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Enregistrement W2890769111 · doi:10.1038/s41598-018-32191-x

Aqueous mounting media increasing tissue translucence improve image quality in Structured Illumination Microscopy of thick biological specimen

2018· article· en· W2890769111 sur OpenAlexafffund
Aleksander Szczurek, Fabio Contu, A Hoang, Jurek Dobrucki, Sabine Mai

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Fluorescence Microscopy Techniques
Établissements canadiensUniversity of ManitobaCancerCare Manitoba
Organismes subventionnairesResearch Manitoba
Mots-clésMicroscopyOptical microscopeImage qualityMaterials scienceOpticsSample (material)Biomedical engineeringComputer scienceBiological systemComputer visionChemistryPhysicsScanning electron microscopeImage (mathematics)BiologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Structured Illumination Microscopy (SIM) is a super-resolution microscopy method that has significantly advanced studies of cellular structures. It relies on projection of illumination patterns onto a fluorescently labelled biological sample. The information derived from the sample is then shifted to a detectable band, and in the process of image calculation in Fourier space the resolution is doubled. Refractive index homogeneity along the optical path is crucial to maintain a highly modulated illumination pattern necessary for high-quality SIM. This applies in particular to thick samples consisting of large cells and tissues. Surprisingly, sample mounting media for SIM have not undergone a significant evolution for almost a decade. Through identification and systematic evaluation of a number of non-hazardous, water-soluble chemical components of mounting media, we demonstrate an unprecedented improvement in SIM-image quality. Mounting solutions presented in this research are capable of reducing abundant light scattering which constitutes the limiting factor in 3D-SIM imaging of large Hodgkin's lymphoma and embryonic stem cells as well as 10 µm tissue sections. Moreover, we demonstrate usefulness of some of the media in single molecule localisation microscopy. The results presented here are of importance for standardisation of 3D-SIM data acquisition pipelines for an expanding community of users.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 seuil0,641

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 GPT0,323
Écart entre enseignants0,311 · 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

Citations13
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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