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三光子激发荧光显微镜可以将血液流动，神经结构和炎症反应进行成像，并在体内深入小鼠脊髓
。cc-by 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本于2024年4月6日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.04.04.588110 doi：Biorxiv Preprint
使用显微镜图像和立体学的超分辨率量化工作温度对电池电极裂解的影响
有许多因素可能会影响电池的降解行为，例如充电循环的数量或充电率。在这里，我们研究了工作温度对锂离子正极电极中微结构结构降解的影响。为此，微型结构的特征是在不同工作温度下在6C（10分钟）下循环的阴极，即20℃，30°C，30°C，40°C和50°C，每种工作条件扫描扫描电子显微镜（SEM）图像（SEM）图像的crossection Elector Simarcopoy（SEM）图像。5 mn 0。3 CO 0。2 O 2（NMC532）电极，以确定结构描述符，例如全局颗粒孔隙率，裂纹尺寸/长度/宽度/宽度分布，孔隙度以及单个颗粒的特定表面积分布。此外，已经部署了一种立体方法来研究局部粒子孔隙度，该孔隙度是距离粒子中心的距离的函数。结果表明，颗粒孔隙度随循环温度的升高而增加。粒子孔隙度在粒子中心最大，沿粒子半径降低至外部。粒子表面积在四个循环温度的老化条件下相似。
通过计算鬼影成像提高透射电子显微镜的分辨率
我们使用数值模拟来演示与 Cs 校正 STEM 成像相当的分辨率，方法是使用调制器在未校正的仪器上执行 CGI（图1b-g）。我们模拟了 MoS 2 扭曲双层的 CGI 实验（图1b），其中两个 MoS 2 单层以 7° 角堆叠在一起。这样的样本提供了几乎连续的原子间距离范围，并且已被证明可用于估计成像技术的分辨率 [37]。我们假设一台 300 kV 显微镜，其 Cs = 2.7mm，在 Scherzer 条件下，需要使用小孔径（𝛼= 7.3 𝑚𝑟𝑎𝑑 ），将分辨率限制为 1.63 Å，如图所示。1d。相反，CGI 允许使用更大的数值孔径，从而实现更高的分辨率。在图中。1f-g 我们展示了使用 2𝛼 会聚半角计算的 CGI 重建，尽管存在像差，但仍提供 0.64 Å 的分辨率。该值与具有相同半会聚角的无像差成像系统的分辨率相当。事实上，只要能够预测照明模式，就可以使用任意大的半会聚角。准确的探测预测对于未来的实验实现至关重要，如补充材料 [38] 中所述。一个限制因素是相干性 [38]，其阻尼包络定义了传输到结构化照明的最高频率 [39,40]。
扫描透射电子显微镜用于铁性材料的高级表征
摘要 扫描透射电子显微镜 (STEM) 技术在过去二十年中取得了重大进步。像差校正技术、超高能量分辨率单色仪和最先进的探测器/相机的进步使 STEM 成为从微观到原子尺度研究材料化学和结构的重要工具。这种表征技术对于理解和表征下一代先进材料中铁性材料特性的起源非常有价值。工程材料的许多独特性质，例如铁电性、压电性和铁磁性，都与其原子级组成和结构密切相关。STEM 能够直接观察这些结构特征，从而与宏观特性建立联系。从这个角度来看，我们概述了先进的 STEM 技术在研究铁性材料特性起源中的应用，并讨论了进一步利用 STEM 技术的潜在机会。
SmartEM：机器学习引导的电子显微镜
Connectomics 提供了必要的纳米分辨率、突触级神经回路图，有助于了解大脑活动和行为。然而，很少有研究人员能够使用高通量电子显微镜来快速生成重建整个回路或大脑所需的非常大的数据集。迄今为止，在通过电子显微镜 (EM) 收集图像后，人们已经使用机器学习方法来加速和改进神经元分割、突触重建和其他数据分析。随着处理 EM 图像的计算改进，获取 EM 图像现在已成为限速步骤。在这里，为了加快 EM 成像速度，我们将机器学习集成到单光束扫描电子显微镜的实时图像采集中。这种 SmartEM 方法允许电子显微镜对标本进行智能、数据感知成像。SmartEM 为每个感兴趣的区域分配适当的成像时间 - 快速扫描所有像素，但随后以较慢的速度重新扫描需要更高质量信号的小子区域，以保证整个视野的均匀分割性，但节省大量时间。我们证明，该流程使用商用单光束 SEM 将连接组学的图像采集时间加快了 7 倍。我们应用 SmartEM 重建小鼠皮层的一部分，其精度与传统显微镜相同，但所需时间更短。
lih的形成及其对低温电子显微镜揭示的LI电池的影响
对进化氢如何影响LI电池的循环知之甚少。假设包括Lih的固体电解质中（SEI）和树突生长中的LIH的形成。在这里，我们发现LI电池中的Lih形成可能遵循不同的途径：循环过程中的氢会反应于Nucleate并在已经沉积的Li Metal中生长Lih，从而消耗活跃的Li。我们提供了以下证据，表明在李比特里（Li Bateries）中形成的lih从当前收集器中电动LI降低电池容量。我们在石墨和硅阳极上也检测到Li Metal和Lih的共同存在，表明LIH在大多数Li电池阳极化学中形成。最后，我们发现LIH具有自己的SEI层，在化学和结构上与Li Metal上的SEI不同。我们的结果突出了LIH的形成机制和化学起源，为如何防止其形成提供了重要的见解。
逃脱聚合物纳米颗粒-RSC Publishing
SMLM可以进一步分为三个主要家族，具体取决于单个荧光分子分离的机制：（i）基于光激活/开关显微镜，包括光激活的定位显微镜（PALM），Sto-Chastic光学光学重建显微镜（Storm），Direct Storm（Distorm）； （ii）动态标记显微镜，包括基于可逆结合的纳米级地形（油漆）成像的点积累，以及（iii）荧光终身分离显微镜。所有这些方法，基于不同的分离方法，都具有自己的优势，并且在生物学和材料科学方面都有用，如其他地方彻底综述。5–11中，由于各种样品中动态标记的实用性，油漆正在增长。从这个角度来看，我们旨在在油漆显微镜下对探针设计中的最新状态提供见解，并将工具箱扩展到DNA之外，以探针为探针。油漆的概念是基于以下前提：荧光探针旨在使用溶液自由地差异分子（图1，中间面板）。与目标结合后，它们被固定，并且单分子的荧光信号出现在摄像机上，可以通过拟合程序定位。作为探针的动力学确保解开，荧光信号再次旋转，直到新分子结合。随着探针的连续补充，它对光漂白不敏感，这是该方法的主要优势，而不是其他SMLM技术。这允许长时间的成像时间，从而具有更高的精度。此外，通过将多个探针与不同的染料相结合，
社会参与和发展痴呆症的风险
在实验中，适当记录成像参数为元数据对于确保以有意义的方式进行下流分析至关重要。15至关重要的是，实验中的图像以相似的方式获取并且具有广泛的相似属性，以使它们都保持在分析方法的可接受公差之内。这可能并不总是可能的，因为不同的生物扰动可能会继承图像质量（例如，通过荧光显微镜，通过流感标记的蛋白质的表达水平的变化）。类似地，应记录并记录任何图像处理后应用后的图像处理的详细信息，例如消除噪声或改善对比度/分辨率的方法。在优化实验设计，采集参数，后处理和记录元数据后，将留下分析获得的图像数据。在这一点上，最后剩下的步骤是概述提取所需测量结果的最佳方法。这提出了有关图像数据的哪些方面的问题，哪些方法可以这样做，以及它们的局限性是什么。几本出色的评论论文评估了基准测试设置中图像分析方法的性能，这意味着对他们设计用于解决的一项一般任务进行了评估。一般任务，例如分割16,17和denoising，18通常不是实验的最终目标。探索生物学问题所需的定量输出确实很少是为了提高图像的质量或分区。我们描述了对比一代，相反，策略和降解是实现最终量化任务的操作示例，通常是测量特定表型。为了补充图像分析算法的存在文献，本综述着重于量化问题。我们讨论与图像量化相关的基本概念，查看可以从图像数据中提取的定量读数的共同类别，并介绍适当的指标。我们确定定量信息的三个主要类别：图像强度，形态和计数或标签。
扫描隧道显微镜的原位AG尖端准备和验证技术
1 Qorvo，Inc。，63140 Britta St，Bend，或97701 2 NEVADA大学物理系，内华达州里诺市，内华达州89557 3 3 3 3 3化学系，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学，加利福尼亚州92697