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Enregistrement W2339072223 · doi:10.1149/ma2014-01/40/1487

Instrumentation Design of a High-Speed Fluorescence Lifetime Imaging Microscope Tailored to High-Throughput Screening for Drug Discovery

2014· article· en· W2339072223 sur OpenAlexaff
Anthony Tsikouras, Qun Fang, Allison Yeh

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Biosensing Techniques and Applications
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotocathodeRaster scanFluorescence-lifetime imaging microscopyMicroscopePhotomultiplierOpticsMicroscopyFluorophoreDetectorFörster resonance energy transferMaterials scienceComputer sciencePhysicsFluorescence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fluorescence lifetime imaging microscopy (FLIM) is a powerful imaging modality that can provide unique information related to the biological microenvironment of a sample. For instance, when applied to quantifying Förster resonant energy transfer (FRET), the decay characteristics of the fluorescence can be indicative of the degree of protein-protein interaction occurring at a subcellular level. There is a clear interest at the drug discovery level to harness the potential of FLIM-FRET and other FLIM techniques to better characterize and understand the mechanisms of their drug leads. To properly test and isolate the effectiveness of drug leads under varied conditions and doses, the drug discovery process uses high-content screening (HCS) microscopes to image 100,000 samples per day. FLIM techniques have so far been unable to provide a suitable combination of acquisition speed and resolution to fill this demand. Widefield FLIM techniques suffer from out-of-focus light, which is especially detrimental to fitting the lifetimes of fluorescence decays. Typical raster-scanning confocal approaches can offer excellent spatial and temporal resolution with a photomultiplier tube as a single-point detector, but are inherently slow to collect a full FLIM image. We are designing a system to meet these HCS requirements by combining a multiplexed raster scanning approach with a streak camera and high-speed readout camera. In a streak camera, photons incident on the entrance slit are focused to a photocathode. The photoelectrons generated at the photocathode are accelerated through a vacuum tube, across a perpendicular time-varying electric field, which can deflect the electrons to the left or right based on their arrival time. The resulting readout would consist of a spatial axis and a temporal axis. The slit of a streak camera is an excellent method of multiplexing the fluorescence lifetime capture along its spatial axis. Our streak camera (Optronis SC-10) can be filled with up to 100 resolvable optical fiber channels. A lenslet array is used to generate 10x10 focal points on the sample, which can then be scanned over the sample with an x-y galvo system. Given sufficient excitation power, this offers a 100x improvement on acquisition speed. The galvo scanner also provides a descan of the fluorescent signals on the return path, such that the fluorescence signals can be focused into a fixed 2-dimensional optical fiber array. To accommodate the streak camera slit, the 100 fiber channels are rearranged from 10x10 to 1x100. We will discuss the current performance of the system, and the potential improvements for each component to get closer to the required acquisition speed. In particular, there is interest in investigating the use of solid-state devices to replace the streak camera. Single-photon avalanche diode (SPAD) arrays are an emerging technology that could greatly simplify the instrumentation, reduce the acquisition time, and improve the light collection efficiency. There are also potential improvements in frame rate and light economy concerning our excitation sources, optics and readout camera.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,719

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
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