Using Beads as a Focus Fiduciary to Aid Software-Based Autofocus Accuracy in Microscopy
Notice bibliographique
Résumé
Brightfield microscopy is an ideal application for studying live cell systems in a minimally invasive manner. This is advantageous in long-term experiments to study dynamic cellular processes such as stress response. Depending on the sample type and preparation, the inherent qualities of brightfield microscopy, being very low contrast, can contribute to technical issues such as focal drift, sequencing lags, and complete failure of software autofocus systems. Here, we describe the use of microbeads as a focus aid for long-term live cell imaging to address these autofocus issues. This protocol is inexpensive to implement, without extensive additional sample preparation, and can be used to capture focused images of transparent cells in a label-free manner. To validate this protocol, a widefield inverted microscope was used with software-based autofocus to image overnight in time-lapse format, demonstrating the use of the beads to prevent focal drift in long-term experiments. This improves autofocus accuracy on relatively inexpensive microscopes without using hardware-based focus aids. To validate this protocol, the KNIME logistics software was used to train a random forest model to perform binary image classification. Key features • Label-free live cell imaging in time-lapse format. • Troubleshooting software autofocus for brightfield mode.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».