Extended two-photon microscopy in live samples with Bessel beams: steadier focus, faster volume scans, and simpler stereoscopic imaging
Notice bibliographique
Résumé
Two-photon microscopy has revolutionized functional cellular imaging in tissue, but although the highly confined depth of field (DOF) of standard set-ups yields great optical sectioning, it also limits imaging speed in volume samples and ease of use. For this reason, we recently presented a simple and retrofittable modification to the two-photon laser-scanning microscope which extends the DOF through the use of an axicon (conical lens). Here we demonstrate three significant benefits of this technique using biological samples commonly employed in the field of neuroscience. First, we use a sample of neurons grown in culture and move it along the z-axis, showing that a more stable focus is achieved without compromise on transverse resolution. Second, we monitor 3D population dynamics in an acute slice of live mouse cortex, demonstrating that faster volumetric scans can be conducted. Third, we acquire a stereoscopic image of neurons and their dendrites in a fixed sample of mouse cortex, using only two scans instead of the complete stack and calculations required by standard systems. Taken together, these advantages, combined with the ease of integration into pre-existing systems, make the extended depth-of-field imaging based on Bessel beams a strong asset for the field of microscopy and life sciences in general.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».