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2022年03月25日研究成果

發明計算超分辨圖像重建通用算法,穩定提升熒光顯微鏡兩倍分辨率

陳良怡團隊

       北京大學未來技術學院教授、智源研究員陳良怡團隊發明基于新計算原理的熒光超分辨率顯微成像算法,與基于特定物理原理或者特殊熒光探針的超分辨率方法都不相同。通過提出“熒光圖像的分辨率提高等價于圖像的相對稀疏性增加”,結合信號空時連續性的通用先驗知識,他們發明兩步迭代的稀疏解卷積算法,突破現有熒光顯微系統的光學硬件限制,首次實現通用計算超分辨熒光成像。與超快結構光超分辨顯微鏡結合,在活細胞成像中分辨率最高(60nm)、速度最快(564Hz)、成像時間最長(>1小時),揭示核孔結構和胰島素囊泡早期融合孔道的動態變化。稀疏解卷積也可以提升其他熒光顯微鏡分辨率,包括膨脹、點掃描或轉盤共聚焦、受激輻射損耗以及微型化雙光子顯微鏡等,幫助生物醫學研究者更好分辨細胞中的精細動態結構。


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Weisong Zhao, Shiqun Zhao, Liuju Li, Xiaoshuai Huang, Shijia Xing, Yulin Zhang, Guohua Qiu, Zhenqian Han, Yingxu Shang, De-en Sun, Chunyan Shan, Runlong Wu, Shuwen Zhang, Riwang Chen, Jian Xiao, Yanquan Mo, Jianyong Wang, Wei Ji, Xing Chen, Baoquan Ding, Yanmei Liu, Heng Mao, Bao-Liang Song, Jiubin Tan, Jian Liu, Haoyu Li, and Liangyi Chen. Sparse deconvolution improves the resolution of live-cell super-resolution fluorescence microscopy. Nature Biotechnology, 2021. DOI: https://doi.org/10.1038/s41587-021-01092-2.


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