Calibration of Wide-Field Deconvolution Microscopy for Quantitative Fluorescence Imaging
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
Deconvolution enhances contrast in fluorescence microscopy images, especially in low-contrast, high-background wide-field microscope images, improving characterization of features within the sample. Deconvolution can also be combined with other imaging modalities, such as confocal microscopy, and most software programs seek to improve resolution as well as contrast. Quantitative image analyses require instrument calibration and with deconvolution, necessitate that this process itself preserves the relative quantitative relationships between fluorescence intensities. To ensure that the quantitative nature of the data remains unaltered, deconvolution algorithms need to be tested thoroughly. This study investigated whether the deconvolution algorithms in AutoQuant X3 preserve relative quantitative intensity data. InSpeck Green calibration microspheres were prepared for imaging, z-stacks were collected using a wide-field microscope, and the images were deconvolved using the iterative deconvolution algorithms with default settings. Afterwards, the mean intensities and volumes of microspheres in the original and the deconvolved images were measured. Deconvolved data sets showed higher average microsphere intensities and smaller volumes than the original wide-field data sets. In original and deconvolved data sets, intensity means showed linear relationships with the relative microsphere intensities given by the manufacturer. Importantly, upon normalization, the trend lines were found to have similar slopes. In original and deconvolved images, the volumes of the microspheres were quite uniform for all relative microsphere intensities. We were able to show that AutoQuant X3 deconvolution software data are quantitative. In general, the protocol presented can be used to calibrate any fluorescence microscope or image processing and analysis procedure.
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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