Hyppää sisältöön
    • Suomeksi
    • In English
  • Suomeksi
  • In English
  • Kirjaudu
Näytä aineisto 
  •   Etusivu
  • 3. UTUCris-artikkelit
  • Rinnakkaistallenteet
  • Näytä aineisto
  •   Etusivu
  • 3. UTUCris-artikkelit
  • Rinnakkaistallenteet
  • Näytä aineisto
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

High-fidelity 3D live-cell nanoscopy through data-driven enhanced super-resolution radial fluctuation

Laine R.F.; Heil H.S.; Coelho S.; Nixon-Abell J.; Jimenez A.; Wiesner T.; Martínez D.; Galgani T.; Régnier L.; Stubb A.; Follain G.; Webster S.; Goyette J.; Dauphin A.; Salles A.; Culley S.; Jacquemet G.; Hajj B.; Leterrier C.; Henriques R.

High-fidelity 3D live-cell nanoscopy through data-driven enhanced super-resolution radial fluctuation

Laine R.F.
Heil H.S.
Coelho S.
Nixon-Abell J.
Jimenez A.
Wiesner T.
Martínez D.
Galgani T.
Régnier L.
Stubb A.
Follain G.
Webster S.
Goyette J.
Dauphin A.
Salles A.
Culley S.
Jacquemet G.
Hajj B.
Leterrier C.
Henriques R.
Katso/Avaa
s41592-023-02057-w.pdf (9.180Mb)
Lataukset: 

Nature Research
doi:10.1038/s41592-023-02057-w
URI
https://www.nature.com/articles/s41592-023-02057-w
Näytä kaikki kuvailutiedot
Julkaisun pysyvä osoite on:
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2025082787813
Tiivistelmä

Live-cell super-resolution microscopy enables the imaging of biological structure dynamics below the diffraction limit. Here we present enhanced super-resolution radial fluctuations (eSRRF), substantially improving image fidelity and resolution compared to the original SRRF method. eSRRF incorporates automated parameter optimization based on the data itself, giving insight into the trade-off between resolution and fidelity. We demonstrate eSRRF across a range of imaging modalities and biological systems. Notably, we extend eSRRF to three dimensions by combining it with multifocus microscopy. This realizes live-cell volumetric super-resolution imaging with an acquisition speed of ~1 volume per second. eSRRF provides an accessible super-resolution approach, maximizing information extraction across varied experimental conditions while minimizing artifacts. Its optimal parameter prediction strategy is generalizable, moving toward unbiased and optimized analyses in super-resolution microscopy.

Kokoelmat
  • Rinnakkaistallenteet [27094]

Turun yliopiston kirjasto | Turun yliopisto
julkaisut@utu.fi | Tietosuoja | Saavutettavuusseloste
 

 

Tämä kokoelma

JulkaisuajatTekijätNimekkeetAsiasanatTiedekuntaLaitosOppiaineYhteisöt ja kokoelmat

Omat tiedot

Kirjaudu sisäänRekisteröidy

Turun yliopiston kirjasto | Turun yliopisto
julkaisut@utu.fi | Tietosuoja | Saavutettavuusseloste