全自动多光子显微镜峰值功率密度

时间:2024年10月08日 来源:

多光子激发在紫外成像的优势在可见光脉冲中能得到紫外衍射的显微观察像。即使不使用紫外域光源、光学元件用可见光源、光学元件就能得到紫外光激励的高空间分辨率图像。多光子在生物成像中的优势在生物显微镜观察方面,较早考虑的是不损坏生物本身的活性状态,维持水分、离子浓度、氧和养分的流通。在光观察场合,无论是热还是光子能量方面都必须停留在细胞不受损伤的照射量、光能量内。多光子显微镜则能够满足此,而且还具有很多优点。如三维分辨率、深度侵入、在散射效率、背景光、信噪比、控制等方面,均有以往激光显微镜不具备,或具有无法比拟的超越特性。多光子显微镜的发展历史充满了贡献、开发、进步和数个世纪以来多个来源和地点的改进。全自动多光子显微镜峰值功率密度

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对于双光子(2P)成像而言,离焦和近表面荧光激发是两个比较大的深度限制因素,而对于三光子(3P)成像这两个问题大大减小,但是三光子成像由于荧光团的吸收截面比2P要小得多,所以需要更高数量级的脉冲能量才能获得与2P激发的相同强度的荧光信号。功能性3P显微镜比结构性3P显微镜的要求更高,它需要更快速的扫描,以便及时采样神经元活动;需要更高的脉冲能量,以便在每个像素停留时间内收集足够的信号。复杂的行为通常涉及到大型的大脑神经网络,该网络既具有局部的连接又具有远程的连接。要想将神经元活动与行为联系起来,需要同时监控非常庞大且分布普遍的神经元的活动,大脑中的神经网络会在几十毫秒内处理传入的刺激,要想了解这种快速的神经元动力学,就需要MPM具备对神经元进行快速成像的能力。快速MPM方法可分为单束扫描技术和多束扫描技术。啮齿类多光子显微镜价格多少显微镜产品正拉动市场需求,多光子显微镜市场发展潜力巨大。

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随着现代分子生物学技术的快速发展和科学技术的进步,特别是后基因组时代的到来,人们已经能够根据需要建立各种细胞模型,这为在体内研究基因表达、分子间相互作用、细胞增殖、细胞信号转导、诱导分化、细胞凋亡和新生血管生成提供了良好的生物学条件。然而,尽管利用现有的分子生物学方法对基因表达与蛋白质的相互作用进行了深入细致的研究,但仍然无法实现对蛋白质和基因活性的实时动态监测。在细胞的生理过程中,基因尤其是蛋白质的表达、修饰和相互作用往往是可逆的、动态变化的。目前,分子生物学方法无法捕捉到蛋白质和基因的这些变化,但获得这些信息对于研究基因表达与蛋白质的相互作用非常重要。因此,有必要发展一种动态、实时、连续监测蛋白质和基因活性的方法。

与传统的单光子宽视野荧光显微镜相比,多光子显微镜(MPM)具有光学切片和深层成像等功能,这两个优势极大地促进了研究者们对于完整大脑深处神经的了解与认识。2019年,JeromeLecoq等人从大脑深处的神经元成像、大量神经元成像、高速神经元成像这三个方面论述了相关的MPM技术[1]。想要将神经元活动与复杂行为联系起来,通常需要对大脑皮质深层的神经元进行成像,这就要求MPM具有深层成像的能力。激发和发射光会被生物组织高度散射和吸收是限制MPM成像深度的主要因素,虽然可以通过增加激光强度来解决散射问题,但这会带来其他问题,例如烧坏样品、离焦和近表面荧光激发。增加MPM成像深度比较好的方法是用更长的波长作为激发光。多光子显微镜使用高能量锁模脉冲激光器。

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Ca2+是重要的第二信使,对于调节细胞的生理反应具有重要的作用,开发和利用双光子荧光显微成像技术对Ca2+荧光信号进行观测,可以从某些方面对有机体或细胞的变化机制进行分析,具有重要的意义。利用双光子荧光显微成像技术可以观察细胞内用荧光探针标记的Ca2*的时间和空间的荧光图像的变化,还可以观察细胞某一层面或局部的(Ca2+)荧光图像和变化。通过对单细胞的研究发现,Ca2+不仅在细胞局部区域间的分布是不均匀的,而且细胞内各局部区域的不同深度或层次间也存在不同程度的Ca2+梯差即所谓的空间Ca2梯差。突破光学成像技术的限制,多光子显微镜为科研工作提供新思路。美国荧光多光子显微镜作用

实现细胞内分子级观测,多光子显微镜开启生命科学新篇章。全自动多光子显微镜峰值功率密度

在多光子显微镜(也称为非线性或双光子显微镜)中,以两倍正常激发波长照射样品。更长的波长是有利的,因为它们可以更深地穿透样品进行3D成像,并且因为它们不会损坏样品,从而延长样品寿命。为了实现多光子激发,照明光束在空间上聚焦(使用光学器件),同时使用高能短脉冲激发光束以提高两个(或更多)光子同时到达同一位置(即荧光团分子)的概率。多光子显微技术的例子包括二次谐波产生(SHG)、三次谐波产生(THG)、相干反斯托克斯拉曼光谱(CARS)和受激发射耗尽(STED)显微技术。由于这些技术中的每一种都使用脉冲激光器,因此选择能够比较大限度地减少脉冲色散的光学组件很重要,并且激光反射二向色镜应具有低GDD特性。全自动多光子显微镜峰值功率密度

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