Dedicated setup for the photoconversion of fluorescent dyes for functional electron microscopy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Here, we describe a cost-effective setup for targeted photoconversion of fluorescent signals into electron dense ones. This approach has offered invaluable insights in the morphology and function of fine neuronal structures. The technique relies on the localized oxidation of diaminobenzidine (DAB) mediated by excited fluorophores. This paper includes a detailed description of how to build a simple photoconversion setup that can increase reliability and throughput of this well-established technique. The system described here, is particularly well-suited for thick neuronal tissue, where light penetration and oxygen diffusion may be limiting DAB oxidation. To demonstrate the system, we use Correlative Light and Electron Microscopy (CLEM) to visualize functionally-labelled individual synaptic vesicles released onto an identified layer 5 neuron in an acute cortical slice. The setup significantly simplifies the photoconversion workflow, increasing the depth of photoillumination, improving the targeting of the region of interest and reducing the time required to process each individual samples. We have tested this setup extensively for the photoconversion of FM 1-43FX and Lucifer Yellow both excited at 473 nm. In principle, the system can be adapted to any dye or nanoparticle able to oxidize DAB when excited by a specific light wavelength.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».