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Enregistrement W2524593580 · doi:10.1364/oe.24.022959

Real-time 3D stabilization of a super-resolution microscope using an electrically tunable lens

2016· article· en· W2524593580 sur OpenAlexafffund
Reza Tafteh, Libin Abraham, Denny Seo, Henry Y. Lu, Michael R. Gold, Keng C. Chou

Notice bibliographique

RevueOptics Express · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Fluorescence Microscopy Techniques
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchCanada Foundation for Innovation
Mots-clésLens (geology)Fiducial markerMaterials scienceOpticsMicroscopyMicroscopeOptical microscopeCluster (spacecraft)Computer sciencePhysicsComputer vision

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Single-molecule localization microscopy (SMLM) has become an essential tool for examining a wide variety of biological structures and processes. However, the relatively long acquisition time makes SMLM prone to drift-induced artifacts. Here we report an optical design with an electrically tunable lens (ETL) that actively stabilizes a SMLM in three dimensions and nearly eliminates the mechanical drift (RMS ~0.7 nm lateral and ~2.7 nm axial). The bifocal design that employed fiducial markers on the coverslip was able to stabilize the sample regardless of the imaging depth. The effectiveness of the ETL was demonstrated by imaging endosomal transferrin receptors near the apical surface of B-lymphocytes at a depth of 8 µm. The drift-free images obtained with the stabilization system showed that the transferrin receptors were present in distinct but heterogeneous clusters with a bimodal size distribution. In contrast, the images obtained without the stabilization system showed a broader unimodal size distribution. Thus, this stabilization system enables a more accurate analysis of cluster topology. Additionally, this ETL-based stabilization system is cost-effective and can be integrated into existing microscopy systems.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,265 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations16
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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