Seminar セミナー

ライカマイクロシステムズはこの度、⼤阪⼤学⼤学院生命機能研究科に、ライカイメージングラボ⼤阪をオープンいたしました。
最先端の顕微鏡イメージング技術を、研究者の皆さまへご提供いたします。

“より明るく、より精細に、細胞内の機能的な情報に即座にアクセスしたい”
こんなご要望をお持ちの方は、ぜひ STELLARIS 5 を体験してみてください。
常時、体験会（デモ）を受け付けています。

たった１つの組織切片から、１細胞レベルで何千もの空間情報を引き出す 「マルチプレックスイメージングソリューション Cell DIVE」。本イベントでは、がん研究に推進力をもたらす ライカ新製品「Cell DIVE」の魅力を、たっぷりご紹介します。 　　・繰り返しの免疫染色を可能にした独自の技術により、１枚の組織切片から細胞レベルでの６０種類以上のバイオマーカーの画像情報を解析 　　・対象となる生体分子の発現量、局在等の量的・空間的情報や細胞の集合（細胞―細胞間相互作用）等の情報が得られ、腫瘍微小環境情報を解析 　　・薬剤応答のある患者の予後のより正確な予測を可能にするバイオマーカーの特定 　　・より信頼でき有効性のある患者の層別分類方法の探索

● 二値化などでは上手く細胞を分けられない 。 ● データ取り扱いの基礎を１から学べます。  ● Webでの座学形式でImageJ Fijiの機械学習を使用した画像解析が学べます。

● 解析したい組織標本はあるが、自分で再現性のある質量分析データを出せそうに無い ● 保管している標本は大量にあるが、自分ですべてを分析する環境と時間的な余裕が無い そんなお悩みをお持ちの方にオススメのセミナーです。 今回のセミナーを受講いただくと、 ● 高速化、大量化に向けて進化したLMDの最新技術が学べます。 ● 臨床プロテオゲノム解析により、細胞内での疾患メカニズム情報が得られバイオマーカーおよび創薬ターゲットの探索が可能になります。 ● 最新のバイオインフォマティクスにより、各疾患のステージで機能分子としての蛋白質のネットワーク、パスウェイがどのように動いているかを知ることができます。

※本回専用のInvitationメールをお受け取りの方限定のイベントです 本イベントでは、共焦点顕微鏡「SP8」の簡単なご紹介と、がん研究のための新製品 マルチプレックスイメージングソリューション「Cell DIVE」をご紹介します。 １．共焦点顕微鏡SP8 　　・HyD；多重染色観察を高いS/N、高い作業効率でご使用いただける、ライカ独自の超高感度検出器 　　・Navigator；タイリングや多点タイムラプスだけでなく、目的の場所を最短時間で探すという意味でも直感的で大変便利な広視野観察ツール 　　・Leicaのサポート体制について ２．マルチプレックスイメージングソリューションCell DIVE 　　・繰り返しの免疫染色を可能にした独自の技術により、１枚の組織切片から細胞レベルでの６０種類以上のバイオマーカーの画像情報を解析 　　・対象となる生体分子の発現量、局在等の量的・空間的情報や細胞の集合（細胞―細胞間相互作用）等の情報が得られ、腫瘍微小環境情報を解析 　　・薬剤応答のある患者の予後のより正確な予測を可能にするバイオマーカーの特定 　　・より信頼でき有効性のある患者の層別分類方法の探索

東京ビッグサイト（東京国際展示場）で開催される「Medtec Japan」にて、Part11対応の顕微鏡ソリューションExaltaを初機器展示いたします。医療機器の品質管理で、紙ベースの品質管理における目視検査ワークフローをデジタル化、21 CFR Part 11, GxPに対応し、電子データは自動保管、一元管理、データの完全性を保証、完全なトレーサビリティを確保するシステムです。その他、安全性や耐久性・品質向上に伴い、製品の機能や性能、信頼性のキーとなるコンタミ解析システムもご紹介いたします。ぜひご来場ください。

2019年たいへん好評だった、表面加工品、電子材料部品、複合材料、各種素材・原料等の工業材料を対象とした「試料作製・観察ワークショップ」。2021年は、新たな試みとして、来社いただく「対面式」と、事前サンプルお預かりしての「リモート式」いずれかを選択いただけるワークショップを開催いたします。

ご自身の作製したい試料を事前預かりあるいは持込み、試料の作製方法から顕微鏡観察、画像解析と表面形状観察、元素分析まで可能なシステムまで体験いただけます。 参加費無料、ぜひご予約ください。（すべて予約制となっております。

● 二値化などでは上手く細胞を分けられない ● AIや機械学習のことを学んでみたい そんなお悩みをお持ちの方にオススメのセミナーです。 今回は、 ● AIや機械学習の内容を理解を深めながら画像解析方法が学べます。 ● 座学形式でImageJ Fijiの機械学習を使用した画像解析が学べます。