突破极限!哈尔滨工业大学团队发表超分辨显微镜新方法
----近期,哈尔滨工业大学赵唯淞/李浩宇团队与北京大学陈良怡团队、南开大学潘雷霆团队共同在《Light: Science & Applications》杂志上发表了一篇题为《Quantitatively mapping local quality of super-resolution microscopy by rolling Fourier ring correlation》的论文,为超分辨显微镜领域带来了一项重要的突破。----
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--超分辨显微镜技术突破--
超分辨荧光显微镜技术已经成功突破传统分辨率的衍射极限,实现了200nm~300nm以下的超高分辨效果。然而,超分辨信息的提取往往依赖于复杂的数据计算与处理过程,受到样本化学环境和光学设置条件等因素的影响,容易产生噪声与失真,降低图像质量。为了解决这一问题,对超分辨图像进行可靠且无参考的质量评估变得至关重要。
--新方法:rFRC与PANEL技术--
团队提出了一种滚动傅里叶环相关(rFRC)方法,用于评估超分辨尺度下的图像重建不确定度。通过结合rFRC方法与改进的分辨率比例误差图(RSM),提出了一种像素级误差量化方法(PANEL),能够通用、无参考地生成超分辨尺度下的像素级误差定量图。这为生物分析提供了精确定位可靠性较低的区域,判定精度最高可提升10倍。
图1. rFRC 评估定位显微镜的超分辨率图像。左图:COS-7 细胞中用 Alexa Fluor 647 标记的 α-微管蛋白的 STORM 重建结果及其rFRC 图。右图:STORM 结果(亮绿色)和高斯平均 rFRC 图(shifted jet图)的合并视图,用于突出显示低质量区域。比例尺:5 μm.
图2. 利用 rFRC 图对 STORM 重建结果融合。(a) STORM 融合示意图。'ME':多发射器最大似然估计结果;'SE':单发射极高斯拟合结果。(b) 图d中白框部分的放大视图:STORM 结果(COS-7 细胞,用Alexa Fluor 647标记的α-微管蛋白,左)及其rFRC图(右)。从上到下:“ME”结果;“SE”结果;“ME”和“SE”重建的融合结果。相应的 rFRC 值标记在 rFRC 图的左上角。(c) 图b中虚线圆圈的放大视图。从左到右为:ME结果、SE结果、融合权重(ME 结果和 SE 结果的反向 rFRC 映射分别合并为绿色和洋红色通道)以及融合的 STORM 结果。(d) 融合STORM结果的完整视图(COS-7 细胞,用 Alexa Fluor 647 标记的 α-微管蛋白)。(e) 图d的rFRC图。图中显示了与SE(22.0% 区域为 80.55 ± 1.52 nm,中空)和ME(19.2% 区域为 4.28 ± 0.14 nm,白色实心)处理结果相比,融合重建结果的分辨率提高。(f)图d中黄色框包围的放大区域。上到下显示为:rFRC图、融合STORM和RSM的结果。比例尺:(b, c) 500 nm; (d) 5 μm; (f) 1 μm
图3. rFRC 图辅助和评估了多种光学成像方法。(a) 在 Wiener-SIM(顶部)和 TIRF(底部)成像下用 LifeAct-EGFP 标记的活人脐静脉内皮细胞 (HUVEC) 的代表性图像。(b) Hessian-SIM 结果。(c) Hessian-SIM 的 rFRC 图。Wiener-SIM(洋红色)和 Hessian-SIM(青色)的 rFRC、RSP 和 RSE 值显示在右下角。(d) 在 RL 去卷积(顶部)和 TIRF(底部)成像下用 DiI 标记的固定肝窦内皮细胞 (LSEC) 的代表性结果。(e) RL 反卷积结果的 rFRC 图。(f) (d) 中白框的放大视图。原始 TIRF 图像、80 次和 200 次迭代的 RL 反卷积结果以及 TIRF-SIM 结果分别显示在左上、右上、左下和右下。(g) 迭代过程中的 PSNR(相对于 TIRF-SIM)、RSP(相对于 TIRF)和 rFRC 值的曲线。比例尺:(a) 1 μm; (d) 5 μm; (f) 100 nm
--rFRC与PANEL技术的应用与开源资源--
rFRC技术不仅适用于比较不同单分子定位显微镜(SMLM)恢复算法的性能,还促进了超分辨尺度下不同重建图像的有效融合。为了推广这一技术,研究团队提供了MATLAB和Python的开源代码,以及Fiji/ImageJ插件,使得rFRC与PANEL技术能够与多种模态光学成像技术结合,成为一种易于使用的本地质量评估工具。
--团队成果及展望 --
由哈尔滨工业大学赵唯淞助理教授、北京大学陈良怡教授等人共同完成的这项研究,有望成为超分辨显微镜领域的一大创举。研究团队已经整合出一系列开源资源,包括MATLAB、Python程序包以及ImageJ/FIJI插件,为广大超分辨显微镜使用者与开发者提供了便利。
--结论--
综上所述,rFRC与PANEL技术的引入为超分辨显微镜技术的评估提供了全新的视角。通过解决传统评估方法的局限性,这项研究有望推动超分辨显微镜领域的发展,为未来计算显微成像领域带来更多可能性。研究者们期望PANEL技术能够广泛用作跨模态工具,成为广泛应用的生物分析方法,为超分辨显微技术的创新提供有力工具,推动计算显微镜领域获得更大的进步。
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