Enhancing STED Microscopy via Fluorescence Lifetime Unmixing and Filtering in Two-Species SPLIT-STED
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Simultaneous super-resolution imaging of multiple fluorophores remains a major challenge in STimulated Emission Depletion (STED) microscopy due to spectral overlap of STED-compatible fluorophores. The combination of STED microscopy and Fluorescence Lifetime Imaging Microscopy (FLIM) offers a powerful alternative for super-resolved, multiplexed imaging of biological samples but is hindered by lifetime convergence at high depletion powers. Here, we present an analysis method, two-species Separation of Photons by LIfetime Tuning (SPLIT)-STED, that uses a linear system of equations in phasor-based STED-FLIM to enhance both fluorophore unmixing and spatial resolution. It defines the fluorescence signal as a mixture of three lifetime components: the two target fluorophores and a short-lifetime contribution from undepleted peripheral fluorescence photons. Two-species SPLIT-STED disentangles overlapping lifetimes and selectively filters low-resolution signal. The method enables accurate unmixing of spectrally overlapping fluorophores and, by enhancing resolution through lifetime-based filtering, allows the use of lower depletion powers, thereby improving fluorescence lifetime separation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».