NanoJ: a high-performance open-source super-resolution microscopy toolbox.
NanoJ: a high-performance open-source super-resolution microscopy toolbox.
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NANOJ：高性能开源超分辨率显微镜工具箱。
DOI：
10.1088/1361-6463/ab0261
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发表时间：
2019-04-17
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Henriques R
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Laine RF;Tosheva KL;Gustafsson N;Gray RDM;Almada P;Albrecht D;Risa GT;Hurtig F;Lindås AC;Baum B;Mercer J;Leterrier C;Pereira PM;Culley S;Henriques R
超分辨显微镜(SRM)已成为研究纳米尺度生物过程的重要手段。这种类型的成像通常需要使用专门的图像分析工具来处理大量记录的数据并提取定量信息。近年来，我们的团队为SRM构建了一个开源的图像分析框架，旨在结合高性能和易用性。我们将其命名为NanoJ--参考了流行的ImageJ软件。在本文中，我们重点介绍了当前NanoJ在几个基本处理步骤中的能力：原始数据的时空对齐(NanoJ-Core)、超分辨率图像重建(NanoJ-SRRF)、图像质量评估(NanoJ-SQuirrel)、结构建模(NanoJ-VirusMapper)和样本环境控制(NanoJ-Fluidics)。我们希望在未来通过开发新的工具来扩展NanoJ，这些工具旨在改进定量数据分析和测量荧光显微镜研究的可靠性。
Super-resolution microscopy (SRM) has become essential for the study of nanoscale biological processes. This type of imaging often requires the use of specialised image analysis tools to process a large volume of recorded data and extract quantitative information. In recent years, our team has built an open-source image analysis framework for SRM designed to combine high performance and ease of use. We named it NanoJ—a reference to the popular ImageJ software it was developed for. In this paper, we highlight the current capabilities of NanoJ for several essential processing steps: spatio-temporal alignment of raw data (NanoJ-Core), super-resolution image reconstruction (NanoJ-SRRF), image quality assessment (NanoJ-SQUIRREL), structural modelling (NanoJ-VirusMapper) and control of the sample environment (NanoJ-Fluidics). We expect to expand NanoJ in the future through the development of new tools designed to improve quantitative data analysis and measure the reliability of fluorescent microscopy studies.
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影响因子：
48
作者：
Dempsey, Graham T.;Vaughan, Joshua C.;Chen, Kok Hao;Bates, Mark;Zhuang, Xiaowei
通讯作者：
Zhuang, Xiaowei
DOI：
10.1073/pnas.0907866106
发表时间：
2009-12-29
影响因子：
11.1
作者：
Dertinger, T.;Colyer, R.;Enderlein, J.
通讯作者：
Enderlein, J.
影响因子：
35
作者：
通讯作者：
--
影响因子：
4.7
作者：
Henriques, Ricardo;Mhlanga, Musa M.
通讯作者：
Mhlanga, Musa M.
影响因子：
2.1
作者：
Bock, H.;Geisler, C.;Eggeling, C.
通讯作者：
Eggeling, C.