Littérature scientifique sur le sujet « Image Correlation Spectroscopy »
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Articles de revues sur le sujet "Image Correlation Spectroscopy"
Nohe, A., et N. O. Petersen. « Image Correlation Spectroscopy ». Science's STKE 2007, no 417 (11 décembre 2007) : pl7. http://dx.doi.org/10.1126/stke.4172007pl7.
Texte intégralWiseman, P. W., J. A. Squier, M. H. Ellisman et K. R. Wilson. « Two-photon image correlation spectroscopy and image cross-correlation spectroscopy ». Journal of Microscopy 200, no 1 (octobre 2000) : 14–25. http://dx.doi.org/10.1046/j.1365-2818.2000.00736.x.
Texte intégralDigman, Michelle A., et Enrico Gratton. « Scanning image correlation spectroscopy ». BioEssays 34, no 5 (13 mars 2012) : 377–85. http://dx.doi.org/10.1002/bies.201100118.
Texte intégralKurniawan, Nicholas A., et Raj Rajagopalan. « Probe-Independent Image Correlation Spectroscopy ». Langmuir 27, no 6 (15 mars 2011) : 2775–82. http://dx.doi.org/10.1021/la104478x.
Texte intégralHendrix, Jelle, Tomas Dekens et Don C. Lamb. « Arbitrary-Region Image Correlation Spectroscopy ». Biophysical Journal 110, no 3 (février 2016) : 176a. http://dx.doi.org/10.1016/j.bpj.2015.11.983.
Texte intégralWiseman, Paul W. « Image Correlation Spectroscopy : Principles and Applications ». Cold Spring Harbor Protocols 2015, no 4 (avril 2015) : pdb.top086124. http://dx.doi.org/10.1101/pdb.top086124.
Texte intégralHendrix, Jelle, Tomas Dekens, Waldemar Schrimpf et Don C. Lamb. « Arbitrary-Region Raster Image Correlation Spectroscopy ». Biophysical Journal 111, no 8 (octobre 2016) : 1785–96. http://dx.doi.org/10.1016/j.bpj.2016.09.012.
Texte intégralSemrau, Stefan, Laurent Holtzer, Marcos Gonzalez-Gaitan et Thomas Schmidt. « Particle Image Cross Correlation Spectroscopy (PICCS) ». Biophysical Journal 98, no 3 (janvier 2010) : 182a. http://dx.doi.org/10.1016/j.bpj.2009.12.976.
Texte intégralLongfils, Marco, Nick Smisdom, Marcel Ameloot, Mats Rudemo, Veerle Lemmens, Guillermo Solís Fernández, Magnus Röding, Niklas Lorén, Jelle Hendrix et Aila Särkkä. « Raster Image Correlation Spectroscopy Performance Evaluation ». Biophysical Journal 117, no 10 (novembre 2019) : 1900–1914. http://dx.doi.org/10.1016/j.bpj.2019.09.045.
Texte intégralRossow, Molly J., Jennifer M. Sasaki, Michelle A. Digman et Enrico Gratton. « Raster image correlation spectroscopy in live cells ». Nature Protocols 5, no 11 (14 octobre 2010) : 1761–74. http://dx.doi.org/10.1038/nprot.2010.122.
Texte intégralThèses sur le sujet "Image Correlation Spectroscopy"
Sergeev, Mikhail. « High order autocorrelation analysis in image correlation spectroscopy ». Thesis, McGill University, 2004. http://digitool.Library.McGill.CA:80/R/?func=dbin-jump-full&object_id=81437.
Texte intégralWe present an experimental verification of the model applied to simple systems. Solutions of fluorescent microspheres of well-defined size have been imaged using confocal laser scanning microscopy. It has been shown that translational diffusion coefficients were not very sensitive to molecular size dispersion, which made a first order autocorrelation approach to be somewhat ineffective for dealing with multicomponent systems. We demonstrate that the number densities of a mixture of two fluorescent particles can be determined analyzing the higher order autocorrelation function magnitudes. Numerical simulations have been analyzed for testing the experimental tools we use. The technique outlined may be developed to detect and characterize aggregates of fluorescently labeled biological molecules such as membrane proteins and cell surface receptors. Such quantitative aggregation measurements, therefore, can provide information about the mechanism of intercellular signaling which is believed to depend on the oligomerization of cell membrane protein receptors.
Nicovich, Philip R. « Widefield fluorescence correlation spectroscopy ». Diss., Georgia Institute of Technology, 2010. http://hdl.handle.net/1853/33849.
Texte intégralKolin, David. « k-Space image correlation spectroscopy : theory, verification, and applications ». Thesis, McGill University, 2008. http://digitool.Library.McGill.CA:80/R/?func=dbin-jump-full&object_id=21933.
Texte intégralCette thèse est à propos de l'utilisation et du développement de nouvelles techniques de corrélation de fluorescence afin de mesurer les dynamiques, la densité, et l'état d'agrégation de protéines marquées par fluorescence dans des cellules vivantes. Une vaste recherche de la précision de la spectroscopie temporelle par corrélations d'images (STCI) est premièrement présentée. En utilisant des simulations informatiques à balayage de laser de séries d'images de microscopie, l'effet de l'échantillon spatiotemporelle, densité de particules, le bruit, la fréquence de prises d'échantillons, et le photoblanchiment des fluorophores lors de la mesure des coefficients de transport et la densité par STCI sont examinés. C'est démontré que le photoblanchiment des fluorophores perturbent de manière significative les mesures STCI. La théorie de la spectroscopie de corrélations d'images d'espace-k (CIEk) est développée en détail. CIEk implique la transformation Fourier de chaque image dans une série d'images, et ensuite de faire la corrélation de ces transformations, dans le temps. Cette technique mesure la densité, le coefficient de diffusion, et la vélocité de macromolécules marquées fluorescentes dans une membrane de cellules. Contrairement aux techniques de corrélation espace-r, nous démontrons que CIEk peut mesurer les dynamiques précises, même en présence de complexes photoblanchiments de fluorophores et/ou "clignotement." Nous utilisons des simulations comme une preuve de principes pour démontrer que les densités et les coefficients de transport peuvent être extraits en utilisant cette technique. Nous présentons des mesures d'étalonnage avec des microsphères fluorescentes imagées sur un microscope confocal, qui mesurent la diffusion de coefficients Stokes-Einstein, et les vitesses d'écroulement qui correspondent avec les mesures de suivi de particules uniques. L'application vaste de cette technique est démontrée avec d
Hébert, Benedict. « Spatio-temporal image correlation spectroscopy : development and implementation in living cells ». Thesis, McGill University, 2006. http://digitool.Library.McGill.CA:80/R/?func=dbin-jump-full&object_id=102507.
Texte intégralCoppola, Stefano, Daniela Pozzi, Giulio Caracciolo et Thomas Schmidt. « Intracellular trafficking of lipoplexes : a particle image correlation spectroscopy (PICS) study ». Diffusion fundamentals 20 (2013) 27, S. 1, 2013. https://ul.qucosa.de/id/qucosa%3A13592.
Texte intégralSrivastava, Mamta. « Image cross-correlation spectroscopy, development and applications on living and fixed cells ». Thesis, National Library of Canada = Bibliothèque nationale du Canada, 1999. http://www.collectionscanada.ca/obj/s4/f2/dsk1/tape7/PQDD_0014/NQ40290.pdf.
Texte intégralSchwartzentruber, Jeremy. « k-space image correlation spectroscopy (kICS) : accuracy and precision, capabilities and limitations ». Thesis, McGill University, 2011. http://digitool.Library.McGill.CA:80/R/?func=dbin-jump-full&object_id=97079.
Texte intégralLa spectroscopie par corrélation d'images dans l'espace vectoriel (kICS) est une nouvelle technique qui permet de mesurer la dynamique du transport moléculaire ainsi que le nombre de molécules fluorescentes à l'intérieur de cellules vivantes et de leurs membranes. Cette technique présente l'avantage de fournir des mesures de dynamique de transport non biaisées par le photo-blanchiment et le clignotement des fluorophores. Alors que la précision des techniques de spectroscopie de corrélation de fluorescence (FCS) et de spectroscopie par corrélation temporelle d'images (TICS) a déjà été étudiée en détail, aucune étude n'existe concernant la technique kICS. Dans cette thèse, je présente une caractérisation approfondie de l'exactitude et de la précision de kICS sur des mesures de diffusion 2D pour une large plage de fréquences d'acquisition d'image, de tailles d'image et de distributions spatiales du nombre de particules. J'ai principalement utilisé des simulations par ordinateur afin de pouvoir modifier les conditions d'acquisition et d'analyse d'image et ainsi d'obtenir une description statistique des erreurs de kICS.Il ressort de mes analyses que les mesures de diffusions effectuées par kICS donnent des valeurs systématiquement trop faibles lorsque les régions imagées ont une surface de moins de ~100 μm2, j'ai donc étudié deux méthodes alternatives afin de corriger ce biais. J'ai aussi pu constaté que kICS permet de mesurer des diffusions de particules en 2D pour des vitesses au moins dix fois supérieures à celles des diffusions mesurées par des méthodes corrélant des images successives. Ceci est rendu possible par le fait que kICS mesure des corrélations à longue distance qui persistent même lorsque la particule quitte le point focal d'illumination du laser qu'elle occupait lors de la prise de l'image précédente. En outre, je montre que, contrairement à FCS ou TICS, les mesures effectuées par kICS sont exactes y compris lorsque des régions ayant une distribution spatiale de particules fortement hétérogène sont analysées, cas rencontré notamment lors de la libération locale ou la photo-activation de molécules biologiques marquées par un fluorophore. Finalement, je décris une méthode permettant d'estimer l'incertitude de la mesure à partir d'une seule donnée de diffusion obtenue par kICS. Ceci est particulièrement utile par exemple lorsqu'il est difficile de répéter une acquisition.J'ai utilisé des mesures expérimentales de diffusion de microsphères pour confirmer que le biais de kICS dépend bien de la taille de la région analysée et j'ai testé l'efficacité des deux méthodes proposées pour corriger ce biais. J'ai également employé kICS afin de mesurer la diffusion dans des cellules vivantes de biomolécules membranaires marquées par point quantique et j'ai comparé ces résultats avec ceux effectués sur les mêmes images par suivi de particules isolées.
Guillet, Dominique. « Spatio-temporal image correlation spectroscopy : Extension to three dimensions and application to biological systems ». Thesis, McGill University, 2012. http://digitool.Library.McGill.CA:80/R/?func=dbin-jump-full&object_id=110545.
Texte intégralL'objet de cette thèse est de présenter des travaux faits à l'aide de la spectroscopie par corrélation spatiotemporelle d'images (STICS), une technique qui utilise les fluctuations d'intensité dans une série d'images capturées à l'aide d'un microscope par fluorescence pour calculer la fonction complète de corrélation spatiotemporelle, et ainsi mesurer la dynamique du transport de protéines à l'intérieur de cellules vivantes. L'évolution temporelle de cette fonction de corrélation donne de l'information sur la direction et la vitesse d'un flot de particules fluorescentes présentes dans la série d'images. Tout d'abord, une nouvelle application de la technique en biologie végétale est présentée. Lors de la division cellulaire végétale, le transport du matériel membranaire nécessaire à la formation de la plaque cellulaire requiert une grande précision dans la coordination du transport et de la livraison des vésicules de sécrétion. Dans cette thèse, STICS est utilisée pour mesurer la dynamique de ces vésicules pendant la division cellulaire végétale. Les résultats obtenus révèlent l'existence de trois phases dans le transport des vésicules de sécrétion au site de division cellulaire, chacune présentant une échelle de vitesse et des motifs de mouvement caractéristiques qui se reflètent dans le taux de croissance de la plaque cellulaire. Dans un deuxième temps, le développement de STICS pour inclure l'analyse de la troisième dimension spatiale est présenté. Cette nouvelle technique, appelée STICS 3D, permet l'étude de dynamiques en trois dimensions, ce qui est plus pertinent que la version deux-dimensionnelle pour les tissus et les cellules non adhérentes, qui ont un environnement intrinsèquement 3D. Des simulations par ordinateur ont été effectuées pour déterminer l'exactitude, la précision et les limites de la technique pour un éventail de paramètres comme la vitesse, le nombre d'images et la résolution dans la troisième dimension spatiale ainsi que la densité des populations immobiles et en mouvement. Une comparaison entre les résultats obtenus avec STICS et la nouvelle version 3D de la technique est également présentée.
Pandžić, Elvis. « Measurement of protein transport and confinement in heterogeneous membranes by k-space image correlation spectroscopy ». Thesis, McGill University, 2013. http://digitool.Library.McGill.CA:80/R/?func=dbin-jump-full&object_id=116842.
Texte intégralLa thèse qui suit est a propos de l'adaptation de la technique de la spectroscopie par la corrélation des images dans l'espace de Fourier, appelle kICS. La nouveauté consiste en utilisation de kICS pour analyser les séries temporelles d'images fluorescentes afin de caractériser la diffusion des particules en présence des membranes hétérogénes, composées de micro-domaines.Tout d'abord, une parallèle est exposée entre l'analyse fondée sur kICS pro- posé ci-dessus et d'autres techniques de microscopie à fluorescence existantes et utilisées dans l'étude des membranes hétérogénes. Ensuite, on expose le développement de la théorie de kICS dans les cas de la diffusion des particules fluorescentes dans un espace hétérogène bidimensionnel (2D). Les deux hétérogénéités membranaires possibles, micro-domaines lipidiques isolés et le réseau de l'actine proximale, sont considérés séparément. Les modèles émergents suggèrent que la fonction de corrélation de kICS doit être caractérisé par une somme de deux Gaussiennes dans le cas de la dynamique des particules en présence de micro-domaines isolés. Ces deux éléments, appelés 'rapide' et 'lent', représentent les composantes dynamiques a deux échelles d'espace différentes. La rapide est associé à la décroissance rapide de la fonction de corrélation de kICS à petites fréquences spatiales dues au mouvement des particules sur de grandes échelles spatiales. La composante lente réfère au mouvement des particules confinées à des petites échelles spatiales, observées sur de grandes fréquences spatiales de kICS. D'autre part, la fonction de corrélation de kICS due au confinement par le réseau du cytosquelette peut être caractérise par unique décroissance Gaussienne. Ces modèles suggèrent que les exposants et les amplitudes obtenus par la caractérisation de la fonction kICS dépend des paramètres caractéristiques du système tels que les coefficients de diffusion à l'extérieur et à l'intérieur de domaines, les taux de migration de particules vers intérieur ou extérieur de micro-domaines ou des tailles de porosités du réseaux du cytosquelette.Les études systématiques par les simulations des scénarios différents de confinement et leurs effets sur la fonction de corrélation de kICS ont été explorés. La caractérisation des données simulées suggèrent que les fonctions de corrélation ont des caractéristiques qui dépendent de confinement et les propriétés spécifiques, tels que la dynamique des populations lents et rapides et la tailles effective de micro-domaines. La caractérisation des scénarios de confinement différents, représente les liens entre les propriétés apparentes mesurées de confinement, et un ensemble de paramètres définissant hétérogénéité. Nous explorons les limites pour lesquelles des effets de confinement ne sont pas observées dans la fonction de corrélation kICS. Les éventuelles erreurs systématiques dans les valeurs des paramètres extraits à cause du bruit de fond est discuté avec des possibles solutions. Finalement, nous utilisons l'analyse afin d'explorer la dynamique de confinement de la protéine ancrée à GPI-GFP dans la membrane plasmique basale des cellules COS-7. Nous explorons une approche nouvelle de la conjugaison entre le GPI-GFP et les anti-GFP-Alexa594 et imagé par la microscopie TIRF. Les cellules ont été exposées à des traitements enzymatiques, par Coase et SMase, afin de perturber domaines membranaires et changer la dynamique de confinement de GPI-GFP. Les réactions enzymatiques augmentent la mobilité et la taille effective des domaines de GPI-GFP. Nous attribuons cela à la conversion des constituants des domaines, le cholestérol et la sphingomyéline, par les réactions enzymatiques, ce qui conduit aux plus grandes et moins étanches domaines membranaires.
Le, Andy Vinh. « Blood Microflow Characterization Using Micro-Particle Image Velocimetry and 2-Beam Fluorescence Cross-Correlation Spectroscopy ». Thesis, Université d'Ottawa / University of Ottawa, 2020. http://hdl.handle.net/10393/41535.
Texte intégralLivres sur le sujet "Image Correlation Spectroscopy"
Horing, Norman J. Morgenstern. Random Phase Approximation Plasma Phenomenology, Semiclassical and Hydrodynamic Models ; Electrodynamics. Oxford University Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780198791942.003.0010.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Image Correlation Spectroscopy"
Bonor, Jeremy, et Anja Nohe. « Image Correlation Spectroscopy to Define Membrane Dynamics ». Dans Methods in Molecular Biology, 353–64. Totowa, NJ : Humana Press, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-60761-404-3_21.
Texte intégralPandzic, Elvis, et Paul W. Wiseman. « Probing Membrane Heterogeneity with k-space Image Correlation Spectroscopy ». Dans Springer Series in Biophysics, 147–65. Cham : Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-66601-3_7.
Texte intégralMazza, Davide, Timothy J. Stasevich, Tatiana S. Karpova et James G. McNally. « Monitoring Dynamic Binding of Chromatin Proteins In Vivo by Fluorescence Correlation Spectroscopy and Temporal Image Correlation Spectroscopy ». Dans Methods in Molecular Biology, 177–200. Totowa, NJ : Humana Press, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-61779-477-3_12.
Texte intégralMoreno, David F., et Martí Aldea. « Coincidence Analysis of Molecular Dynamics by Raster Image Correlation Spectroscopy ». Dans Computer Optimized Microscopy, 375–84. New York, NY : Springer New York, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4939-9686-5_17.
Texte intégralLacoste, Judith, Charles Vining, Dongmei Zuo, Aleksandrs Spurmanis et Claire M. Brown. « Optimal Conditions for Live Cell Microscopy and Raster Image Correlation Spectroscopy ». Dans Reviews in Fluorescence 2010, 269–309. New York, NY : Springer New York, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4419-9828-6_12.
Texte intégralMakaremi, Sara, et Jose Moran-Mirabal. « Measuring the Lateral Diffusion of Plasma Membrane Receptors Using Raster Image Correlation Spectroscopy ». Dans Methods in Molecular Biology, 289–303. New York, NY : Springer US, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-0716-2051-9_17.
Texte intégralPaviolo, Chiara, James W. M. Chon et Andrew H. A. Clayton. « The Effect of Nanoparticles on the Cluster Size Distributions of Activated EGFR Measured with Photobleaching Image Correlation Spectroscopy ». Dans Advances in Experimental Medicine and Biology, 41–52. Singapore : Springer Singapore, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-13-3065-0_4.
Texte intégralWiseman, Paul W. « Image Correlation Spectroscopy ». Dans Methods in Enzymology, 245–67. Elsevier, 2013. http://dx.doi.org/10.1016/b978-0-12-388422-0.00010-8.
Texte intégralWiseman, P. W. « 2.12 Image Correlation Spectroscopy ». Dans Comprehensive Biophysics, 246–59. Elsevier, 2012. http://dx.doi.org/10.1016/b978-0-12-374920-8.00220-4.
Texte intégralDigman, Michelle A., Milka Stakic et Enrico Gratton. « Raster Image Correlation Spectroscopy and Number and Brightness Analysis ». Dans Methods in Enzymology, 121–44. Elsevier, 2013. http://dx.doi.org/10.1016/b978-0-12-388422-0.00006-6.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Image Correlation Spectroscopy"
Wiseman, Paul W., et Jeffrey A. Squier. « Two-photon image correlation spectroscopy and image cross-correlation spectroscopy ». Dans BiOS 2001 The International Symposium on Biomedical Optics, sous la direction de Ammasi Periasamy et Peter T. C. So. SPIE, 2001. http://dx.doi.org/10.1117/12.424565.
Texte intégralTseng, C. S., P. Tin, M. de Mul, W. V. Meyer, J. B. Lando et J. A. Mann. « Laser Light Scattering Spectroscopy Combined With Brewster Angle Microscopy : nCB and Polymer Monolayers ». Dans Photon Correlation and Scattering. Washington, D.C. : Optica Publishing Group, 1996. http://dx.doi.org/10.1364/pcs.1996.fa.5.
Texte intégralGraham, B. T., et C. Price. « Extensions of spatiotemporal image correlation spectroscopy ». Dans 2015 41st Annual Northeast Biomedical Engineering Conference (NEBEC). IEEE, 2015. http://dx.doi.org/10.1109/nebec.2015.7117166.
Texte intégralWiseman, Paul W., Jeffrey A. Squier et Kent R. Wilson. « Dynamic image correlation spectroscopy (ICS) and two-color image cross-correlation spectroscopy (ICCS) : concepts and application ». Dans BiOS 2000 The International Symposium on Biomedical Optics, sous la direction de Jose-Angel Conchello, Carol J. Cogswell, Andrew G. Tescher et Tony Wilson. SPIE, 2000. http://dx.doi.org/10.1117/12.384193.
Texte intégralWiseman, Paul W., et Jeffrey A. Squier. « Measurement of cell surface protein dynamics by two-photon image correlation spectroscopy and image cross-correlation spectroscopy ». Dans High-Power Lasers and Applications, sous la direction de Glenn S. Edwards, Joseph Neev, Andreas Ostendorf et John C. Sutherland. SPIE, 2002. http://dx.doi.org/10.1117/12.461365.
Texte intégralWiseman, Paul W., et Jeffrey A. Squier. « Live cell studies of adhesion receptors by two-photon image correlation spectroscopy and image cross-correlation spectroscopy ». Dans International Symposium on Biomedical Optics, sous la direction de Ammasi Periasamy et Peter T. C. So. SPIE, 2002. http://dx.doi.org/10.1117/12.470675.
Texte intégralSarkar, Anirban, Irène Wang, Aditya Katti, Jörg Enderlein, Jacques Derouard et Antoine Delon. « Fluorescence speckle image correlation spectroscopy (Conference Presentation) ». Dans Unconventional Optical Imaging II, sous la direction de Corinne Fournier, Marc P. Georges et Gabriel Popescu. SPIE, 2020. http://dx.doi.org/10.1117/12.2558129.
Texte intégralBrown, R. G. W., et K. D. Ridley. « Miniature, Solid-State Photodetectors for Photon Correlation Spectroscopy and Laser Anemometry ». Dans Quantum-Limited Imaging and Image Processing. Washington, D.C. : Optica Publishing Group, 1986. http://dx.doi.org/10.1364/qlip.1986.mb4.
Texte intégralChen, Juntong, Wei Yin, Chao Zuo et Shijie Feng. « Fast 3D measurement method based on improved digital image correlation using grid-based feature extraction ». Dans Applied Industrial Spectroscopy. Washington, D.C. : OSA, 2021. http://dx.doi.org/10.1364/ais.2021.jth6a.27.
Texte intégralWiseman, Paul, et Benedict Hebert. « Mapping Protein Transport and Interactions with Nonlinear Image Correlation Spectroscopy ». Dans Frontiers in Optics. Washington, D.C. : OSA, 2005. http://dx.doi.org/10.1364/fio.2005.jmb5.
Texte intégral