng)模型相比，3D 球體模型能夠更好地模擬腫瘤的體內(nèi)組織結(jié)構(gòu)、基因表達和代謝情況，因此癌癥研究的 3D 球體模型越來越受歡迎。
從研究疾病到評估藥物和環(huán)境化合物誘導(dǎo)的毒性反應(yīng)，基于細胞的測定法通常聚焦于線粒體，旨在監(jiān)測細胞健康。
近年來，利用生理學(xué)上更為精準的3D細胞模型進行研究和藥物發(fā)現(xiàn)的需求一直在穩(wěn)步增長。研究人員一直在建立和維護各種3D細胞模型，以研究更多的疾病和生理機制。
血管生成的過程在嚴格的穩(wěn)態(tài)調(diào)節(jié)下，受促血管生成和抗血管生成分子的作用控制。這種內(nèi)穩(wěn)態(tài)的破壞已被證明在各種病理條件下發(fā)揮作用。
發(fā)表文獻
相關(guān)文章
細胞是復(fù)雜的，當(dāng)暴露于藥物時，體外會發(fā)生意想不到的亞細胞變化。對體內(nèi)毒性和潛在不良反應(yīng)的預(yù)測越準確，臨床試驗的成功和將藥物推向市場的可能性就越大。
查看更多對創(chuàng)新藥物來講，篩選是必不可少的手段和途徑。特別是當(dāng)代創(chuàng)新藥研究競爭十分劇烈，其中競爭的焦點就在于新藥篩選，低耗、高效率篩選出新藥是問題的核心，其目標(biāo)是縮短新藥發(fā)現(xiàn)的過程。
查看更多如今，CHINA LAB已成為國內(nèi)頗具知名度和影響力的實驗室展會。憑借多樣的推廣計劃、專業(yè)的觀眾集聚、會議論壇和展區(qū)、特邀重要媒體等多種優(yōu)勢資源，每一屆展會都受到展商和用戶的認可。
查看更多多年來有不少免疫學(xué)家和病毒學(xué)家將新興的高內(nèi)涵成像分析技術(shù)應(yīng)用到傳統(tǒng)病毒學(xué)檢測領(lǐng)域，形成一套成熟靈敏可靠的高內(nèi)涵病毒監(jiān)測方法，即高內(nèi)涵病毒中和實驗。
查看更多做成像實驗的科研用戶對光學(xué)設(shè)備的基本原理可能并不十分的熟悉，尤其是對顯微成像非常重要的鏡頭更是一知半解，選擇不當(dāng)或者維護不當(dāng)都會給我們的實驗帶來不必要的麻煩。
查看更多自阿蘭圖靈（ Alan Turing ）提出人工智能（ AI ）的概念以后，生產(chǎn)力的新篇章就拉開了帷幕，廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)，顯微成像技術(shù)也搭上了時代的順風(fēng)車。
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