Live Cell Imaging and Measurements of Molecular Dynamics
Notice bibliographique
Résumé
w3-2 Live cell microscopy is becoming widespread across all fields of the life sciences, as well as, many areas of the physical sciences. In order to accurately obtain live cell microscopy data, the live specimens must be properly maintained on the imaging platform. In addition, the fluorescence light path must be optimized for efficient light transmission in order to reduce the intensity of excitation light impacting the living sample. With low incident light intensities the processes under study should not be altered due to phototoxic effects from the light allowing for the long term visualization of viable living samples. Aspects for maintaining a suitable environment for the living sample, minimizing incident light and maximizing detection efficiency will be presented for various fluorescence based live cell instruments. Raster Image Correlation Spectroscopy (RICS) is a technique that uses the intensity fluctuations within laser scanning confocal images, as well as the well characterized scanning dynamics of the laser beam, to extract the dynamics, concentrations and clustering of fluorescent molecules within the cell. In addition, two color cross-correlation RICS can be used to determine protein-protein interactions in living cells without the many technical difficulties encountered in FRET based measurements. RICS is an ideal live cell technique for measuring cellular dynamics because the potentially damaging high intensity laser bursts required for photobleaching recovery measurements are not required, rather low laser powers, suitable for imaging, can be used. The RICS theory will be presented along with examples of live cell applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,004 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».