<scp>3D</scp> mapping of subcellular structures with super‐resolution array tomography
Notice bibliographique
Résumé
The combination of fluorescence light microscopy (FLM) and electron microscopy (EM) makes it possible to put molecular identity in its full ultrastructural context. With array tomography (AT) long ribbons of serial ultrathin sections are labelled via immunohistochemistry (IHC). After FLM imaging the same sections are processed for scanning electron microscopy (SEM) and re‐analyzed. The resulting images are correlated and superimposed. Due to the serial nature of this approach it is possible to obtain large volumes of correlated multi‐channel light and electron microscopic data. One drawback of this method is the large discrepancy of resolution between light and electron microscopy. To alleviate this we advanced AT for two super‐resolution light microscopy techniques, Structured Illumination Microscopy (SIM) and direct Stochastic Optical Reconstruction Microscopy ( d STORM). We also devised a method for easy, precise, and unbiased correlation of EM images and super‐resolution imaging data using endogenous cellular landmarks and freely available image processing software. Together, these advances make it possible to map even small subcellular structures with high precision and confidence. We applied our super‐resolution AT approach in C. elegans to address an important problem in connectomics research: the mapping of gap junctions at connectomes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».