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新型超分辨荧光探针和定位算法的开发

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-12页
第1章 绪论(超高分辨率荧光成像的研究进展)第12-36页
   ·荧光显微成像技术第12-18页
     ·荧光探针的发光基础第13-16页
     ·荧光显微镜的基本组成第16-18页
   ·荧光显微镜的分辨率第18-19页
   ·超高分辨率成像技术的发展史第19-23页
     ·远场超分辨显微成像的发展史第20-21页
     ·通过条纹光实现超分辨成像的技术第21-23页
   ·利用光开关荧光探针实现超分辨成像第23-28页
     ·(F)PALM/STORM技术的原理第24-25页
     ·轴向分辨率的提高——三维(F)PALM/STORM技术第25-28页
   ·(F)PALM/STORM技术需要用到的荧光探针第28-34页
     ·(F)PALM/STORM所用荧光探针的基本要求第29页
     ·(F)PALM/STORM中使用的荧光蛋白第29-33页
     ·(F)PALM/STORM中使用的荧光染料第33-34页
   ·本论文的主要工作内容及意义第34-36页
第2章 基本实验方法第36-40页
   ·(F)PALM/STORM样品制备第36-37页
     ·玻片清洗第36页
     ·细胞转染和滴片第36-37页
     ·细胞固定第37页
     ·抗体染色第37页
   ·(F)PALM/STORM平台建设第37-40页
     ·器材选用第37-38页
     ·双色(F)PALM/STORM第38-40页
第3章 新型光开关荧光蛋白mGeos的开发第40-64页
   ·引言(拟解决的的科学问题)第40-42页
   ·实验材料和实验方法第42-45页
     ·基于mEos2设计和突变一系列光开关蛋白第42页
     ·实验用质粒的构建第42-43页
     ·荧光蛋白的纯化和光学性质的测量第43页
     ·荧光蛋白的单分子特性第43-44页
     ·荧光蛋白共聚焦成像和光关闭速率计算第44-45页
   ·实验结果第45-61页
     ·将Dronpa的同系物mEos2改造成PSFP第45-48页
     ·mGeos的光关闭动力学第48-50页
     ·与mEos2类似,mGeos是很好的蛋白质荧光标签第50-53页
     ·mGeos-M是出色的用于(F)PALM/STORM成像的标签第53-55页
     ·mGeos-M可以和PA-mCherry1组合用于双色(F)PALM/STORM成像第55-58页
     ·mGeos-E单分子有相对更多的闪烁事件第58-60页
     ·mGeos-ES与rsEGFP的比较第60-61页
   ·讨论与分析第61-64页
第4章 单体光转化荧光蛋白mEos3s的研发第64-92页
   ·引言(拟解决的科学问题)第64-67页
   ·实验材料和技术方法第67-70页
     ·蛋白质晶体学第67页
     ·原始质粒构建第67-68页
     ·研究蛋白单体性质的方法第68-69页
     ·荧光蛋白光学性质的测量第69-70页
     ·荧光蛋白单分子性质的测量第70页
   ·实验结果第70-88页
     ·基于结构解析设计突变位点第70-75页
     ·mEos3.1和mEos3.2的单体性质鉴定第75-77页
     ·mEos3.1和mEos3.2的光学性质第77-81页
     ·mEos3.1和mEos3.2可以提高不可容蛋白的溶解性第81-82页
     ·mEos3s可以作为示踪分子第82-83页
     ·mEos3s和其它绿变红荧光蛋白光学的性质总结第83-84页
     ·mEos3s的单分子特性第84-86页
     ·mEos3s的奈奎斯特分辨率(Nyquist resolution)第86-87页
     ·mEos3s的光闪烁特性第87-88页
   ·分析与讨论第88-92页
第5章 新型基于神经网络的定位算法第92-114页
   ·已有的定位算法优缺点第92-94页
     ·基于高斯函数的传统定位方法第92-93页
     ·基于真实点扩散函数的定位方法第93-94页
   ·建立定位真实单分子的神经网络算法第94-100页
     ·真实单分子点扩散函数的建立第94-96页
     ·网络构架的建立第96-100页
   ·模拟数据定位分析第100-103页
   ·实验数据的比较分析第103-110页
     ·荧光珠的定位分析第103-104页
     ·量子棒的定位分析第104-106页
     ·ANN算法可以提高荧光蛋白和荧光染料的定位精度第106-108页
     ·ANN算法的优势可以被扩展到三维层面第108-110页
   ·实验讨论第110-114页
参考文献第114-120页
致谢第120-122页
缩略语第122-124页
附录1 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果第124-125页
附录2 攻读博士期间获得的学术奖励第125页
附录3 攻读博士期间参加的学术会议第125页

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