Серийная блочная сканирующая электронная микроскопия — это метод создания трехмерных изображений высокого разрешения из небольших образцов. Методика разработана для тканей головного мозга, но широко применима для любых биологических образцов. [1] Серийный блочный сканирующий электронный микроскоп состоит из ультрамикротома, установленного внутри вакуумной камеры сканирующего электронного микроскопа . Образцы готовятся методами, аналогичными методам просвечивающей электронной микроскопии ( ПЭМ ), обычно путем фиксации образца альдегидом, окрашивания тяжелыми металлами, такими как осмий и уран , а затем заливки в эпоксидную смолу. [2] [3] Поверхность блока образца, залитого смолой, визуализируется путем обнаружения обратно рассеянных электронов. После визуализации ультрамикротом используется для вырезания тонкого среза (обычно около 30 нм) с лицевой стороны блока. После разрезания среза блок образца поднимают обратно в фокальную плоскость и снова визуализируют. Эта последовательность изображений образцов, разрезания срезов и поднятия блоков позволяет автоматически получить многие тысячи идеально совмещенных изображений. Практическая серийная блочная сканирующая электронная микроскопия была изобретена в 2004 году Винфридом Денком в Институте Макса Планка в Гейдельберге и коммерчески доступна от компаний Gatan Inc., [4], Thermo Fisher Scientific (VolumeScope) [5] и ConnectomX. [6]
Одним из первых применений серийной сканирующей электронной микроскопии был анализ связей аксонов в мозге. Разрешения достаточно, чтобы отслеживать даже самые тонкие аксоны и идентифицировать синапсы. К настоящему времени [ когда? ] , серийная визуализация лица внесла свой вклад во многие области, такие как биология развития, биология растений, исследования рака, изучение нейродегенеративных заболеваний и т. д. Этот метод может генерировать чрезвычайно большие наборы данных и разрабатывать алгоритмы для автоматической сегментации очень больших наборов данных. генерируется, по-прежнему является проблемой. Однако в настоящее время в этом направлении ведется большая работа. Проект EyeWire использует человеческие вычисления в игре для отслеживания нейронов по изображениям сетчатки, полученным с помощью серийной блочной сканирующей электронной микроскопии. [7]
Для серийной сканирующей электронной микроскопии можно подготовить множество различных образцов, а ультрамикротом способен разрезать многие материалы, поэтому этот метод имеет более широкое применение. Он начинает находить применение во многих других областях — от клеточной биологии и биологии развития до материаловедения. [8]
Недостатком метода SBEM является то, что толщина среза, который можно удалить с помощью ультрамикротома, ограничена (~ 25 нм), поэтому разрешение в направлении глубины ограничено. Преимущество метода SBEM заключается в том, что образец неподвижен, что улучшает выравнивание стопок изображений. Еще одним преимуществом метода SBEM является возможность получать большие наборы данных с высоким уровнем детализации. Поскольку резка с помощью ультрамикротома происходит чрезвычайно быстро (по сравнению с процессом фрезерования в FIB-SEM), он может обнажать большую площадь материала (направления x и y) на каждом срезе. Кроме того, благодаря быстрой резке мы можем получить множество изображений в направлении Z за короткий период времени. [1]
{{cite web}}: CS1 maint: другие ( ссылка )