Nature Biotechnology Servizio di progettazione di copertine di riviste (imaging a super risoluzione)

Nature Biotechnology
06 October 2022
Microscopia razionalizzata ad apprendimento profondo ad alta risoluzione per l'imaging live prolungato di rapidi processi subcellulari
Chang Qiao^1,2,11, Di Li3,11, Yong Liu^3,11, Siwei Zhang^3,4,11, Kan Liu¹, Chong Liu^3,4, Yuting Guo³, Tao Jiang^3,4, Chuyu Fang⁵, Nan Li6, Yunmin Zeng¹, Kangmin He^6,7, Xueliang Zhu⁵, Jennifer Lippincott-Schwartz^8✉, Qionghai Dai1^2,9,10✉ and Dong Li^3,4✉
¹ Dipartimento di Automazione, Università Tsinghua, Pechino, Cina.
² Istituto per le Scienze del Cervello e della Cognizione, Università Tsinghua, Pechino, Cina.
³ Laboratorio Nazionale di Biomacromolecole, Centro CAS per l'eccellenza in Biomacromolecole, Istituto di Biofisica, Accademia Cinese delle Scienze, Pechino, Cina.
⁴ College of Life Sciences, Università dell'Accademia Cinese delle Scienze, Pechino, Cina.
⁵ Laboratorio statale chiave di biologia cellulare, Istituto di biochimica e biologia cellulare di Shanghai, Centro di eccellenza in scienze cellulari molecolari, Accademia cinese delle scienze, Accademia cinese delle scienze dell'Università, Shanghai, Cina.
⁶ Laboratorio statale chiave di biologia dello sviluppo molecolare, Istituto di genetica e biologia dello sviluppo, Accademia cinese delle scienze, Pechino, Cina.
⁷ Facoltà di Scienze Agrarie Avanzate, Università dell'Accademia Cinese delle Scienze, Pechino, Cina.
⁸ Janelia Research Campus, Howard Hughes Medical Institute, Ashburn, Virginia, Stati Uniti.
⁹ Laboratorio chiave di Pechino di fotografia computazionale multidimensionale e multiscala, Università Tsinghua, Pechino, Cina.
¹⁰ Laboratorio di cervello e intelligenza cognitiva di Pechino, Commissione municipale per l'istruzione di Pechino, Pechino, Cina.
¹¹ Questi autori hanno contribuito equamente: Chang Qiao, Di Li, Yong Liu, Siwei Zhang.
10.1038/s41587-022-01471-3
Rendering artistico di un sistema per la riduzione del rumore in immagini in super risoluzione. Qiao et al. incorporare la conoscenza precedente dei modelli di illuminazione in un algoritmo di apprendimento profondo e applicare questo metodo all'imaging prolungato di cellule vive.

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Nei primi dieci anni di sviluppo di Songdi, si è concentrato sulla progettazione dell'immagine e sulla ricerca e promozione del disegno scientifico nel campo della ricerca scientifica.

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