分子尺度分辨率干涉定位显微镜问世
光学显微镜自1590年由荷兰詹森父子创制伊始，即成为生命科学最重要的研究工具之一。进入21世纪，借助荧光分子，科学家将光学显微镜的分辨率提高了一个数量级，由约一半光波波长（250 nm）拓展至几十纳米，并兴起了超高分辨荧光成像技术，用于“看到”精细的亚细胞结构和生物大分子定位，相关工作荣膺2014年诺贝尔化学奖。9月9日，Nature Methods 杂志在线发表了中国科学院院士、中国科学院生物物
《科学》：突破显微镜的局限 这套系统能看清体内基因表达
今日，最新一期《科学》杂志上报道了一篇值得关注的论文。加州理工学院的一支团队开发出了一套全新的超声成像系统。它能够在活体动物中，让科学家们亲眼看到基因的表达。尽管这项技术目前还较为初步，但可以想象，一旦发展成熟，它将能给多种疾病的检测带来突破。事实上，过去的科学家们早已开发出了许多检测基因表达的方法。其中最为知名的，或许就是绿色荧光蛋白（GFP）系统了。这种系统能够在显微镜
Nature Methods ：中国学者开发了新的干涉单分子定位显微镜
2019年9月23日讯 /生物谷BIOON /--各种基于图像的中心位置估计(称为质心拟合)方法，如二维高斯拟合方法，在单分子定位显微镜(SMLM)中已被广泛用于精确确定每个荧光团的位置。然而，如何将单分子横向定位精度提高到分子尺度(< 2 nm)来实现高通量纳米结构成像仍然是一个挑战。图片来源：WANG Guoyan Wang and OU Nanjun中国科学院生物物理研究所的徐涛教授和
Nature：中国科学家利用单粒子低温电子显微镜成功揭示T细胞受体复合物的分子结构
2019年9月16日 讯 /生物谷BIOON/ --近日，一项刊登在国际杂志Nature上的研究报告中，来自中国哈尔滨工业大学和北京大学的科学家们通过研究成功利用单粒子低温电子显微镜（single-particle cryogenic electron microscopy）对人类T细胞受体复合物进行了研究。图片来源：NIAIDT细胞主要扮演着在机体感染过程中发挥免疫反应的角色，此前研究结果表明，
庄小威开发可以观察DNA解螺旋的显微镜
2019年7月22日讯 /生物谷BIOON /——近日，来自哈佛大学的杰出华人教授庄小威教授课题组开发了一种基于折纸转子的成像和跟踪技术（origami-rotor-based imaging and tracking，ORBIT），这是一种利用荧光标记的DNA折纸转子在单分子水平上以毫秒的时间分辨率跟踪DNA旋转的方法，相关研究成果发表在《Nature》上。许多基因组加工过程（包括转录、复制和修
张锋跨界发明DNA显微镜，彻底改造显微镜，曾六获诺奖的显微镜会给张锋带来好运吗？
如果要评选一个人类历史上最伟大的发明，那么显微镜一定能名列前茅。在显微镜发明之前，人类对于世界的观察只局限于肉眼。当列文虎克使用他自制的显微镜观察到细胞和微生物后，一个全新的微生物世界在人类眼前打开。此后，恩斯特·鲁斯卡于1931年发明电子显微镜，使得人们能够直接在原子水平观察，显微镜将人类视野带到了一个之前从未触及的微观世界，人类开始对自己和自己所处的这个世界有了更深入的认知。显微镜可分为两大类
开发出DNA显微镜
2019年6月22日讯/生物谷BIOON/---传统上，科学家们使用光、X射线和电子来观察组织和细胞的内部。如今，科学家们能够在整个大脑中追踪线状的神经纤维，甚至可以观察活的小鼠胚胎如何产生原始心脏中的跳动细胞。但是这些显微镜无法看到的是：细胞在基因组水平上发生了什么。如今，在一项新的研究中，美国布罗德研究所生物物理学家Joshua Weinstein、霍华德-休斯医学研究所研究员Aviv Reg
研究人员开发出一种新型激光显微镜或可“无创”治疗皮肤癌
近日，英属哥伦比亚大学（UBC）的研究人员开发出一种特殊的显微镜，它对包括皮肤癌在内的多种疾病具有诊断和进行精准手术的潜在应用前景。该研究已发表在2019年5月15日的Science Advances上。该研究共同第一作者、皮肤病和皮肤科学系博士后研究员Yimei Huang说：”我们的技术允许我们快速扫描组织，当看到可疑或异常的细胞结构时，可以在不切割到皮肤的情况下，进行
利用荧光显微镜高通量测定微生物出生及死亡速度
微生物通常生长在营养浓度有波动的环境中，定量研究微生物在这些环境下的适应性（净生长速度）对理解微生物的进化及生态至关重要。 通常测定微生物生长速度的方法有两种：即光密度测定法和流式细胞仪测定法。由于光密度测定法不能区分活细胞和死细胞的浓度，流式细胞仪法虽然可以区分死细胞和活细胞，但其操作比较复杂。
开发出具有人类能力的人工智能软件 或能分析显微镜图像中宿主与病原体的相互作用
2019年5月28日 讯 /生物谷BIOON/ --称之为神经网络的计算系统基于生物大脑的学习过程，其能够实现一种机器学习形式，有助于帮助研究人员解读生物和医学成像，如今研究病原体与宿主细胞相互作用的科学家们已经开始利用这种这种技术从事相关研究了。图片来源：GEORGE RETSECK来自英国克里克研究所的研究者Eva Frickel表示，从事病原体-宿主相互作用研究领域的大部分人群都只是手动计数