双模式高分辨率全内反射显微成像新方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61805213
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    24.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0511.生物、医学光学与光子学
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Total Internal Reflection Microscopy (TIRM) is a near-surface imaging tool, which consists in illuminating a thin slice (about 100 nm) of the sample in contact with the substrate with the tail of an evanescent wave. The suppression of the polluting information coming from deeper volumes of the sample confers to TIRM a high sensitivity to surface phenomena. Combined with a holographic or dark-field detection, it is a label-free tool that yields quantitative information on the sample morphology and refractive index distribution. Combined with fluorescence tagging (TIRFM), it is a specific imaging tool, able, for example, to provide dynamic observation over an extended time of protein and cell motility. Yet, TIRFM provides only fluorescent functional high resolution image of sample, the interpretation of the fluorescence image obtained by TIRFM is still difficult..In this proposal, our objective is to build a Bi-modal (functional and structural), high resolution, Total Internal Reflection Microscopy (Bi-TIRM) for in vivo cell imaging. We propose to record both fluorescence and diffraction images under structured illumination. The structured illumination and blind-SIM algorithm reconstruct the super-resolution fluorescent image and improve the microscope resolution. The diffraction images combine with blind-SIM algorithm are used to reconstruct the sample morphology by solving inverse scattering problem, to ameliorate the quantitative analysis of the fluorescent functional image of sample.
全内反射显微成像技术(TIRM)是一种光学表面成像技术。TIRM与数字全息干涉或暗场测量技术结合可实现无标记的样本表面形态以及折射率分布定量研究。TIRM与荧光标记结合的全内反射荧光显微成像技术,是如今研究细胞膜内蛋白质动力学过程,细胞运动特性的重要工具。然而,全内反射荧光显微成像技术获得的超分辨率样本荧光功能图像缺乏样本结构信息考察能力。.本申请的研究目标是实现一种双模式(荧光模式与散射模式)、高分辨率、具备生物细胞功能与表面结构协同检测能力的全内反射显微成像新方法(Bi-TIRM)。本项目提出基于结构光照明,在成像过程中同时记录样本荧光图像和散射场幅度。利用blind-SIM 技术,在未知结构照明光下,1)重建样本超分辨率荧光功能图像,并改善其分辨率;2)仅利用测量得到的样本散射场幅度,通过逆散射问题求解,重构样本表面结构。从而实现双模式、双功能成像的Bi-TIRM。

结项摘要

全内反射显微成像技术(TIRM)是一种光学表面成像技术。TIRM与数字全息干涉或暗场测量技术结合可实现无标记的样本表面形态以及折射率分布定量研究。TIRM与荧光标记结合的全内反射荧光显微成像技术,是如今研究细胞膜内蛋白质动力学过程,细胞运动特性的重要工具。然而,全内反射荧光显微成像技术获得的超分辨率样本荧光功能图像缺乏样本结构信息考察能力。项目通过理论和实验的研究,研制了一套双模式(荧光模式与散射模式)、高分辨率、具备生物细胞功能与表面结构协同检测能力的全内反射显微成像新方法(Bi-TIRM)。实现了荧光模式下超分辨图像重建算法优化,散射模式下样本表面结构的重构,横向分辨率~100 nm。使用偶极子方法CDM,实现了基于无相位散射场,未知入射光条件的样本表面结构的定量重构。结合实验样本(乳腺癌细胞)表面HER2型蛋白的荧光超分辨图像,横向分辨率~200 nm。.项目执行期间,共发表8篇SCI文章,1篇EI文章,同时出版专著(章节)2部。

项目成果

期刊论文数量(9)
专著数量(2)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Investigation of multiple metal nanoparticles near-field coupling on the surface by discrete dipole approximation method
离散偶极近似法研究表面上多个金属纳米颗粒的近场耦合
  • DOI:
    10.1007/s11801-021-0064-z
  • 发表时间:
    2021-05
  • 期刊:
    Optoelectronics Letters
  • 影响因子:
    0.9
  • 作者:
    Yin Ping;Lin Qiang;Chen Jing-jing;Ruan Yi
  • 通讯作者:
    Ruan Yi
Design of a reconfigurable broadband greyscale multiplexed metasurface hologram
可重构宽带灰度复用超表面全息图的设计
  • DOI:
    10.1364/ao.386811
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Applied Optics
  • 影响因子:
    1.9
  • 作者:
    Chen Tianhang;Li Jun;Cai Tong;Liao Dashuang;Guo Lijun;Ruan Yi;Zheng Bin
  • 通讯作者:
    Zheng Bin
Spectrum demodulating polarimeter based on weak measurement with a phase modulation
基于相位调制弱测量的频谱解调旋光仪
  • DOI:
    10.1088/1361-6463/ab3974
  • 发表时间:
    2019-11-20
  • 期刊:
    JOURNAL OF PHYSICS D-APPLIED PHYSICS
  • 影响因子:
    3.4
  • 作者:
    Li, Dongmei;He, Yonghong;Li, Kan
  • 通讯作者:
    Li, Kan
Optimization of Light Management Layers for Light Harvest of Perovskite Solar Cells
用于钙钛矿太阳能电池光收集的光管理层的优化。
  • DOI:
    10.1364/oe.27.0a1004
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Optics Express
  • 影响因子:
    3.8
  • 作者:
    Li Kan;Zhang Shang;Ruan Yi;Li Dongmei;Zhang Ting;Zhen Hongyu
  • 通讯作者:
    Zhen Hongyu
The Accuracy of Determining Cluster Size by Analyzing Ripley's K Function in Single Molecule Localization Microscopy
  • DOI:
    10.3390/app9163271
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Applied Sciences-Basel
  • 影响因子:
    2.7
  • 作者:
    Ruan Yi;Yin Ping;Li Fei;Li Dongmei;Lin Qiang;Li Kan
  • 通讯作者:
    Li Kan

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其他文献

高速光通信系统光纤光栅色散补偿的偏振模色散研究
  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
    中国激光
  • 影响因子:
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  • 作者:
    裴丽;宁提纲;祁春慧;赵瑞峰;阮乂
  • 通讯作者:
    阮乂

其他文献

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相似国自然基金

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相似海外基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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