Improving tissue-sample profiling: The optimization and application of immunohistochemistry

仿形(计算机编程) 计算机科学 组织样品 免疫组织化学 钥匙(锁) 样品(材料) 多样性(控制论) 数据科学 病理 医学 人工智能 生物医学工程 化学 计算机安全 色谱法 操作系统
作者
Nissi Varki,Kevin D. Long
出处
期刊:Science [American Association for the Advancement of Science (AAAS)]
卷期号:349 (6243): 104-104
标识
DOI:10.1126/science.349.6243.104-c
摘要

Though it has been used for more than 70 years, immunohistochemistry (IHC) is still an essential research and diagnostic tool in many scientific laboratories. Understanding the basic principles underlying IHC and how to address the technical aspects of experimental design are key to producing high-quality, reproducible data. IHC is used in a variety of fields—from cancer diagnostics to neuroscience research—but some common advice can be applied across-the-board. Many variables are vital for generating valuable results and require optimization when designing IHC experiments, such as fixing tissue, choosing the proper antibodies, and defining the proper controls. In this webinar, we will hear from experts who will share their insights into the key aspects of assay design.

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