Iterative Immunostaining and NEDD Denoising for Improved Signal-To-Noise Ratio in ExM-LSCM

降噪 免疫染色 信号(编程语言) 噪音(视频) 信噪比(成像) 声学 计算机科学 算法 模式识别(心理学) 人工智能 数学 物理 医学 统计 病理 图像(数学) 程序设计语言 免疫组织化学
作者
Lucio Azzari,Minnamari Vippola,Soile Nymark,Teemu O. Ihalainen,Elina Mäntylä
出处
期刊:Bio-protocol [Bio-Protocol]
卷期号:14 (1353)
标识
DOI:10.21769/bioprotoc.5072
摘要

Expansion microscopy (ExM) has significantly reformed the field of super-resolution imaging, emerging as a powerful tool for visualizing complex cellular structures with nanoscale precision. Despite its capabilities, the epitope accessibility, labeling density, and precision of individual molecule detection pose challenges. We recently developed an iterative indirect immunofluorescence (IT-IF) method to improve the epitope labeling density, improving the signal and total intensity. In our protocol, we iteratively apply immunostaining steps before the expansion and exploit signal processing through noise estimation, denoising, and deblurring (NEDD) to aid in quantitative image analyses. Herein, we describe the steps of the iterative staining procedure and provide instructions on how to perform NEDD-based signal processing. Overall, IT-IF in ExM-laser scanning confocal microscopy (LSCM) represents a significant advancement in the field of cellular imaging, offering researchers a versatile tool for unraveling the structural complexity of biological systems at the molecular level with an increased signal-to-noise ratio and fluorescence intensity. Key features • Builds upon the method developed by Mäntylä et al. [1] and introduces the IT-IF method and signal-processing platform for several nanoscopy imaging applications. • Retains signal-to-noise ratio and significantly enhances the fluorescence intensity of ExM-LSCM data. • Automatic estimation of noise, signal reconstruction, denoising, and deblurring for increased reliability in image quantifications. • Requires at least seven days to complete.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
曲小晴完成签到,获得积分10
1秒前
Zippo完成签到,获得积分10
1秒前
Tracy.完成签到,获得积分10
1秒前
2秒前
2秒前
果冻完成签到,获得积分10
2秒前
dongdong完成签到 ,获得积分10
2秒前
zhangruiii完成签到 ,获得积分10
3秒前
hackett完成签到,获得积分10
3秒前
xfy完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
sherry221完成签到,获得积分10
4秒前
xiuxiu_27完成签到 ,获得积分10
5秒前
body发布了新的文献求助20
5秒前
蜡笔小鱼完成签到,获得积分10
5秒前
zjq完成签到,获得积分10
6秒前
kangshuai完成签到,获得积分10
6秒前
酷波er应助韶华若锦采纳,获得10
7秒前
阿月完成签到,获得积分10
7秒前
miku1发布了新的文献求助10
8秒前
hackett发布了新的文献求助10
8秒前
9秒前
顺顺完成签到,获得积分10
9秒前
甜甜乌冬面完成签到,获得积分10
9秒前
xukaixuan001完成签到,获得积分10
10秒前
everyone_woo完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
开放剑鬼完成签到,获得积分10
11秒前
诚心桐完成签到,获得积分10
12秒前
进击的小胳膊完成签到,获得积分10
12秒前
春困秋乏完成签到,获得积分10
13秒前
baibai完成签到,获得积分10
13秒前
研友_VZG7GZ应助好了采纳,获得10
13秒前
paleo-地质完成签到,获得积分10
13秒前
CipherSage应助明天过后采纳,获得10
13秒前
14秒前
star完成签到,获得积分10
14秒前
吨吨完成签到,获得积分10
14秒前
白羊完成签到,获得积分10
15秒前
李爱国应助Audrey采纳,获得10
15秒前
高分求助中
【重要!!请各位用户详细阅读此贴】科研通的精品贴汇总(请勿应助) 10000
Semantics for Latin: An Introduction 1155
Genomic signature of non-random mating in human complex traits 1000
Plutonium Handbook 1000
Three plays : drama 1000
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 600
SPSS for Windows Step by Step: A Simple Study Guide and Reference, 17.0 Update (10th Edition) 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4106325
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3644283
关于积分的说明 11543543
捐赠科研通 3351134
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1841246
邀请新用户注册赠送积分活动 907953
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 825109