侯梦迪 1胡芬 1,**杨建宇 1董浩 1潘雷霆 1,2,3,4,*
作者单位
摘要
1 弱光非线性光子学教育部重点实验室,南开大学物理科学学院,泰达应用物理研究院,天津 300071
2 药物化学生物学全国重点实验室,南开大学生命科学学院,细胞应答交叉科学中心,天津 300071
3 南开大学深圳研究院,广东 深圳 518083
4 山西大学极端光学协同创新中心,山西 太原 030006
核孔复合物(NPC)是细胞核膜上由多种蛋白组装而成的复杂结构,在细胞核质交换和信息传递中起着关键作用。单分子定位超分辨成像(SMLM)以其特异性和高成像分辨率成为研究NPC超微结构的主要方法之一。然而,由于抗体标记不完全等因素导致的数据丢失,给后续分析带来了困难。笔者使用SMLM提供的定位信息,结合基于密度的空间聚类算法(DBSCAN)和层次聚类算法进行数据的提取和分类,建立了NPC筛选和定位的分析流程,并采用该处理流程得到了缺失较少且形貌比较均匀的核孔。进一步,基于最小二乘法原理对筛选得到的大量NPC进行质心对齐的重构处理,成功复现出了其经典的八重对称结构,并揭示了核孔蛋白Nup133与Nup98的精确相对位置关系。本研究通过建立核孔筛选和重构的标准流程,填补了SMLM数据的缺失。采用该流程对多种核孔蛋白进行分析,揭示它们的结构特性。所建流程为理解核孔的复杂结构提供了一种高通量的定量分析方法。
生物光学 超分辨成像 单分子定位 核孔复合物 聚类算法 重构 bio-optics super-resolution microscopy single-molecule localization nuclear pore complexes clustering algorithms reconstruction 
中国激光
2024, 51(3): 0307106
作者单位
摘要
1 哈尔滨工业大学仪器科学与工程学院,黑龙江 哈尔滨 150080
2 北京大学未来技术学院,北京 100871
超分辨荧光显微镜突破了光学衍射极限造成的空间分辨率限制,使得生物学家能够在生命体和细胞具有活性的状态下,对其功能与结构进行高精度动态记录,有望揭示更多重要的生命现象细节。然而,由于超分辨荧光显微技术的成像视场、深度、分辨率、速度等不易兼得,所以解卷积作为一种最有效且直接的求解逆问题的框架,被广泛应用于增强超分辨显微镜的时空分辨率。研究人员聚焦于通过相应算法设计实现高质量显微图像的重建,在一定程度上克服了超分辨荧光显微镜的硬件限制,可以更好地恢复生物信息。本文首先介绍了解卷积方法的基本原理及其发展历程,接着列举了不同解卷积技术在不同模态下的重建原理和效果以及这些技术在生物学上的应用,最后总结了基于深度学习的解卷积方法在超分辨荧光显微镜技术上的最新进展和未来的发展潜力,并对包括傅里叶环相关的定量评估图像重建质量的方法的最新进展进行了阐述。
显微 解卷积 超分辨显微镜 活细胞成像 计算成像 荧光显微镜 microscopy deconvolution super-resolution microscopy live-cell imaging computational imaging fluorescence microscopy 
中国激光
2024, 51(1): 0107002
Yile Sun 1†Hongfei Zhu 2Lu Yin 3Hanmeng Wu 1[ ... ]Xu Liu 1,5,7
Author Affiliations
Abstract
1 Zhejiang University, College of Optical Science and Engineering, State Key Laboratory of Extreme Photonics and Instrumentation, Hangzhou, China
2 The Chinese University of Hong Kong, Department of Biomedical Engineering, Hong Kong, China
3 China Jiliang University, College of Optical and Electronic Technology, Hangzhou, China
4 Zhejiang University of Technology, Institute of Pharmacology, College of Pharmaceutical Sciences, Hangzhou, China
5 ZJU-Hangzhou Global Scientific and Technological Innovation Center, Hangzhou, China
6 Huazhong University of Science and Technology, Britton Chance Center for Biomedical Photonics-MoE Key Laboratory for Biomedical Photonics, Advanced Biomedical Imaging Facility-Wuhan National Laboratory for Optoelectronics, Wuhan, China
7 Shanxi University, Collaborative Innovation Center of Extreme Optics, Taiyuan, China
Imaging three-dimensional, subcellular structures with high axial resolution has always been the core purpose of fluorescence microscopy. However, trade-offs exist between axial resolution and other important technical indicators, such as temporal resolution, optical power density, and imaging process complexity. We report a new imaging modality, fluorescence interference structured illumination microscopy (FI-SIM), which is based on three-dimensional structured illumination microscopy for wide-field lateral imaging and fluorescence interference for axial reconstruction. FI-SIM can acquire images quickly within the order of hundreds of milliseconds and exhibit even 30 nm axial resolution in half the wavelength depth range without z-axis scanning. Moreover, the relatively low laser power density relaxes the requirements for dyes and enables a wide range of applications for observing fixed and live subcellular structures.
optical imaging super-resolution microscopy fluorescence interference structured illumination microscopy 
Advanced Photonics
2023, 5(5): 056007
杨建宇 1胡芬 1,*侯梦迪 1董浩 1[ ... ]潘雷霆 1,2,3,4,**
作者单位
摘要
1 弱光非线性光子学教育部重点实验室,南开大学物理科学学院,泰达应用物理研究院,天津 300071
2 药物化学生物学国家重点实验室,南开大学生命科学学院,细胞应答交叉科学中心,天津 300071
3 南开大学深圳研究院,广东 深圳 518083
4 极端光学协同创新中心,山西大学,山西 太原 030006
成熟人红细胞膜骨架是由膜下多种蛋白组成的三角晶格网状结构,在维持红细胞形态、变形性、运动和代谢等功能方面扮演着重要角色。单分子定位超分辨成像(SMLM)技术在解析骨架超微结构方面展现出了强大的能力,但分辨率的提升对成像分析手段提出了更高要求。作为一种常用的空间分析方法,Vorono?分割在SMLM图像聚类分析中已被广泛应用。笔者利用自主搭建的SMLM超分辨成像系统获得红细胞膜蛋白和骨架蛋白的超分辨点簇图像,对点簇质心进行Vorono?分割,并对Vorono?多边形面积分布进行伽马函数拟合,发现自由膜蛋白CD59的伽马分布峰值对应的x轴坐标xpeak为0.78。结合模拟结果,验证了自由膜蛋白CD59呈随机分布。进一步,肌动蛋白、血影蛋白N端和原肌球蛋白的Vorono?分析结果显示它们的xpeak均为0.86,而锚蛋白的xpeak为0.84,说明骨架膜蛋白呈相对均匀的分布状态,但锚蛋白较其他骨架蛋白更具随机性。Vorono?方法可助力阐释红细胞膜骨架蛋白的空间分布特性,同时也为点簇状SMLM超分辨图像数据的深入提取提供了新思路和新方法。
生物光学 超分辨成像 单分子定位 红细胞膜骨架 图像分割 Voronoï分析 bio-optics super-resolution microscopy single-molecule localization erythrocyte membrane skeleton image tessellation Voronoï analysis 
中国激光
2023, 50(15): 1507104
Yilin He 1†Yunhua Yao 1Dalong Qi 1Yu He 1[ ... ]Shian Zhang 1,4,*
Author Affiliations
Abstract
1 East China Normal University, School of Physics and Electronic Science, State Key Laboratory of Precision Spectroscopy, Shanghai, China
2 Shenzhen University, Institute of Microscale Optoelectronics, Nanophotonics Research Center, Shenzhen Key Laboratory of Micro-Scale Optical Information Technology, Shenzhen, China
3 Peking University, School of Physics, Frontiers Science Center for Nanooptoelectronics, State Key Laboratory for Mesoscopic Physics, Beijing, China
4 Shanxi University, Collaborative Innovation Center of Extreme Optics, Taiyuan, China
Various super-resolution microscopy techniques have been presented to explore fine structures of biological specimens. However, the super-resolution capability is often achieved at the expense of reducing imaging speed by either point scanning or multiframe computation. The contradiction between spatial resolution and imaging speed seriously hampers the observation of high-speed dynamics of fine structures. To overcome this contradiction, here we propose and demonstrate a temporal compressive super-resolution microscopy (TCSRM) technique. This technique is to merge an enhanced temporal compressive microscopy and a deep-learning-based super-resolution image reconstruction, where the enhanced temporal compressive microscopy is utilized to improve the imaging speed, and the deep-learning-based super-resolution image reconstruction is used to realize the resolution enhancement. The high-speed super-resolution imaging ability of TCSRM with a frame rate of 1200 frames per second (fps) and spatial resolution of 100 nm is experimentally demonstrated by capturing the flowing fluorescent beads in microfluidic chip. Given the outstanding imaging performance with high-speed super-resolution, TCSRM provides a desired tool for the studies of high-speed dynamical behaviors in fine structures, especially in the biomedical field.
super-resolution microscopy high-speed imaging compressive sensing deep learning image reconstruction 
Advanced Photonics
2023, 5(2): 026003
作者单位
摘要
1 西安电子科技大学 物理学院,陕西 西安 710071
2 西安电子科技大学杭州研究院,浙江 杭州 311200
荧光显微镜具有对样品损伤小、可特异性成像等优点,是生物医学研究的主流成像手段。随着人工智能技术的快速发展,深度学习在逆问题求解中取得了巨大成功,被广泛应用于诸多领域。近年来,深度学习在荧光显微成像中的应用掀起了一个研究热潮,为荧光显微技术发展提供了性能上的突破与新思路。基于此,首先介绍了深度学习的基本网络模型,然后对基于深度学习的荧光显微成像技术在荧光显微的空间分辨率、图像采集及重建速度、成像通量和成像质量提升方面的应用进行阐述。最后,对目前深度学习在荧光显微成像中的研究进行总结与展望。
荧光显微成像 深度学习 超分辨 超分辨显微成像 图像重建 fluorescence microscopy imaging deep learning super-resolution super-resolution microscopy imaging image reconstruction 
红外与激光工程
2022, 51(11): 20220536
戴太强 1,2,3,4高晔 1,2,3,4马英 5蔡卜磊 1,2,3,4[ ... ]孔亮 1,2,3,4,*
作者单位
摘要
1 军事口腔医学国家重点实验室,陕西 西安 710032
2 国家口腔疾病临床医学研究中心,陕西 西安 710032
3 陕西省口腔疾病临床医学研究中心,陕西 西安 710032
4 第四军医大学口腔医院 颌面外科,陕西 西安 710032
5 西安电子科技大学 物理学院,陕西 西安 710171
观察细胞器间动态相互作用,深入分析作用规律,对于揭示生理病理过程现象背后的机制具有十分重要的意义。传统光学显微镜受到由光波波长和孔径造成的衍射极限的限制,无法观测细胞器纳米级精细结构及细胞器间相互作用的动态变化规律。超分辨显微成像技术的出现为细胞器相互作用研究提供了重要手段,在深入揭示细胞器相互作用规律,阐明生理病理现象深层的机制研究中发挥了重要的作用。文中介绍了受激发射损耗(Stimulated emission depletion, STED)显微成像、结构光照明显微成像(Structured illumination microscopy, SIM)、单分子定位显微成像(Single molecule localization microscopy, SMLM)技术,并总结了这三类超分辨显微成像技术在细胞器相互作用中的应用与现状,为超分辨显微成像技术在细胞器相互作用研究中的应用提供思路拓展。最后,对超分辨显微成像技术在细胞器相互作用研究中的优势与不足进行分析总结,展望了超分辨显微成像技术在活细胞内细胞器相互作用成像中的需求发展趋势,为光学与医学及生物学的交叉融合发展提供一定的参考。
超分辨显微成像 细胞器间相互作用 受激发射损耗显微成像 结构光照明显微成像 单分子定位显微成像 super-resolution microscopy organelle interaction stimulated emission depletion microscopy structured illumination microscopy single molecule localization microscopy 
红外与激光工程
2022, 51(11): 20220622
作者单位
摘要
上海交通大学生物医学工程学院,上海 200240

超分辨显微成像技术是生物医学领域的重要成像工具,它通过突破光学衍射的极限,以纳米级尺度解析大脑神经元的结构,其在活体大脑成像中的应用对于神经科学的发展具有重要影响。由于组织光散射、生物相容性、成像系统兼容性等因素,超分辨显微成像技术在活体大脑成像的深度、速度、时间等方面都受到限制。基于传统的双光子显微成像策略,本文介绍了目前应用于活体大脑成像的受激发射损耗显微成像和结构光照明显微成像的研究进展,分析了它们存在的困难和挑战,最后总结了应对挑战的思路并对未来的发展进行了展望。

医用光学 超分辨显微成像 活体成像 大脑成像 双光子显微成像 受激发射损耗显微成像 结构光照明显微成像 medical optics super-resolution microscopy in vivo imaging brain imaging two-photon microscopy stimulated emission depletion microscopy structure illumination microscopy 
中国激光
2022, 49(20): 2007301
王冠晨 1,2陈同生 1,2,3,*
作者单位
摘要
1 华南师范大学生物光子学研究院,教育部激光生命科学重点实验室,广东 广州 510631
2 华南师范大学生物光子学研究院,广东省激光生命科学重点实验室,广东 广州 510631
3 师大瑞利光电科技(清远)有限公司,广东 清远 511517
亚细胞器是细胞的重要组成单位,其形态结构与动力学特性直接反映了细胞的生理状态。21世纪初新兴的结构光照明显微技术、受激发射损耗显微技术和单分子定位成像技术等超分辨显微成像技术,巧妙地绕过了光学衍射极限对成像分辨率的限制,目前已被广泛应用于活细胞亚细胞器精细结构的观察及其动力学过程的监测上。本文首先介绍了上述三种超分辨显微成像技术的基本原理和特点,然后介绍了活细胞中细胞核、细胞骨架、线粒体、内质网等亚细胞器的超分辨精细结构和动力学特性,最后讨论了亚细胞器超分辨精细结构成像与机器学习、图像处理相结合的发展潜力。
生物光学 超分辨显微术 荧光显微镜 亚细胞器精细结构 机器学习 bio-optics super-resolution microscopy fluorescence microscope fine structures of subcellular organelles machine learning 
中国激光
2022, 49(20): 2007203
Author Affiliations
Abstract
1 Zhejiang University, State Key Laboratory of Modern Optical Instrumentation, College of Optical Science and Engineering, Hangzhou, China
2 Shanxi University, Collaborative Innovation Center of Extreme Optics, Taiyuan, China
3 Research Center for Intelligent Chips and Devices, Zhejiang Lab, Hangzhou, China
4 Zhejiang University, Ningbo Research Institute, Ningbo, China
Stimulated emission depletion (STED) nanoscopy is one of the most well-developed nanoscopy techniques that can provide subdiffraction spatial resolution imaging. Here, we introduce dual-modulation difference STED microscopy (dmdSTED) to suppress the background noise in traditional STED imaging. By applying respective time-domain modulations to the two continuous-wave lasers, signals are distributed discretely in the frequency spectrum and thus are obtained through lock-in demodulation of the corresponding frequencies. The background signals can be selectively eliminated from the effective signal without compromise of temporal resolution. We used nanoparticle, fixed cell, and perovskite coating experiments, as well as theoretical demonstration, to confirm the effectiveness of this method. We highlight dmdSTED as an idea and approach with simple implementation for improving the imaging quality, which substantially enlarges the versatility of STED nanoscopy.
super-resolution microscopy frequency domain background suppression anti-Stokes excitation 
Advanced Photonics
2022, 4(4): 046001

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