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Enregistrement W3135631401 · doi:10.1101/2021.03.02.433395

Meeting experiments at the diffraction barrier: an <i>in-silico</i> widefield fluorescence microscopy

2021· preprint· en· W3135631401 sur OpenAlexafffund
Subhamoy Mahajan, Tian Tang

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Fluorescence Microscopy Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsWestern Canada Research Grid
Mots-clésMicroscopyFluorescence microscopeResolution (logic)Light sheet fluorescence microscopyBrightnessSuper-resolution microscopyOpticsConfocal microscopyIn silicoOptical microscopeFocus (optics)Materials scienceImage resolutionMicroscopeFluorescenceComputer scienceChemistryPhysicsArtificial intelligenceScanning electron microscope

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Fluorescence microscopy allows the visualization of live cells and their components, but even with advances in super- resolution microscopy, atomic resolution remains unattainable. On the other hand, molecular simulations (MS) can easily access atomic resolution, but comparison with experimental microscopy images has not been possible. In this work, a novel in-silico widefield fluorescence microscopy is proposed, which reduces the resolution of MS to generate images comparable to experiments. This technique will allow cross-validation and compound the knowledge gained from experiments and MS. We demonstrate that in-silico images can be produced with different optical axis, object focal planes, exposure time, color combinations, resolution, brightness and amount of out-of-focus fluorescence. This allows the generation of images that resemble those obtained from widefield, confocal, light-sheet, two-photon and super-resolution microscopy. This technique not only can be used as a standalone visualization tool for MS, but also lays the foundation for other in-silico microscopy methods.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
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 recherche0,0010,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,254 · 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.

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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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