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Enregistrement W4411328790 · doi:10.1038/s41592-026-03066-1

A Multimodal Adaptive Optical Microscope For In Vivo Imaging from Molecules to Organisms

2025· preprint· en· W4411328790 sur OpenAlexaff
Tian-Ming Fu, Gaoxiang Liu, Daniel E. Milkie, Xiongtao Ruan, Frederik Görlitz, Yu Shi, Valentina Ferro, Nikita S. Divekar, Wei Wang, Harrison M. York, Velat Kilic, Matthew Mueller, Yajie Liang, Timothy A. Daugird, María José Gacha Garay, Kathryn A. Larkin, Rebecca C. Adikes, N Harrison, Cyna Shirazinejad, Shara C. Williams, Jamison L. Nourse, Shu‐Hsien Sheu, Liang Gao, Tongchao Li, Chandrani Mondal, Kemal Achour, Wilmene Hercule, Daniel R. Stabley, Kevin Emmerich, Peng Dong, David G. Drubin, Zhe Liu, David E. Clapham, Jeff S. Mumm, Minoru Koyama, Alison N. Killilea, Jose Javier Bravo‐Cordero, C. Dirk Keene, Liqun Luo, Tomas Kirchhausen, Medha M. Pathak, Senthil Arumugam, James K. Nuñez, Ruixuan Gao, David Q. Matus, Benjamin L. Martin, Ian A. Swinburne, Eric Betzig, Wesley R. Legant

Notice bibliographique

RevueNature Methods · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Fluorescence Microscopy Techniques
Établissements canadiensThe Scarborough Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMulticellular organismMicroscopeOptical imagingMicroscopyBiological imagingNanoscopic scaleComputer scienceNanotechnologyMaterials scienceOpticsBiologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding biological systems requires observing features and processes across vast spatial and temporal scales, spanning nanometers to centimeters and milliseconds to days, often using multiple imaging modalities within complex native microenvironments. Yet, achieving this comprehensive view is challenging because microscopes optimized for specific tasks typically lack versatility due to inherent optical and sample handling trade-offs, and frequently suffer performance degradation from sample-induced optical aberrations in multicellular contexts. Here, we present MOSAIC, a reconfigurable microscope that integrates multiple advanced imaging techniques including light-sheet, label-free, super-resolution, and multi-photon, all equipped with adaptive optics. MOSAIC enables non-invasive imaging of subcellular dynamics in both cultured cells and live multicellular organisms, nanoscale mapping of molecular architectures across millimeter-scale expanded tissues, and structural/functional neural imaging within live mice. MOSAIC facilitates correlative studies across biological scales within the same specimen, providing an integrated platform for broad biological investigation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,385 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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