TY  - JOUR
A1  - Mrestani, Achmed
A1  - Lichter, Katharina
A1  - Sirén, Anna-Leena
A1  - Heckmann, Manfred
A1  - Paul, Mila M.
A1  - Pauli, Martin
T1  - Single-molecule localization microscopy of presynaptic active zones in Drosophila melanogaster after rapid cryofixation
JF  - International Journal of Molecular Sciences
N2  - Single-molecule localization microscopy (SMLM) greatly advances structural studies of diverse biological tissues. For example, presynaptic active zone (AZ) nanotopology is resolved in increasing detail. Immunofluorescence imaging of AZ proteins usually relies on epitope preservation using aldehyde-based immunocompetent fixation. Cryofixation techniques, such as high-pressure freezing (HPF) and freeze substitution (FS), are widely used for ultrastructural studies of presynaptic architecture in electron microscopy (EM). HPF/FS demonstrated nearer-to-native preservation of AZ ultrastructure, e.g., by facilitating single filamentous structures. Here, we present a protocol combining the advantages of HPF/FS and direct stochastic optical reconstruction microscopy (dSTORM) to quantify nanotopology of the AZ scaffold protein Bruchpilot (Brp) at neuromuscular junctions (NMJs) of Drosophila melanogaster. Using this standardized model, we tested for preservation of Brp clusters in different FS protocols compared to classical aldehyde fixation. In HPF/FS samples, presynaptic boutons were structurally well preserved with ~22% smaller Brp clusters that allowed quantification of subcluster topology. In summary, we established a standardized near-to-native preparation and immunohistochemistry protocol for SMLM analyses of AZ protein clusters in a defined model synapse. Our protocol could be adapted to study protein arrangements at single-molecule resolution in other intact tissue preparations.
KW  - active zone
KW  - nanotopology
KW  - neuromuscular junction
KW  - high-pressure freezing/freeze substitution
KW  - PFA in ethanol
KW  - dSTORM
KW  - Drosophila melanogaster
Y1  - 2023
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-304904
SN  - 1422-0067
VL  - 24
IS  - 3
ER  - 
TY  - THES
A1  - Reinhard, Sebastian
T1  - Improving Super-Resolution Microscopy Data Reconstruction and Evaluation by Developing Advanced Processing Algorithms and Artifcial Neuronal Networks
T1  - Verbesserung von Datenrekonstruktion und -auswertung in der Super-Resolution Mikroskopie durch die Entwicklung von fortgeschrittenen Verarbeitungsalgorithmen und künstlichen neuronalen Netzen
N2  - The fusion of methods from several disciplines is a crucial component of scientific development. Artificial Neural Networks, based on the principle of biological neuronal networks, demonstrate how nature provides the best templates for technological advancement. These innovations can then be employed to solve the remaining mysteries of biology, including, in particular, processes that take place on microscopic scales and can only be studied with sophisticated techniques. For instance, direct Stochastic Optical Reconstruction Microscopy combines tools from chemistry, physics, and computer science to visualize biological processes at the molecular level. One of the key components is the computer-aided reconstruction of super-resolved images. Improving the corresponding algorithms increases the quality of the generated data, providing further insights into our biology. It is important, however, to ensure that the heavily processed images are still a reflection of reality and do not originate in random artefacts.
Expansion microscopy is expanding the sample by embedding it in a swellable hydrogel. The method can be combined with other super-resolution techniques to gain additional resolution. We tested this approach on microtubules, a well-known filamentous reference structure, to evaluate the performance of different protocols and labelling techniques.
We developed LineProfiler an objective tool for data collection. Instead of collecting perpendicular profiles in small areas, the software gathers line profiles from filamentous structures of the entire image. This improves data quantity, quality and prevents a biased choice of the evaluated regions. On the basis of the collected data, we deployed theoretical models of the expected intensity distribution across the filaments. This led to the conclusion that post-expansion labelling significantly reduces the labelling error and thus, improves the data quality. The software was further used to determine the expansion factor and arrangement of synaptonemal complex data.
Automated Simple Elastix uses state-of-the-art image alignment to compare pre- and post-expansion images. It corrects linear distortions occurring under isotropic expansion, calculates a structural expansion factor and highlights structural mismatches in a distortion map. We used the software to evaluate expanded fungi and NK cells. We found that the expansion factor differs for the two structures and is lower than the overall expansion of the hydrogel.
Assessing the fluorescence lifetime of emitters used for direct Stochastic Optical Reconstruction Microscopy can reveal additional information about the molecular environment or distinguish dyes emitting with a similar wavelength. The corresponding measurements require a confocal scanning of the sample in combination with the fluorescent switching of the underlying emitters. This leads to non-linear, interrupted Point Spread Functions. The software ReCSAI targets this problem by combining the classical algorithm of compressed sensing with modern methods of artificial intelligence. We evaluated several different approaches to combine these components and found, that unrolling compressed sensing into the network architecture yields the best performance in terms of reconstruction speed and accuracy.  
In addition to a deep insight into the functioning and learning of artificial intelligence in combination with classical algorithms, we were able to reconstruct the described non-linearities with significantly improved resolution, in comparison to other state-of-the-art architectures.
N2  - Für die Weiterentwicklung der Wissenschaft wird es immer wichtiger, Methoden aus verschiedenen Gebieten zu kombinieren. Die künstliche Intelligenz beruht beispielsweise auf dem Prinzip biologischer neuronaler Netze. Hier wird die Natur als Vorlage für unsere technische Entwicklung genutzt. Diese Innovationen können dazu eingesetzt werden, die verbliebenen Rätsel der Biologie zu lösen. Dazu gehören insbesondere Prozesse, die sich auf mikroskopischer Ebene abspielen und nur mit hochentwickelten Techniken untersucht werden können. Die direkte Stochastisch Optische Rekonstruktionsmikroskopie kombiniert Methoden der Chemie, Physik und Informatik, um biologische Prozesse auf molekularer Ebene sichtbar zu machen. Eine der Schlüsselkomponenten ist die computergestützte Rekonstruktion von hochaufgelösten Bildern. Die Verbesserung der zugrunde liegenden Algorithmen erhöht die Qualität der erzeugten Daten und ermöglicht weitere Einblicke in unsere Biologie. Es muss jedoch sichergestellt
werden, dass die künstlich erstellten Bilder immer noch ein Abbild der Realität sind und nicht auf zufälligen Artefakten beruhen.
Expansionsmikroskopie vergrößert die Probe durch Einbettung in ein Hydrogel. Die Methode kann mit anderen hochauflösenden Techniken kombiniert werden, um die Auflösung noch weiter zu verbessern. Dieser Ansatz wurde an Mikrotubuli, einer bekannten flamentösen Referenzstruktur, verwendet, um verschiedene Protokolle und 
Markierungstechniken zu testen. Mit LineProfiler wurde ein objektives Werkzeug zur Datenerfassung entwickelt. Anstatt Linienprofle in kleinen Bereichen zu erfassen, wertet die Software das gesamte Bild aus. Dies verbessert die Datenmenge und Datenqualität und verhindert eine voreingenommene Auswahl der ausgewerteten Regionen. Auf Grundlage der gesammelten Daten wurden theoretische Modelle für die erwartete Intensitätsverteilung über die Filamente erstellt. Daraus konnte geschlossen werden, dass die Markierung nach der Expansion den Markierungsfehler erheblich reduziert und somit die Qualität der Daten
verbessert. Die Software wurde außerdem zur Bestimmung des Expansionsfaktors und der Anordnung der Daten des synaptonemalen Komplexes verwendet. Automated Simple Elastix verwendet modernste Bildregistrierung, um Bilder vor und nach der Expansion zu vergleichen. Lineare Verzerrungen, die bei isotroper Expansion auftreten, werden korrigiert. Der strukturelle Expansionsfaktor wird berechnet und strukturelle Unstimmigkeiten werden in einer Verzerrungskarte hervorgehoben. Die Software wurde zur Bewertung expandierter Pilze und NK-Zellen eingesetzt. Dabei wurde festgestellt, dass der Expansionsfaktor für die beiden Strukturen unterschiedlich
ist und unter der Gesamtexpansion des Hydrogels liegt.
Die Auswertung der Fluoreszenzlebensdauer von Emittern, die für die direkte Stochastische Optische Rekonstruktionsmikroskopie eingesetzt werden, kann zusätzliche Informationen über die molekulare Umgebung liefern oder Farbstoffe unterscheiden, die VI eine ähnliche Lichtwellenlänge emittieren. Die entsprechenden Messungen erfordern
eine konfokale Abtastung der Probe in Kombination mit dem fluoreszenten  Schalten der zugrunde liegenden Emitter. Dies führt zu nichtlinearen, unterbrochenen Punktspreizfunktionen. Die Software ReCSAI löst dieses Problem, indem sie den klassischen Algorithmus des Compressed Sensing mit modernen Methoden der künstlichen Intelligenz kombiniert. Es wurden verschiedene Ansätze zur Kombination der Komponenten ausgewertet und festgestellt, dass die Integration von Compressed Sensing in die Netzwerkarchitektur die beste Performance in Bezug auf Rekonstruktionsgeschwindigkeit und -genauigkeit bringt. Neben einem tiefen Einblick in die Funktionsweise und das Lernen von künstlicher Intelligenz in Kombination mit klassischen Algorithmen konnten die beschriebenen Nichtlinearitäten mit einer deutlich verbesserten Auflösung im Vergleich zu anderen modernen Architekturen rekonstruiert werden.
KW  - Mikroskopie
KW  - Künstliche Intelligenz
KW  - Datenanalyse
KW  - Bildverarbeitung
KW  - Compressed Sensing
KW  - Lifetime Imaging
KW  - dSTORM
Y1  - 2023
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-316959
ER  - 
TY  - JOUR
A1  - Reinhard, Sebastian
A1  - Helmerich, Dominic A.
A1  - Boras, Dominik
A1  - Sauer, Markus
A1  - Kollmannsberger, Philip
T1  - ReCSAI: recursive compressed sensing artificial intelligence for confocal lifetime localization microscopy
JF  - BMC Bioinformatics
N2  - Background
Localization-based super-resolution microscopy resolves macromolecular structures down to a few nanometers by computationally reconstructing fluorescent emitter coordinates from diffraction-limited spots. The most commonly used algorithms are based on fitting parametric models of the point spread function (PSF) to a measured photon distribution. These algorithms make assumptions about the symmetry of the PSF and thus, do not work well with irregular, non-linear PSFs that occur for example in confocal lifetime imaging, where a laser is scanned across the sample. An alternative method for reconstructing sparse emitter sets from noisy, diffraction-limited images is compressed sensing, but due to its high computational cost it has not yet been widely adopted. Deep neural network fitters have recently emerged as a new competitive method for localization microscopy. They can learn to fit arbitrary PSFs, but require extensive simulated training data and do not generalize well. A method to efficiently fit the irregular PSFs from confocal lifetime localization microscopy combining the advantages of deep learning and compressed sensing would greatly improve the acquisition speed and throughput of this method.
Results
Here we introduce ReCSAI, a compressed sensing neural network to reconstruct localizations for confocal dSTORM, together with a simulation tool to generate training data. We implemented and compared different artificial network architectures, aiming to combine the advantages of compressed sensing and deep learning. We found that a U-Net with a recursive structure inspired by iterative compressed sensing showed the best results on realistic simulated datasets with noise, as well as on real experimentally measured confocal lifetime scanning data. Adding a trainable wavelet denoising layer as prior step further improved the reconstruction quality.
Conclusions
Our deep learning approach can reach a similar reconstruction accuracy for confocal dSTORM as frame binning with traditional fitting without requiring the acquisition of multiple frames. In addition, our work offers generic insights on the reconstruction of sparse measurements from noisy experimental data by combining compressed sensing and deep learning. We provide the trained networks, the code for network training and inference as well as the simulation tool as python code and Jupyter notebooks for easy reproducibility.
KW  - compressed sensing
KW  - AI
KW  - SMLM
KW  - FLIMbee
KW  - dSTORM
Y1  - 2022
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-299768
VL  - 23
IS  - 1
ER  - 
TY  - RPRT
A1  - Groß, Lennart
T1  - Advices derived from troubleshooting a sensor-based adaptive optics direct stochastic optical reconstruction microscope
T1  - Hinweise aus der Fehleranalyse eines Mikroskops mit direkter stochastischer optischer Rekonstruktion und sensorgestützter adaptiver Optik
N2  - One rarely finds practical guidelines for the implementation of complex optical setups. Here, we aim to provide technical details on the decision making of building and revising a custom sensor-based adaptive optics (AO) direct stochastic optical reconstruction microscope (dSTORM) to provide practical assistance in setting up or troubleshooting similar devices.
The foundation of this report is an instrument constructed as part of a master's thesis in 2021, which was built for deep tissue imaging. The setup is presented in the following way: (1) An optical and mechanical overview of the system at the beginning of this internship is given. (2) The optical components are described in detail in the order at which the light passes through, highlighting their working principle and implementation in the system. The optical component include (2A) a focus on even sample illumination, (2B) restoring telecentricity when working with commercial microscope bodies, (2C) the AO elements, namely the deformable mirror (DM) and the wavefront sensor, and their integration, and (2D) the separation of wavefront and image capture using fluorescent beads and a dichroic mirror. After addressing the limitations of the existing setup, modification options are derived. The modifications include the implementation of adjustment only light paths to improve system stability and revise the degrees of freedom of the components and changes in lens choices to meet the specifications of the AO components. Last, the capabilities of the modified setup are presented and discussed: (1) First, we enable epifluorescence imaging of bead samples through 180 µm unstained murine hippocampal tissue with wavefront error correction of ~ 90  %. Point spread function, wavefront shape and Zernike decomposition of bead samples are presented. (2) Second, we move from epifluorescent to dSTORM imaging of tubulin stained primary mouse hippocampal cells, which are imaged through up to 180 µm of unstained murine hippocampal tissue. We show that full width at half maximum (FWHM) of prominent features can be reduced in size by nearly a magnitude from uncorrected epiflourescence images to dSTORM images corrected by the adaptive optics. We present dSTORM localization count and FWHM of prominent features as as a function of imaging depth.
N2  - Praktische Leitlinien für die Implementierung komplexer optischer Systeme sind selten zu finden. Hier wollen wir technische Details zur Entscheidungsfindung beim Bau und der Überarbeitung eines maßgefertigten Mikroskops mit sensorgestützter adaptiver Optik (AO) und direkter stochastischer optischer Rekonstruktion (dSTORM) bereitstellen, um praktische Hilfestellung bei der Einrichtung oder Fehlerbehebung ähnlicher Geräte zu geben. Grundlage dieses Berichts ist ein Instrument, das im Rahmen einer Masterarbeit im Jahr 2021 für die Abbildung von tiefem Gewebe gebaut wurde. Der Aufbau wird wie folgt dargestellt: (1) Es wird ein optischer und mechanischer Überblick über das System zu Beginn dieses Praktikums gegeben. (2) Die optischen Komponenten werden in der Reihenfolge, in der das Licht sie durchläuft, detailliert beschrieben und ihre Funktionsweise und Umsetzung im System hervorgehoben. Zu den optischen Komponenten gehören (2A) ein Fokus auf gleichmäßige Probenausleuchtung, (2B) die Wiederherstellung der Telezentrizität bei der Arbeit mit handelsüblichen Mikroskopkörpern, (2C) die AO-Elemente, nämlich der deformierbare Spiegel (DM) und der Wellenfrontsensor, und deren Integration, sowie (2D) die Trennung von Wellenfront- und Bilderfassung mittels fluoreszierender Beads und einem dichroitischen Spiegel. Nachdem die Einschränkungen des bestehenden Aufbaus angesprochen wurden, werden Modifikationsmöglichkeiten abgeleitet. Die Modifikationen umfassen die Implementierung von Justage-Lichtpfaden, um die Systemstabilität zu verbessern und die Freiheitsgrade der Komponenten zu überarbeiten, sowie Änderungen bei der Auswahl der Linsen, um die Spezifikationen der AO-Komponenten zu erfüllen. Abschließend werden die Ergebnisse des modifizierten Aufbaus vorgestellt und diskutiert: (1) Zunächst ermöglichen wir die Epifluoreszenz-Abbildung von Bead-Proben durch 180 µm ungefärbtes Hippocampus-Gewebe der Maus mit einer Wellenfront-Fehlerkorrektur von ~ 90 %. Es werden Punktspreizungsfunktion, Wellenfrontform und Zernike-Zerlegung von Bead-Proben vorgestellt. (2) Zweitens gehen wir von der Epifluoreszenz zur dSTORM-Bildgebung von Tubulin-gefärbten primären Hippocampuszellen der Maus über, die durch bis zu 180 µm ungefärbtes Hippocampusgewebe der Maus abgebildet werden. Wir zeigen, dass die Halbwertsbreite (Full Width at Half Maximum, FWHM) auffälliger Merkmale von unkorrigierten Epifloureszenz-Bildern zu dSTORM-Bildern, die durch die adaptive Optik korrigiert wurden, um fast eine Größenordnung reduziert werden kann. Wir präsentieren die Anzahl der dSTORM-Lokalisierungen und die FWHM auffälliger Merkmale als Funktion der Abbildungstiefe.
KW  - Einzelmolekülmikroskopie
KW  - Adaptive Optik
KW  - Adaptive Optics
KW  - Single Molecule Localization Microscopy
KW  - dSTORM
Y1  - 2022
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-289951
ER  - 
TY  - THES
A1  - Groß, Lennart
T1  - Point-spread function engineering for single-molecule localization microscopy in brain slices
T1  - Modulation der Punktspreizfunktion für Einzelmolekül-Lokalisationsmikroskopie in Hirnschnitten
N2  - Single-molecule localization microscopy (SMLM) is the method of choice to study biological specimens on a nanoscale level. Advantages of SMLM imply its superior specificity due to targeted molecular fluorescence labeling and its enhanced tissue preservation compared to electron microscopy, while reaching similar resolution. To reveal the molecular organization of protein structures in brain tissue, SMLM moves to the forefront: Instead of investigating brain slices with a thickness of a few µm, measurements of intact neuronal assemblies (up to 100 µm in each dimension) are required. As proteins are distributed in the whole brain volume and can move along synapses in all directions, this method is promising in revealing arrangements of neuronal protein markers. However, diffraction-limited imaging still required for the localization of the fluorophores is prevented by sample-induced distortion of emission pattern due to optical aberrations in tissue slices from non-superficial planes. In particular, the sample causes wavefront dephasing, which can be described as a summation of Zernike polynomials. To recover an optimal point spread function (PSF), active shaping can be performed by the use of adaptive optics. The aim of this thesis is to establish a setup using a deformable mirror and a wavefront sensor to actively shape the PSF to correct the wavefront phases in a super-resolution microscope setup. Therefore, fluorescence-labeled proteins expressed in different anatomical regions in brain tissue will be used as experiment specimen. Resolution independent imaging depth in slices reaching tens of micrometers is aimed.
N2  - Einzelmolekül-Lokalisationsmikroskopie ist die Methode der Wahl zur Untersuchung biologische Proben im Bereich von Nanometern. Vorteile von Einzelmolekül-Lokalisationsmikroskopie sind vor allem ihre hohe Spezifität von molekularen Farbstoffbindungen sowie die erreichte hohe Auflösung, die vergleichbar ist mit der elektronenmikroskopischen Auflösung, wobei in der Einzelmolekül-Lokalisationsmikroskopie keine Konservierung der Probe vorgenommen werden muss. Vor allem in der Untersuchung der molekularen Organisation von Proteinstrukturen konnte sich die Einzelmolekül-Lokalisationsmikroskopie bewähren. Die Verteilung von Proteinen im gesamten Gehirn, sowie ihre Eigenschaft, sich entlang neuronaler Strukturen zu bewegen, kann mithilfe der Einzelmolekül-Lokalisationsmikroskopie untersucht werden und zu einem besseren Verständnis neuronaler Prozesse beitragen.
Proben induzieren optische Aberrationen: Diese Dephasierungen der Wellenfront, welche als Summe von Zernike-Polynomen beschrieben werden kann, verhindert das Erreichen der Auflösungsgrenze.
Zur Wiederherstellung einer optimalen Punktspreizfunktion kann die Wellenfront mittels adaptiver Optik aktiv geformt werden. Ziel dieser Arbeit ist der Aufbau eines Einzelmolekül-Lokalisationsmikroskopes mit integrierter adaptiver Optik, bestehend aus einem deformierbaren Spiegel und einem Wellenfrontsensor, um aktiv die Wellenfront zu formen und die Dephasierung zu korrigieren. Zu diesem Zweck werden fluoreszenzmarkierte Proteine, welche in verschiedenen Hirnregionen exprimiert werden, als Proben herangezogen. Optimalerweise könnte so in verschiedenen Tiefen eine ähnliche Auflösung wie bei einer oberflächlichen Messung erreicht werden.

Um die Möglichkeiten des Setups zu evaluieren, welches im Verlauf dieser Arbeit aufgebaut wurde, wurden artifizielle Proben erstellt, indem eine Einzelzellschicht hippocampaler Neuronen der Maus, in welchen α-tubulin mit Alexa Fluor 647 angefärbt ist, auf einem 100 µm Maushirnschnitt plaziert wurden. Da letzterer ein hochgradig diffuses Medium zwischen dem Objektiv und den Fluorophoren darstellt, induziert es verschiedene optische Aberrationen, vor allem Sphärische Aberration und Astigmatismus. Indem die Wellenfront und die Punktspreizfunktion von 4 µm Fluosphere Beads, welche eine maximale Emission bei 505 nm haben, und 0.1 µm Tetraspeck Beads, welche eine maximale Emission bei 505 nm zeigen, aufgenommen wurde, konnten die Aberrationen von 521 nm zu 116 nm Quadratmittel des Wellenfrontfehlers reduziert werden.
Weiterhin konnten mithilfe der adaptiven Optik Bruchpilot-Anhäufungen in einem Hirnschnitt der Honigbiene in den Calyx der Pilzkörper in einer Messtiefe von 80 µm sichtbar gemacht werden, welche im unkorrigierten Bild nicht sichtbar waren, indem das Quadratmittel des Wellenfrontfehlers von 587 nm auf 196 nm reduziert wird.
Insgesamt zeigt die Reduktion des Quadratmittels des Wellenfrontfehlers eine erfolgreiche Korrektur an, aber ist weit entfernt von einer Mikroskopiertechnik, die eine gewinnbringende Forschung in lebenswissenschaftlichen Bereichen garantiert.
KW  - Einzelmolekülmikroskopie
KW  - Adaptive Optik
KW  - dSTORM
KW  - Adaptive Optics
KW  - Single Molecule Localization Microscopy
Y1  - 2022
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-282596
ER  - 
TY  - THES
A1  - Karus, Christine
T1  - Untersuchung der Architektur von Proteinstrukturen des Ranvier-Schnürrings mittels der super-hochauflösenden Mikroskopiemethode dSTORM
T1  - Investigation of the architecture of protein structures of the Node of Ranvier using the super-high resolution microscopy method dSTORM
N2  - Ranvier-Schnürringe spielen eine entscheidende Rolle bei der schnellen Weiterleitung von elektrischen Impulsen in Nervenzellen. Bei bestimmten neurologischen Erkrankungen, den Neuropathien, kann es zu Störungen in der ultrastrukturellen Organisation verschiedener Schnürring-Proteine kommen (Doppler et al., 2018, Doppler et al., 2016).
Eine detailliertere Kenntnis der genauen Anordnung dieser Schnürring-Proteine und eventueller Abweichungen von dieser Anordnung im Krankheitsfall, könnte der Schlüssel zu einer vereinfachten Diagnostik von bestimmten Neuropathie- Formen sein.
Ziel meiner Arbeit war es daher, die Untersuchung der ultrastrukturellen Architektur der (para-)nodalen Adhäsionsproteine Neurofascin-155 und Caspr1 unter Verwendung der super-hochauflösenden Mikroskopiemethode dSTORM (direct Stochastic Optical Reconstruction Microscopy) an murinen Zupfnervenpräparaten zu etablieren. Nach erster Optimierung der Probenpräparation für die 2-Farben-dSTORM sowie der korrelationsbasierten Bildanalyse, konnte ich mittels modellbasierter Simulation die zugrundeliegende Molekülorganisation identifizieren und mit Hilfe der Ergebnisse aus früheren Untersuchungen validieren. In einem translationalen Ansatz habe ich anschließend humane Zupfnervenpräparate von 14 Probanden mit unterschiedlichen Formen einer Neuropathie mikroskopiert und ausgewertet, um die Anwendbarkeit dieses Ansatzes in der Diagnostik zu testen.
Obgleich keine signifikanten Unterschiede zwischen physiologischem und pathologischem neurologischem Gewebe hinsichtlich Neurofascin-155 und Caspr1 festgestellt werden konnten, scheint der Ansatz grundsätzlich dennoch vielversprechend zu sein, bedarf jedoch noch weiteren Anstrengungen hinsichtlich Probenpräparation, Auswertungs- und Versuchsprotokollen und einer größeren Anzahl an humanen Biopsien mit homogenerem Krankheitsbild.
N2  - Nodes of Ranvier play a critical role in the rapid transmission of electrical impulses in neurons. In certain neurological diseases, the neuropathies, there may be disturbances in the ultrastructural organization of various nodal and paranodal proteins (Doppler et al., 2018, Doppler et al., 2016).
A more detailed knowledge of the exact arrangement of these nodal and paranodal proteins and possible deviations from this arrangement in disease, could be the key to a simplified diagnosis of certain neuropathy forms.
Therefore, the aim of my work was to establish the investigation of the ultrastructural architecture of the (para-)nodal adhesion proteins Neurofascin-155 and Caspr1 using the super-high resolution microscopy method dSTORM (direct Stochastic Optical Reconstruction Microscopy) on murine teased fibers. After initial optimization of sample preparation for 2-color dSTORM as well as correlation-based image analysis, I was able to identify the underlying molecular organization using model-based simulation and validate it using results from previous studies. In a translational approach, I then microscoped and evaluated human teased fibers from 14 subjects with different forms of neuropathy to test the applicability of this approach in diagnostics.
Although no significant differences were found between physiological and pathological neurological tissue with respect to Neurofascin-155 and Caspr1, the approach still seems promising in principle, but requires further efforts with respect to sample preparation, evaluation and experimental protocols, and a larger number of human biopsies with more homogeneous disease patterns.
KW  - dSTORM
KW  - Ranvier-Schnürring
Y1  - 2022
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-274568
N1  - die Dissertation ist ein Kooperationsprojekt dieser beiden Fakultäten
ER  - 
TY  - JOUR
A1  - Berberich, Andreas
A1  - Kurz, Andreas
A1  - Reinhard, Sebastian
A1  - Paul, Torsten Johann
A1  - Burd, Paul Ray
A1  - Sauer, Markus
A1  - Kollmannsberger, Philip
T1  - Fourier Ring Correlation and anisotropic kernel density estimation improve deep learning based SMLM reconstruction of microtubules
JF  - Frontiers in Bioinformatics
N2  - Single-molecule super-resolution microscopy (SMLM) techniques like dSTORM can reveal biological structures down to the nanometer scale. The achievable resolution is not only defined by the localization precision of individual fluorescent molecules, but also by their density, which becomes a limiting factor e.g., in expansion microscopy. Artificial deep neural networks can learn to reconstruct dense super-resolved structures such as microtubules from a sparse, noisy set of data points. This approach requires a robust method to assess the quality of a predicted density image and to quantitatively compare it to a ground truth image. Such a quality measure needs to be differentiable to be applied as loss function in deep learning. We developed a new trainable quality measure based on Fourier Ring Correlation (FRC) and used it to train deep neural networks to map a small number of sampling points to an underlying density. Smooth ground truth images of microtubules were generated from localization coordinates using an anisotropic Gaussian kernel density estimator. We show that the FRC criterion ideally complements the existing state-of-the-art multiscale structural similarity index, since both are interpretable and there is no trade-off between them during optimization. The TensorFlow implementation of our FRC metric can easily be integrated into existing deep learning workflows.
KW  - dSTORM
KW  - deep learning–artificial neural network (DL-ANN)
KW  - single molecule localization microscopy
KW  - microtubule cytoskeleton
KW  - super-resolution
Y1  - 2021
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-261686
VL  - 1
ER  - 
TY  - JOUR
A1  - Kuhlemann, Alexander
A1  - Beliu, Gerti
A1  - Janzen, Dieter
A1  - Petrini, Enrica Maria
A1  - Taban, Danush
A1  - Helmerich, Dominic A.
A1  - Doose, Sören
A1  - Bruno, Martina
A1  - Barberis, Andrea
A1  - Villmann, Carmen
A1  - Sauer, Markus
A1  - Werner, Christian
T1  - Genetic Code Expansion and Click-Chemistry Labeling to Visualize GABA-A Receptors by Super-Resolution Microscopy
JF  - Frontiers in Synaptic Neuroscience
N2  - Fluorescence labeling of difficult to access protein sites, e.g., in confined compartments, requires small fluorescent labels that can be covalently tethered at well-defined positions with high efficiency. Here, we report site-specific labeling of the extracellular domain of γ-aminobutyric acid type A (GABA-A) receptor subunits by genetic code expansion (GCE) with unnatural amino acids (ncAA) combined with bioorthogonal click-chemistry labeling with tetrazine dyes in HEK-293-T cells and primary cultured neurons. After optimization of GABA-A receptor expression and labeling efficiency, most effective variants were selected for super-resolution microscopy and functionality testing by whole-cell patch clamp. Our results show that GCE with ncAA and bioorthogonal click labeling with small tetrazine dyes represents a versatile method for highly efficient site-specific fluorescence labeling of proteins in a crowded environment, e.g., extracellular protein domains in confined compartments such as the synaptic cleft.
KW  - super-resolution microscopy (SRM)
KW  - click-chemistry
KW  - dSTORM
KW  - GABA-A receptor
KW  - genetic code expansion
Y1  - 2021
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-251035
SN  - 1663-3563
VL  - 13
ER  - 
TY  - THES
A1  - Schlegel, Jan
T1  - Super-Resolution Microscopy of Sphingolipids and Protein Nanodomains
T1  - Hochaufgelöste Mikroskopie von Sphingolipiden und Protein Nanodomänen
N2  - The development of cellular life on earth is coupled to the formation of lipid-based biological membranes. Although many tools to analyze their biophysical properties already exist, their variety and number is still relatively small compared to the field of protein studies. One reason for this, is their small size and complex assembly into an asymmetric tightly packed lipid bilayer showing characteristics of a two-dimensional heterogenous fluid. Since membranes are capable to form dynamic, nanoscopic domains, enriched in sphingolipids and cholesterol, their detailed investigation is limited to techniques which access information below the diffraction limit of light. In this work, I aimed to extend, optimize and compare three different labeling approaches for sphingolipids and their subsequent analysis by the single-molecule localization microscopy (SMLM) technique direct stochastic optical reconstruction microscopy (dSTORM). First, I applied classical immunofluorescence by immunoglobulin G (IgG) antibody labeling to detect and quantify sphingolipid nanodomains in the plasma membrane of eukaryotic cells. I was able to identify and characterize ceramide-rich platforms (CRPs) with a size of ~ 75nm on the basal and apical membrane of different cell lines. Next, I used click-chemistry to characterize sphingolipid analogs in living and fixed cells. By using a combination of fluorescence microscopy and anisotropy experiments, I analyzed their accessibility and configuration in the plasma membrane, respectively. Azide-modified, short fatty acid side chains, were accessible to membrane impermeable dyes and localized outside the hydrophobic membrane core. In contrast, azide moieties at the end of longer fatty acid side chains were less accessible and conjugated dyes localized deeper within the plasma membrane. By introducing photo-crosslinkable diazirine groups or chemically addressable amine groups, I developed methods to improve their immobilization required for dSTORM. Finally, I harnessed the specific binding characteristics of non-toxic shiga toxin B subunits (STxBs) and cholera toxin B subunits (CTxBs) to label and quantify glycosphingolipid nanodomains in the context of Neisseria meningitidis infection. Under pyhsiological conditions, these glycosphingolipids were distributed homogenously in the plasma membrane but upon bacterial infection CTxB detectable gangliosides accumulated around invasive Neisseria meningitidis. I was able to highlight the importance of cell cycle dependent glycosphingolipid expression for the invasion process. Blocking membrane accessible sugar headgroups by pretreatment with CTxB significantly reduced the number of invasive bacteria which confirmed the importance of gangliosides for bacterial uptake into cells. Based on my results, it can be concluded that labeling of sphingolipids should be carefully optimized depending on the research question and applied microscopy technique. In particular, I was able to develop new tools and protocols which enable the characterization of sphingolipid nanodomains by dSTORM for all three labeling approaches.
N2  - Die Entwicklung von zellulären Lebensformen auf der Erde basiert auf der Entstehung biologischer Lipid-Membranen. Obwohl viele Techniken zur Verfügung stehen, welche es erlauben deren biophysikalische Eigenschaften zu untersuchen, sind die Möglichkeiten, verglichen mit der Analyse von Proteinen, eher eingeschränkt. Ein Grund hierfür, ist die geringe Größe von Lipiden und deren komplexe Zusammenlagerung in eine asymmetrische dicht gepackte Lipiddoppelschicht, welche sich wie eine heterogene zweidimensionale Flüssigkeit verhält. Durch die lokale Anreicherung von Sphingolipiden und Cholesterol sind Membranen in der Lage dynamische, nanoskopische Domänen auszubilden, welche lediglich mit Techniken, welche die optische Auflösungsgrenze umgehen, detailliert untersucht werden können.

Ein wesentliches Ziel meiner Arbeit war es, drei Färbeverfahren für Sphingolipide zu vergleichen, erweitern und optimieren, um eine anschliessende Untersuchung mit Hilfe der einzelmolekülsensitiven Technik dSTORM (direct stochastic optical reconstruction microscopy) zu ermöglichen. Zunächst verwendete ich das klassische Färbeverfahren der Immunfluoreszenz, um Sphingolipid-Nanodomänen auf eukaryotischen Zellen mit Hilfe von Farbstoff-gekoppelten Antikörpern zu detektieren und quantifizieren. Dieses Vorgehen ermöglichte es mir, Ceramid-angereicherte Plattformen mit einer Größe von ~ 75nm auf der basalen und apikalen Membran verschiedener Zell-Linien zu identifizieren und charakterisieren.

Als nächstes Verfahren verwendete ich die Klick-Chemie, um Sphingolipid-Analoge in lebenden und fixierten Zellen zu untersuchen. Eine Kombination aus Fluoreszenz-Mikroskopie und Anisotropie-Messungen erlaubte es mir Rückschlüsse über deren Zugänglichkeit und Konfiguration innerhalb der Plasmamembran zu ziehen. Hierbei lokalisierten Azid-Gruppen am Ende kurzkettiger Fettsäurereste außerhalb des hydrophoben Membrankerns, wodurch sie mittels membran-undurchlässige Farbstoffe angeklickt werden konnten. Im Gegensatz dazu, waren Azide an längeren Fettsäureresten weniger zugänglich und konjugierte Farbstoffe tauchten tiefer in die Plasmamembran ein. Durch die Einführung photoreaktiver Diazirin-Gruppen oder chemisch modifzierbarer Amin-Gruppen wurden Wege geschaffen, welche eine Immobilisierung und anschließende Analyse mit Hilfe von dSTORM ermöglichen.

Schließlich nutzte ich das spezifische Bindeverhalten der nicht toxischen B Untereinheiten von Shiga- (STxB) und Cholera-Toxin (CTxB) aus, um Glycosphingolipid Nanodomänen im Kontext einer Neisseria meningitidis Infektion zu untersuchen. Unter physiologischen Bedingungen waren diese homogen in der Plasmamembran verteilt, jedoch reicherten sich CTxB-detektierbare Ganglioside um eindringende Bakterien an. Darüber hinaus konnte ich einen Zusammenhang zwischen der zellzyklusabhängigen Expression von Glycosphingolipiden und dem Eindringen der Bakterien herstellen. Eine Absättigung der Zucker an der äußeren Membran durch CTxB-Vorbehandlung reduzierte die Anzahl von invasiven Bakterien signifikant und bestätigte die Schlüsselrolle von Gangliosiden bei der Aufnahme von Bakterien.

Meine Ergebnisse legen Nahe, dass das Färbeverfahren für Sphingolipide an die jeweilige Fragestellung und Mikroskopietechnik angepasst werden sollte. Im Rahmen dieser Arbeit konnten neue Werkzeuge und Protokolle geschaffen werden, die die Charakterisierung von Sphingolipid-Nanodomänen mittels dSTORM für alle drei Färbeverfahren ermöglichen.
KW  - Sphingolipide
KW  - Lipide
KW  - Einzelmolekülmikroskopie
KW  - Click-Chemie
KW  - Lipid Raft
KW  - super-resolution microscopy
KW  - sphingolipids
KW  - labeling techniques
KW  - dSTORM
KW  - lipid rafts
Y1  - 2021
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-229596
ER  - 
TY  - THES
A1  - Wäldchen, Sina
T1  - Super-Resolution-Mikroskopie zur Visualisierung und Quantifizierung von Glutamatrezeptoren und ADHS-assoziierten Proteinen
T1  - Super-resolution microscopy for visualization and quantification of Glutamate receptors and ADHD-associated proteins
N2  - Die Entwicklung hochauflösender Fluoreszenzmikroskopiemethoden hat die Lichtmikroskopie revolutioniert. Einerseits ermöglicht die höhere erzielte räumliche Auflösung die Abbildung von Strukturen, die deutlich unterhalb der beugungsbedingten Auflösungsgrenze liegen. Andererseits erhält man durch Einzelmoleküllokalisationsmikroskopiemethoden
wie dSTORM (Direct Stochastic Optical Reconstruction Microscopy) Informationen, welche man für quantitative Analysen heranziehen kann. Aufgrund der sich dadurch bietenden neuen Möglichkeiten, hat sich die hochauflösende Fluoreszenzmikroskopie rasant entwickelt und kommt mittlerweile zur Untersuchung einer Vielzahl biologischer und medizinischer Fragestellungen zum Einsatz. Trotz dieses Erfolgs ist jedoch nicht zu verleugnen, dass auch diese neuen Methoden ihre Nachteile haben. Dazu zählt die Notwendigkeit relativ hoher Laserleistungen, welche Voraussetzung für hohe Auflösung ist und bei lebenden Proben zur Photoschädigung führen kann.
Diese Arbeit widmet sich sowohl dem Thema der Photoschädigung durch Einzelmoleküllokalisationsmikroskopie,
als auch der Anwendung von dSTORM und SIM (Structured Illumination Microscopy) zur Untersuchung neurobiologischer Fragestellungen auf Proteinebene.
Zur Ermittlung der Photoschädigung wurden lebende Zellen unter typischen Bedingungen bestrahlt und anschließend für 20−24 h beobachtet. Als quantitatives Maß für den Grad der Photoschädigung wurde der Anteil sterbender Zellen bestimmt. Neben der zu erwartenden Intensitäts- und Wellenlängenabhängigkeit, zeigte sich, dass die Schwere der Photoschädigung auch von vielen weiteren Faktoren abhängt und dass sich Einzelmoleküllokalisationsmikroskopie bei Berücksichtigung der gewonnenen Erkenntnisse durchaus mit Lebendzellexperimenten vereinbaren lässt.
Ein weiteres Projekt diente der Untersuchung der A- und B-Typ-Glutamatrezeptoren an der neuromuskulären Synapse von Drosophila melanogaster mittels dSTORM. Dabei konnte eine veränderte Anordnung beider Rezeptortypen infolge synaptischer Plastizität beobachtet, sowie eine absolute Quantifizierung des A-Typ-Rezeptors durchgeführt werden.
Im Mittelpunkt eines dritten Projekts standen Cadherin-13 (CDH13) sowie der Glucosetransporter Typ 3 (GluT3), welche beide mit der Aufmerksamkeitsdefizit-Hyperaktivitätsstörung in Verbindung gebracht werden. CDH13 konnte mittels SIM in serotonergen Neuronen, sowie radiären Gliazellen der dorsalen Raphekerne des embryonalen Mausgehirns nachgewiesen werden. Die Rolle von GluT3 wurde in aus induzierten pluripotenten Stammzellen differenzierten Neuronen analysiert, welche verschiedene Kopienzahlvariation des für GluT3-codierenden SLC2A3-Gens aufwiesen. Die Proteine GluT3, Bassoon und Homer wurden mittels dSTORM relativ quantifiziert. Während die Deletion des Gens zu einer erwartenden Verminderung von GluT3 auf Proteinebene führte, hatte die Duplikation keinen Effekt auf die GluT3-Menge. Für Bassoon und Homer zeigte sich weder durch die Deletion noch die Duplikation eine signifikante  Veränderung.
N2  - The emergence of super-resolution microscopy techniques caused a revolution of light microscopy. On the one hand, the higher achieved structural resolution allows for the visualization of structures below the diffraction limit. On the other hand, single molecule localization microscopy methods like dSTORM (Direct Stochastic Optical Reconstruction Microscopy) provide information that can be used for quantitative analysis. The new possibilities, offered by these approaches, lead to rapid development of the same and by now they are applied to investigate a broad range of biological and medical questions. Besides this success, it can’t be denied, that these methods also have some disadvantages like the necessity of relative high laser intensities that are needed for the high resolution and might cause photodamage in living samples.

This work deals with the issue of photodamage induced by single molecule localization microscopy methods as well as the examination of neurobiological problems on protein level by the usage of dSTORM and SIM (Structured Illumination Microscopy). To identify photodamage, living cells were irradiated at typical conditions and were observed for 20−24 h afterwards. As a quantitative measure for the severity
of photodamage, the fraction of dying cells was determined. Besides the expected dependency on intensity and wavelength, a lot of other factors showed to affect the severity. It could be demonstrated that single molecule localization microscopy can be combined with live-cell imaging if one takes those results into account. 

Another project aimed for the investigation of A- and B-type Glutamate receptors at the neuromuscular junction of Drosophila melanogaster via dSTORM. Thus, an altered arrangement of both receptor types could be observed and A-type receptors could be quantified absolutely.

A third project focused on cadherin-13 (CDH13) and glucose transporter 3 (GluT3), which are connected with attention deficit hyperactivity disorder. CDH13 could be detected in serotonergic neurons and radial glial cells of dorsal raphe in embryonic mouse brains using SIM. The role of GluT3 was analyzed in neurons, differentiated from induced pluripotent stem cells, which possessed different copy-number variations of the gene SLC2A3, which codes for GluT3. Proteins GluT3, Bassoon and Homer were quantified relatively using dSTORM. While the deletion of the gene resulted in an expected decrease of GluT3 at the protein level, the duplication didn’t affect
the amount of GluT3. In the case of Homer and Bassoon, neither the deletion, nor the duplication caused any significant changes.
KW  - Mikroskopie
KW  - Einzelmolekülmikroskopie
KW  - Quantitative Mikroskopie
KW  - Glutamatrezeptor
KW  - Aufmerksamkeitsdefizit-Syndrom
KW  - dSTORM
KW  - Photoschädigung
KW  - Neuromuskuläre Synapse
KW  - Glucosetransporter Typ3
KW  - Cadherin-13
Y1  - 2020
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-192834
ER  -