Measuring Diffusion of Lipid-like Probes in Artificial and Natural Membranes by Raster Image Correlation Spectroscopy (RICS): Use of a Commercial Laser-Scanning Microscope with Analog Detection
Notice bibliographique
Résumé
The heterogeneity in composition and interaction within the cellular membrane translates into a wide range of diffusion coefficients of its constituents. Therefore, several complementary microfluorimetric techniques such as fluorescence correlation spectroscopy (FCS), fluorescence recovery after photobleaching (FRAP) and single-particle tracking (SPT) have to be applied to explore the dynamics of membrane components. The recently introduced raster image correlation spectroscopy (RICS) offers a much wider dynamic range than each of these methods separately and allows for spatial mapping of the dynamic properties. RICS is implemented on a confocal laser-scanning microscope (CLSM), and the wide dynamic range is achieved by exploiting the inherent time information carried by the scanning laser beam in the generation of the confocal images. The original introduction of RICS used two-photon excitation and photon counting detection. However, most CLSM systems are based on one-photon excitation with analog detection. Here we report on the performance of such a commercial CLSM (Zeiss LSM 510 META) in the study of the diffusion of the fluorescent lipid analog 1,1'-dioctadecyl-3,3,3',3'-tetramethyl-indodicarbocyanine perchlorate (DiI-C(18)(5)) both in giant unilamellar vesicles and in the plasma membrane of living oligodendrocytes, i.e., the myelin-producing cells of the central nervous system. It is shown that RICS on a commercial CLSM with analog detection allows for reliable results in the study of membrane diffusion by removal of unwanted correlations introduced by the analog detection system. The results obtained compare well with those collected by FRAP and FCS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».