Tissue-Like 3D Standard and Protocols for Microscope Quality Management
Notice bibliographique
Résumé
This article outlines a global study conducted by the Association of Biomedical Resource Facilities (ABRF) Light Microscopy Research Group (LMRG). The results present a novel 3D tissue-like biologically relevant standard sample that is affordable and straightforward to prepare. Detailed sample preparation, instrument-specific image acquisition protocols and image analysis methods are presented and made available to the community. The standard consists of sub-resolution and large well characterized relative intensity fluorescence microspheres embedded in a 120 µm thick 3D gel with a refractive index of 1.365. The standard allows the evaluation of several properties as a function of depth. These include the following: 1) microscope resolution with automated analysis of the point-spread function (PSF), 2) automated signal-to-noise ratio analysis, 3) calibration and correction of fluorescence intensity loss, and 4) quantitative relative intensity. Results demonstrate expected refractive index mismatch dependent losses in intensity and resolution with depth, but the relative intensities of different objects at similar depths are maintained. This is a robust standard showing reproducible results across laboratories, microscope manufacturers and objective lens types (e.g., magnification, immersion medium). Thus, these tools will be valuable for the global community to benchmark fluorescence microscopes and will contribute to improved scientific rigor and reproducibility.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».