用于超分辨率荧光显微镜的多重信号分类算法
定量方法
2016-12-13 v2 生物物理
光学
摘要
超分辨率显微镜通过解析远低于衍射极限的细节，为生物学提供了前所未有的见解。最先进的单分子定位显微镜（SMLM）超分辨率技术受限于漫长的采集和计算时间，或对特殊荧光团或化学环境的需求。在此，我们提出了一种称为多重信号分类算法（MUSICAL）的宽场荧光显微镜新型统计超分辨率技术，与 SMLM 技术相比具有多项优势。MUSICAL 提供至少低至 50 nm 的分辨率，对帧数和激发功率的要求低，甚至在荧光团浓度高的情况下也能工作。此外，它适用于任何在记录时间尺度上表现出闪烁的荧光团。我们将 MUSICAL 的成像结果与 SMLM 及四种现代统计超分辨率方法在体外肌动蛋白丝实验和独立研究小组提供的数据集上进行了比较。结果表明 MUSICAL 具有可比拟或更优的性能。我们还在活细胞微管和活细胞肌动蛋白丝样本中展示了 245 ms 时间尺度（以每秒 200 帧的采集速率使用 49 帧）的超分辨率。
引用
@article{arxiv.1611.09086,
title = {Multiple Signal Classification Algorithm for super-resolution fluorescence microscopy},
author = {Krishna Agarwal and Radek Macháň},
journal= {arXiv preprint arXiv:1611.09086},
year = {2016}
}
备注
28 pages, 29 figures, Nature Communications, 2016