Dual Infrared 2‐Photon Microscopy Achieves Minimal Background Deep Tissue Imaging in Brain and Plant Tissues
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Traditional deep fluorescence imaging has primarily focused on red‐shifting imaging wavelengths into the near‐infrared (NIR) windows or implementation of multi‐photon excitation approaches. Here, the advantages of NIR and multiphoton imaging are combined by developing a dual‐infrared two‐photon microscope that enables high‐resolution deep imaging in biological tissues. This study first computationally identifies that photon absorption, as opposed to scattering, is the primary contributor to signal attenuation. A NIR two‐photon microscope is constructed next with a 1640 nm femtosecond pulsed laser and a NIR PMT detector to image biological tissues labeled with fluorescent single‐walled carbon nanotubes (SWNTs). Spatial imaging resolutions are achieved close to the Abbe resolution limit and eliminate blur and background autofluorescence of biomolecules, 300 µm deep into brain slices and through the full 120 µm thickness of a Nicotiana benthamiana leaf. NIR‐II two‐photon microscopy can also measure tissue heterogeneity by quantifying how much the fluorescence power law function varies across tissues, a feature this study exploits to distinguish Huntington's Disease afflicted mouse brain tissues from wildtype. These results suggest dual‐infrared two‐photon microscopy can accomplish in‐tissue structural imaging and biochemical sensing with a minimal background, and with high spatial resolution, in optically opaque or highly autofluorescent biological tissues.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».