Advancements in DNA-PAINT: applications and challenges in biological imaging and nanoscale metrology
Notice bibliographique
Résumé
Super-Resolution Microscopy (SRM) has revolutionized bioimaging by breaking the diffraction limit of light, enabling visualization of structures at the nanometer scale. DNA-PAINT (Point Accumulation for Imaging in Nanoscale Topography) is a versatile SRM technique that leverages the programmability of DNA hybridization to achieve high-resolution and multiplexed imaging of molecular targets. This review examines recent advancements in DNA-PAINT, including improvements in imaging resolution, acquisition speed, and imager design, which have enhanced its applications in biological imaging and nanoscale metrology. DNA-PAINT's unique capacities in programming specific interactions have made it indispensable in a range of biological and non-biological settings, from cellular visualization of structure and function to molecular data storage. Here, we highlight recent advancements in DNA-PAINT and its main practical challenges, focusing on how persistent optimization drives innovation. Addressing these challenges continues to drive its expanding role in biological imaging and broader applications across interdisciplinary fields. This review also highlights the interdependence of DNA-PAINT and other techniques that are fundamental to broadening the impact of SRM and shaping the future of biological and biomedical imaging.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».