@phdthesis{Wolter2014, author = {Wolter, Steve}, title = {Single-molecule localization algorithms in super-resolution microscopy}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-109370}, school = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg}, year = {2014}, abstract = {Lokalisationsmikroskopie ist eine Methodenklasse der superaufl{\"o}senden Fluoreszenzmikroskopie, deren Methoden sich durch stochastische zeitliche Isolation der Fluoreszenzemission auszeichnen. Das Blinkverhalten von Fluorophoren wird so ver{\"a}ndert, dass gleichzeitige Aktivierung von einander nahen Fluorophoren unwahrscheinlich ist. Bekannte okalisationsmikroskopische Methoden umfassen dSTORM, STORM, PALM, FPALM, oder GSDIM. Lokalisationsmikroskopie ist von hohem biologischem Interesse, weil sie die Aufl{\"o}sung des Fluoreszenzmikroskops bei minimalem technischem Aufwand um eine Gr{\"o}ßenordnung verbessert. Der verbundene Rechenaufwand ist allerdings erheblich, da Millionen von Fluoreszenzemissionen einzeln mit Nanometergenauigkeit lokalisiert werden m{\"u}ssen. Der Rechen- und Implementationsaufwand dieser Auswertung hat die Verbreitung der superaufl{\"o}senden Mikroskopie lange verz{\"o}gert. Diese Arbeit beschreibt meine algorithmische Grundstruktur f{\"u}r die Auswertung lokalisationsmikroskopischer Daten. Die Echtzeitf{\"a}higkeit, d.h. eine Auswertegeschwindigkeit oberhalb der Datenaufnahmegeschwindigkeit an normalen Messaufbauten, meines neuartigen und quelloffenen Programms wird demonstriert. Die Geschwindigkeit wird auf verbrauchermarktg{\"a}ngigen Prozessoren erreicht und dadurch spezialisierte Rechenzentren oder der Einsatz von Grafikkarten vermieden. Die Berechnung wird mit dem allgemein anerkannten Gaussschen Punktantwortmodell und einem Rauschmodell auf Basis der gr{\"o}ßten Poissonschen Wahrscheinlichkeit durchgef{\"u}hrt. Die algorithmische Grundstruktur wird erweitert, um robuste und optimale Zweifarbenauswertung zu realisieren und damit korrelative Mikroskopie zwischen verschiedenen Proteinen und Strukturen zu erm{\"o}glichen. Durch den Einsatz von kubischen Basissplines wird die Auswertung von dreidimensionalen Proben vereinfacht und stabilisiert, um pr{\"a}zisem Abbilden von mikrometerdicken Proben n{\"a}her zu kommen. Das Grenzverhalten von Lokalisationsalgorithmen bei hohen Emissionsdichten wird untersucht. Abschließend werden Algorithmen f{\"u}r die Anwendung der Lokalisationsmikroskopie auf verbreitete Probleme der Biologie aufgezeigt. Zellul{\"a}re Bewegung und Motilit{\"a}t werden anhand der in vitro Bewegung von Myosin-Aktin-Filamenten studiert. Lebendzellbildgebung mit hellen und stabilen organischen Fluorophoren wird mittels SNAP-tag-Fusionsproteinen realisiert. Die Analyse des Aufbaus von Proteinklumpen zeigt, wie Lokalisationsmikroskopie neue quantitative Ans{\"a}tze jenseits reiner Bildgebung bietet.}, subject = {Fluoreszenzmikroskopie}, language = {en} }