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Microscopia TIRF è emerso come una tecnologia di imaging potente per studiare spazio-temporali dinamica delle molecole fluorescenti in vitro e in cellule viventi 1. Il fenomeno ottico di riflessione interna totale si verifica quando la luce passa da un mezzo con alto indice di rifrazione in un mezzo con indice di rifrazione basso ad un angolo maggiore di un angolo caratteristica critica (cioè più vicino ad essere parallelo al confine). Sebbene tutta la luce viene riflessa in tali condizioni, una onda evanescente viene creato attraverso e che si propaga lungo il confine, che decade esponenzialmente con la distanza, e penetra solo aree campione che sono 100-200 nm prossimità dell'interfaccia 2. Oltre ad assicurare un'elevata risoluzione assiale, l'eccitazione ridotta di fluorofori fuoco crea un segnale molto alti rapporti di rumore e minimizza gli effetti dannosi di photobleaching 2,3. Essendo una tecnica widefield, TIRF permette anche più veloce di immagini acquisizione rispetto alla maggior parte di scansione in base configurazioni confocale.
A prima vista, la profondità di penetrazione basso TIRF sembra essere incompatibile con imaging di cellule batteriche e fungine, spesso circondati da pareti cellulari spesse. Al contrario, abbiamo scoperto che le pareti cellulari del lievito e cellule batteriche effettivamente migliorare la utilizzabilità di TIRF e aumentare la gamma di strutture osservabili 4-8. Molti processi cellulari possono quindi accedere direttamente TIRF in piccoli microrganismi unicellulari, che spesso offrono potenti tecniche di manipolazione genetica. Questo ci permette di eseguire esperimenti in biochimica in vivo, dove la cinetica delle interazioni proteiche e delle attività può essere valutato direttamente in cellule viventi.
Descriviamo qui le singole fasi necessarie per ottenere immagini di alta qualità per TIRF Saccharomyces cerevisiae o cellule di Bacillus subtilis. Segnaliamo vari problemi che possono Affect visualizzazione TIRF di sonde fluorescenti in cellule ed illustrare la procedura con esempi di applicazione diversi. Infine, abbiamo dimostrato come le immagini TIRF può essere ulteriormente migliorata utilizzando consolidate tecniche di restauro delle immagini.