Een machine-vision benadering van transmissie-elektronenmicroscopie workflows, resultatenanalyse en gegevensbeheer
23 juni 2023
Hier presenteren we een protocol om machine-vision-software te gebruiken om dynamische processen tijdens TEM-beeldvorming te stabiliseren, terwijl tegelijkertijd meerdere stromen metadata naar elke afbeelding worden geïndexeerd in een navigeerbare tijdlijn. We laten zien hoe dit platform geautomatiseerde kalibratie en mapping van de elektronendosis in de loop van een experiment mogelijk maakt.
Deze technologie is ontwikkeld om hoogwaardige TEM-studies toegankelijk te maken voor gebruikers van alle vaardigheidsniveaus. Bovendien vereisen wetenschappelijke ontwikkelingen de gezamenlijke inspanningen van meerdere onderzoekers, dus een efficiënt platform om grote, complexe datasets te delen en te analyseren is essentieel voor succesvol onderzoek Operando en in situ studies transformeren een TEM in een real-time nanolaboratorium, waardoor onderzoekers de dynamische nanoschaalprocessen kunnen verkennen die de groei-eigenschappen van materialen beheersen. Een van de grootste uitdagingen voor in-situ TEM-studies is het isoleren van de bestralingseffecten van de bundel van het intrinsieke gedrag van het monster.
Nauwkeurige meting en tracking van elektronendoses is essentieel, maar zonder software voor dosisbeheer kan men alleen de elektronendosissnelheid meten in plaats van de totale of kritische dosis Complexe TEM-workflows genereren grote datasets die handmatig moeten worden uitgelijnd en geïndexeerd aan hun respectieve afbeeldingen. In dit tijdrovende proces kan de belangrijkste informatie, zoals aanpassingen aan de beeldvormingsomstandigheden of de omgeving van monsters, verloren gaan, wat de analyse en reproduceerbaarheid bemoeilijkt. We hebben een machine-vision workflow ontwikkeld om de afbeeldingen en metadata die tijdens een experiment worden geproduceerd te verzamelen en te indexeren in een met gegevens verrijkte, doorzoekbare tijdlijn.
Computationele en beeldanalyse-algoritmen kunnen variabelen tussen afbeeldingen berekenen, correcties toepassen en verborgen trends identificeren. Door nieuwe metadata in elke afbeelding te berekenen, te synchroniseren en te indexeren, is multimodale analyse plotseling een nieuwe mogelijkheid. Nauwkeurige informatie over de geaccumuleerde dosis en het dosistempo in de zeolietafbeeldingen maakt bijvoorbeeld een kwantitatieve beoordeling van monsterschade over duizenden afbeeldingen mogelijk.
We zullen de mogelijkheden van in-situ TEM blijven pushen door resultaten toegankelijk en interpreteerbaar te maken en de experimentele reproduceerbaarheid te verbeteren. Deze software is een platform om workflowgestuurde modules te ontwikkelen die zich richten op specifieke, historisch moeilijke toepassingen om in-situ TEM-experimenten eenvoudiger en meer informatierijk te maken.
Overzicht
Deze studie presenteert een nieuw machine-vision softwareprotocol voor het stabiliseren van dynamische processen tijdens transmissie-elektronenmicroscopie (TEM)-beeldvorming, terwijl gelijktijdig de indexering van metadata in een navigeerbare tijdlijn wordt beheerd. Deze aanpak verbetert aanzienlijk de mogelijkheid om geautomatiseerde kalibratie en mapping van de elektronendosis over experimenten uit te voeren, wat een efficiëntere analyse van complexe datasets mogelijk maakt.
Belangrijkste studiecomponenten
Onderzoeksgebied
- Transmissie-elektronenmicroscopie (TEM)
- Machine vision-technologie
- Datamanagement in de microscopie
Achtergrond
- De noodzaak van nauwkeurige meting van de elektronendosis bij in situ TEM-studies
- Uitdagingen bij het uitlijnen en indexeren van complexe TEM-datasets
- Het belang van reproduceerbaarheid in experimenteel onderzoek
Gebruikte methoden
- Machine vision-workflow voor indexering van beelden en metadata
- Real-time tracking van de elektronendosis
- Geautomatiseerde kalibratie- en analysealgoritmen
Belangrijkste resultaten
- Introductie van een doorzoekbare tijdlijn voor TEM-beeldgegevens
- Verbeterde mogelijkheden voor multi-modale analyse van nanodeeltjesgedrag
- Verbeterde experimentele reproduceerbaarheid door uitgebreid databeheer
Conclusies
- Het softwareplatform faciliteert eenvoudigere en informatievere in situ TEM-experimenten
- Deze vooruitgang is van groot belang voor collaboratieve onderzoeksinitiatieven in de materiaalkunde en nanotechnologie
Veelgestelde vragen
Relevantie voor de industrie
High-throughput transmissie-elektronenmicroscopie (TEM) workflows genereren enorme, complexe datasets die de reproduceerbaarheid, data-integriteit en collaboratieve analyse in biopharma R&D bemoeilijken. Machine-vision synchronisatie en geautomatiseerd metadatabeheer maken een precieze kwantificering van monsterblootstelling en structurele veranderingen mogelijk, wat robuuste targetvalidatie en mechanistische de-risking ondersteunt. Deze mogelijkheden stroomlijnen vroege discovery- en preklinische workflows, waardoor het voorspellend vertrouwen en de besluitvorming over de portfolio worden verbeterd.
Strategische toepassingen in biofarmaceutisch R&D
Vroege ontdekking & targetvalidatie
- Geautomatiseerde dosiskalibratie en -tracking maken een kwantitatieve beoordeling van de integriteit van het monster onder experimentele omstandigheden mogelijk.
- Continue synchronisatie van metadata ondersteunt mechanistische risicoreductie door straalingseffecten te isoleren van het intrinsieke gedrag van het monster.
- Geïndexeerde, doorzoekbare tijdlijnen vergemakkelijken de snelle identificatie van belangrijke gebeurtenissen en de reproduceerbaarheid tussen experimenten.
Screening & assay-ontwikkeling
- Gestandaardiseerde acquisitie van beelden en metadata bereidt datasets voor op downstream screening en vergelijkende analyse.
- Geautomatiseerde driftcorrectie en focuskalibratie verbeteren de reproduceerbaarheid van de assay en de betrouwbaarheid van de kwantitatieve output.
- Tools voor datamining en filtering maken een efficiënte extractie van relevante subsets voor de evaluatie van verbindingen mogelijk.
Translationeel & Preklinisch Onderzoek
- Kwantitatieve dosismapping en structurele analyse ondersteunen de translationele continuïteit van ontdekking naar preklinische validatie.
- Uitgebreid databeheer verbetert de vergelijkbaarheid tussen studies en risico-gecorrigeerde beslissingen over verdere voortgang.
- Multimodale analysemogelijkheden sluiten aan bij biomarker-ontdekking en mechanistische studies wanneer deze worden ondersteund door het experimentele ontwerp.
Integratie van pipeline en workflow
Deze door machine-vision ondersteunde TEM-workflow integreert het proces van vroege ontdekking tot preklinisch onderzoek en ondersteunt hypothesetesten, assay-ontwikkeling en translationele studies.
- Discovery Biology: Maakt isolatie van experimentele variabelen en robuuste hypothesetoetsing mogelijk door gesynchroniseerde beeldvorming en metadata.
- Screening: Levert reproduceerbare, kwantitatieve resultaten voor betrouwbare assay-ontwikkeling en compound-triage.
- Analytics: Faciliteert trendanalyse, identificatie van drempelwaarden en kwantitatieve vergelijking tussen experimentele condities.
- Translationeel onderzoek: Ondersteunt continuïteit van gegevens en mechanistische inzichten van in vitro naar preklinische modellen.
- Enterprise-hergebruik: Vestigt een schaalbaar, workflow-gestuurd platform voor herhaalde toepassing in diverse R&D-programma's.
Operationele & Bedrijfsimpact
- Wetenschappelijke waarde: Verhoogt het voorspellend vertrouwen en vermindert mechanistische ambiguïteit bij targetvalidatie.
- Operationele waarde: Verbetert de standaardisatie, reproduceerbaarheid en schaalbaarheid van TEM-gebaseerde workflows.
- Strategische waarde: Verbetert de kwaliteit van go/no-go-beslissingen en de kapitaalefficiëntie door het mogelijk maken van robuuste, datagestuurde inzichten.
- Portfolio-impact: Ondersteunt risico-gecorrigeerde prioritering en de verdere ontwikkeling van discovery- en preklinische assets.
Overwegingen voor de implementatie
- Vereist expertise in de bediening van TEM en de configuratie van machine-vision software.
- Afhankelijk van integratie met compatibele instrumentatie en analytische infrastructuur.
- Vereist standaardisatie van metadata-registratie en workflowprotocollen tussen teams.
- Aanpassing kan nodig zijn voor verschillende monster-typen of experimentele modellen.
- Praktische beperkingen omvatten hardwarecompatibiliteit en vereisten voor gebruikersopleiding.
Veelgestelde vragen over Biopharma
Chapters in this video
0:00
Introduction
2:23
Dose Calibration of the Transmission Electron Microscope for TEM and Scanning TEM (STEM) Imaging Modes Using Machine‐Vision Approach
3:08
Determination of Dose Threshold Using the Machine‐Vision Synchronization (MVS) and Dose Software
5:14
Metadata and Trend Analysis and Data Export Using the Analysis Software
8:04
In Situ Heating Study of Gold on Iron Oxide Nanoparticles
