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推薦空間多組學用戶體驗

來源: 發(fā)布時間:2025-12-18

驅動罕見病研究,照亮小眾疾病診療之路** 罕見病病因復雜且病例稀少,傳統(tǒng)組學技術難以捕捉其特異性分子異常,而空間維度的分子解析為罕見病研究帶來新希望。Bruker空間多組學技術可對罕見病患者的少量組織樣本進行高靈敏度檢測,精細定位病變組織區(qū)域的分子異常。在遺傳性血管性水腫研究中,能清晰呈現(xiàn)血管壁相關蛋白的空間表達異常;在結節(jié)性硬化癥研究中,可定位錯構瘤組織中致病基因的空間表達模式及伴隨的分子變化。樣本需求量極少,兼容珍貴的臨床樣本,搭配罕見病分子數(shù)據(jù)庫比對功能,助力快速發(fā)現(xiàn)致病機制與診斷標志物,為罕見病患者帶來精細診療的新可能。云端 AtoMx 平臺,布魯克讓空間數(shù)據(jù)分析可視化更高效。推薦空間多組學用戶體驗

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驅動海洋生物學研究,解析海洋生物適應機制** 海洋生物生活在特殊的海洋環(huán)境中,其適應海洋壓力(如高鹽、低溫、高壓)的分子機制具有明顯的空間特異性。Bruker空間多組學技術可解析海洋生物不同組織的分子空間分布特征。在深海蝦抗高壓研究中,能定位肌肉組織中抗高壓相關蛋白的表達熱點與代謝物適應變化;在海藻耐高鹽研究中,可解析細胞壁中滲透調節(jié)物質的積累與相關基因的空間表達。支持海洋生物新鮮樣本、冷凍樣本檢測,樣本處理簡單,為海洋生物資源開發(fā)、海洋生態(tài)保護提供技術支撐。推薦空間多組學用戶體驗解鎖未知機制,布魯克空間多組學為生命科學研究注入新動能。

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Bruker空間多組學:解碼神經(jīng)科學,揭開大腦奧秘新維度** 大腦組織的復雜性與分子分布的空間特異性,一直是神經(jīng)科學研究的關鍵難題。Bruker空間多組學技術憑借超高分辨率成像能力,可精細捕獲大腦不同腦區(qū)、神經(jīng)元亞型及膠質細胞的基因表達與蛋白分布特征。在阿爾茨海默病研究中,能清晰定位淀粉樣蛋白沉積區(qū)域的伴隨分子變化;在帕金森病機制探索中,可追蹤多巴胺能神經(jīng)元退化過程中的空間分子調控網(wǎng)絡。無需對腦組織進行破壞性分離,保留原生空間微環(huán)境,搭配專屬神經(jīng)數(shù)據(jù)分析模塊,讓科研人員輕松構建大腦空間分子圖譜,為神經(jīng)退行性疾病、精神疾病的病因研究與改善靶點發(fā)現(xiàn)提供顛覆性支撐。

賦能骨科學研究,解析骨骼修復與病變機制** 骨骼作為復雜的礦化組織,其生長、修復及病變(如骨質疏松、骨liu)具有明顯的空間分子調控特征。Bruker空間多組學技術可精細捕獲骨骼不同區(qū)域(如骨皮質、骨松質、骨髓)的分子表達與代謝物分布特征。在骨質疏松研究中,能清晰定位骨吸收與骨形成失衡區(qū)域的成骨細胞、破骨細胞分子表達異常;在骨liu研究中,可解析liu組織浸潤區(qū)域的分子特征與骨基質破壞的關聯(lián)。支持骨組織活檢樣本、動物模型樣本檢測,可兼容脫鈣處理樣本,為骨科學疾病病因研究、改善藥物研發(fā)及骨組織工程優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支撐。布魯克空間多組學,亞細胞級定位,解碼分子空間互作關系。

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助力內分泌研究,解析調控空間網(wǎng)絡** 內分泌系統(tǒng)的調控具有嚴格的組織特異性與空間信號傳遞特征,異常分泌常導致局部組織分子紊亂。Bruker空間多組學技術可精細捕獲內分泌身體內部(如甲狀腺、腎上腺、胰腺)及靶身體內部的分子空間分布特征。在甲狀腺功能亢進研究中,能清晰定位甲狀腺濾泡上皮細胞中合成相關基因的表達異常;在糖尿病研究中,可解析胰島β細胞功能異常區(qū)域的分子變化與胰島素靶身體內部的響應模式。支持內分泌身體內部活檢樣本、動物模型樣本檢測,兼容臨床樣本處理流程,為內分泌疾病病因研究、精細改善提供關鍵數(shù)據(jù)。服務人類健康,布魯克空間多組學助力疾病診斷與改善升級。推薦空間多組學原理

賦能科學突破,布魯克空間多組學開啟三維生物學探索新篇。推薦空間多組學用戶體驗

助力流行病學研究,解析疾病流行空間分子特征** 流行病學研究中,疾病的流行分布與不同區(qū)域人群的組織分子特征密切相關,傳統(tǒng)流行病學難以關聯(lián)分子與空間流行特征。Bruker空間多組學技術可分析不同流行區(qū)域患者組織樣本的分子空間圖譜,發(fā)現(xiàn)區(qū)域特異性分子特征。在食管ai高發(fā)區(qū)研究中,能對比高發(fā)區(qū)與低發(fā)區(qū)患者liu組織的分子空間差異,識別區(qū)域相關致病分子;在地方病研究中,可解析病區(qū)環(huán)境因素與患者組織分子異常的空間關聯(lián)。支持多中心臨床樣本檢測,搭配流行病學數(shù)據(jù)分析模塊,為疾病流行機制研究、預防策略制定提供關鍵數(shù)據(jù)。推薦空間多組學用戶體驗

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