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Enregistrement W3159738439 · doi:10.1002/jemt.23813

A simple, inexpensive and multi‐scale 3‐D fluorescent test sample for optical sectioning microscopies

2021· article· en· W3159738439 sur OpenAlexaff
Ilya Olevsko, Kaitlin Szederkenyi, Jennifer Corridon, Aaron Au, Brigitte Delhomme, Thierry Bastien, Julien Fernandes, Christopher M. Yip, Martin Oheim, Adi Salomon

Notice bibliographique

RevueMicroscopy Research and Technique · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Fluorescence Microscopy Techniques
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesIsrael Science FoundationAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésMicroscopeMicroscopyCalibrationFluorescenceOpticsOptical microscopeConfocalSample (material)Fluorescence microscopeOptical sectioningLight sheet fluorescence microscopyMaterials scienceSample preparationBiological systemComputer scienceChemistryScanning electron microscopeMathematicsPhysicsChromatographyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Fluorescence standards allow for quality control and for the comparison of data sets across instruments and laboratories in applications of quantitative fluorescence. For example, users of microscopy core facilities can expect a homogenous and time‐invariant illumination and an uniform detection sensitivity, which are prerequisites for imaging analysis, tracking or fluorimetric pH or Ca 2+ ‐concentration measurements. Similarly, confirming the three‐dimensional (3‐D) resolution of optical sectioning microscopes calls for a regular calibration with a standardized point source. The test samples required for such measurements are typically different ones, they are often expensive and they depend much on the very microscope technique used. Similarly, the ever‐increasing choice among microscope techniques and geometries increases the demand for comparison across instruments. Here, we advocate and demonstrate the multiple uses of a surprisingly versatile and simple 3‐D test sample that can complement existing and much more expensive calibration samples: commercial tissue paper labeled with a fluorescent highlighter pen. We provide relevant sample characteristics and show examples ranging from the sub‐μm to cm scale, acquired on epifluorescence, confocal, image scanning, two‐photon (2P) and light‐sheet microscopes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,212
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,355 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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