How to Measure the Illumination Overhead (IO) of a Fluorescence Microscope v1
Notice bibliographique
Résumé
This protocol outlines in detail how to measure illumination overhead (IO) and collect raw illumination intensity data using the Rigol ds1054z oscilloscope. In fluorescence microscopy, IO is defined as the time a sample is illuminated without the emitted light being captured by the camera, resulting in unnecessary photobleaching and phototoxicity. Minimizing IO is critical for all live imaging experiments. IO occurs due to delays/errors in the synchronization between the microscope fluorescence excitation light source, exposure of the sample to excitation light and the camera exposure time for capturing emitted fluorescence light. The amount of IO varies greatly across setups due to software settings, physical hardware and how components are connected and triggered by the hardware and/or software. Thus, it is recommended that each individual measure the IO of their own microscope and experimental setup including for their exact image acquisition settings. More details use of this protocol and the need to measure IO can be found in Kiepas et. al. JCS, 2020 (https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31988150/) and Kiepas et. al. Microscopy Today, 2020 (https://www.cambridge.org/core/journals/microscopy-today/article/microscope-hardware-and-software-delays-cause-phototoxicity/B964736E4617AEC17C8B1BBD8B4F37B8)
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».