Nanoscopy – Pushing the Limits of Light Microscopy.
Notice bibliographique
Résumé
Nanoscopy has been a rapidly expanding field over the last 5 years. Different modalities have been developed based on optical, computational and combined optical/computational techniques that can be used to circumvent the diffraction barrier of visible light. Stimulated emission depletion (STED) microscopy is a purely optical technique that was originally developed by Stephane Hell and has been recently commercialized by Leica Microsystems. This technique uses two superimposed laser beams. One beam excites a point of fluorescence while the second beam – a donut shape – depletes the fluorescence emission around the spot through stimulated emission. The result is a point source of excitation which can be scanned across a fluorescence sample giving resolutions on the order of 20–40 nm. Single molecule localization microscopy is a purely computation technique that comes under many flavors (PALM, F-PALM, STORM, dSTORM). Each technique relies on the repetitive excitation and localization of a small subset of fluorescent molecules within a sample. Single molecules are imaged as Gaussian spots and with sufficient signal-to-noise can each be fit with a precision approaching 20 nm. Finally, structured illumination uses a combination of optics and image processing. Grid patterns are super-imposed on fluorescent samples with 15–25 different angles and z-axis positions. The result is a translation of high frequency sample information into low frequency Moire patterns. The 15–25 images are post processed based on the imposed patterns to de-convolve out fine sample details with at least twice the resolution limit of a conventional light microscope. This overview talk will introduce these various nanoscopy techniques.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,007 |
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 ».