介绍
2019年4月，天文学家首次向震惊世界的公众展示了黑洞的图像，这是一项开创性的成就。被统称为“事件视界望远镜”的用于记录的射电望远镜并不是新的，但它们只是为了这个项目而改装的。在过去，几个望远镜的数据已经连接起来形成了一个虚拟的巨型望远镜。因此，第一次成像黑洞的突破更多地是基于视觉以及数据和计算能力的实现，而不是基于新型望远镜的使用。有了聪明的算法，越来越强大的计算机可以使用大量的数据，以开拓新的视野。
在类似方向上的显微镜点中的电流发展。特别是在光学和硬件领域存在突破性的创新：强大的算法开辟了新的处理数据的新方法，并提供了来自样本的额外的有价值的信息。不同类型数据的组合使得可以更频繁地绘制相关的结论，并使复杂的实验更加实用。
发展的一个例子是雷声成像系统利用徕卡微188金宝搏的网址系统，科学家们可以更深入地观察厚样品，而不是以前通过结合软件和光学，使用3D可视化技术。基于宽视场显微镜，THUNDER成像仪消除了焦平面外模糊的图像信息，当使用基于相机的荧光显微镜成像时，焦平面外模糊的图像信息会遮挡厚样品的视图。以前，定量评价的可能性是有限的，只能使用更耗时的方法。在记录过程中，仪器和软件不断地交换信息。交换的数据量远远超过了人类用户输入的数据量。
晶体清晰的图像，尽管厚的样品
利用基于摄像机的宽场仪器的速度有效地捕捉3D样本，开辟了新的工作流程。胰腺研究就是一个很好的例子。这里的重点是单个细胞在器官样组织复合物、胰腺植入物和球体中的自组织(图1)。
澄清小鼠胚胎胰腺外植体
结合小鼠遗传学和活细胞成像的三维细胞培养模型，为追踪单个细胞命运和观察器官样细胞培养系统的体外发展提供了可能性。计算清除使样品友好的观察和可视化以及快速定量图像分析的细胞分化在发展。
THUNDER成像仪的分辨率足以解决椭球体研究中的许多问题。对于这样几个位置的实验，我们只是比其他3D成像系统更快。”
Irene Seijo医生，MPI-CBG Dresden
此外，越来越明显的器官或厚的组织样本正在进入科学研究人员的重点。例如，已经研究了雪貂Neocortex中的某些蛋白质，其在潜在地在人类认知发展的进化扩展中发挥关键作用（图2）。使用来自厚组织样本的对比度增强的快速获取的图像数据产生全面的筛选，节省了大量的时间，并且已经允许初始评估和预筛选数据集以进行进一步的共聚焦成像程序。
在即时计算清理的帮助下，我已经可以定位和评估大脑区域的某些信号。”
Nereo Kalebic医生，MPI-CBG Dresden
雪貂的大脑发展
数据交换推动科学前进
对许多科学家来说，通过从第三方收集相同样本的图像来扩展他们的图像数据集将是有利的。这样，评价可以在更短的时间内在更广泛的统计基础上进行，或者可以将整个浓度直接用于现有图像的评价。开发生物样本图像的标准文件交换格式是OME(开放显微镜环境)等组织的重要组成部分。只有当来自统一存储的元信息的图像能够在图像数据库中自动找到时，才能够访问大量的数据。
通常需要大量的数据。例如，如果要借助人工智能来支持分析，那么相应的系统必须首先用已知结果的大量测试数据进行训练。我们已经看到了一些汇集大量数据的显著例子，比如艾玛·伦德伯格的《人类蛋白质图谱》中的sciilifelab。sciliiflab是一个巨大的图像数据库，可以使用深度学习技术分析这些图像，以确定蛋白质亚细胞定位的模式。
合作支持蛋白质研究
188金宝搏的网址徕卡微系统公司最近在Kaggle平台上赞助了一场比赛，旨在促进数据科学知识的交流。竞赛的目的是开发一种算法，将人类蛋白质图谱(Human Protein Atlas)的图像分成28类，每一类显示细胞的不同细胞器。有2169个团队面临着预测蛋白质在细胞中迁移到何处的挑战——只有一张图像作为起点。这样的任务是特别困难的，因为一些蛋白质在同一时间到达多个位置，而一些模式很少发生。为了取得成功，数据科学家必须在互联网上寻找独立的可用数据，以补充来自比赛的数据。这些努力有助于在细胞水平上理解蛋白质在健康和疾病中的作用。
结论
尽管新的设备可以探索新的科学方法，但数据和软件在这个几乎经典的方案中扮演着越来越重要的角色，并正在引入一场类似“安静”的革命。需要创新者为现有方法的演变做出贡献，并以新的方法超越现有的视野。这是必要的补充强大的工具，显微镜可以发现新的视野，为我们的理解在未来。