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Vadim Backman
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Fluorescence, reflectance, and light-scattering spectroscopy for evaluating dysplasia in patients with Barrett's esophagus

Irene Georgakoudi et al.Jun 1, 2001
Background & Aims: The aim of this study was to assess the potential of 3 spectroscopic techniques (fluorescence, reflectance, and light-scattering spectroscopy) individually and in combination, for evaluating low- and high-grade dysplasia in patients with Barrett's esophagus (BE). Methods: Fluorescence spectra at 11 excitation wavelengths and a reflectance spectrum were acquired in approximately 1 second from each site before biopsy using an optical fiber probe. The measured fluorescence spectra were combined with the reflectance spectra to extract the intrinsic tissue fluorescence. The reflectance spectra provided morphologic information about the bulk tissue, whereas light-scattering spectroscopy was used to determine cell nuclear crowding and enlargement in Barrett's epithelium. Results: Significant differences were observed between dysplastic and nondysplastic BE in terms of intrinsic fluorescence, bulk scattering properties, and levels of epithelial cell nuclear crowding and enlargement. The combination of all 3 techniques resulted in superior sensitivity and specificity for separating high-grade from non–high-grade and dysplastic from nondysplastic epithelium. Conclusions: Intrinsic fluorescence, reflectance, and light-scattering spectroscopies provide complementary information about biochemical and morphologic changes that occur during the development of dysplasia. The combination of these techniques (Tri-Modal Spectroscopy) can serve as an excellent tool for the evaluation of dysplasia in BE.GASTROENTEROLOGY 2001;120:1620-1629
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Photonic Nanojets

Alexander Heifetz et al.Sep 1, 2009
This paper reviews the substantial body of literature emerging since 2004 concerning photonic nanojets. The photonic nanojet is a narrow, high-intensity, non-evanescent light beam that can propagate over a distance longer than the wavelength λ after emerging from the shadow-side surface of an illuminated lossless dielectric microcylinder or microsphere of diameter larger than λ. The nanojet's minimum beamwidth can be smaller than the classical diffraction limit, in fact as small as ~λ/3 for microspheres. It is a nonresonant phenomenon appearing for a wide range of diameters of the microcylinder or microsphere if the refractive index contrast relative to the background is less than about 2:1. Importantly, inserting within a nanojet a nanoparticle of diameter d(ν) perturbs the far-field backscattered power of the illuminated microsphere by an amount that varies as d(ν)3 for a fixed λ. This perturbation is much slower than the d(ν)6 dependence of Rayleigh scattering for the same nanoparticle, if isolated. This leads to a situation where, for example, the measured far-field backscattered power of a 3-μm diameter microsphere could double if a 30-nm diameter nanoparticle were inserted into the nanojet emerging from the microsphere, despite the nanoparticle having only 1/10,000(th) the cross-section area of the microsphere. In effect, the nanojet serves to project the presence of the nanoparticle to the far field. These properties combine to afford potentially important applications of photonic nanojets for detecting and manipulating nanoscale objects, subdiffraction-resolution nanopatterning and nanolithography, low-loss waveguiding, and ultrahigh-density optical storage.
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Deep learning-based spectroscopic single-molecule localization microscopy

Sunil Gaire et al.May 24, 2024
SignificanceSpectroscopic single-molecule localization microscopy (sSMLM) takes advantage of nanoscopy and spectroscopy, enabling sub-10 nm resolution as well as simultaneous multicolor imaging of multi-labeled samples. Reconstruction of raw sSMLM data using deep learning is a promising approach for visualizing the subcellular structures at the nanoscale.AimDevelop a novel computational approach leveraging deep learning to reconstruct both label-free and fluorescence-labeled sSMLM imaging data.ApproachWe developed a two-network-model based deep learning algorithm, termed DsSMLM, to reconstruct sSMLM data. The effectiveness of DsSMLM was assessed by conducting imaging experiments on diverse samples, including label-free single-stranded DNA (ssDNA) fiber, fluorescence-labeled histone markers on COS-7 and U2OS cells, and simultaneous multicolor imaging of synthetic DNA origami nanoruler.ResultsFor label-free imaging, a spatial resolution of 6.22 nm was achieved on ssDNA fiber; for fluorescence-labeled imaging, DsSMLM revealed the distribution of chromatin-rich and chromatin-poor regions defined by histone markers on the cell nucleus and also offered simultaneous multicolor imaging of nanoruler samples, distinguishing two dyes labeled in three emitting points with a separation distance of 40 nm. With DsSMLM, we observed enhanced spectral profiles with 8.8% higher localization detection for single-color imaging and up to 5.05% higher localization detection for simultaneous two-color imaging.ConclusionsWe demonstrate the feasibility of deep learning-based reconstruction for sSMLM imaging applicable to label-free and fluorescence-labeled sSMLM imaging data. We anticipate our technique will be a valuable tool for high-quality super-resolution imaging for a deeper understanding of DNA molecules' photophysics and will facilitate the investigation of multiple nanoscopic cellular structures and their interactions.
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