Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Epi-fluorescence microscopy is available in most life sciences research laboratories, and when optimized can be a central laboratory tool. In this chapter, the epi-fluorescence light path is introduced and the various components are discussed in detail. Recommendations are made for incident lamp light sources, excitation and emission filters, dichroic mirrors, objective lenses, and charge-coupled device (CCD) cameras in order to obtain the most sensitive epi-fluorescence microscope. The even illumination of metal-halide lamps combined with new "hard" coated filters and mirrors, a high resolution monochrome CCD camera, and a high NA objective lens are all recommended for high resolution and high sensitivity fluorescence imaging. Recommendations are also made for multicolor imaging with the use of monochrome cameras, motorized filter turrets, individual filter cubes, and corresponding dyes being the best choice for sensitive, high resolution multicolor imaging. Images should be collected using Nyquist sampling and images should be corrected for background intensity contributions and nonuniform illumination across the field of view. Photostable fluorescent probes and proteins that absorb a lot of light (i.e., high extinction co-efficients) and generate a lot of fluorescence signal (i.e., high quantum yields) are optimal. A neuronal immune-fluorescence labeling protocol is also presented. Finally, in order to maximize the utility of sensitive wide-field microscopes and generate the highest resolution images with high signal-to-noise, advice for combining wide-field epi-fluorescence imaging with restorative image deconvolution is presented.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle