新算法可生成蛋白质5D图像揭示微小尺度下的生物学过程
美国圣路易斯华盛顿大学科研团队开发出一种机器学习算法Deep-SMOLM，可生成蛋白质5D图像，包括单个分子的方向和位置等信息。 实验室的单分子成像经常存在因包含“斑点”或波动等情况导致图像模糊的问题，该团队借助Deep-SMOLM可分辨分子在三维空间中的方向以及在二维空间中的位置，即从有“噪音”的像素化图像中提取出5个参数，使用颜色、曲率和方向来昭示数千个分子是如何相互连接的。该系统有助于更好地理解微小尺度的生物学过程，比如淀粉样蛋白如何聚集形成等。相关研究成果发表于《光学快报》期刊。......阅读全文
蛋白质5D图像是什么？
美国华盛顿大学科学家设计出一种机器学习算法Deep-SMOLM，生成了蛋白质的五维（5D）图像，包括单个分子的方向和位置等信息。相关研究发表于近期出版的《光学快报》杂志，有助于科学家更好地理解微小尺度下的生物学过程。 研究人员表示，这里的5D指的并非新的或隐藏的空间维度。他们设计出的新系统可分辨
新算法可生成蛋白质5D图像揭示微小尺度下的生物学过程
美国圣路易斯华盛顿大学科研团队开发出一种机器学习算法Deep-SMOLM，可生成蛋白质5D图像，包括单个分子的方向和位置等信息。 实验室的单分子成像经常存在因包含“斑点”或波动等情况导致图像模糊的问题，该团队借助Deep-SMOLM可分辨分子在三维空间中的方向以及在二维空间中的位置，即从有“噪
5D数据存储技术能记录人类历史
英国南安普顿大学的科学家在延长数据存储时间的道路上，又向前迈进一步。该校光电研究所（ORC）的科研人员运用飞秒激光输入法，将纳米玻璃材料变成记录和检索五维（5D）数据的存储介质，使得存储数据在190摄氏度环境下可保存138亿年。 这种存储介质拥有的属性，包括360TB光盘数据容量，在1000摄
决定图像获取条件，并获取图像
决定图像获取条件，并获取图像（1） 点击[Laser InterLocked]按钮，解除闪烁状态，使激光可以通过软件起振。（2） 选择要使用的激光/通道。（3） 确认样本时，TD处于[OUT]状态，点击[IN]按钮，并勾选TD的勾选框。（4） 在Pinhole的项目中选择要使用的激光
一例突发腹痛、腹泻5d误诊病例分析
病例介绍患者男，60岁，因突发腹痛、腹泻5d于2014-02-04来我院就诊，查大便常规：褐色稀水便，红细胞，白细胞少许，潜血阳性，考虑急性胃肠炎，予抗感染及补液治疗症状无缓解，即以腹泻查因收住院。有原发性高血压、2型糖尿病病史。入院体检：T：36.5℃，P：86次/min；BP：160/100mm
国自然公布“5d电子材料中的新奇物性”项目指南
为贯彻落实党中央、国务院加强基础研究的重要战略部署，进一步强化原始创新，推动学科交叉，探索研究范式，国家自然科学基金委员会（以下简称“自然科学基金委”）工程与材料科学部拟资助“5d电子材料中的新奇物性”原创探索计划项目（以下简称“原创项目”）。“5d电子材料”是指以5d电子轨道主导原子间成键的化
TEM图像类别
（1）明暗场衬度图像 明场成像（Bright field image）:在物镜的背焦面上，让透射束通过物镜光阑而把衍射束挡掉得到图像衬度的方法。 暗场成像（Dark field image）:将入射束方向倾斜2θ角度，使衍射束通过物镜光阑而把透射束挡掉得到图像衬度的方法。 （2）高分辨
蛋白质冷冻电镜投影图像有了三维重构新算法
从冷冻电镜的多个二维投影图像进行三维重构，获得蛋白质的三维结构。 兰州大学供图蛋白质结构解析是分子生物学的核心课题，对于人们认识蛋白质的功能，理解疾病的发病机理，进行药物设计和疾病治疗等都具有非常重要的意义。近年来，冷冻电镜技术在测定生物大分子结构方面取得了突破性的进展，虽然目前DeepMind 公
颗粒图像仪简介
颗粒图像仪拥有静态、动态两种测试方法。 静态方式使用改装的显微镜系统，配合高清晰摄像机，将颗粒样品的图像直观的反映到电脑屏幕上，配合相关的计算机软件可进行颗粒大小、形状、整体分布等属性的计算，并可以将测试结果输出为报告。 动态方式具有形貌和粒径分布双重分析能力。重建了全新循环分散系统和软件数
高光谱图像概述
光谱分辨率在10-2λ数量级范围内的光谱图像称为高光谱图像(Hyperspectral Image)。遥感技术经过20世纪后半叶的发展，无论在理论上、技术上和应用上均发生了重大的变化。其中，高光谱图像技术的出现和快速发展无疑是这种变化中十分突出的一个方面。通过搭载在不同空间平台上的高光谱传感器，
SEM图像分析软件
SEM图片是电子扫面的图片，把微观世界放大到几千甚至上万倍，这个图片是需要你结合自身的知识背景加以专业的判断才能得出的结论的，而不是有什么软件会告诉你什么图片能说明啥。
图像处理原理简介
所谓“图像”泛指所有实际存在含有某种消息的信号，如含有人、事、物等的照片，而红外线摄影所获得的信号，则表示某些物体的温度分布。所谓图像处理就是为了某种目的对图像的强度(灰度值)分布视为一连串整数值的集合，经由不断的运算执行某些特定的加工和分析。 图像处理涵盖的范围十分很广泛，但是，所采用的基本原理和
merge 图像的处理
在 merge 图像的处理过程中，位移问题可用许多软件包通过 panning 操作恢复原始记录。通过 panning 操作校正一系列不同颜色图的过程中，需要样品上有一个固定的参考点，这个参考点在每一层图上都有。如不存在多标的样品参考点，就将多色的荧光微球稀释后加入样品中，用盖玻片进行封装前，在每个视
第298期双清论坛“5d电子材料中的新奇物性”在京召开
2021年12月4-5日，国家自然科学基金委员会（以下简称自然科学基金委）第298期双清论坛“5d 电子材料中的新奇物性”在北京召开。论坛由自然科学基金委工程与材料科学部、数理科学部、信息科学部和计划与政策局联合主办。论坛执行主席由南策文院士、高鸿钧院士和谷林教授共同担任。自然科学基金委党组成员
获取时间序列图像
获取时间序列图像 共聚焦显微镜的"Time-Series"功能，可以自动在实验者规定的时间内按照设定的时间间隔获取图像。只需设定所需的时间间隔以及所需图像数量，开启“Start T”功能键，即可进行实验。“Time-Series"功能大大减轻了实验者的劳动强度，对于荧光漂白恢复和钙离子成像等实验非
图像传感器简介
图像传感器是利用光电器件的光电转换功能。将感光面上的光像转换为与光像成相应比例关系的电信号。与光敏二极管，光敏三极管等“点”光源的光敏元件相比，图像传感器是将其受光面上的光像，分成许多小单元，将其转换成可用的电信号的一种功能器件。图像传感器分为光导摄像管和固态图像传感器。与光导摄像管相比，固态图
采集和图像处理技术
每一个通道的 offset 和 gain 都应该单独调节（设置背景为 0，饱和为 4095），以便每一个荧光团都显示在完整的 12 位范围里。然后，对每个图像进行单独处理。尽管这是采集和显示多色图像的一个很方便的方法，但样品中两个信号的实际相对强度没法测定，因为每个信号的采集都是为了满足整个 12
沉降常数的图像分析
当离心刚开始时如果见到有快速沉降的峰，几分钟内就到达分析池底部，一般多是由于样品发生部分聚合形成快速沉降的高聚物。离心达速后样品的的记心图像显示一个对称的峰形，一般可以认为样品是离心均一的。但是对样品的真正均一性还应用其他方法进一步检测，如电泳，层析等。某些混合样品偶然亦会给出一个对称峰的。峰形通常
图像分析仪简介
图像分析仪又称图像分析系统（image analysis system），主要用来解决如何客观地较精确地用数字来表达存在于标本中的各种信息，可称为数学形态学。它已经成为一种公认的科学研究工具，并且逐渐展现出巨大的潜能。图像中包含着极其丰富的内容，是人们从客观世界中获得信息的重要手段，因此，正确地测
图像处理器简介
图像处理器是一类、合成等处理的软件。即指通过取样和量化过程将一个以自然形式存在的图像变换为适合计算机处理的数字形式，包括图片直方图、灰度图等的显示，图片修复，即指通过图像增强或复原，改进图片的质量。 包括去除噪点，修正数码照片的广角畸变，提高图片对比度，消除红眼等等，图片合成，即指将多张图片进
荧光图像的记录方法
荧光显微镜观察到的荧光图像具有形态特征，具有荧光颜色和亮度。在判断结果时，必须结合起来作出的判断。结果是根据主观指标，即工人的眼睛来记录的。作为一般的定性观测，它基本上是的。随着科技的发展，客观指标被用来记录判断结果，如使用细胞分光光度计、图像分析仪等仪器。但是，这些文书所记录的结果也必须与主观判断
荧光图像的记录方法
荧光显微镜所看到的荧光图像，一是具有形态学特征，二是具有荧光的颜色和亮度，在判断结果时，必须将二者结合起来综合判断。结果记录根据主观指标，即凭工作者目力观察。作为一般定性观察，基本上可靠的。随着技术科学的发展，在不同程度上采用客观指标记录判断结果，如用细胞分光光度计，图像分析仪等仪器。但这些仪器记录
荧光图像的记录方法
荧光显微镜所看到的荧光图像，一是具有形态学特征，二是具有荧光的颜色和亮度，在判断结果时，必须将二者结合起来综合判断。结果记录根据主观指标，即凭工作者目力观察。作为一般定性观察，基本上可靠的。随着技术科学的发展，在不同程度上采用客观指标记录判断结果，如用细胞分光光度计，图像分析仪等仪器。但这些仪器记录
图像像素强度值无关
S1(average)和S2(average)分别是第一个通道和第二个通道平均像素强度值。在 Pearson′s 系数里，原始像素强度值减去平均像素强度值。结果，系数值范围从-1到 1， -1 表示图像的像素之间完全没有重叠，而 1 表示完美的图像重叠。Pearson′s相关系数只解释了两个图像之间
图像的共定位分析
图像的共定位分析一般经常用散点图表示（ scatterplot），这个图将两套数据关联起来。散点图以二维图的形式描述了一幅图或一个感兴趣区域每个像素处一个通道对另一个通道的强度值（见图 3 和图 4）。作图时其中一个通道（通常是绿色）作为 x 轴，而另一个通道（通常是红色）作图时作为 y 轴，在横坐
扫描电镜图像处理
当在观察某个深孔内部细节时，孔内是黑的，而周边衬度合适。起因是内孔产生的大量信号电子被孔壁吸收，只有小部分跑出达到探测器，这个弱信号按常规放大，人眼看不见。提高图象衬度和亮度，孔内细节如果能看清，其周边就过亮了、人眼对图像衬度的察觉是有限的。图象处理的目的就是在探测器的后续阶段、通过各种图象处理技术
TEM电子衍射图像
电子衍射图像l 选区衍射（Selected area diffraction, SAD）: 微米级微小区域结构特征。l 会聚束衍射（Convergent beam electron diffraction, CBED）: 纳米级微小区域结构特征。l 微束衍射（Microbeam electron d
CCD图像传感器
CCD图像传感器文章来源：本站编译 CCD主要有以下几种类型： 面阵CCD：允许拍摄者在任何快门速度下一次曝光拍摄移动物体。 线阵CCD：用一排像素扫描过图片，做三次曝光——分别对应于红、绿、蓝 三色滤镜，正如名称所表示的，线性传感器是捕捉一维图像。初期应用于广告界
高分辨TEM（HRTEM）图像
高分辨TEM（HRTEM）图像HRTEM可以获得晶格条纹像（反映晶面间距信息）；结构像及单个原子像（反映晶体结构中原子或原子团配置情况）等分辨率更高的图像信息。但是要求样品厚度小于1纳米。 ▽ HRTEM光路示意图 ▽ 硅纳米线的HRTEM图像
电子衍射图像TEM
电子衍射图像l 选区衍射（Selected area diffraction, SAD）: 微米级微小区域结构特征。l 会聚束衍射（Convergent beam electron diffraction, CBED）: 纳米级微小区域结构特征。l 微束衍射（Microbeam electron d